動畫圖解資料結構使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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最完整的「影音數位教材」、完整的「動畫電子書教材」、附有「自我評量測驗係統」的教材；本書以嚴謹的架構和豐富的內容帶領讀者進入資料結構的殿堂，搭配多樣的內容和圖片說明，讓您更快掌握程式技巧，迅速提升作業效率。

　　學習目標：每一章的最前麵都有引言來說明學習目標，以啓發學習動機。圖解說明：利用圖文並茂來說明資料結構的概念知識。動態展示：將演算法實作齣視覺化的操作介麵，讓學習者更瞭解資料結構的運作原理。流程架構：以「輸入--- 處理--- 輸齣」流程來說明程式設計概念。教學評量：每章節最後附有教學評量，協助讀者課後練習與自我測驗。教師手冊：包括教學投影片及問答題及實作題完整的解答。
 

好的，這是一本關於計算機科學基礎知識的圖書簡介，著重於講解抽象數據類型、算法設計與分析，以及數據結構在實際應用中的實現，但不包含“動畫圖解資料結構使用Python”中的特定內容。 --- 圖書名稱：《數據結構與算法：原理、實現與應用》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數據結構與算法學習路徑。在信息技術飛速發展的今天，理解和掌握高效的數據組織方式與計算邏輯，是每一位軟件開發者、係統架構師乃至數據科學傢必備的核心技能。本書側重於對核心概念的嚴謹闡述、關鍵算法的實現細節剖析，以及這些技術在解決復雜計算問題中的實際應用。 全書內容結構清晰，邏輯嚴密，旨在幫助讀者從理論的高度理解數據結構的本質，並能熟練地將其應用於實踐。我們避免瞭特定編程語言的教學依賴，而是專注於算法思想的普適性與數學基礎的嚴謹性，確保讀者學到的知識能夠跨越不同技術棧的限製。 第一部分：基礎理論與計算模型 本部分為後續深入學習奠定堅實的理論基礎。我們將從計算的本質齣發，探討問題的復雜度與算法效率的衡量標準。 抽象數據類型（ADT）的哲學 我們首先探討什麼是抽象數據類型，理解數據結構作為實現這些抽象概念的具體載體之間的關係。ADT強調的是“做什麼”而非“如何做”，這對於構建模塊化、可維護的軟件至關重要。我們將詳細分析集閤（Set）、序列（Sequence）、映射（Map）等基本ADT的定義與操作特性。 算法分析：數學基礎與漸近記號 效率是算法的生命綫。本章將深入講解算法分析的理論框架。我們會詳細介紹大O記號（$O$）、小o記號（$o$）、Theta記號（$Theta$）以及大Omega記號（$Omega$）的精確數學定義及其在描述最壞情況、平均情況和最好情況下的性能時的應用。讀者將學習如何通過遞歸樹方法、主定理（Master Theorem）等工具，對分治算法的復雜度進行精確計算。我們將討論時間復雜度和空間復雜度的權衡（Time-Space Trade-off）原則。 第二部分：綫性與非綫性數據結構的深度解析 本部分聚焦於最常用和最基礎的數據結構，剖析它們在不同場景下的性能錶現和適用性。 綫性結構：棧、隊列與鏈錶傢族 我們將對棧（Stack）和隊列（Queue）這兩種最基礎的後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）結構進行詳盡討論，包括其基於數組和鏈錶的實現方式。隨後，我們將係統介紹鏈錶結構：單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶。重點在於分析插入、刪除操作的常數時間性能，以及指針操作的精妙之處，特彆是在處理邊界條件和防止內存泄漏方麵的技巧。 數組與動態數組的效率邊界 雖然數組看似簡單，但其在內存連續性上的優勢和固定大小的限製是理解許多高級結構的基礎。我們將分析動態數組（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`的底層實現機製，特彆是其攤還分析（Amortized Analysis）下的插入性能。 樹結構：從基礎到平衡的藝術 樹是處理分層和層次化數據的核心工具。本章從二叉樹（Binary Tree）的遍曆（前序、中序、後序）開始，逐步過渡到更高效的搜索結構。 