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出版者:

作者:Lambert, Kenneth Alfred

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2011-3

价格:672.00元

装帧:

isbn号码:9781111824464

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• python
• Python
• 编程入门
• Python基础
• 数据科学
• 机器学习
• Web开发
• 自动化脚本
• 算法
• 数据分析
• 计算机科学

深度探索：数据结构与算法的基石 本书聚焦于构建稳健、高效软件系统的核心——数据结构与算法，为您提供超越基础编程语法的深刻洞察与实践能力。 在这个信息爆炸的时代，仅仅掌握一门编程语言的语法已远远不够。真正的软件工程师需要理解数据如何在内存中组织、如何被最优化地存取和处理。本书旨在成为您深入理解这些底层逻辑的权威指南，帮助您从“会写代码”的层面跃升至“设计高效系统”的境界。 第一部分：数据结构——组织的艺术 数据结构是组织、管理和存储数据的逻辑框架。本书将系统性地剖析经典与现代数据结构，强调其背后的数学原理、时间复杂度分析，以及在实际工程场景中的适用性。 第一章：数组与链表——基础的演变 我们从最基础的内存模型开始。数组（Array）以其固定的内存地址和卓越的随机访问速度著称，但其插入和删除操作的局限性也显而易见。本章深入探讨静态数组的内存布局，并引出动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）的内部实现机制，特别是其“扩容”过程中的性能权衡。 随后，我们转向链表（Linked List）。通过指针（或引用）连接的节点，链表提供了灵活的动态大小调整能力。我们将详细比较单向链表、双向链表和循环链表的结构差异，并深入分析在不同场景下（例如，需要频繁在两端操作时）选择哪种链表类型的决策过程。章节末尾，我们将通过实现一个简易的内存池来加深对指针操作的理解。 第二章：栈与队列——遵循特定秩序 栈（Stack）和队列（Queue）是遵循特定访问规则的线性结构，它们是无数高级算法和系统设计的基础。 栈（LIFO）： 我们将考察栈在函数调用栈（Call Stack）中的核心作用，理解递归是如何在底层转化为迭代和栈操作的。我们将实现一个基于数组和链表的栈，并探讨如何用栈来解决括号匹配、表达式求值等经典问题。 队列（FIFO）： 重点分析队列在任务调度、缓冲区管理中的应用。特别是循环队列（Circular Queue）的实现，它极大地优化了固定大小队列的空间利用率。此外，我们还将介绍优先队列（Priority Queue）的概念，为其在下一章节的堆结构打下基础。 第三章：树——分层与层次化 树结构是处理层次化数据的核心工具。本章将从基础的N叉树讲起，逐步深入到二叉树（Binary Tree）。 遍历策略： 彻底掌握前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，理解它们在序列化与反序列化中的关键作用。 二叉搜索树（BST）： 深入剖析BST的查找、插入和删除操作的平均与最坏情况复杂度。我们将通过实例说明，在数据有序插入时，BST可能退化成链表的问题。 平衡树的引入： 为解决BST的退化问题，本章引入了自平衡树的概念，重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转（Rotation）和再着色（Recoloring）机制，这些是现代数据库索引和高性能Map/Set实现的基石。 第四章：堆与散列表——效率的极致追求 堆（Heap）： 作为一种特殊的完全二叉树，堆是实现优先队列的理想选择。我们将详细讲解最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）的构建过程（Heapify），以及如何用它来高效地找到K个最大/最小元素。 散列表（Hash Table）： 散列表是提供近乎O(1)平均时间复杂度的关键。本章将详尽分析散列函数的设计原则（如何保证均匀分布），以及解决冲突的策略：链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。理解装载因子（Load Factor）对性能的决定性影响是本章的重点。 第五章：图论基础——连接世界的模型 图（Graph）是表示复杂关系网络的通用模型。我们从定义（顶点、边、权重）开始，重点关注图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在空间和时间上的取舍。 第二部分：算法——解决问题的智慧 算法是操作数据结构的具体步骤和逻辑流程。本书强调算法背后的思维方式，而非仅仅是代码实现。 第六章：排序与搜索——效率的量化 排序算法是衡量编程能力的基本标尺。本章不仅会实现冒泡、插入、选择排序，更会深入解析那些具有优越性能的算法： 分治法（Divide and Conquer）： 详细剖析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略及其对最坏情况的影响，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性与时间复杂度保证。 线性时间排序： 探讨计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等，理解它们在特定约束条件下如何突破$ ext{O}(N log N)$的界限。 搜索算法方面，除了基础的线性搜索和二分查找（及其对有序数据的依赖性），我们还将考察在树结构（如BST、AVL树）中的高效搜索实现。 第七章：图算法的深度挖掘 图算法是解决网络路由、依赖关系和路径规划的核心工具。 图的遍历： 掌握广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的精确实现，并理解它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。 最短路径问题： 区分有权图与无权图。对于无权图，BFS即是最短路径。对于带非负权重的图，我们将详细讲解Dijkstra算法的原理及其基于优先队列的优化实现。对于包含负权边的图，我们将介绍Bellman-Ford算法，并探讨其检测负环的能力。 最小生成树（MST）： 深入理解Prim算法和Kruskal算法，对比它们在不同图结构下的性能表现。 第八章：高级算法范式 优秀的工程师需要掌握解决复杂问题的通用方法论。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP的核心在于“最优子结构”和“重叠子问题”。我们将通过经典的背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，系统地教授如何建立状态转移方程，并比较自顶向下（带备忘录）与自底向上（表格法）的实现优劣。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨贪心选择的有效性，并分析为何有些问题（如哈夫曼编码）可以使用贪心策略，而另一些问题（如旅行商问题）则不行。 回溯法与分支限界法： 考察解决组合优化问题的强大工具，如八皇后问题、数独求解器，以及如何通过剪枝优化搜索空间。 结语：从理论到生产力 本书的每一个章节都配有详尽的伪代码和实际的编程语言实现示例（不局限于单一语言，着重于逻辑的通用性），确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“如何做”。我们强调性能分析（Big $ ext{O}$ 符号的精确应用）和内存效率，旨在培养您构建可扩展、可维护的高性能系统的底层思维能力。掌握这些数据结构与算法，是您迈向资深架构师道路上不可或缺的基石。

