用Python语言求解经典的计算机科学问题。
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编辑推荐
- 以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。
为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。
- 破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。
为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。
- 书中包含大量典型实例。
书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。
- 通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。
本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
内容简介
内 容 提 要
本书循序渐进、由浅入深地讲解Python算法的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练各个知识点的具体使用流程。全书共13章，包括算法，数据结构，常用的算法思想、线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典的数据结构问题，数学问题的解决，经典算法问题的解决，图像问题的解决，游戏和算法等内容。
本书不但适合研究和学习算法的初学者，也适合有一定算法基础的读者，还可以作为大中专院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。
章节目录
- 封面
- 内 容 提 要
- 前 言
- 资源与支持
- 目 录
- 第1章 算法概述
- 1.1 算法的基础
- 1.1.1 算法的特征
- 1.1.2 何为算法
- 1.2 计算机中的算法
- 1.2.1 认识计算机中的算法
- 1.2.2 为什么说算法是程序的灵魂
- 1.3 计算机中表示算法的方法
- 1.3.1 用流程图表示算法
- 1.3.2 用 N-S 流程图表示算法
- 1.3.3 用计算机语言表示算法
- 1.4 学习建议
- 第2章 数据结构
- 2.1 使用列表
- 2.1.1 列表的基本用法
- 2.1.2 删除列表中的重复元素并保持顺序不变
- 2.1.3 找出列表中出现次数最多的元素
- 2.1.4 排序类定义的实例
- 2.1.5 使用列表推导式
- 2.1.6 命名切片
- 2.2 使用元组
- 2.2.1 创建并访问元组
- 2.2.2 修改元组
- 2.2.3 删除元组
- 2.2.4 使用内置方法操作元组
- 2.2.5 将序列分解为单独的变量
- 2.2.6 将序列分解为单独的变量
- 2.2.7 实现优先级队列
- 2.3 使用字典
- 2.3.1 创建并访问字典
- 2.3.2 添加、修改、删除字典中的元素
- 2.3.3 映射多个值
- 2.3.4 使用 OrderedDict 创建有序字典
- 2.3.5 获取字典中的最大值和最小值
- 2.3.6 获取两个字典中相同的键值对
- 2.3.7 使用函数 itemgetter()对字典进行排序
- 2.3.8 使用字典推导式
- 2.3.9 根据记录进行分组
- 2.3.10 转换并换算数据
- 2.3.11 将多个映射合并为单个映射
- 第3章 常用的算法思想
- 3.1 枚举算法思想
- 3.1.1 枚举算法基础
- 3.1.2 实践演练——24 点游戏
- 3.1.3 实践演练——计算平方根
- 3.2 递归算法思想
- 3.2.1 递归算法基础
- 3.2.2 实践演练——解决“斐波那契数列”问题
- 3.2.3 实践演练——解决“汉诺塔”问题
- 3.2.4 实践演练——解决“阶乘”问题
- 3.3 分治算法思想