二叉搜索樹（BST）： 深入探討其查找、插入和刪除操作的平均與最壞情況復雜度。 平衡樹的必要性與實現： 麵對BST可能退化為鏈錶的情況，我們將詳細介紹AVL樹和紅黑樹（Red-Black Tree） 的鏇轉機製和顔色/平衡屬性維護。理解紅黑樹的六種基本鏇轉操作和著色規則，是掌握高效動態集閤操作的關鍵。 堆結構與優先隊列（Priority Queue） 堆是一種特殊的樹形數據結構，它為高效地獲取最大或最小元素提供瞭解決方案。我們將講解二叉堆的結構特性，及其如何通過Floyd's buildHeap算法高效構建。隨後，我們會分析堆在實現優先隊列時的性能優勢，並討論其在諸如Dijkstra算法等圖論應用中的作用。 第三部分：高級數據結構與圖論基礎 本部分將探索更復雜的數據結構，並引入對網絡和關係數據建模至關重要的圖論結構。 散列錶（Hash Table）的衝突解決之道 散列錶是實現平均$O(1)$查找的核心。本章將深入剖析散列函數的設計原則（如模運算、乘積法等），以及處理哈希衝突的兩種主要策略：分離鏈接法（Separate Chaining） 和開放尋址法（Open Addressing）。在開放尋址法中，我們將細緻對比綫性探測、二次探測和雙重散列的區彆與性能影響。負載因子（Load Factor）的管理和錶的動態重哈希（Rehashing）策略是本章的重點。 圖結構：錶示、遍曆與連通性 圖是描述實體間復雜關係的強大工具。我們將係統介紹圖的兩種主要錶示方式：鄰接矩陣（Adjacency Matrix） 和鄰接錶（Adjacency List），並分析它們在空間和時間復雜度上的優劣。 圖的遍曆算法： 深入講解廣度優先搜索（BFS） 和深度優先搜索（DFS） 的機製，以及它們在尋找最短路徑（未加權圖）和拓撲排序中的應用。 最小生成樹（MST）與最短路徑 本部分將詳細講解圖算法的經典範例： 最小生成樹： 學習Prim算法和Kruskal算法的貪婪策略，理解它們的運行機製和復雜度分析。 單源最短路徑： 掌握Dijkstra算法，並理解其對負權邊的局限性。 所有對最短路徑： 介紹Floyd-Warshall算法的動態規劃思想，用於計算圖中任意兩點間的最短距離。 第四部分：算法設計範式與性能優化 本部分超越瞭具體的數據結構實現，轉嚮通用的算法設計思維。 分治法（Divide and Conquer） 分治法是許多高效算法的基石。我們將分析歸並排序（Merge Sort） 和快速排序（Quick Sort） 的機製，重點探討快速排序中軸（Pivot）選擇對性能的決定性影響，以及如何利用主定理分析其平均和最壞復雜度。 動態規劃（Dynamic Programming, DP） 我們將闡述動態規劃的兩個核心要素：最優子結構（Optimal Substructure）和重疊子問題（Overlapping Subproblems）。通過實例如斐波那契數列、背包問題（Knapsack Problem）和最長公共子序列（LCS），引導讀者掌握自底嚮上（Tabulation）和自頂嚮下（Memoization）的實現技巧。 貪心算法（Greedy Algorithms） 貪心策略的精髓在於每一步都做齣當前看起來最好的選擇。我們將通過活動選擇問題和霍夫曼編碼（Huffman Coding）的實例，討論如何證明貪心選擇的正確性（即局部最優能導嚮全局最優）。 --- 總結 本書的編寫風格力求嚴謹而不失清晰，通過對算法思想的深入剖析和對數據結構實現細節的細緻描摹，幫助讀者構建起堅實的數據結構與算法知識體係。掌握這些內容，不僅能讓讀者高效地完成編程任務，更能培養齣對計算效率和係統設計深層次的洞察力。本書適閤作為高等院校計算機專業學生的教材或參考書，以及希望係統性提升編程能力的業界工程師的進階讀物。

第1章 導論
第2章 陣列
第3章 堆疊
第4章 佇列
第5章 串列
第6章 樹狀結構
第7章 圖形結構
第8章 排序
第9章 搜尋

 

序

　　自從電腦被發明之後，電腦就漸漸的變成人類生活的一部份，加上網際網路的普及，人類越來越依賴電腦，其最主要的原因為何呢？那就是電腦具備以下三點特性：1. 執行速度快。2. 準確性高。3. 記憶體容量大。因此，我們日常生活就愈來愈需要電腦瞭。有句話：「電腦非萬能，沒有電腦萬萬不能」。

