资料结构 使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◆ 以Python程式语言实作为主体，完整展现资料结构概念与运用，以Python实作资料结构，以范例解说资料结构内涵，是本精要详解的绝佳入门书。

　　◆ 以不同的形态展现Python程式码叙述、语法和范例，让读者全盘掌握与了解Python 及资料结构实作，简化复杂的理论以最精确重点的样态解说和诠释。

　　◆ 搭配众多图像、表格化整理呈现，让说解更加清晰易懂；步骤化引导与程式说明，让读者只要跟上就能学会。

　　◆ 各章以重点范例实作为主体，循序渐进逐加延伸，并有设计补给站作为额外重点或其他补充解说。

　　◆ 提供书中范例完整程式档，边学边做，学与做相互效应，不只初学上手，更能深层加强学习成效。

　　◆ 章末设计针对内容重点的课后习作，包含测验与实作题型，可依学习进度作为练习、加强，或学习测验等用途。

本书特色

　　◎ 逻辑清晰，架构完整
　　◎ 丰富图表，重点展现
　　◎ 范例完整，学做相长
　　◎ 精要详解，极速掌握

 

好的，这是一份关于一本名为《资料结构 使用Python》的图书的简介，内容将着重于该书未涵盖的主题，同时力求详尽且自然流畅。 --- 图书简介：超越基础的探索——《资料结构 使用Python》未涵盖的领域 本书《资料结构 使用Python》作为一本专注于核心数据结构概念及其在Python中实现的教材，无疑为读者打下了坚实的基础。它系统地讲解了链表、栈、队列、树（包括二叉树、AVL树、红黑树等）、图，以及散列表等经典结构，并辅以Python语言的实现细节。然而，数据结构与算法的世界广阔无垠，远超出了任何单一教科书所能完全覆盖的范围。本书的成功，恰恰为我们开启了通往更深层次、更专业化领域的大门。 这份简介旨在勾勒出《资料结构 使用Python》的知识边界之外的广阔天地，引导读者在掌握了基础工具箱后，如何利用这些工具去解决更复杂、更贴近工业实践中的挑战。我们聚焦于那些需要更高级抽象、更精细化优化，或更专业领域知识才能有效应对的课题。 一、 内存管理与底层优化：超越抽象的硬件交互 《资料结构 使用Python》主要侧重于逻辑结构的实现，较少深入探讨数据结构在实际物理内存中的布局和效率问题。在底层系统中，内存的层级结构——缓存（Cache）、主存（RAM）以及磁盘I/O——对性能的影响是决定性的。 未深入探究的主题包括： 1. 缓存感知的数据结构 (Cache-Oblivious Algorithms)： 经典的数据结构（如B树）在硬盘优化方面做得很好，但在主存/缓存交互方面，需要更细致的分析。例如，如何设计一种数据结构，使其性能不受特定缓存行大小影响，从而实现跨不同硬件架构的最优性能。这涉及到对局部性原理（Locality of Reference）的深入理解，以及如何通过重新组织数据访问模式来最大化缓存命中率。 2. 向量化操作与SIMD指令集： 在高性能计算（HPC）和机器学习领域，处理大型数组和矩阵时，利用CPU的单指令多数据（SIMD）能力至关重要。虽然Python的`numpy`库在底层依赖C/Fortran实现，但《资料结构 使用Python》通常不会详细讨论如何将结构化数据（如自定义链表节点或树结构）的遍历和操作映射到向量化指令上，以实现数十倍的加速。 3. 垃圾回收机制的内在影响： Python的自动内存管理是其便捷性的基石，但对于时间敏感的应用，了解其引用计数、分代回收的触发机制和潜在的暂停时间（Stop-the-World）是优化性能的关键。深入了解这些机制如何影响数据结构的操作（特别是涉及大量动态分配和释放的场景）是进阶的必修课。 