- 3.3.1 分治算法基础
- 3.3.2 实践演练——求顺序表中的最大值
- 3.3.3 实践演练——判断某个元素是否在列表中
- 3.3.4 实践演练——找出一组序列中第k小的元素
- 3.4 贪心算法思想
- 3.4.1 贪心算法基础
- 3.4.2 实践演练——解决“找零”问题
- 3.4.3 实践演练——解决“汽车加油”问题
- 3.5 试探算法思想
- 3.5.1 试探算法基础
- 3.5.2 实践演练——解决“八皇后”问题
- 3.5.3 实践演练——解决“迷宫”问题
- 3.6 迭代算法思想
- 3.6.1 迭代算法基础
- 3.6.2 实践演练——解决“非线程方程组”问题
- 3.7 技术解惑
- 3.7.1 衡量算法的标准是什么
- 3.7.2 递推和递归有什么差异
- 3.7.3 总结分治算法能解决什么类型的问题
- 3.7.4 分治算法的机理是什么
- 3.7.5 为什么说贪婪算法并不是解决问题的最优方案
- 3.7.6 回溯算法会影响算法效率吗
- 3.7.7 递归算法与迭代算法有什么区别
- 第4章 线性表、队列和栈
- 4.1 线性表操作
- 4.1.1 线性表的特性
- 4.1.2 顺序表操作
- 4.1.3 实践演练——实现线性表顺序存储的插入操作
- 4.1.4 实践演练——实现线性表顺序存储的删除操作
- 4.1.5 实践演练——顺序表的插入、检索、删除和反转操作
- 4.2 链表操作
- 4.2.1 什么是链表
- 4.2.2 实践演练——实现完整链表操作
- 4.2.3 实践演练——在链表中增加比较功能
- 4.2.4 实践演练——单链表结构字符串
- 4.3 先进先出的队列
- 4.3.1 什么是队列
- 4.3.2 Python语言的队列操作
- 4.3.3 实践演练——完整的顺序队列的操作
- 4.3.4 实践演练——基于列表实现的优先队列
- 4.3.5 实践演练——基于堆实现的优先队列
- 4.4 后进先出的栈
- 4.4.1 什么是栈
- 4.4.2 顺序栈
- 4.4.3 链栈
- 4.4.4 实践演练——实现顺序栈操作
- 4.4.5 实践演练——使用顺序表方法和单链表方法实现栈
- 4.5 实现堆队列操作
- 4.5.1 Python中的堆操作
- 4.5.2 实践演练——实现二叉堆操作
- 4.6 技术解惑
- 4.6.1 顺序表插入操作的时间复杂度是多少
- 4.6.2 顺序表删除操作的时间复杂度是多少
- 4.6.3 顺序表按值查找操作的时间复杂度是多少
- 4.6.4 堆和栈的区别是什么
- 第5章 树
- 5.1 树基础
- 5.1.1 什么是树
- 5.1.2 树的相关概念
- 5.2 使用列表表示的树
- 5.3 二叉树详解
- 5.3.1 二叉树的定义
- 5.3.2 二叉树的性质
- 5.3.3 二叉树的存储结构
- 5.3.4 实践演练——使用嵌套列表表示树
- 5.3.5 实践演练——把二叉树的任何子节点当成二叉树
- 5.3.6 实践演练——实现二叉搜索树查找操作
- 5.3.7 实践演练——实现二叉搜索树的删除操作
- 5.3.8 遍历二叉树
- 5.3.9 线索二叉树
- 5.4 霍夫曼树
- 5.4.1 霍夫曼树基础
- 5.4.2 实践演练——使用面向过程方式和面向对象方式实现霍夫曼树
- 5.4.3 实践演练——实现霍夫曼树的基本操作
- 5.4.4 总结霍夫曼编码的算法实现
- 5.5 技术解惑
- 5.5.1 树和二叉树的差别是什么
- 5.5.2 二叉树和链表的效率比较
- 5.5.3 如何输出二叉树中的所有路径
- 第6章 图
- 6.1 图的起源
- 6.2 图的相关概念
- 6.3 存储结构
- 6.3.1 使用邻接矩阵表示图
- 6.3.2 实践演练——将邻接矩阵输出成图
- 6.3.3 使用邻接表表示图
- 6.3.4 实践演练——使用邻接表表示图
- 6.4 图的遍历
- 6.4.1 深度优先搜索
- 6.4.2 广度优先搜索
- 6.4.3 实践演练——实现图的深度优先和广度优先搜索
- 6.5 图的连通性
