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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在过去的二十年里,机器学习已经成为信息技术的支柱之一,并因此成为我们生活中相当核心(尽管通常是隐藏的)的一部分。随着可用数据量的不断增加,我们有充分的理由相信,智能数据分析将变得更加普遍,成为技术进步的必要因素。本章的目的是为读者提供一个广泛的应用的概述,这些应用的核心是一个机器学习问题,并给这一大堆问题带来一定程度的秩序。在那之后,我们将讨论一些来自统计和概率论的基本工具,因为它们构成了许多机器学习问题必须被表述成易于解决的语言。最后,我们将概述一套相当基本但有效的算法来解决一个重要的问题,即分类。更复杂的工具,更普遍的问题的讨论和详细的分析将在本书后面的部分。

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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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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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创建健壮的软件需要使用高效的算法,但是程序员在问题出现之前很少考虑这些算法。这个更新版的算法简而言之描述了大量现有的算法,用于解决各种各样的问题,并帮助您选择和实现适合您需要的正确算法—只需足够的数学知识就可以让您理解和分析算法的性能。

本书的重点是应用,而不是理论,它提供了几种编程语言的高效代码解决方案,您可以轻松地适应特定的项目。每个主要算法都以设计模式的形式呈现,其中包含帮助您理解为什么以及何时使用该算法的信息。

有了这本书,你将: 解决特定的编码问题或改进现有解决方案的性能 快速定位与您想要解决的问题相关的算法,并确定为什么使用特定的算法是正确的 通过实现技巧获得C、c++、Java和Ruby中的算法解决方案 了解一个算法的预期性能,以及它需要在最佳状态下执行的条件 发现相似的设计决策对不同算法的影响 学习先进的数据结构,提高算法的效率

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