二、 复杂系统中的结构：分布式与并发 现代应用很少运行在单机之上。数据结构的概念必须扩展到跨越网络边界或在多核CPU上并行执行的环境中。 未深入探究的主题包括： 1. 并发数据结构 (Concurrent Data Structures)： 《资料结构 使用Python》中的许多实现（如基于标准Python列表或字典的实现）隐含着是单线程的。在多线程或多进程环境下，对这些结构进行并发访问需要引入复杂的同步机制。这包括但不限于： 无锁数据结构 (Lock-Free/Wait-Free)： 使用原子操作（如CAS，Compare-and-Swap）来构建高性能的并发队列、栈和映射。这需要扎实的并发理论基础，远超基本数据结构中对锁的基本应用。 读写锁与乐观并发控制 (Optimistic Locking)： 如何平衡读操作的高性能需求与写操作的互斥性。 2. 分布式哈希与一致性哈希： 当数据被分散到多个服务器节点上时，传统的散列表（哈希表）需要升级为分布式版本。一致性哈希（Consistent Hashing）是解决节点动态增减时数据迁移最小化的关键技术。本书通常不会涉及这种跨越网络边界的结构设计挑战。 3. 一致性模型与数据复制： 在分布式数据库和存储系统中，如何保证数据结构在多副本之间的状态一致性（如强一致性、最终一致性）。这涉及到 Paxos 或 Raft 等复杂的共识算法，这些算法的实现本身就依赖于高度结构化和可验证的状态机模型。 三、 高级抽象与特定领域结构 一些数据结构是为了解决特定领域的性能瓶颈而专门设计的，它们通常需要更复杂的维护策略或高度专业化的知识。 未深入探究的主题包括： 1. 动态图算法与流网络： 虽然本书会介绍图的基本遍历（BFS/DFS）和最短路径（Dijkstra/Floyd-Warshall），但对于需要频繁更新边权重或节点连接的动态图问题，标准的静态图算法效率低下。动态图算法（如使用Link-Cut Trees来维护森林结构）是更前沿的研究领域。此外，最大流最小割等流网络优化问题，需要专门的结构和算法（如Dinic算法）才能高效解决。 2. 空间数据结构的高级扩展： 对于处理地理信息系统（GIS）或高维数据，基础的K-D树往往不够用。例如，R树及其变体（如R树、R+树）是处理二维或三维空间索引的基石，它们是为磁盘I/O效率而优化的分层结构，其平衡和分裂策略比平衡二叉搜索树复杂得多。 3. 压缩数据结构 (Succinct Data Structures)： 在内存资源极其有限或需要极高查询速度的场景（如大型基因组学数据库），研究者们致力于设计“浓缩”数据结构。这些结构（如Wavelet Trees, Rank/Select 字典）能够在理论上接近信息熵的下界来存储数据，同时保持接近 $O(1)$ 的查询时间。这些结构的数学基础和位级操作的精妙性，是标准课程的延伸。 总结：从构建者到架构师 《资料结构 使用Python》教会了我们如何使用Python这把瑞士军刀来构建和理解最核心的数据组织单元。然而，要从一名熟练的“实现者”成长为一名卓越的“系统架构师”，读者需要跨越这些界限。未来的学习路径将不再是简单地实现一个标准算法，而是要学会：在多核环境下选择正确的并发结构；在分布式系统中设计数据分片策略；或是在受限硬件上利用空间压缩技术。这些高级主题要求读者将基础知识融会贯通，并结合操作系统、计算机网络和高性能计算的知识，才能真正驾驭现代计算的复杂性。

Chapter 01　 Python 入门
1.1 Python 语言的工作环境
1.2 Python 变数与型别
1.3 流程结构
1.4 函式
1.5 物件导向简介

