本书在内容上着重阐述计算机中存储、组织数据的方式与计算机程序解决问题的步骤，同时对数据结构与算法中的典型案例进行讲解，在程序实现中使用Java与Python两种语言对照表述。本书共8章，第1章是数据结构与算法概论，主要介绍数据结构和算法的基本概念；第2、3章是线性表与栈和队列，这部分介绍简单的数据结构类型及操作算法；第4章是递归，这是数据结构中重要的操作算法；第5、6章是树与图，这部分介绍较为复杂
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内容简介
本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
章节目录
- A-fy
- 58066-bq
- C-qy
- 01
- 第1章
- 1.1 数据结构的研究内容
- 1.2 数据结构的基本概念和术语
- 1.2.1 数据、数据元素、数据项和数据对象
- 1.2.2 数据结构
- 1．逻辑结构
- 2．存储结构
- 1.2.3 数据类型和抽象数据类型
- 1．数据类型
- 2．抽象数据类型
- 1.3 抽象数据类型的表示与实现
- 1.4 算法和算法分析
- 1.4.1 算法的定义及特性
- 1.4.2 算法的描述
- 1．流程图
- 2．自然语言
- 3．伪代码
- 4．程序设计语言
- 1.4.3 评价算法优劣的基本标准
- 1.4.4 算法的时间复杂度
- 1．问题规模和语句频度
- 2．算法的时间复杂度定义
- 3．算法的时间复杂度分析举例
- 4．最好、最坏和平均时间复杂度
- 1.4.5 算法的空间复杂度
- 1.5 小结
- 习题
- 1．简答题
- 2．选择题
- 3．分析题
- 02
- 第2章
- 2.1 线性表的定义和特点
- 2.2 案例引入
- 案例2.1：一元多项式的运算
- 案例2.2：稀疏多项式的运算
- 案例2.3：图书信息管理系统
- 2.3 线性表的类型定义
- 2.4 线性表的顺序表示和实现
- 2.4.1 线性表的顺序表示
- 2.4.2 顺序表基本操作的实现
- 1．初始化
- 2．取值
- 3．查找
- 4．插入
- 5．删除
- 2.5 线性表的链式表示和实现
- 2.5.1 单链表的定义和表示
- 2.5.2 单链表基本操作的实现
- 1．初始化
- 2．取值
- 3．查找
- 4．插入
- 5．删除
- 6．创建单链表
- 2.5.3 循环链表
- 2.5.4 双向链表
- 2.6 顺序表和链表的比较
- 2.6.1 空间性能的比较
- 1．存储空间的分配
- 2．存储密度的大小
- 2.6.2 时间性能的比较
- 1．存取元素的效率
- 2．插入和删除操作的效率
- 2.7 线性表的应用
- 2.7.1 线性表的合并
- 2.7.2 有序表的合并
- 1．顺序有序表的合并
- 2．链式有序表的合并
- 2.8 案例分析与实现
- 案例2.1：一元多项式的运算
- 案例2.2：稀疏多项式的运算
- 1．多项式的创建
- 2．多项式的相加
- 案例2.3：图书信息管理系统
- 2.9 Python标准库中的线性表
- 2.10 小结
- 习题
- 1．选择题
- 2．算法设计题
- 03
- 第3章
- 3.1 栈和队列的定义和特点
- 3.1.1 栈的定义和特点
- 3.1.2 队列的定义和特点
- 3.2 案例引入
- 案例3.1：数制的转换
- 案例3.2：括号匹配的检验
- 案例3.3：表达式求值
- 案例3.4：舞伴问题
- 3.3 栈的表示和操作的实现
- 3.3.1 栈的类型定义
- 3.3.2 顺序栈的表示和实现
- 1．初始化
- 2．入栈
- 3．出栈
- 4．取栈顶元素
- 3.3.3 链栈的表示和实现
- 1．初始化
- 2．入栈
- 3．出栈
- 4．取栈顶元素
- 3.4 栈与递归
- 3.4.1 采用递归算法解决的问题
- 1．定义是递归的
- 2．数据结构是递归的
- 3．问题的解法是递归的
- 3.4.2 递归过程与递归工作栈
- 3.4.3 递归算法的效率分析
- 1．时间复杂度的分析
- 2．空间复杂度的分析
- 3.4.4 利用栈将递归转换为非递归的方法
- 3.5 队列的表示和操作的实现
- 3.5.1 队列的类型定义
- 3.5.2 循环队列—队列的顺序表示和实现
- 1．初始化
- 2．求队列长度
- 3．入队
- 4．出队
- 5．取队头元素
- 3.5.3 链队列—队列的链式表示和实现
- 1．初始化
- 2．入队
- 3．出队
- 4．取队头元素
- 3.5.4 特殊队列
- 1．双端队列
- 2．优先级队列
- 3.6 案例分析与实现
- 案例3.1：数制的转换
- 案例3.2：括号匹配的检验
- 案例3.3：表达式求值
- 案例3.4：舞伴问题
- 3.7 Python标准库中的栈和队列
- 3.8 小结
- 习题
- 1．选择题
- 2．算法设计题
