高效数据结构的设计和分析长期以来被认为是计算机领域的一个重要学科,是计算机科学和计算机工程本科学位的核心课程的一部分。Python中的数据结构和算法介绍了数据结构和算法,包括它们的设计、分析和实现。本书适用于入门级数据结构课程,或中级算法入门课程。我们将在本序言后面更详细地讨论它在此类课程中的使用。

为了促进鲁棒的和可重用的软件的开发,我们试图在整本书中采取一致的面向对象的观点。面向对象方法的主要思想之一是,数据应该被封装在访问和修改它们的方法中。也就是说,不是简单地将数据看作字节和地址的集合,而是将数据对象看作抽象数据类型(ADT)的实例,ADT包含了对这种类型的数据对象执行操作的一整套方法。然后我们强调,对于特定的ADT可能有几种不同的实现策略,并探讨这些选择的优缺点。我们为几乎所有讨论过的数据结构和算法提供了完整的Python实现,我们还引入了重要的面向对象设计模式,将这些实现组织成可重用的组件。

我们书的读者期望的结果包括: 他们了解最常见的数据集合抽象(如堆栈、队列、列表、树、地图)。 他们理解算法产生有效的实现策略常见的数据结构。 他们可以从理论上和实验上分析算法性能,并识别竞争策略之间的共同权衡。 他们可以明智地使用现代编程语言库中现有的数据结构和算法。 他们有处理大多数基本数据结构和算法的具体实现的经验。 他们可以运用数据结构和算法来解决复杂的问题。

https://www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

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学习编程,数据结构是基础中的基础。

本书的灵感来源于无聊与迷恋的感觉:对常规的数据结构与算法介绍的无聊,对复杂系统的迷恋。数据结构的问题在于教师在教授这门课程的时候通常不会调动起学生的积极性;复杂性科学的问题在于学校通常不会教授这门课程。

2005年,我在欧林学院讲授了一门新课程,学生要阅读关于复杂性的主题,使用Python进行实验,并学习算法与数据结构。当我在2008年再次讲授这门课程时,我写了本书的初稿。

在2011年第3次讲授这门课程时,我准备出版该书并邀请学生们以案例研究的形式提交其工作成果并包含在书中。我在欧林学院找了9位教授成立了项目委员会,选择可供出版的报告。符合标准的案例研究被纳入到本书中。我们将在下一版吸纳来自读者的更多稿件(参见附录A)。

对教师的建议

本书可以用作Python编程与算法的大学中级课程教材。我的教学遵循如下结构:

阅读: 复杂性科学涵盖了各种主题。这些主题之间相互关联,但需要花费不少时间才能搞清楚这些联系。为了帮助学生们看到全景,我会向他们介绍一些阅读列表,这些都来自于该领域最流行的研究成果。我的阅读列表以及关于如何使用它的建议在附录B中。

练习: 本书提供了一系列练习;很多练习都要求学生重新实现一些开创性实验并对其进行扩展。复杂性吸引人的一个地方在于我们可以通过适当的编程技能与数学知识接触研究前沿。

讨论: 书中的主题提出了关于科学哲学的问题,这需要学生们进一步阅读并进行课堂讨论。

在我的课堂上,我们将几乎半个学期的时间都用在了案例研究上。学生们经由构思产生过程、形成团队,并在一系列实验上花费6~7周的时间,然后以4~6页可发表的报告形式来呈现其工作成果。

可以通过https://sites.google.com/site/compmodolin了解课程大纲与我的说明。

对自学者的建议

在2009~2010年,我作为Google的一名访问学者在其剑桥办公室工作。在与我共事的软件工程师中,让我印象深刻的一点是他们广博的求知欲以及增长知识与技能的动力。

我希望本书能够帮助像他们一样的人们来探索他们可能遇不到的一些主题与想法,练习Python编程技能,以及学习关于数据结构与算法的更多知识(或者看看有哪些内容不适合放在第1版中)。

本书针对自学者的一些特点有:

技术深度

http://index-of.es/Python/Think%20Complexity.pdf

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应用离散结构设计用于大学课程离散数学跨越两个学期。它最初的设计是为了给计算机科学专业的学生介绍在计算机科学中有用的数学主题。它也可以为数学专业的学生提供同样的目的,提供了对许多基本主题的第一次接触。

