Python数据结构与算法实战

"Data Structures and Algorithms in Python" 是一本基于Java和C++版本的书籍改编而来的，专注于Python语言的数据结构和算法实现。书中对原代码进行了全面的重新设计，利用Python特性和语法，如使用生成器进行集合迭代。算法多以伪代码形式在Java和C++版本中呈现，而在Python版中直接提供了完整的Python代码实现。数据结构抽象数据类型（ADT）的设计与Python内置数据类型和collections模块保持一致接口。 在内容组织上，第五章深入探讨了动态数组为基础的Python内建列表、元组和字符串类的底层机制。新增的附录A提供了关于字符串类的额外参考信息。全书配有超过450幅插图，更新并增加了练习题目，总数达到750题，以增强学习体验和实践能力。 本书由Michael T. Goodrich、Roberto Tamassia和Michael H. Goldwasser三位来自知名大学计算机科学和数学与计算机科学领域的专家共同编写，旨在为读者提供深入理解Python中的数据结构和算法的工具。 书中涵盖的主题可能包括但不限于： 1. **基础数据结构**：如链表、栈、队列、集合和映射，以及它们在Python中的实现方式。 2. **排序与搜索算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、二分查找等。 3. **递归与分治策略**：讲解如何使用递归解决问题，以及分治算法的应用，如斐波那契序列、归并排序等。 4. **树形结构**：包括二叉树、堆、平衡查找树（AVL树、红黑树）等，并讨论它们在Python中的应用。 5. **图算法**：如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）等。 6. **动态规划**：解决复杂问题的策略，如背包问题、最长公共子序列等。 7. **数据结构优化**：探讨Python内置数据结构如列表、元组和字符串的高效使用方法和扩展。 此外，书中通过大量的插图和练习题帮助读者理解和掌握这些概念，使他们能够更好地应用于实际编程场景。作为一本教材，它不仅适合初学者入门，也适合有经验的Python开发者巩固和提升算法技能。