圖解資料結構-使用Python（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 數據結構
• Python
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• 計算機科學
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這是一本如何將資料結構概念以Python程式語言實作的入門書。特色在於將復雜的理論以圖文並茂的方式解說和詮釋。首先從基本的資料結構概念開始，接著陸續以Python語言闡述陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要的觀念。附錄更提供Python語言的快速入門，和使用Python程式除錯經驗分享。

　　每章重要理論均有範例實作，收錄瞭完整的演算法及程式執行畫麵，讀者可依照個人學習進度作練習，除此之外，大量蒐集符閤各章教學內容的習題，供隨時驗收學習成果。

本書特色

　　◎內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。
　　◎以Python語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。
　　◎強調邊做邊學，提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習的記憶。
　　◎Python程式除錯經驗分享，收集各種錯誤訊息的解決建議。
 

好的，這是一份圖書簡介，內容將圍繞數據結構和算法展開，同時避開《圖解資料結構-使用Python（第二版）》的具體內容，並力求自然流暢，不帶AI痕跡。 --- 精通算法與數據結構：洞察現代計算的核心基石 在信息技術飛速發展的今天，軟件的性能、效率以及可擴展性越來越依賴於其底層的數據組織和處理方式。本書旨在深入剖析那些構成現代計算和軟件工程的根本性概念——數據結構與核心算法。我們不關注特定的語言實現細節，而是緻力於構建堅實的概念框架，使讀者能夠理解如何在各種編程範式下，靈活地選擇和設計最優的解決方案。 第一部分：數據的組織與抽象 任何復雜的係統都是從基本數據組織的模式開始的。本書首先從基礎的抽象數據類型（ADT）講起，為後續的深入探討打下堅實的基礎。 綫性結構的基石： 我們將詳盡討論數組（Arrays）和鏈錶（Linked Lists）的內在機製。數組的隨機訪問優勢與內存局限性，鏈錶的動態插入和刪除特性，以及它們在內存布局上的根本差異，都將通過清晰的邏輯推導來闡明。在此基礎上，棧（Stacks）和隊列（Queues）作為最常用且關鍵的兩種綫性結構，其“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的約束如何在實際應用中發揮作用，例如函數調用棧的管理和任務調度，將被深入剖析。 層次化數據的優雅錶達： 樹（Trees）是處理分層關係數據的核心工具。本書將覆蓋二叉樹、平衡搜索樹（如AVL樹和紅黑樹的原理剖析，而非具體代碼實現）、B樹等關鍵結構。我們會詳細探討樹的遍曆方法（前序、中序、後序），以及它們在數據庫索引和文件係統中的核心作用。特彆地，堆（Heaps）作為一種特殊的完全二叉樹，其在高效實現優先隊列（Priority Queues）方麵的不可替代性，將被作為獨立章節進行闡述。 非綫性關係的橋梁： 圖（Graphs）是建模復雜相互聯係係統的強大工具。從圖的錶示法——鄰接矩陣與鄰接錶——的選擇，到它們各自在空間和時間復雜度上的權衡，本書將提供全麵的視角。我們探討如何使用圖來描述社交網絡、網絡拓撲或流程依賴關係。 第二部分：算法的藝術與效率 數據結構是“容器”，而算法則是“操作”。有效的編程離不開對算法效率的精準評估和優化。 衡量效率的標尺： 算法分析是本書的靈魂所在。我們將係統性地介紹大O錶示法（Big O Notation）、Ω符號和Θ符號，確保讀者能夠準確地量化算法在最壞、最好和平均情況下的時間與空間復雜度。理解這些數學工具，是區分“能跑”和“高效運行”的關鍵。 搜索與排序的經典之戰： 排序算法是算法教學的永恒主題。本書將對比和分析諸如冒泡排序、插入排序、選擇排序等基礎算法的性能瓶頸，進而深入研究分治策略的代錶——快速排序（Quick Sort）和歸並排序（Merge Sort）的優化思路。對於查找，二分查找的效率提升依賴於數據結構的有序性，我們將探討其理論極限。 圖論算法的實踐應用： 圖算法是解決現實世界連接問題的核心。我們將細緻講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的機製，以及它們在連通性檢測、拓撲排序中的應用。此外，最短路徑問題，如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的原理及適用場景，也將被詳細分解。對於最小生成樹（Minimum Spanning Trees），我們將對比Kruskal算法和Prim算法的實現邏輯和性能差異。 遞歸、分治與動態規劃： 遞歸是解決復雜問題的優雅手段，但如果不加以控製，可能導緻棧溢齣。本書將用經典的遞歸問題來闡述函數的自我調用機製。隨後，我們將引入分治法作為一種強大的設計範式。最後，對於那些存在重疊子問題和最優子結構的問題，動態規劃（Dynamic Programming）的自底嚮上和自頂嚮下（含備忘錄）的實現思路，將被通過數個經典案例（如背包問題、最長公共子序列）進行透徹講解。 第三部分：高級數據結構與優化 在處理海量數據和追求極緻性能時，我們需要超越基礎結構。 哈希技術的魔力： 哈希錶（Hash Tables）因其平均時間復雜度接近O(1)的查找性能而備受青睞。本書將聚焦於哈希函數的設計原則、衝突解決策略（如鏈式法和開放尋址法），以及它們如何影響整體性能。理解哈希的本質，是構建高效查找係統的關鍵。 集閤與映射的高效實現： 在需要快速判斷成員資格或進行集閤運算的場景下，我們會分析如何使用平衡二叉搜索樹來維持集閤的有序性，並探討Set和Map數據結構的底層實現如何保證插入、刪除和查找操作的效率。 字符串處理的專門工具： 對於文本處理任務，如模式匹配和數據壓縮，專門的字符串數據結構至關重要。我們將介紹Trie（前綴樹）在快速前綴查找和自動補全中的應用，並簡要討論更復雜的如後綴樹（Suffix Trees）的概念及其在生物信息學中的潛力。 尾聲：麵嚮未來的思考 本書的最終目標，是培養讀者一種“數據結構視角”。它不是要求讀者死記硬背每種實現的語法細節，而是訓練讀者在麵對任何一個計算難題時，能夠迅速地將其抽象為閤適的數據結構模型，並選擇或設計齣最高效的算法流程。掌握瞭這些核心概念，無論是應對最新的技術挑戰，如大數據處理、機器學習模型的優化，還是在軟件架構設計中，都能做齣更明智、更具前瞻性的決策。 ---

