Python數(shù)據(jù)結構與算法分析（第3版）

前言 iii
第 1章 導論 1
1.1 本章目標 1
1.2 入門 1
1.3 何謂計算機科學 1
1.3.1 何謂編程 3
1.3.2 為何學習數(shù)據(jù)結構及抽象數(shù)據(jù)類型 4
1.3.3 為何學習算法 5
1.4 Python基礎 5
1.4.1 數(shù)據(jù) 6
1.4.2 輸入與輸出 16
1.4.3 控制結構 20
1.4.4 異常處理 23
1.4.5 定義函數(shù) 25
1.4.6 Python面向對象編程：定義類 26
1.5 小結 39
1.6 關鍵術語 40
1.7 練習 40
第 2章 算法分析 42
2.1 本章目標 42
2.2 何謂算法分析 42
2.2.1 大O記法 45
2.2.2 異序詞檢測示例 48
2.3 Python數(shù)據(jù)結構的性能 51
2.3.1 列表 51
2.3.2 字典 56
2.4 小結 57
2.5 關鍵術語 57
2.6 練習 58
第3章 基本數(shù)據(jù)結構 59
3.1 本章目標 59
3.2 何謂線性數(shù)據(jù)結構 59
3.3 棧 60
3.3.1 棧抽象數(shù)據(jù)類型 61
3.3.2 用Python實現(xiàn)棧 62
3.3.3 匹配括號 64
3.3.4 通用問題：符號匹配 66
3.3.5 將十進制數(shù)轉換成二進制數(shù) 67
3.3.6 前序、中序和后序表達式 69
3.4 隊列 77
3.4.1 隊列抽象數(shù)據(jù)類型 78
3.4.2 用Python實現(xiàn)隊列 78
3.4.3 隊列模擬：傳土豆 80
3.4.4 隊列模擬：打印任務 81
3.4.5 雙端隊列 87
3.5 雙端隊列抽象數(shù)據(jù)類型 87
3.5.1 用Python實現(xiàn)雙端隊列 88
3.5.2 回文檢測器 89
3.6 列表 91
3.6.1 無序列表抽象數(shù)據(jù)類型 91
3.6.2 實現(xiàn)無序列表：鏈表 92
3.6.3 有序列表抽象數(shù)據(jù)類型 100
3.6.4 實現(xiàn)有序列表 101
3.7 小結 104
3.8 關鍵術語 104
3.9 練習 105
第4章 遞歸 108
4.1 本章目標 108
4.2 何謂遞歸 108
4.2.1 計算一列數(shù)之和 108
4.2.2 遞歸三原則 111
4.2.3 將整數(shù)轉換成任意進制的字符串 111
4.3 棧幀：實現(xiàn)遞歸 113
4.4 可視化遞歸 115
4.5 復雜的遞歸問題 120
4.6 探索迷宮 123
4.7 動態(tài)規(guī)劃 128
4.8 小結 134
4.9 關鍵術語 134
4.10 練習 134
第5章 搜索和排序 137
5.1 本章目標 137
5.2 搜索 137
5.2.1 順序搜索 137
5.2.2 二分搜索 140
5.2.3 散列 142
5.3 排序 151
5.3.1 冒泡排序 151
5.3.2 選擇排序 154
5.3.3 插入排序 156
5.3.4 希爾排序 158
5.3.5 歸并排序 160
5.3.6 快速排序 163
5.4 小結 166
5.5 關鍵術語 167
5.6 練習 167
第6章 樹及其算法 170
6.1 本章目標 170
6.2 示例 170
6.3 術語及定義 173
6.4 實現(xiàn) 175
6.4.1 列表之列表 175
6.4.2 節(jié)點與引用 178
6.5 二叉樹的應用 180
6.5.1 解析樹 180
6.5.2 樹的遍歷 186
6.6 利用二叉堆實現(xiàn)優(yōu)先級隊列 190
6.6.1 二叉堆的操作 190
6.6.2 二叉堆的實現(xiàn) 191
6.7 二叉搜索樹 198
6.7.1 搜索樹的操作 198
6.7.2 搜索樹的實現(xiàn) 198
6.7.3 搜索樹的分析 209
6.8 平衡二叉搜索樹 210
6.8.1 AVL樹的性能 211
6.8.2 AVL樹的實現(xiàn) 212
6.8.3 映射實現(xiàn)總結 219
6.9 小結 219
6.10 關鍵術語 219
6.11 練習 220
第7章 圖及其算法 223
7.1 本章目標 223
7.2 術語及定義 224
7.3 圖的抽象數(shù)據(jù)類型 225
7.3.1 鄰接矩陣 226
7.3.2 鄰接表 227
7.3.3 實現(xiàn) 227
7.4 廣度優(yōu)先搜索 230
7.4.1 詞梯問題 230
7.4.2 構建詞梯圖 230
7.4.3 實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索 232
7.4.4 分析廣度優(yōu)先搜索 235
7.5 深度優(yōu)先搜索 236
7.5.1 騎士周游問題 236
7.5.2 構建騎士周游圖 236
7.5.3 實現(xiàn)騎士周游 238
7.5.4 分析騎士周游 241
7.5.5 通用深度優(yōu)先搜索 242
7.5.6 分析深度優(yōu)先搜索 245
7.6 拓撲排序 246
7.7 強連通分量 247
7.8 最短路徑問題 250
7.8.1 Dijkstra算法 252
7.8.2 分析Dijkstra算法 254
7.8.3 Prim算法 254
7.9 小結 258
7.10 關鍵術語 259
7.11 練習 259
第8章 進階算法 261
8.1 本章目標 261
8.2 復習Python列表 261
8.3 復習遞歸 266
8.3.1 同余定理 267
8.3.2 冪剩余 267
8.3.3 最大公因數(shù)與逆元 268
8.3.4 RSA算法 271
8.4 復習字典：跳表 275
8.4.1 映射抽象數(shù)據(jù)類型 276
8.4.2 用Python實現(xiàn)字典 276
8.5 復習樹：量化圖片 285
8.5.1 數(shù)字圖像概述 285
8.5.2 量化圖片 286
8.5.3 使用八叉樹改進量化算法 288
8.6 復習圖：模式匹配 296
8.6.1 生物學字符串 296
8.6.2 簡單比較 297
8.6.3 圖算法：DFA 298
8.6.4 圖算法：KMP 300
8.7 小結 302
8.8 關鍵術語 303
8.9 練習 303
參考資料 305
版權聲明 306