应用离散结构,是一个两个学期的本科文本在离散数学,侧重于结构性质的数学对象。这些包括矩阵、函数、图、树、格和代数结构。所讨论的代数结构是单体、群、环、场和向量空间。网站:http://discretemath.org应用离散结构已经被美国数学研究所批准作为其开放教科书计划的一部分。更多关于开放教科书的信息,请访问http://www.aimath.org/textbooks/。这个版本使用Mathbook XML (https://mathbook.pugetsound.edu/)创建。Al Doerr是马萨诸塞大学洛厄尔分校数学科学荣誉教授。他的兴趣包括抽象代数和离散数学。Ken levasserur是马萨诸塞大学洛厄尔分校数学科学教授。他的兴趣包括离散数学和抽象代数,以及它们在计算机代数系统中的实现。

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本书是信息论领域中一本简明易懂的教材。主要内容包括:熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。

本书还对网络信息论和假设检验等进行了介绍,并且以赛马模型为出发点,将对证券市场研究纳入了信息论的框架,从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。

本书适合作为电子工程、统计学以及电信方面的高年级本科生和研究生的信息论基础教程教材,也可供研究人员和专业人士参考。

本书是一本简明易懂的信息论教材。正如爱因斯坦所说:“凡事应该尽可能使其简单到不能再简单为止。''虽然我们没有深人考证过该引语的来源(据说最初是在幸运蛋卷中发现的),但我们自始至终都将这种观点贯穿到本书的写作中。信息论中的确有这样一些关键的思想和技巧,一旦掌握了它们、不仅使信息论的主题简明,而且在处理新问題时提供重要的直觉。本书来自使用了十多年的信息论讲义,原讲义是信息论课程的高年级本科生和一年级研究生两学期用的教材。本书打算作为通信理论.计算机科学和统计学专业学生学习信息论的教材。

信息论中有两个简明要点。第一,熵与互信息这样的特殊量是为了解答基本问题而产生的。例如,熵是随机变量的最小描述复杂度,互信息是度量在噪声背景下的通信速率。另外,我们在以后还会提到,互信息相当于已知边信息条件下财富双倍的增长。第二,回答信息理论问邀的答案具有自然的代数结构。例如,熵具有链式法则,因而,谪和互信息也是相关的。因此,数据压缩和通信中的问题得到广泛的解释。我们都有这样的感受,当研究某个问题时,往往历经大量的代数运算推理得到了结果,但此时没有真正了解问题的全莪,最终是通过反复观察结果,才对整个问题有完整、明确的认识。所以,对一个问题的全面理解,不是靠推理,而是靠对结果的观察。要更具体地说明这一点,物理学中的牛顿三大定律和薛定谔波动方程也许是最合适的例子。谁曾预见过薛定谔波动方程后来会有如此令人敬畏的哲学解释呢?

在本书中,我们常会在着眼于问题之前,先了解一下答案的性质。比如第2章中,我们定义熵、相对熵和互信息,研究它们之间的关系,再对这些关系作一点解释·由此揭示如何融会贯通地使用各式各样的方法解决实际问题。同理,我们顺便探讨热力学第二定律的含义。熵总是增加吗?答案既肯定也否定。这种结果会令专家感兴趣,但初学者或i午认为这是必然的而不会深人考虑。

在实际教学中.教师往往会加人一自己的见解。事实上,寻找无人知道的证明或者有所创新的结果是一件很愉快的事情。如果有人将新的思想和已经证明的内容在课堂上讲解给学生,那么不仅学生会积极反馈“对,对,对六而且会大大地提升教授该课程的乐崆我们正是这样从研究本教材的许多新想法中获得乐趣的。

本书加人的新素材实例包括信息论与博弈之间的关系,马尔可夫链背景下热力学第二定律的普遍性问题,信道容量定理的联合典型性证明,赫夫曼码的竞争最优性,以及关于最大熵谱密度估计的伯格(回定理的证明。科尔莫戈罗夫复杂度这一章也是本书的独到之处。面将费希尔信息,互信息、中心极限定理以及布伦一闵可夫斯基不等式与熵幂不等式联系在一起,也是我们引以为豪之处。令我们感到惊讶的是.关于行列式不等式的许多经典结论,当利用信息论不等式后会很容易得到证明。

自从香农的奠基性论文面世以来,尽管信息论已有了相当大的发展,但我们还是要努力强调它的连贯性。虽然香农创立信息论时受到通信理论中的问题启发,然而我们认为信息论是一门独立的学科,可应用于通信理论和统计学中。我们将信息论作为一个学科领域从通信理论、概率论和统计学的背景中独立出来因为明显不可能从这些学科中获得难以理解的信息概念。由于本书中绝大多数结论以定理和证明的形式给出,所以,我们期望通过对这些定理的巧妙证明能说明这些结论的完美性。一般来讲,我们在介绍问题之前先描述回题的解的性质,而这些很有的性质会使接下来的证明顺理成章。