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我在日常工作中经常需要处理各种各样的数据，从简单的文本文件到复杂的数据库，Python凭借其强大的数据处理库（如Pandas、NumPy）成为了我的首选工具。然而，我常常会遇到一些数据处理上的难题，比如如何高效地对大型数据集进行分组、聚合和转换，或者如何处理缺失值和异常值。我怀疑这些问题的解决深度，很大程度上取决于我对Python数据结构和算法的理解程度。这本书的《Fundamentals of Python》恰好迎合了我对这方面的需求。我期待书中能够详细讲解Python中各种数据结构（如列表、元组、字典、集合）的内部实现和性能特点，以及它们在不同场景下的最优使用方法。我也希望学习到如何利用Python的算法思想来解决复杂的数据问题，比如排序、搜索、图遍历等。更重要的是，我希望这本书能够指导我如何写出更具Pythonic风格的数据处理代码，从而提高代码的可读性和效率。我之前尝试过一些数据科学方面的书籍，但它们往往假设读者已经具备了扎实的Python基础，而这本书的“Fundamentals”定位，让我觉得它能为我打下更坚实的地基，让我能够更自信地应对各种数据挑战。

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我是一名活跃的开源社区贡献者，经常阅读和参与Python项目的开发。在参与项目讨论和代码评审的过程中，我发现很多开发者在对Python的某些特性，例如生成器（Generators）、上下文管理器（Context Managers）以及异步编程（Async Programming）的理解上存在差异。我本人也一直在寻求一个能够系统性地梳理这些高级特性的学习资源。这本书的名字《Fundamentals of Python》让我产生极大的兴趣，因为它暗示着它将深入探讨Python语言的核心概念，而这些正是很多高级特性的基石。我特别期待书中能够详细解释Python的迭代器协议，以及如何利用生成器来编写高效的、内存友好的代码。同时，我也希望深入理解上下文管理器的设计模式，以及它们在资源管理和异常处理中的应用。此外，我对Python的异步IO（asyncio）框架的深入讲解充满期待，包括事件循环、协程、以及如何利用它们来构建高并发的网络应用程序。我相信，一旦我能够扎实掌握Python的这些“Fundamentals”，我将能够更深入地理解和参与到复杂的Python项目中，为开源社区做出更有价值的贡献。

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作为一名软件开发爱好者，我一直在追求编写优雅、高效且易于维护的代码。在Python的学习过程中，我发现虽然有很多现成的库可以帮助我快速实现功能，但对于如何写出真正“Pythonic”的代码，我还有很多需要学习的地方。我观察到很多优秀的Python项目都遵循着某些共同的编码风格和设计模式，而我对这些背后 the "why" 感到好奇。这本书的《Fundamentals of Python》让我觉得它能够揭示Python语言的设计哲学和最佳实践。我特别希望能从书中学习到如何利用Python的内置数据结构和语言特性来编写更简洁、更具表达力的代码。例如，列表推导式、生成器表达式、字典推导式等，我虽然会用，但对其背后的效率提升原理以及何时使用最合适，还需要更深入的理解。我也对Python的面向对象编程（OOP）有更深层次的追求，例如如何更好地运用继承、多态、封装等概念，以及如何设计可复用的类和模块。我希望书中能提供一些关于代码组织、模块化设计以及包管理的最佳实践。这本书的“Fundamentals”定位，让我觉得它能为我提供一个系统性的指导，帮助我从一个Python的使用者，成长为一个Python的设计者，能够写出真正符合Python社区规范且具有高可读性的代码。