- 6.5.1 无向图的连通分量
- 6.5.2 实践演练——通过二维数组建立无向图
- 6.5.3 实践演练——根据邻接矩阵绘制无向图
- 6.5.4 最小生成树
- 6.5.5 实践演练——实现最小生成树和拓扑序列
- 6.5.6 关键路径
- 6.5.7 实践演练——递归解决 AOE 网最长关键路径的问题
- 6.6 寻求最短路径
- 6.6.1 求某一顶点到其他各顶点的最短路径
- 6.6.2 任意一对顶点间的最短路径
- 6.6.3 实践演练——使用 Dijkstra算法计算指定点到其他各顶点的路径
- 6.6.4 实践演练——使用 Floyd-Warshall算法计算图的最短路径
- 6.6.5 实践演练——使用 Bellman-Ford算法计算图的最短路径
- 6.6.6 实践演练——使用 Dijkstra算法解决加权的最短路径问题
- 6.7 技术解惑
- 6.7.1 几种最短路径算法的比较
- 6.7.2 邻接矩阵与邻接表的对比
- 6.7.3 比较深度优先算法和广度优先算法
- 第7章 查找算法
- 7.1 几个相关概念
- 7.2 基于线性表的查找法
- 7.2.1 顺序查找法
- 7.2.2 实践演练——实现顺序查找算法
- 7.2.3 折半查找法
- 7.2.4 实践演练——使用折半查找法查找数据
- 7.2.5 插值查找法
- 7.2.6 实践演练——使用插值查找法查找指定的数据
- 7.2.7 分块查找法
- 7.3 基于树的查找法
- 7.3.1 二叉排序树
- 7.3.2 实践演练——实现二叉树的完整操作
- 7.3.3 平衡二叉树
- 7.3.4 实践演练——实现平衡二叉树的基本操作
- 7.4 散列法
- 7.4.1 散列法的基本思想
- 7.4.2 构造散列函数
- 7.4.3 处理冲突
- 7.4.4 散列表的查找过程
- 7.4.5 实践演练——使用散列表查找数据
- 7.5 斐波那契查找法
- 7.5.1 斐波那契查找法介绍
- 7.5.2 实践演练——使用斐波那契查找法
- 7.6 高级树表查找算法
- 7.6.1 2-3 查找树介绍
- 7.6.2 红黑树介绍
- 7.6.3 实践演练——使用红黑树操作数据
- 7.6.4 B树和 B+树
- 7.6.5 实践演练——使用 B树排序数据
- 7.6.6 实践演练——使用 B+树操作数据
- 7.7 技术解惑
- 7.7.1 分析查找算法的性能
- 7.7.2 分析散列法的性能
- 第8章 内部排序算法
- 8.1 排序基础
- 8.1.1 排序的目的和过程
- 8.1.2 内部排序与外部排序
- 8.1.3 稳定排序与不稳定排序
- 8.2 插入排序算法
- 8.2.1 直接插入排序
- 8.2.2 实践演练——编写直接插入排序算法
- 8.2.3 实践演练——使用折半插入排序算法
- 8.2.4 希尔排序
- 8.2.5 实践演练——使用希尔排序算法对数据进行排序
- 8.2.6 实践演练——使用希尔排序处理一个列表
- 8.3 交换类排序法
- 8.3.1 冒泡排序（相邻比序法）
- 8.3.2 快速排序
- 8.3.3 实践演练——实现从大到小的冒泡排序
- 8.3.4 实践演练——使用冒泡排序算法排序
- 8.3.5 实践演练——实现基本的快速排列
- 8.4 选择排序法
- 8.4.1 直接选择排序
- 8.4.2 树形选择排序
- 8.4.3 堆排序
- 8.4.4 实践演练——实现直接选择排序
- 8.4.5 实践演练——演示选择排序的操作步骤
- 8.4.6 实践演练——选择排序和 Python内置函数的效率对比
- 8.4.7 实践演练——使用堆排序处理数据
- 8.4.8 实践演练——实现最小堆
- 8.5 归并排序
- 8.5.1 归并排序思想
- 8.5.2 两路归并算法的思路
- 8.5.3 实现归并排序
- 8.5.4 实践演练——使用归并排序处理指定列表
- 8.5.5 实践演练——使用归并排序处理两个列表
- 8.5.6 实践演练——使用两路归并排序处理一个列表
- 8.6 基数排序