使用不等式串、中间不加任何文字、最后直接加以解释,是我们在表述方式上的一项创新希望读者学习我们所给的证明过程达到一定数量时,在没有任何解释的情况下就能理解其中的大部分步,并自己给出所需的解释这些不等式串好比模拟到试题,读者可以通过它们确认自己是否已掌握证明那些重要定理的必备知识。这些证明过程的自然流程是如此引人注目,以至于导致我们轻视了写作技巧中的某条重要原则。由于没有多余的话,因而突出了思路的逻辑性与主題思想u我们希望当读者阅读完本书后,能够与我们共同分亨我们所推崇的,具有优美、简洁和自然风格的信息论。

本书广泛使用弱的典型序列的方法,此概念可以追溯到香农1948年的创造性工作,而它真正得到发展是在20世纪70年代初期。其中的主要思想就是所谓的渐近均分性(AEP),或许可以粗略地说成“几乎一切事情都是等可能的"

第2章阐述了熵、相对熵和互信息之同的基本代数关系。渐近均分性是第3章重中之重的内容,这也使我们将随机过程和数据压缩的熵率分别放在第4章和第5章中论述。第6章介绍博弈,研究了数据压缩的对偶性和财富的增长率。可作为对信息论进行理性思考基础的科尔莫戈罗夫复杂度,拥有着巨大的成果,放在第14章中论述。我们的目标是寻找一个通用的最矩描述,而不是平均意义下的次佳描述。的确存在这样的普遍性概念用来刻画一个对象的复杂度。该章也论述了神奇数0,揭示数学上的不少奥秘,是图灵机停止运转概率的推广。第7章论述信道容量定理。第8章叙述微分熵的必需知识,它们是将早期容量定理推广到连续噪声信道的基础。基本的高斯信道容量问题在第9章中论述。第il章阐述信息论和统计学之间的关系,20世纪年代初期库尔贝克首次对此进行了研究,此后相对被忽视。由于率失真理论比无噪声数据压缩理论需要更多的背景知识,因而将其放置在正文中比较靠后的第10章。

网络信息理论是个大的主题,安排在第巧章,主要研究的是噪声和干扰存在情形下的同时可达的信息流。有许多新的思想在网络信息理论中开始活跃起来,其主要新要素有干扰和反馈第16章讲述股票市场,这是第6章所讨论的博弈的推广,也再次表明了信息论和博弈之间的紧密联系。第17章讲述信息论中的不等式,我们借此一隅把散布于全书中的有趣不等式重新收拢在一个新的框架中,再加上一些关于随机抽取子集熵率的有趣新不等式。集合和的体积的布伦一闵可夫斯基不等式,独立随机变量之和的有效方差的熵幂不等式以及费希尔信息不等式之间的美妙关系也将在此章中得到详尽的阐述。

本书力求推理严密,因此对数学的要求相当高·要求读者至少学过一学期的概率论课程且有扎实的数学背景,大致为本科高年级或研究生一年级水平。尽管如此,我们还是努力避免使用测度论。因为了解它只对第16章中的遍历过程的AEP的证明过程起到简化作用。这符合我们的观点,那就是信息论基础与技巧不同,后者才需要将所有推广都写进去。

本书的主体是第2,3,4,5,7,8,9,10,11和巧章,它们自成体系,读懂了它们就可以对信息论有很好的理解。但在我们看来,第14章的科尔莫戈罗夫复杂度是深人理解信息论所需的必备知识。余下的几章,从博弈到不等式.目的是使主题更加连贯和完美。

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这本教科书是关于计算机科学的。它也是关于Python的。然而,还有更多。算法和数据结构的研究是理解计算机科学的核心。学习计算机科学与学习其他困难的学科没有什么不同。要想成功,唯一的方法就是有意识地、不断地接触基本思想。初学计算机的科学家需要实践,以便在继续学习课程中较复杂的部分之前有一个彻底的了解。此外,初学者需要获得成功的机会和获得信心。本教材旨在作为数据结构和算法的第一门课程的教材,通常作为计算机科学课程的第二门课程教授。虽然第二门课程被认为比第一门课程更高级,但本书假设你是这个水平的初学者。您可能还在努力学习第一门计算机科学课程的一些基本思想和技能,但已经准备好进一步探索这一学科并继续实践解决问题的方法。我们将介绍抽象数据类型和数据结构、编写算法和解决问题。我们将研究大量数据结构,并解决出现的经典问题。你在这里学到的工具和技术将会在你继续学习计算机科学的过程中不断地被应用。