- 04
- 第4章
- 4.1 串的定义
- 4.2 案例引入
- 案例4.1：病毒感染检测
- 4.3 串
- 4.3.1 串的抽象类型定义
- 4.3.2 串的存储结构
- 1．串的顺序存储
- 2．串的链式存储
- 4.3.3 串的模式匹配算法
- 1．BF算法
- 2．KMP算法
- 4.4 数组
- 4.4.1 数组的类型定义
- 4.4.2 数组的顺序存储
- 4.4.3 特殊矩阵的压缩存储
- 1．对称矩阵
- 2．三角矩阵
- 3．对角矩阵
- 4.5 广义表
- 4.5.1 广义表的定义
- 4.5.2 广义表的存储结构
- 1．头尾链表的存储结构
- 2．扩展线性链表的存储结构
- 4.6 案例分析与实现
- 案例4.1：病毒感染检测
- 4.7 Python标准库中的数组与字符串
- 4.7.1 数组
- 1．列表list
- 2．元组tuple
- 3．基本类型数组array
- 4.7.2 字符串
- 4.8 小结
- 习题
- 1．选择题
- 2．应用题
- 3．算法设计题
- 05
- 第5章
- 5.1 树和二叉树的定义
- 5.1.1 树的定义
- 5.1.2 树的基本术语
- 5.1.3 二叉树的定义
- 5.2 案例引入
- 案例5.1：数据压缩问题
- 案例5.2：利用二叉树求解表达式的值
- 5.3 树和二叉树的抽象数据类型定义
- 5.4 二叉树的性质和存储结构
- 5.4.1 二叉树的性质
- 5.4.2 二叉树的存储结构
- 1．顺序存储结构
- 2．链式存储结构
- 5.5 遍历二叉树和线索二叉树
- 5.5.1 遍历二叉树
- 1．遍历二叉树的方法
- 2．根据遍历序列确定二叉树
- 3．二叉树的创建
- 4．二叉树遍历算法的应用
- 5.5.2 线索二叉树
- 1．线索二叉树的基本概念
- 2．构造线索二叉树
- 3．遍历线索二叉树
- 5.6 树和森林
- 5.6.1 树的存储结构
- 1．双亲表示法
- 2．孩子表示法
- 3．孩子兄弟表示法
- 5.6.2 森林与二叉树的转换
- 1．森林转换成二叉树
- 2．二叉树转换成森林
- 5.6.3 树和森林的遍历
- 1．树的遍历
- 2．森林的遍历
- 5.7 哈夫曼树及其应用
- 5.7.1 哈夫曼树的基本概念
- 5.7.2 哈夫曼树的构造算法
- 1．哈夫曼树的构造过程
- 2．哈夫曼算法的实现
- 5.7.3 哈夫曼编码
- 1．哈夫曼编码的主要思想
- 2．哈夫曼编码的算法实现
- 3．文件的编码和译码
- 5.8 案例分析与实现
- 案例5.2：利用二叉树求解表达式的值
- 5.9 Python标准库中的堆
- 1．堆的定义
- 2．heapq模块
- 3．PriorityQueue模块
- 5.10 小结
- 习题
- 1．选择题
- 2．应用题
- 3．算法设计题
- 06
- 第6章
- 6.1 图的定义和基本术语
- 6.1.1 图的定义
- 6.1.2 图的基本术语
- 6.2 案例引入
- 案例6.1：六度空间理论
- 6.3 图的类型定义
- 6.4 图的存储结构
- 6.4.1 邻接矩阵
- 1．邻接矩阵表示法
- 2．采用邻接矩阵表示法创建无向网
- 3．邻接矩阵表示法的优缺点
- 6.4.2 邻接表
- 1．邻接表表示法
- 2．采用邻接表表示法创建无向图
- 3．邻接表表示法的优缺点
- 6.4.3 十字链表
- 6.4.4 邻接多重表
- 6.5 图的遍历
- 6.5.1 深度优先搜索
- 1．深度优先搜索遍历的过程
- 2．深度优先搜索遍历的算法实现
- 3．深度优先搜索遍历的算法分析
- 6.5.2 广度优先搜索
- 1．广度优先搜索遍历的过程
- 2．广度优先搜索遍历的算法实现
- 3．广度优先搜索遍历的算法分析
- 6.6 图的应用
- 6.6.1 最小生成树
- 1．普里姆算法
- 2．克鲁斯卡尔算法
- 6.6.2 最短路径
- 1．从某个源点到其余各顶点的最短路径
- 2．每一对顶点之间的最短路径
- 6.6.3 拓扑排序
- 1．AOV-网
- 2．拓扑排序的过程
- 3．拓扑排序的实现
- 6.6.4 关键路径
- 1．AOE-网
- 2．关键路径求解的过程
- 3．关键路径算法的实现
- 6.7 案例分析与实现
- 案例6.1：六度空间理论
- 6.8 小结
- 6 习题
- 1．选择题
- 2．应用题
- 3．算法设计题
- 07
- 第7章
- 7.1 查找的基本概念
- 7.2 线性表的查找
- 7.2.1 顺序查找
- 7.2.2 折半查找
- 7.2.3 分块查找
- 7.3 树表的查找
- 7.3.1 二叉排序树
- 1．二叉排序树的定义
- 2．二叉排序树的查找
- 3．二叉排序树的插入
- 4．二叉排序树的创建
- 5．二叉排序树的删除
- 7.3.2 平衡二叉树
- 1．平衡二叉树的定义
- 2．平衡二叉树的平衡调整方法
- 3．平衡二叉搜索树的插入
