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Python數據結構與演算法分析(第2版)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(美)布拉德利·米勒//戴維·拉努姆|譯者:呂能//刁壽鈞
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115517210
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：296
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    了解數據結構與演算法是透徹理解電腦科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。
    本書適合所有Python程序員閱讀。
作者介紹
(美)布拉德利·米勒//戴維·拉努姆|譯者:呂能//刁壽鈞
目錄
第1章  導論
  1.1  本章目標
  1.2  入門
  1.3  何謂電腦科學
    1.3.1  何謂編程
    1.3.2  為何學習數據結構及抽象數據類型
    1.3.3  為何學習演算法
  1.4  Python基礎
    1.4.1  數據
    1.4.2  輸入與輸出
    1.4.3  控制結構
    1.4.4  異常處理
    1.4.5  定義函數
    1.4.6  Python面向對象編程：定義類
  1.5  小結
  1.6  關鍵術語
  1.7  討論題
  1.8  編程練習
第2章  演算法分析
  2.1  本章目標
  2.2  何謂演算法分析
    2.2.1  大O記法
    2.2.2  異序詞檢測示例
  2.3  Python數據結構的性能
    2.3.1  列表
    2.3.2  字典
  2.4  小結
  2.5  關鍵術語
  2.6  討論題
  2.7  編程練習
第3章  基本數據結構
  3.1  本章目標
  3.2  何謂線性數據結構
  3.3  棧
    3.3.1  何謂棧
    3.3.2  棧抽象數據類型
    3.3.3  用Python實現棧
    3.3.4  匹配括弧
    3.3.5  普通情況：匹配符號
    3.3.6  將十進位數轉換成二進位數
    3.3.7  前序、中序和後序表達式
  3.4  隊列
    3.4.1  何謂隊列
    3.4.2  隊列抽象數據類型
    3.4.3  用Python實現隊列
    3.4.4  模擬：傳土豆
    3.4.5  模擬：列印任務
  3.5  雙端隊列
    3.5.1  何謂雙端隊列
    3.5.2  雙端隊列抽象數據類型

    3.5.3  用Python實現雙端隊列
    3.5.4  迴文檢測器
  3.6  列表
    3.6.1  無序列表抽象數據類型
    3.6.2  實現無序列表：鏈表
    3.6.3  有序列表抽象數據類型
    3.6.4  實現有序列表
  3.7  小結
  3.8  關鍵術語
  3.9  討論題
  3.10  編程練習
第4章  遞歸
  4.1  本章目標
  4.2  何謂遞歸
    4.2.1  計算一列數之和
    4.2.2  遞歸三原則
    4.2.3  將整數轉換成任意進位的字元串
  4.3  棧幀：實現遞歸
  4.4  遞歸可視化
  4.5  複雜的遞歸問題
  4.6  探索迷宮
  4.7  動態規劃
  4.8  小結
  4.9  關鍵術語
  4.10  討論題
  4.11  編程練習
第5章  搜索和排序
  5.1  本章目標
  5.2  搜索
    5.2.1  順序搜索
    5.2.2  二分搜索
    5.2.3  散列
  5.3  排序
    5.3.1  冒泡排序
    5.3.2  選擇排序
    5.3.3  插入排序
    5.3.4  希爾排序
    5.3.5  歸併排序
    5.3.6  快速排序
  5.4  小結
  5.5  關鍵術語
  5.6  討論題
  5.7  編程練習
第6章  樹
  6.1  本章目標
  6.2  示例
  6.3  術語及定義
  6.4  實現
    6.4.1  列表之列表
    6.4.2  節點與引用

  6.5  二叉樹的應用
    6.5.1  解析樹
    6.5.2  樹的遍歷
  6.6  利用二叉堆實現優先順序隊列
    6.6.1  二叉堆的操作
    6.6.2  二叉堆的實現
  6.7  二叉搜索樹
    6.7.1  搜索樹的操作
    6.7.2  搜索樹的實現
    6.7.3  搜索樹的分析
  6.8  平衡二叉搜索樹
    6.8.1  AVL樹的性能
    6.8.2  AVL樹的實現
    6.8.3  映射實現總結
  6.9  小結
  6.10  關鍵術語
  6.11  討論題
  6.12  編程練習
第7章  圖及其演算法
  7.1  本章目標
  7.2  術語及定義
  7.3  圖的抽象數據類型
    7.3.1  鄰接矩陣
    7.3.2  鄰接表
    7.3.3  實現
  7.4  寬度優先搜索
    7.4.1  詞梯問題
    7.4.2  構建詞梯圖
    7.4.3  實現寬度優先搜索
    7.4.4  分析寬度優先搜索
  7.5  深度優先搜索
    7.5.1  騎士週遊問題
    7.5.2  構建騎士週遊圖
    7.5.3  實現騎士週遊
    7.5.4  分析騎士週遊
    7.5.5  通用深度優先搜索
    7.5.6  分析深度優先搜索
  7.6  拓撲排序
  7.7  強連通單元
  7.8  最短路徑問題
    7.8.1  Dijkstra演算法
    7.8.2  分析Dijkstra演算法
    7.8.3  Prim演算法
  7.9  小結
  7.10  關鍵術語
  7.11  討論題
  7.12  編程練習
第8章  附加內容
  8.1  本章目標
  8.2  複習Python列表

  8.3  複習遞歸
    8.3.1  同余定理
    8.3.2  冪剩餘
    8.3.3  最大公因數與逆元
    8.3.4  RSA演算法
  8.4  複習字典：跳錶
    8.4.1  映射抽象數據類型
    8.4.2  用Python實現字典
  8.5  複習樹：量化圖片
    8.5.1  數字圖像概述
    8.5.2  量化圖片
    8.5.3  使用八叉樹改進量化演算法
  8.6  複習圖：模式匹配
    8.6.1  生物學字元串
    8.6.2  簡單比較
    8.6.3  使用圖：DFA
    8.6.4  使用圖：KMP
  8.7  小結
  8.8  關鍵術語
  8.9  討論題
  8.10  編程練習
附錄A  Python圖形包
附錄B  Python資源
參考資料

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