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本课程涵盖了每个专业程序员需要了解的关于算法和数据结构的基本信息,重点是应用程序和Java实现的科学性能分析。第一部分介绍基本的数据结构、排序和搜索算法。第二部分重点介绍图形和字符串处理算法。

https://algs4.cs.princeton.edu/

《算法(第四版》是普林斯顿超级大神教授Robert Sedgewick的神作,该书还有配套的MOOC课程,是算法领域经典的参考书。

这本书涵盖所有程序员必须掌握的50种算法,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法,提供了实际代码,而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。

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从一开始就创建良好的数据,而不是在收集数据之后修复它。通过遵循这本书中的指导方针,你将能够进行更有效的分析,并产生研究数据的及时演示。

数据分析师通常与数据集提出了勘探和研究设计不良,导致解释的困难和延误产生有意义的结果。数据分析培训的重点是如何在开始认真分析之前清理和转换数据集。通过使用良好的数据集设计和理解数据类型如何决定可以执行的分析类型,可以避免不恰当或令人困惑的表示、度量单位选择、编码错误、缺失值、离群值等。

这本书讨论了数据集创建的原则和最佳实践,并涵盖了基本数据类型及其相关的适当统计和可视化。这本书的一个重点是为什么选择某些数据类型来表示概念和度量,而不是典型的讨论如何分析选定的特定数据类型。

你会: 注意创建和收集数据的原则 了解基本数据类型和表示 选择数据类型,预测分析目标 理解数据集的结构和用于分析和共享的实践 由例子引导和用例(好的和坏的) 使用清洁工具和方法创建良好的数据

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题目 Algorithms in C:C语言算法实现

关键词

算法设计,C语言,编程

简介

本书的目的是研究各种重要且有用的算法:解决适合计算机实现的问题的方法。 我们将处理许多不同的应用领域,始终尝试着重于重要的知识和学习有趣的“基本”算法。 由于涉及的领域和算法众多,因此我们无法深入研究许多方法。 但是,我们将尝试在每种算法上花费足够的时间,以了解其基本特征并尊重其微妙之处。 简而言之,我们的目标是学习当今计算机上使用的大量最重要的算法,并且足以使用和欣赏它们。

要很好地学习算法,必须实现并运行它。 因此,理解本书中介绍的程序的推荐策略是实施和测试它们,尝试使用变体,然后对实际问题进行尝试。 我们将使用C编程语言来讨论和实现大多数算法。 但是,由于我们使用的是语言的较小子集,因此我们的程序可以轻松转换为许多其他现代编程语言。

本书的读者应该至少有一年的高级和低级语言编程经验。 另外,虽然在第3章和第4章中对此材料进行了详细的介绍,但对简单数据结构(如数组,堆栈,队列和T恤)上的基本算法进行一些接触可能会有所帮助,尽管在第3章和第4章中对此材料进行了详细介绍。 还假定了其他基本计算机科学概念。 (我们将在适当的时候简要地回顾这些材料,但始终在解决特定问题的上下文中。)我们处理的一些应用领域需要基本演算的知识。 我们还将使用一些非常基本的材料,包括lin-ear代数,几何和离散数学,但是这些主题的先前知识不是必需的。

目录


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这本书的第五版继续讲述如何运用概率论来深入了解真实日常的统计问题。这本书是为工程、计算机科学、数学、统计和自然科学的学生编写的统计学、概率论和统计的入门课程。因此,它假定有基本的微积分知识。

第一章介绍了统计学的简要介绍,介绍了它的两个分支:描述统计学和推理统计学,以及这门学科的简短历史和一些人,他们的早期工作为今天的工作提供了基础。

第二章将讨论描述性统计的主题。本章展示了描述数据集的图表和表格,以及用于总结数据集某些关键属性的数量。

为了能够从数据中得出结论,有必要了解数据的来源。例如,人们常常假定这些数据是来自某个总体的“随机样本”。为了确切地理解这意味着什么,以及它的结果对于将样本数据的性质与整个总体的性质联系起来有什么意义,有必要对概率有一些了解,这就是第三章的主题。本章介绍了概率实验的思想,解释了事件概率的概念,并给出了概率的公理。

我们在第四章继续研究概率,它处理随机变量和期望的重要概念,在第五章,考虑一些在应用中经常发生的特殊类型的随机变量。给出了二项式、泊松、超几何、正规、均匀、伽玛、卡方、t和F等随机变量。

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Python算法,第二版解释了Python方法的算法分析和设计。本书由《初级Python》的作者Magnus Lie Hetland撰写,主要关注经典算法,但也对基本的算法解决问题技术有了深入的理解。

这本书涉及一些最重要和最具挑战性的领域的编程和计算机科学在一个高度可读的方式。它涵盖了算法理论和编程实践,演示了理论是如何反映在真实的Python程序中的。介绍了Python语言中内置的著名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法和数据结构

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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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