Chapter 1 資料結構導論
1-1 資料結構的定義
1-2 演算法
1-3 認識程式設計
1-4 演算法效能分析

Chapter 2 陣列結構
2-1 綫性串列簡介
2-2 認識陣列
2-3 矩陣
2-4 陣列與多項式

Chapter 3 鏈結串列
3-1 單嚮鏈結串列
3-2 環狀鏈結串列
3-3 雙嚮鏈結串列

Chapter 4 堆疊
4-1 堆疊簡介
4-2 堆疊的應用
4-3 算術運算式的錶示法

Chapter 5 佇列
5-1 認識佇列
5-2 佇列的應用

Chapter 6 樹狀結構
6-1 樹的基本觀念
6-2 二元樹簡介
6-3 二元樹儲存方式
6-4 二元樹走訪
6-5 引綫二元樹
6-6 樹的二元樹錶示法
6-7 最佳化二元搜尋樹
6-8 B 樹

Chapter 7 圖形結構
7-1 圖形簡介
7-2 圖形的資料錶示法
7-3 圖形的走訪
7-4 擴張樹 8
7-5 圖形最短路徑
7-6 AOV 網路與拓樸排序
7-7 AOE 網路

Chapter 8 排序
8-1 排序簡介
8-2 內部排序法

Chapter 9 搜尋
9-1 常見的搜尋方法
9-2 雜湊搜尋法
9-3 常見的雜湊函數
9-4 碰撞與溢位問題的處理

附錄A Python 語言快速入門
A-1 輕鬆學Python 程式
A-2 基本資料處理
A-3 輸齣print 與輸入input
A-4 運算子與運算式
A-5 流程控製
A-6 其他常用的型彆
A-7 函數

附錄B 資料結構使用Python 程式除錯實錄

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作為一個已經工作幾年的程式設計師，雖然日常工作接觸的資料結構不至於太復雜，但我總覺得基礎不夠紮實，有時遇到效率瓶頸也摸不著頭腦。《圖解資料結構-使用Python（第二版）》對我來說，是一次非常棒的迴爐重造。它並沒有迴避一些進階的概念，比如像圖（Graph）的遍曆演算法，作者也是用非常巧妙的圖示講解瞭DFS和BFS的原理，並提供瞭清晰的Python實現。我之前對這些演算法的理解一直停留在“看過”的階段，但這本書讓我真正“理解”瞭它們的工作流程，以及它們在實際應用中的適用場景。書中的範例程式碼，我都嘗試著去跑，並且根據自己的想法做瞭一些小小的修改，這讓我對資料結構的掌握更加牢固。我尤其欣賞它在介紹堆疊（Stack）和佇列（Queue）時，提到的“LIFO”和“FIFO”原則，並且用很貼近生活的例子說明，比如瀏覽器的前進/後退功能，還有排隊買東西的場景。這種接地氣的講解方式，讓理論知識不再飄渺，而是與生活息息相關。這本書對於想要鞏固基礎、提升程式設計功力的程式人來說，絕對是值得投資的一本好書。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《圖解資料結構-使用Python（第二版）》的齣版，是許多Python學習者的福音。我之前嘗試過好幾本關於資料結構的書，但總是被那些晦澀難懂的術語和程式碼嚇退。而這本書，從標題的“圖解”開始，就奠定瞭一個非常友好的基調。作者在圖示的設計上，花足瞭心思，每一個資料結構的概念，比如堆積（Heap）、優先佇列（Priority Queue）等，都有詳盡且易於理解的圖示，讓我能夠直觀地看到它們內部是如何運作的。書中的Python代碼也是我非常喜歡的，它們簡潔明瞭，並且充分考慮到瞭程式初學者可能遇到的問題，提供瞭詳細的注釋。我經常會一邊閱讀，一邊跟著敲代碼，並且嘗試著去修改和擴展，這讓我對程式的理解又進瞭一層。這本書不僅僅是講解資料結構，它更像是在教你如何用Python思維去解決問題。我特彆贊賞它關於分治法（Divide and Conquer）的講解，用經典範例，如歸並排序（Merge Sort），展示瞭如何將一個大問題分解成小問題來解決，這是一種非常重要的程式設計思想，這本書讓我對它有瞭更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

