本书使用Python语言阐述数据结构,基于抽象数据类型的思想和Python面向对象机制,介绍了基本数据结构的概念、特性和实现,并探讨相关算法的设计和实现。同时,本书结合研究案例,强化程序设计实践中关注的内容,如安全性问题和正则表达式,并提供了大量编程练习题,着重于数据结构的设计、实现技术和实际应用。
Python语言中的数据结构与算法
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Python 数据结构与算法探究
数据结构是数据在计算机中的组织和存储方式,涵盖数据的逻辑结构、物理结构以及操作方式。选择合适的数据结构对程序的效率、可读性和可维护性至关重要。数组、链表、栈、队列、树和图是常见的几种数据结构。
算法则是针对特定问题解决方案的步骤,详细描述了数据运算和操作过程。算法的设计和选择直接关系到程序的效率,因此在设计和选择算法时,需关注时间复杂度和空间复杂度等因素。
在实际应用中,数据结构和算法紧密相连,相辅相成。深入理解和应用数据结构,以及学习和研究算法,能够帮助我们更高效地解决实际问题,提升编程水平。
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排序算法那块,像快速排序、归并排序、堆排序这些常考的,也有比较冷门的桶排序、基数排序。每种算法配有不同实现方法,你要是刚好在写面试题,用得上。
查找这块蛮实用,从基础的顺序查找、二分查找到红黑树、B+树这种偏工程级的都有覆盖。适合搞懂原理+应用,比如搞清楚为啥数据库喜欢用B+树。
刷题方面,也有不少人气题库的题解,比如LeetCode和《剑指 Offer》的多解法解析,实战角度挺强的,思路拆得还行。
要深入某个点,还贴心附了相关文章,比
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算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令,形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。
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逻辑结构
数据元素间关系的抽象描述,例如:- 线性结构:数组、链表- 树形结构:二叉树、堆、B树- 图结构:有向图、无向图- 抽象数据类型:集合、队列
存储结构(物理结构)
数据在计算机中的具体存储方式,例如:- 数组:连续存储- 链表:动态分配节点- 树和图:邻接矩阵或邻接表
基本操作
每种数据结构定义的操作,例如插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析其时间复杂度和空间复杂度。
算法
算法设计
将解决问题的步骤形式化为计算机可执行的指令序列。
算法特性
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
一个有效的算法必须在有限步骤内结束,并对给定输入产生唯一的确定输出。
算法分类
排序算法:冒泡排序
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