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这本书的出现，恰好填补了我近期在学习Python时遇到的一个知识真空。作为一名非计算机科班出身的程序员，我在工作中经常会遇到一些Python的“怪癖”或者说是一些行为，我能通过查阅资料或者尝试来解决，但总觉得知其然不知其所以然。例如，Python中的可变参数和关键字参数的传递机制，以及它们在函数调用时是如何被解析和处理的，我虽然能用，但对其内部机制并不完全理解。我又比如Python的装饰器，它们在实际项目中非常有用，但我对装饰器是如何工作的，它们如何改变函数的行为，以及如何编写更复杂的装饰器，总是感到一丝困惑。这本书的题目《Fundamentals of Python》让我觉得它可能会深入讲解这些内容。我尤其希望书中能够详细阐述Python的对象模型，包括类、实例、属性以及方法是如何在内存中表示和访问的。我曾经在处理一些继承关系或者元类（Metaclass）的时候遇到过不少挑战，希望这本书能给我指明方向，帮助我建立一个更清晰的认知框架。同时，我也很关注Python的异常处理机制，除了基本的try-except-finally，我希望了解Python是如何实现异常的传播和捕获的，以及如何通过自定义异常类来更好地管理程序的错误。这本书的“Fundamentals”属性，让我对其内容充满了期待，我希望能从中学习到如何写出更健壮、更易于维护的Python代码。

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我在工作中经常需要编写一些需要处理网络通信的Python脚本，包括socket编程、HTTP请求以及一些网络协议的实现。虽然我可以利用requests、urllib等库轻松完成大部分任务，但我一直想更深入地理解TCP/IP协议栈在Python中的体现，以及Python是如何与操作系统进行交互以实现网络通信的。我特别希望这本书能够讲解Python的异步IO（asyncio）框架，它在处理高并发的网络请求时非常强大，但我对其工作原理，包括事件循环、协程、以及await/async关键字的用法，还未能完全掌握。这本书的《Fundamentals of Python》让我看到了一个学习这些底层细节的机会。我期待书中能够深入讲解Python的socket模块，以及如何利用它来实现低级别的网络通信。我也希望了解Python是如何处理并发和多线程的，以及GIL（全局解释器锁）对并发性能的影响。更重要的是，我希望通过这本书，我能理解Python在网络编程方面的设计哲学，从而写出更可靠、更高效、更具扩展性的网络应用。我之前读过一些关于Python网络编程的书，但感觉都停留在API的调用层面，没有深入到语言本身如何支持这些高级功能。

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作为一名在编程世界中摸爬滚打了多年的学习者，我一直在寻找一本真正能够帮助我深入理解Python核心概念的书籍。我的技术栈比较杂，从低级语言到更现代的脚本语言都接触过，但总觉得对Python的掌握还不够扎实。市面上关于Python的书籍琳琅满目，但很多都停留在“教你如何调用某个函数”的层面，缺乏对底层机制的深入剖析。我渴望一本能够解答“为什么是这样”的书，而不是仅仅告诉“怎么做”。我的目标不仅仅是编写能运行的代码，更希望理解代码背后的逻辑，以及Python语言设计者的思考。我尤其关注那些能够帮助我优化代码性能、写出更具Pythonic风格的代码的书籍。这本书的名字，《Fundamentals of Python》，听起来就很符合我的需求，它暗示着这本书将带我回归Python的本质，构建坚实的基础。我期待它能引导我理解Python的内存管理、对象模型、甚至是GIL（全局解释器锁）的工作原理，这些都是我一直想要深入了解的技术细节。我相信，只有彻底理解了这些“基础”，我才能在面对更复杂的项目和问题时，游刃有余。我之前尝试过几本Python的书，有些过于入门，读起来像是在看官方文档的摘抄；有些又过于偏向某个特定领域，比如Web开发或者数据科学，但我想先巩固基础，再往特定方向深入。因此，这本书的“Fundamentals”定位，对我来说极具吸引力。我希望它能提供清晰的解释，生动的例子，以及能够激发我进一步探索的思路。