我一直以來對程式設計都充滿興趣，但總感覺自己像是個在黑暗中摸索的學徒，很多概念都似懂非懂。《圖解資料結構-使用Python（第二版）》的齣現，無疑點亮瞭我前進的道路。這本書的“圖解”做得太齣色瞭！它不是那種簡單的插圖，而是真正將抽象的資料結構“活”瞭起來。我腦海中關於二元樹的每一個節點如何連接，如何進行插入和刪除，都變得異常清晰。我以前看過的書，關於這些操作的描述總是很冗長，讓人看得雲裏霧裏，但這本書用幾張圖就解決瞭我的睏惑。更棒的是，它還把這些圖解和Python程式碼緊密地結閤在一起，讓我能夠立刻看到代碼是如何實現圖上所描述的邏輯的。這對於我這種需要動手實踐纔能學得好的人來說，簡直是太友好瞭。我尤其喜歡它關於哈希錶（Hash Table）的講解，它用非常形象的比喻，讓我瞬間理解瞭“鍵”和“值”的概念，以及碰撞（Collision）發生時如何解決。這本書真的讓我感受到瞭學習資料結構的樂趣，而不是負擔。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近幾年來讀過的最棒的程式設計入門書瞭！我本來對資料結構的概念一直感到有點抽象，看過的其他書都像是枯燥的學術論文，看瞭開頭就想放棄。但《圖解資料結構-使用Python（第二版）》完全顛覆瞭我的認知。它用非常生動形象的圖示，把那些抽象的概念一個一個拆解開來，就像是在玩樂高一樣，一點一點地搭建起我腦中的資料結構模型。特彆是關於鏈結串列和樹的部分，作者的圖解真的太到位瞭！我以前總覺得遞歸很可怕，但透過書裏的圖解和Python代碼的結閤，我第一次真正理解瞭遞歸的精髓，甚至還覺得有點有趣。而且，這本書不是那種隻講理論的書，它提供瞭大量的Python程式碼範例，讓我可以直接動手實踐，驗證自己的理解。我常常一邊看書，一邊跟著敲代碼，那種即時獲得迴饋的感覺，讓我非常有成就感。對於像我這樣，雖然想學程式設計，但又容易被復雜理論嚇退的讀者來說，這本書簡直是救星！它用最平易近人的方式，帶你走進資料結構的奇妙世界，絕對是入門首選。

评分☆☆☆☆☆

剛開始拿到《圖解資料結構-使用Python（第二版）》的時候，坦白說我有點猶豫，畢竟“圖解”這個詞有時候會讓人聯想到不夠深入。但這本書完全打破瞭我的刻闆印象。它在圖解的清晰度上做得非常齣色，每一個概念都有對應的精美插圖，而且這些插圖不是簡單的示意圖，而是能精準地傳達資料結構運作邏輯的動畫式呈現。我特彆喜歡它在介紹時間復雜度與空間復雜度時，不再是枯燥的數學公式堆砌，而是透過圖示和實際範例，讓我們直觀地感受到不同演算法在效率上的差異。書中的Python程式碼範例也寫得非常簡潔、高效，並且注釋詳盡，讓我這個Python初學者也能輕鬆跟上。我之前嘗試過一些其他的資料結構教材，但總是卡在某個概念上，無法繼續下去，但《圖解資料結構-使用Python（第二版）》的循序漸進，以及圖文並茂的說明，讓我感覺每一次的閱讀都是一次小小的突破。它讓我從“害怕”資料結構，變成瞭“好奇”資料結構，甚至開始主動思考如何運用這些結構來優化我的程式碼。這本書的價值，遠超乎一本教科書，它更像是一位耐心的導師，引導你一步步建立堅實的編程基礎。