- 7.3.3 B−树
- 1．B-树的定义
- 2．B-树的查找
- 3．B-树的插入
- 4．B-树的删除
- 7.3.4 B+树
- 1．B+树和B-树的差异
- 2．B+树的查找、插入和删除
- 7.4 散列表的查找
- 7.4.1 散列表的基本概念
- 7.4.2 散列函数的构造方法
- 1．数字分析法
- 2．平方取中法
- 3．折叠法
- 4．除留余数法
- 7.4.3 处理冲突的方法
- 1．开放地址法
- 2．链地址法
- 7.4.4 散列表的查找
- 7.5 Python标准库中的集合、字典与 散列函数
- 1．集合
- 2．字典
- 3．散列函数
- 7.6 小结
- 7 习题
- 1．选择题
- 2．应用题
- 3．算法设计题
- 08
- 第8章
- 8.1 基本概念和排序方法概述
- 8.1.1 排序的基本概念
- 1．排序
- 2．排序的稳定性
- 3．内部排序和外部排序
- 8.1.2 内部排序方法的分类
- 8.1.3 待排序记录的存储方式
- 8.1.4 排序算法效率的评价指标
- 8.2 插入排序
- 8.2.1 直接插入排序
- 8.2.2 折半插入排序
- 8.2.3 希尔排序
- 8.3 交换排序
- 8.3.1 冒泡排序
- 8.3.2 快速排序
- 8.4 选择排序
- 8.4.1 简单选择排序
- 8.4.2 树形选择排序
- 8.4.3 堆排序
- 1．调整堆
- 2．建初堆
- 3．堆排序算法的实现
- 8.5 归并排序
- 8.6 基数排序
- 8.6.1 多关键字的排序
- 8.6.2 链式基数排序
- 8.7 外部排序
- 8.7.1 外部排序的基本方法
- 8.7.2 多路平衡归并的实现
- 8.7.3 置换-选择排序
- 8.7.4 最佳归并树
- 8.8 Python标准库中的排序方法
- 1．sort()方法
- 2. sorted()方法
- 8.9 小结
- 8 习题
- 1．选择题
- 2．应用题
- 3．算法设计题
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数据结构（Python版）是2022年由人民邮电出版社出版,作者李冬梅。
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本书介绍了常用的数据结构，全书分为10章，依次为绪论、线性表、栈和队列、串、广义表、树和二叉树、常用二叉树、图、排序及查找。书中采用Python语言来描述和实现各种数据结构，内容丰富，知识点完整，结构层次分明，通过大量插图来讲解算法实现过程，有利于读者理解并巩固数据结构的相关算法思想。
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《数据结构：Python语言描述》选择Python作为描述语言，在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，内容难度适中，突出实用性和应用性。在内容选取与结构上，《数据结构：Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到，而是通过分类和讲解典型结构，使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构：Python语言描述》共8章，分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构
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面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、
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本书是《数据结构（Python版）》的配套用书，全书分为两篇：第1篇为实验，内容与主教材的章节顺序一致，共8章，每章分别给出了相应的知识提要和习题解答，主要内容为主教材各章的知识导图和学习目标、习题和习题解答，以及典型例题解析；第2篇为实验与课程设计，根据数据结构课程的教学重点和难点，给出8个课程实验题目和2个综合性的课程设计题目，每个题目都有明确的要求。本书既可以配合主教材使用，起到衔接课堂教学
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本书主要内容包括上下两篇，上篇为习题及习题解析，下篇为实验指导。每篇又分为几章内容，分别为：第1章 绪论、第2章 线性表、第3章栈和队列、第4章串、数组和广义表、第5章 树和二叉树、第6章图、第7章查找、第8章 排序。
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