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在我对多种编程语言进行评估以选择最适合未来项目开发的语言时，Python以其简洁的语法和丰富的生态系统脱颖而出。然而，作为一名严谨的开发者，我不能仅仅满足于“能用”的层面，我需要深入理解这门语言的特性，以便做出最明智的技术决策。这本书的名字《Fundamentals of Python》对我来说极具吸引力，因为它暗示着它将深入剖析Python语言的核心，而不仅仅是停留在表面。我希望它能够详细阐述Python的类型系统，包括动态类型是如何工作的，以及它在性能和灵活性之间如何取得平衡。我也对Python的内存管理和垃圾回收机制感到好奇，了解这些底层细节将有助于我写出更高效、更资源友好的代码。此外，我希望书中能够清晰地解释Python的面向对象模型，包括类、对象、继承、多态等概念是如何在Python中实现的，以及它与传统面向对象语言有何异同。我一直认为，只有深刻理解一门语言的“Fundamentals”，才能真正发挥其潜力，并根据项目的需求做出最佳的技术选型和架构设计。这本书的出现，为我提供了这样一个深入探索Python的机会，让我能够做出更明智的判断。

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最近我开始尝试使用Python来进行一些脚本自动化和系统管理任务，我发现Python在操作系统交互方面确实非常强大，可以方便地访问文件系统、执行系统命令、甚至管理进程。然而，在处理一些更复杂的系统级任务时，例如编写一个能够监控系统资源（CPU、内存）的脚本，或者实现一个简单的日志管理系统，我遇到了不少挑战。我怀疑这可能与我对Python与操作系统底层交互机制的理解不够深入有关。这本书的《Fundamentals of Python》让我看到了一个学习这些底层细节的绝佳机会。我特别希望书中能够深入讲解Python的os模块和subprocess模块，以及如何利用它们来实现更高级的系统管理功能。我也对Python的线程和多进程的实现原理很感兴趣，了解它们如何与操作系统协同工作，以及GIL（全局解释器锁）对并发性能的影响，对于编写高效的系统级脚本至关重要。更重要的是，我希望通过这本书，我能够理解Python在系统编程方面的设计思路，从而写出更强大、更可靠、更具自动化能力的系统管理工具。

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作为一名机器学习爱好者，我每天都在与Python打交道，无论是数据预处理、模型训练还是结果可视化，Python都是我最主要的工具。然而，在深入研究一些开源库的源码时，我常常会因为对Python语言本身理解不够透彻而感到力不从心。例如，理解NumPy和Pandas底层是如何高效地操作数组和DataFrame，往往需要对Python的内存管理和对象交互有更深的理解。我又比如，在实现一些复杂的算法时，我对Python的函数式编程特性，比如lambda表达式、map、filter、reduce等的使用还不够熟练，希望能有更系统性的讲解。这本书的《Fundamentals of Python》让我看到了希望，我期待它能为我打下坚实的Python基础，从而更好地理解和运用这些高级特性。我希望书中能够深入讲解Python的迭代器和生成器，它们在处理大规模数据集时能够显著提高效率。我也对Python的元编程（Metaprogramming）概念很感兴趣，比如如何使用元类来动态地创建类，或者如何编写更复杂的装饰器来增强函数的功能。我相信，一旦我掌握了Python的这些底层“Fundamentals”，我将能够更自如地探索和贡献于机器学习领域的开源项目，并写出更高效、更优雅的代码。

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最近我在进行一个需要大量处理文本数据的项目，Python在这方面确实表现出色，但我也遇到了性能瓶颈。我尝试了一些常见的优化技巧，比如使用列表推导式代替for循环，或者使用生成器来处理大数据集，但感觉还有很大的提升空间。我怀疑这可能与Python的底层实现有关，比如它的字符串操作是如何进行的，以及是否存在更高效的数据结构和算法。这本书的名字《Fundamentals of Python》让我产生了浓厚的兴趣，因为我希望它能深入探讨Python的核心概念，而不仅仅是停留在API的使用层面。我特别期待书中能够讲解Python的数据模型，包括它如何处理字符串、列表、字典等基本数据类型，以及它们在内存中的表示方式。我希望了解Python是如何实现动态类型和垃圾回收机制的，这些都会影响程序的性能和行为。我更希望能学到一些关于Python的性能优化技巧，例如如何利用C扩展来加速关键部分的计算，或者如何理解和利用Python的GIL来编写更高效的并发程序。我之前读过一些关于Python性能调优的书籍，但感觉它们都过于偏重某个方面，或者说对于底层原理的讲解不够深入。这本书的“Fundamentals”定位，让我觉得它有潜力提供一个更全面、更系统性的视角，帮助我理解Python的本质，并在此基础上进行更有效的优化。

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