这本典型的数据结构课程,介绍了基本的数据结构和算法的集合,可以使用任何不同的编程语言进行教学。近年来,越来越多的学院开始采用Python语言向学生介绍编程和问题解决。与c++和Java等其他语言相比,Python提供了一些优势,其中最重要的是Python有一个简单的语法,更容易学习。本书通过为数据结构课程提供以Python为中心的文本,扩展了Python的使用。该语言干净的语法和强大的特性贯穿始终,但这些特性的底层机制也得到了充分的探索,不仅揭示了“魔力”,而且研究了它们的总体效率。正文由14章和4个附录组成。前四章介绍了与抽象数据类型、数据结构和算法相关的基本概念。后面的章节将在这些早期概念的基础上介绍更高级的主题,并向学生介绍更多的抽象数据类型和更高级的数据结构。这本书包含了几个主题的线索,在整个文本中,主题是重新访问在不同的章节作为适当的。

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。

算法设计艺术是对所有算法设计书籍的补充感知,是所有层次学习者以及处理算法问题的专业人员的路线图。此外,这本书提供了一个全面的介绍算法,涵盖了相当深的,但使他们的设计和分析,以所有层次的读者。所有的算法都是用“伪代码”来描述和设计的,任何不懂编程的人都可以读懂。

本书包括一系列综合问题及其针对每种算法的解决方案,以展示其执行评估和复杂性,目标是:

  • 了解算法的基本概念和设计原理,以及算法的复杂性
  • 用c语言演示所有算法的编程实现
  • 一本优秀的算法手册,其中的章节不言自明,问题和解决方案也很丰富
  • 虽然其他书籍可能也涵盖了一些相同的主题,但这本书的设计是既通用又完整的,因为它通过伪代码示例逐步遍历了分析每个算法复杂性的概念和方法。此外,这本书提供了一个有趣的初级读本的算法领域。
  • 本书是为学习算法设计的本科生和研究生设计的。
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这本书的目的是全面概述在算法的数学分析中使用的主要技术。涵盖的材料从经典的数学主题,包括离散数学,基本的真实分析,和组合学,以及从经典的计算机科学主题,包括算法和数据结构。重点是“平均情况”或“概率”分析,但也涵盖了“最坏情况”或“复杂性”分析所需的基本数学工具。我们假设读者对计算机科学和实际分析的基本概念有一定的熟悉。简而言之,读者应该既能写程序,又能证明定理。否则,这本书是自成一体的。

这本书是用来作为算法分析高级课程的教科书。它也可以用于计算机科学家的离散数学课程,因为它涵盖了离散数学的基本技术,以及组合学和重要的离散结构的基本性质,在计算机科学学生熟悉的背景下。传统的做法是在这类课程中有更广泛的覆盖面,但许多教师可能会发现,这里的方法是一种有用的方式,可以让学生参与到大量的材料中。这本书也可以用来向数学和应用数学的学生介绍与算法和数据结构相关的计算机科学原理。

尽管有大量关于算法数学分析的文献,但该领域的学生和研究人员尚未直接获得广泛使用的方法和模型的基本信息。本书旨在解决这种情况,汇集了大量的材料,旨在为读者提供该领域的挑战的欣赏和学习正在开发的先进工具以应对这些挑战所需的背景知识。补充的论文从文献,这本书可以作为基础的介绍性研究生课程的算法分析,或作为一个参考或基础的研究人员在数学或计算机科学谁想要获得这个领域的文献自学。

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本书使用Python向人们介绍编程和算法思维。它非常关注经典算法,但它也提供了一个坚实的理解基本算法解决问题的技术。

本书以高度可读的方式处理了编程和计算机科学中一些最重要和最具挑战性的领域。它涵盖了算法理论和编程实践,演示了如何在实际的Python程序中反映理论。

介绍了Python语言中内置的知名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法。

如果你是一个Python爱好者,并希望学习关于算法设计和分析的Python方法所需的一切,这本书正是你所需要的。

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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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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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Python算法,第二版解释了Python算法分析和设计的方法。作者Magnus Lie Hetland,开始Python的作者,这本书尖锐地关注经典算法,但它也提供了一个坚实的理解基本算法解决问题的技术。

这本书以高度可读的方式处理编程和计算机科学的一些最重要和具有挑战性的领域。它涵盖了算法理论和编程实践,展示了理论是如何在真实的Python程序中反映出来的。介绍了Python语言中内置的知名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法和数据结构。

https://www.apress.com/gp/book/9781484200568

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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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Python中的数据科学和分析是为学术和商业环境中的数据科学和数据分析从业者设计的。其目的是通过使用Python开发的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向读者介绍数据科学中使用的主要概念。鉴于Python最近在数据科学社区的流行,它的使用特别有趣。有经验的程序员和新手都可以使用这本书。

本书的组织方式是各个章节相互独立,这样读者就可以放心地使用其中的内容作为参考。这本书从过程和获得的结果的角度讨论了什么是数据科学和分析。还介绍了Python的重要特性,包括Python入门。机器学习、模式识别和人工智能的基本元素在书的其余部分使用的算法和实现的基础上也出现在书的第一部分。

本书的第二部分介绍了使用Python、聚类技术和分类算法的回归分析。层次聚类、决策树和集成技术,以及降维技术和推荐系统也被探讨。书的最后一部分讨论了支持向量机算法和内核技巧。

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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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这本教科书解释的概念和技术需要编写的程序,可以有效地处理大量的数据。面向项目和课堂测试,这本书提出了一些重要的算法,由例子支持,给计算机程序员面临的问题带来意义。计算复杂性的概念也被介绍,演示什么可以和不可以被有效地计算,以便程序员可以对他们使用的算法做出明智的判断。特点:包括介绍性和高级数据结构和算法的主题,与序言顺序为那些各自的课程在前言中提供; 提供每个章节的学习目标、复习问题和编程练习,以及大量的说明性例子; 在相关网站上提供可下载的程序和补充文件,以及作者提供的讲师资料; 为那些来自不同的语言背景的人呈现Python的初级读本。

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