- 8.6.1 多关键字排序
- 8.6.2 链式基数排序
- 8.6.3 实践演练——使用基数排序处理随机数
- 8.7 技术解惑
- 8.7.1 插入排序算法的描述
- 8.7.2 希尔排序和插入排序的速度比较
- 8.7.3 快速排序的时间耗费
- 8.7.4 堆排序与直接选择排序的区别
- 8.7.5 归并排序的效率与选择方法
- 8.7.6 综合比较各种排序方法
- 第9章 经典的数据结构问题
- 9.1 约瑟夫环
- 9.1.1 问题描述
- 9.1.2 算法分析
- 9.1.3 具体实现
- 9.2 大整数运算
- 9.2.1 模拟大整数乘法的小学竖式计算过程
- 9.2.2 实现大数相加运算
- 9.3 顺序表的修改、查找、统计、删除、销毁操作
- 9.3.1 算法分析
- 9.3.2 具体实现
- 9.4 实现链表的基本操作
- 9.4.1 算法分析
- 9.4.2 具体实现
- 9.5 带有尾节点引用的单链表
- 9.5.1 算法分析
- 9.5.2 具体实现
- 9.6 增加新功能的单链表结构字符串
- 9.7 实现堆排序功能
- 9.7.1 算法分析
- 9.7.2 具体实现
- 9.8 实现队列、链表、顺序表和循环顺序表
- 9.8.1 时间复杂度分析
- 9.8.2 具体实现
- 9.9 基于列表实现二叉树
- 9.10 实现二元表达式
- 9.11 使用多叉树寻找最短路径
- 9.11.1 算法分析
- 9.11.2 具体实现
- 9.12 实现 AVL树
- 9.13 使用二维数组生成有向图
- 9.14 使用广度优先和深度优先遍历二叉树
- 第10章 数学问题的解决
- 10.1 解决一个数学问题
- 10.1.1 问题描述
- 10.1.2 具体实现
- 10.2 使用递归算法计算两个数的乘积
- 10.3 利用递归算法获取斐波那契数列前n项的值
- 10.4 1000 以内的完全数
- 10.4.1 问题描述
- 10.4.2 算法分析
- 10.4.3 具体实现
- 10.5 多进程验证哥德巴赫猜想
- 10.5.1 问题描述
- 10.5.2 算法分析
- 10.5.3 具体实现
- 10.6 最大公约数和最小公倍数
- 10.6.1 问题描述
- 10.6.2 算法分析
- 10.6.3 具体实现
- 10.7 亲密数
- 10.7.1 问题描述
- 10.7.2 算法分析
- 10.7.3 具体实现
- 10.8 计算10000以内的自守数
- 10.8.1 问题描述
- 10.8.2 算法分析
- 10.8.3 具体实现
- 10.9 水仙花数
- 10.9.1 问题描述
- 10.9.2 算法分析
- 10.9.3 具体实现
- 10.10 方程求解
- 10.10.1 用高斯消元法解方程组
- 10.10.2 用二分法解非线性方程
- 10.11 求平方根
- 10.11.1 使用二分法求平方根
- 10.11.2 用牛顿迭代法求平方根
- 10.12 矩阵运算
- 10.12.1 问题描述
- 10.12.2 算法分析
- 10.12.3 具体实现
- 10.13 一元多项式运算
- 10.13.1 一元多项式求导
- 10.13.2 实现多项式的加法、减法、乘法运算
- 10.14 百钱买百鸡
- 10.14.1 问题描述
- 10.14.2 算法分析
- 10.14.3 具体实现
- 10.15 素数问题
- 10.15.1 求1000以内的所有素数
- 10.15.2 孪生素数问题
- 10.15.3 金蝉素数
- 10.15.4 可逆素数
- 10.15.5 回文素数
- 10.15.6 等差素数数列
- 10.16 埃及分数式
- 10.16.1 问题描述
- 10.16.2 算法分析
- 10.16.3 具体实现
- 10.17 对正整数分解质因数
- 10.17.1 问题描述
- 10.17.2 算法分析
- 10.17.3 具体实现
- 第11章 经典算法问题的解决
- 11.1 歌星大奖赛
- 11.1.1 问题描述
- 11.1.2 具体实现