　　有瞭電腦就可以記錄許多資料，在經過一段時間之後，更會産生龐大的資料量。因此，如何將這些資料更有效率、有係統的存放到記憶體中，以便我們將來需要時，可以方便、即時的取齣所需的資訊，這將是「資料結構」所要研究的議題。

　　資料結構（Data Structures）是一門電腦科學領域的基礎課程，其目的是研究如何將資料有組織地存放到電腦記憶體中，以提昇程式之執行效率的一門學問。因此，有良好的資料結構（Data structure）及有效率的演算法（Algorithm）將可以大大的提昇程式的執行效率。在電腦科學（Computer Science）的領域中，我們如何透過電腦來取得即時有用的資訊，那就必須要將資料交由程式去運作，而「程式」就是由「資料結構」和「演算法」所構成的。

　　目前在全國的大專院校中，電腦科學相關領域的係所（例如：資工、資科、資管、資教、應用數學、網路科技等）都將「資料結構」列為必修課程，並且也有工程科學（電子、電機等）列為選修課程。同時，有關資訊類的國傢考試（高、普考、特考）、研究所及轉學考都將「資料結構」列為必考科目。
 

评分☆☆☆☆☆

拿到《動畫圖解資料結構使用Python》這本書，第一感覺就是它在努力打破我們對於“枯燥”二字對資料結構學習的固有印象。我一直在思考，為什麼那麼多同學會對資料結構感到畏懼？很大一部分原因就在於，這些概念太抽象瞭，文字描述和靜態圖例很難讓大腦真正“看到”數據是如何流動和變化的。而“動畫圖解”這四個字，直接點破瞭問題的核心，給我一種“這下有救瞭”的感覺。我特彆好奇，這本書會用什麼樣的動畫技術來呈現？會不會是通過GIF或者更高級的動態交互方式？比如，在講解樹的遍曆（前序、中序、後序）時，是不是能看到鼠標指針或者一個虛擬的“探險者”在樹節點上一步步移動，清晰地標記齣訪問的順序？或者在講到圖的最小生成樹算法（Prim或Kruskal）時，能否看到邊是如何被逐步添加，形成最終的樹形結構？而“使用Python”這個後綴，更是讓我對這本書的實用性充滿瞭期待。Python本身就是一門非常適閤教學和實踐的語言，我猜這本書會充分利用Python的特性，比如它強大的內置數據結構（列錶、字典）和易於理解的語法，來演示各種資料結構的實現。我希望它能提供可以直接運行的Python代碼示例，並且這些代碼能夠與動畫中的過程一一對應，形成理論與實踐的無縫連接。如果這本書能讓我這個資料結構“小白”也能輕鬆理解並上手用Python實現，那它絕對是值得我嚮身邊的朋友強烈推薦的。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《動畫圖解資料結構使用Python》的封麵，就覺得一股濃濃的學術氣息撲麵而來，但又帶著點不尋常的親切感。我一直覺得資料結構這東西，理論聽起來總是有些枯燥，什麼鏈錶、棧、隊列，還有那些樹啊、圖啊，光是腦子裏想象就覺得腦袋要打結。平常看那些純文字的教科書，看到一大堆公式和算法描述，真的很容易就“勸退”瞭。但是！這本書的“動畫圖解”這四個字，真的就像一道曙光，讓我看到瞭希望！我特彆好奇，它到底是怎麼用動畫來解釋那些抽象的概念呢？是那種動態演示，讓我們能一步步看到數據是怎麼被插入、刪除，又是怎麼在不同結構之間流轉的嗎？比如，鏈錶那個節點一個接一個連起來的樣子，是不是就像小火車一樣，一節一節地加上去？而棧和隊列，會不會有很形象的比喻，像是裝滿東西的箱子，或者排隊買東西的人龍？我還在想，它會不會用到一些Python的特性，比如列錶推導式或者生成器，來輔助實現這些動畫效果，讓整個學習過程既有趣又實用。我猜，這本書的目標讀者應該是跟我一樣，覺得傳統資料結構書太難啃，又想通過Python來提升編程能力的學習者吧。如果真的能把這些復雜的概念用生動有趣的方式展現齣來，那絕對是學習資料結構的一大福音！我超期待它能讓我對那些原本覺得高不可攀的算法和數據組織方式，有一個全新的、直觀的認識，甚至能激發我以後自己動手去實現一些更復雜的資料結構。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《動畫圖解資料結構使用Python》的時候，我真的眼前一亮，感覺它跟市麵上那些動輒厚厚一本、密密麻麻布滿公式的教材完全不一樣。書名裏的“動畫圖解”四個字，立刻就勾起瞭我的好奇心。我一直覺得，學習資料結構這種偏理論、偏抽象的內容，如果能有視覺化的輔助，會事半功倍。想想看，比如解釋遞歸，如果能用動畫演示函數的調用棧是如何堆疊和展開的，那肯定比看一堆文字說明來得更直觀。又比如，圖的遍曆算法，像是DFS和BFS，如果能看到搜索的路徑是如何一步步在圖上“走”齣來的，那理解起來應該會輕鬆很多。我特彆想知道，這本書在Python的應用方麵會做得多深入。畢竟，Python以其簡潔易懂的語法著稱，如果能結閤資料結構的講解，會不會讓我們更容易地用代碼去實現和驗證那些理論知識？例如，用Python的類來模擬節點，用列錶或者字典來錶示圖的鄰接錶，這些都可能在書中得到生動的展示。我個人對那些數據結構的性能分析也很有興趣，比如不同操作的時間復雜度和空間復雜度，如果書中能結閤動畫，直觀地展示齣效率上的差異，那將是極大的加分項。我希望這本書不僅能教我“是什麼”，更能讓我明白“為什麼”，以及“怎麼用Python更好地實現”。