Chapter 02　程式与资料结构
2.1 资料是什么？
2.2 资料结构简介
2.3 演算法
2.4 分析演算法的效能

Chapter 03　阵列
3.1 Python 的序列型别
3.2 话说阵列
3.3 阵列的维度
3.4 计算阵列的位址
3.5 矩阵

Chapter 04　链结串列
4.1 单向链结串列
4.2 单向链结串列的基本操作
4.3 双向链结串列
4.4 环状链结串列
4.5 键结串列的应用

Chapter 05　堆叠与递廻
5.1 堆叠（Stack）
5.2 运算式和堆叠
5.3 递廻

Chapter 06　排队的智慧-伫列
6.1 认识伫列（Queue）
6.2 其他常见伫列
6.3 实作伫列-音乐播放器

Chapter 07　树状结构
7.1 何谓树？
7.2 二元树
7.3 走访二元树
7.4 二元搜寻树
7.5 平衡树

Chapter 08　图形结构
8.1 认识图形和其定义
8.2 图形资料结构
8.3 追踪图形
8.4 扩张树
8.5 最短路径（Shortest Path）

Chapter 09　有条有理话排序
9.1 排序原理
9.2 基础排序
9.3 进阶排序法

Chapter 10　众里找它有搜寻
10.1 常见搜寻法
10.2 费氏搜寻法
10.3 杂凑搜寻
10.4 杂凑法的碰撞问题

评分☆☆☆☆☆

我一直以為自己已經對程式設計有一定程度的了解，但自從我開始閱讀這本《資料結構 使用 Python》之後，才發現原來自己還有這麼大的進步空間。這本書真的是把我對資料結構的認知，提升到了一個全新的層次。它沒有用艱澀難懂的術語，而是用非常清晰、有條理的方式，結合 Python 這種易於上手的程式語言，來介紹各種重要的資料結構。從最基本的陣列、鏈結串列，到堆疊、佇列、樹、圖，甚至是雜湊表和堆積，書中都給予了非常詳盡的解釋。我特別喜歡它在講解每個資料結構時，都會提供實際的 Python 程式碼範例，並且一步步帶領讀者去理解程式碼的邏輯。更重要的是，書中對於每個操作的時間和空間複雜度分析，都做得非常到位，這讓我能夠更深刻地理解為什麼在某些情況下，需要選擇特定的資料結構。而且，書中還會討論到各種資料結構在實際應用中的案例，例如在搜尋引擎中如何使用雜湊表，或者在操作系統中如何使用鏈結串列來管理進程。這些內容讓我意識到，資料結構並非只是理論上的東西，而是支撐起許多現代軟體應用不可或缺的基石。這本書的優點非常多，如果想扎實地學好資料結構，並將其應用到 Python 的程式設計中，這絕對是一本值得你細細品味的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我是在工作上遇到瓶頸，發現自己在處理大量資料和優化系統效能方面，常常力不從心，才開始尋找相關的學習資源。在網路上爬文比較了很久，看到很多人推薦這本《資料結構 使用 Python》，就決定入手了。老實說，一開始我有點擔心，因為我已經離開學校一段時間，對程式設計的基礎知識可能有點生疏，加上對「資料結構」這個詞的印象就是一堆抽象的概念。但這本書的寫法真的非常貼心。它從最基礎的陣列、字串開始，然後循序漸進地介紹到更複雜的結構，像是雜湊表、堆積等等。書中大量的 Python 程式碼範例，都寫得非常清楚易懂，而且有實際執行的輸出結果，讓你可以直接對照。我最喜歡的部分是它對於不同資料結構的應用場景的討論，例如在什麼情況下使用陣列比鏈結串列更適合，或者什麼時候應該考慮使用雜湊表來加快查詢速度。這些實際的應用分析，讓我能夠將學到的知識與我工作中遇到的問題連結起來，找到解決方案。而且，書本的排版也很舒服，不會讓人覺得眼花撩亂。它也提供了很多思考題，鼓勵讀者自己去發掘和探索。