- 11.1.2 具体实现
- 11.2 借书方案
- 11.2.1 问题描述
- 11.2.2 算法分析
- 11.2.3 具体实现
- 11.3 捕鱼和分鱼
- 11.3.1 问题描述
- 11.3.2 算法分析
- 11.3.3 具体实现
- 11.4 出售金鱼
- 11.4.1 问题描述
- 11.4.2 算法分析书签
- 11.4.3 具体实现
- 11.5 平分七筐鱼
- 11.5.1 问题描述
- 11.5.2 算法分析
- 11.5.3 具体实现
- 11.6 绳子的长度和井深
- 11.6.1 问题描述
- 11.6.2 算法分析
- 11.6.3 具体实现
- 11.7 鸡兔同笼
- 11.7.1 问题描述
- 11.7.2 算法分析
- 11.7.3 具体实现
- 11.8 汉诺塔
- 11.8.1 问题描述
- 11.8.2 算法分析
- 11.8.3 具体实现
- 11.9 马踏棋盘
- 11.9.1 使用递归法
- 11.9.2 贪婪、递归、迭代三种算法的对比
- 11.10 三色球问题
- 11.10.1 问题描述
- 11.10.2 算法分析
- 11.10.3 具体实现
- 11.11 计算年龄
- 11.11.1 问题描述
- 11.12.2 算法分析
- 11.11.3 具体实现
- 11.12 奇数幻方问题
- 11.12.1 问题描述
- 11.12.2 具体实现
- 11.13 常胜将军问题
- 11.13.1 问题描述
- 11.13.2 算法分析
- 11.13.3 具体实现
- 11.14 背包问题
- 11.14.1 使用动态规划法解决“背包”问题
- 11.14.2 使用递归法解决“背包”问题
- 11.15 野人与传教士问题
- 11.15.1 问题描述
- 11.15.2 算法分析
- 11.15.3 具体实现
- 11.16 三色旗问题
- 11.16.1 问题描述
- 11.16.2 算法分析
- 11.16.3 具体实现
- 11.17 猴子分桃
- 11.17.1 问题描述
- 11.17.2 算法分析
- 11.17.3 具体实现
- 11.18 将老师随机分配到办公室
- 11.18.1 问题描述
- 11.18.2 具体实现
- 11.19 龙的世界
- 11.19.1 问题描述
- 11.19.2 具体实现
- 11.20 凯撒密码游戏
- 11.20.1 问题描述
- 11.20.2 算法分析
- 11.20.3 具体实现
- 第12章 图像问题
- 12.1 生命游戏
- 12.1.1 问题描述
- 12.1.2 算法分析
- 12.1.3 具体实现
- 12.2 黑白棋问题
- 12.2.1 问题描述
- 12.2.2 算法分析
- 12.2.3 具体实现
- 12.3 马踏棋盘（骑士周游问题）
- 12.3.1 问题描述
- 12.3.2 算法分析
- 12.3.3 具体实现
- 12.4 井字棋问题
- 12.4.1 问题描述
- 12.4.2 算法分析
- 12.4.3 具体实现
- 12.5 用蒙特卡罗方法验证凯利公式
- 12.5.1 问题描述
- 12.5.2 算法分析
- 12.5.3 具体实现
- 12.6 绘制Hangman游戏
- 12.6.1 问题描述
- 12.6.2 算法分析
- 12.6.3 具体实现
- 第13章 游戏和算法
- 13.1开发一个俄罗斯方块游戏
- 13.1.1 规划图形
- 13.1.2 具体实现
- 13.2 跑酷游戏
- 13.3 水果连连看游戏
- 13.4 AI 智能贪吃蛇游戏
- 13.5 AI 智能五子棋游戏
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Python算法详解是2019年由人民邮电出版社出版,作者张玲玲。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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