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《動畫圖解資料結構使用Python》這本實體書的時候，我第一眼就被那個充滿活力的封麵吸引瞭。我之前接觸過幾本關於資料結構的書，大多是純文字加靜態圖，看的時候真的需要非常集中精力，而且很多時候需要自己腦補動態過程，纔能勉強理解。但“動畫圖解”這幾個字，真的太戳中我瞭！我立刻就想象到，這本書會不會像一個視頻教程一樣，把那些抽象的算法和數據組織方式，變成一個個生動的小動畫？比如說，在講快速排序或者歸並排序的時候，是不是能看到數組元素是如何在動畫裏被比較、交換、閤並的？或者在講堆（Heap）的插入和刪除時，能看到元素是如何在樹形結構裏嚮上或嚮下“冒泡”和“下沉”的？這對於理解算法的執行流程，絕對是顛覆性的體驗。另外，這本書強調的是“使用Python”，這一點也非常重要。很多時候，學完理論，我們都不知道怎麼用代碼把它實現齣來，或者實現齣來的代碼效率不高。我期待這本書能用Python代碼來配閤動畫，讓我們不僅能看懂，還能動手去實現，並且理解Python在其中扮演的角色。比如，如何用Python的列錶、字典、甚至類來構建各種數據結構，如何利用Python的簡潔語法來編寫高效的算法。我特彆想知道，書中會不會有一些“炫酷”的Python技巧，能夠讓資料結構的代碼寫得更優雅、更高效。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，總的來說，是那種吸引人但又不失專業感的風格。當我拿到《動畫圖解資料結構使用Python》這本書時，我第一反應是：“終於有一本資料結構的書，不是一本正經地堆砌理論瞭！”。我一直覺得，資料結構是計算機科學的基石，但同時也是許多初學者甚至是有一定經驗的開發者覺得頭疼的領域。那些抽象的概念，比如鏈錶、棧、隊列、樹、圖，如果光靠文字描述，很容易讓人産生“雲裏霧裏”的感覺。而“動畫圖解”這個關鍵詞，讓我覺得這本書很有可能突破傳統教材的局限。我非常好奇，它會以怎樣的方式呈現動畫？是靜態的圖示，還是真正動態的演示？例如，在講解二分搜索樹的插入和刪除時，是不是能看到節點是如何重新調整位置，以保持樹的平衡？在介紹圖的連通性時，是不是能看到搜索算法是如何一步步探索圖的各個頂點？我尤其關注它在Python方麵的實現。Python簡潔的語法，非常適閤用來演示這些數據結構和算法。我猜這本書會用Python代碼來配閤動畫，讓我們在理解理論的同時，也能看到實際的編程實現。比如，如何用Python的類來構建節點，如何用列錶來實現棧和隊列，如何用字典來錶示圖的鄰接錶等等。如果這本書能讓我對資料結構的學習過程變得更加輕鬆愉快，並且能夠提升我的Python編程實踐能力，那絕對是物超所值。