整體來說，這本書不僅提升了我對資料結構的理解，更重要的是，它讓我更有信心去解決實際工作中的技術難題。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構 使用 Python》真的讓我印象深刻，尤其是在我準備研究所考試的階段。其實我之前對資料結構的理解一直停留在比較表面的程度，像是課本上的定義和一些基本的演算法，但總是抓不太到核心的精神，也無法靈活運用。這本書從頭開始，用 Python 這個我相對熟悉的語言來闡述，大大降低了入門的門檻。它沒有一味地堆砌複雜的數學證明，而是透過非常生動的圖解和實際的程式碼範例，讓我一步步理解像是鏈結串列、堆疊、佇列、樹和圖這些核心概念的運作原理。特別是書中對於各種資料結構的時間和空間複雜度分析，用一種比較直觀的方式呈現，讓我知道為什麼在特定情境下選擇某種資料結構會比另一種更有效率。這對於我之後在寫演算法或者優化程式碼時，有很大的幫助。而且，它不只是講理論，很多章節後面都有實際的練習題，並且提供了詳細的解答和說明，這點真的非常關鍵。我會一個個去實作，然後對照解答，看看自己哪裡有盲點，或者有沒有更精簡的寫法。總之，如果有人跟我一樣，覺得資料結構有點難啃，或者想用 Python 實際操作看看，這本書絕對是一個非常好的選擇，絕對值回票價。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書完全是衝著「Python」三個字來的。我一直都很喜歡 Python 的語法簡潔和彈性，但一直苦於對底層的資料結構理解不夠深入，導致寫出來的程式有時候效率不高，或者在處理一些複雜問題時會卡住。這本《資料結構 使用 Python》就像及時雨一樣。它用 Python 的語法來實現和講解各種經典的資料結構，像是堆疊、佇列、二元搜尋樹、圖等等。最讓我驚喜的是，書中對於每個資料結構的實現，都有非常細緻的程式碼註解，而且會分析其操作的時間複雜度和空間複雜度，並用圖示來輔助說明。這讓我第一次真正理解，原來這些抽象的概念，是可以透過具體的程式碼來操作和驗證的。書本的編排也很有條理，從最基礎的概念一路講到比較進階的演算法，像是排序和搜尋。它還會適時地提醒你，在不同的情況下，哪種資料結構會是最佳選擇。我特別喜歡書中針對一些常見的演算法，用 Python 來實作，並且分析其效率。這讓我對演算法的理解更上一層樓，也讓我之後在設計程式時，能夠更有方向性。如果想提升程式設計能力，特別是想讓自己的 Python 程式跑得更快、更有效率，這本書絕對是必備的。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構 使用 Python》對我來說，就像是開啟了一扇新的大門。我之前在學程式設計的時候，對於「資料結構」這個名詞總是有種敬而遠之的感覺，覺得它很學術、很理論，而且跟實際的應用有點距離。但是，當我開始翻閱這本書，我才發現我的想法大錯特錯。它完全顛覆了我對資料結構的認知。書中透過 Python 的角度，將那些看似抽象的概念，變得非常具體且易於理解。例如，它在講解鏈結串列時，會用圖示和程式碼清楚地展示節點之間的連接方式，以及如何進行插入和刪除操作，並且會分析這些操作的時間複雜度。我覺得最棒的一點是，書中不僅僅是介紹資料結構本身，更重要的是，它會探討不同資料結構之間的優劣勢，以及在不同情境下的應用。像是什麼時候應該選擇使用陣列，什麼時候使用鏈結串列更方便，或者在需要快速查找時，雜湊表又是怎麼發揮作用的。這些實際的考量，對於我們這些正在學習或已經在使用程式語言的人來說，是非常寶貴的。而且，書中的練習題設計得非常巧妙，能夠幫助我們鞏固所學，並且培養解決問題的能力。我強烈推薦這本書給所有對程式設計有興趣，或者想要深入理解程式背後運作原理的讀者。