資料結構 使用Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據結構
• Python
• 算法
• 編程
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• 學習
• 入門
• 基礎
• 代碼

◆ 以Python程式語言實作為主體，完整展現資料結構概念與運用，以Python實作資料結構，以範例解說資料結構內涵，是本精要詳解的絕佳入門書。

　　◆ 以不同的形態展現Python程式碼敘述、語法和範例，讓讀者全盤掌握與瞭解Python 及資料結構實作，簡化復雜的理論以最精確重點的樣態解說和詮釋。

　　◆ 搭配眾多圖像、錶格化整理呈現，讓說解更加清晰易懂；步驟化引導與程式說明，讓讀者隻要跟上就能學會。

　　◆ 各章以重點範例實作為主體，循序漸進逐加延伸，並有設計補給站作為額外重點或其他補充解說。

　　◆ 提供書中範例完整程式檔，邊學邊做，學與做相互效應，不隻初學上手，更能深層加強學習成效。

　　◆ 章末設計針對內容重點的課後習作，包含測驗與實作題型，可依學習進度作為練習、加強，或學習測驗等用途。

本書特色

　　◎ 邏輯清晰，架構完整
　　◎ 豐富圖錶，重點展現
　　◎ 範例完整，學做相長
　　◎ 精要詳解，極速掌握

 

好的，這是一份關於一本名為《資料結構 使用Python》的圖書的簡介，內容將著重於該書未涵蓋的主題，同時力求詳盡且自然流暢。 --- 圖書簡介：超越基礎的探索——《資料結構 使用Python》未涵蓋的領域 本書《資料結構 使用Python》作為一本專注於核心數據結構概念及其在Python中實現的教材，無疑為讀者打下瞭堅實的基礎。它係統地講解瞭鏈錶、棧、隊列、樹（包括二叉樹、AVL樹、紅黑樹等）、圖，以及散列錶等經典結構，並輔以Python語言的實現細節。然而，數據結構與算法的世界廣闊無垠，遠超齣瞭任何單一教科書所能完全覆蓋的範圍。本書的成功，恰恰為我們開啓瞭通往更深層次、更專業化領域的大門。 這份簡介旨在勾勒齣《資料結構 使用Python》的知識邊界之外的廣闊天地，引導讀者在掌握瞭基礎工具箱後，如何利用這些工具去解決更復雜、更貼近工業實踐中的挑戰。我們聚焦於那些需要更高級抽象、更精細化優化，或更專業領域知識纔能有效應對的課題。 一、 內存管理與底層優化：超越抽象的硬件交互 《資料結構 使用Python》主要側重於邏輯結構的實現，較少深入探討數據結構在實際物理內存中的布局和效率問題。在底層係統中，內存的層級結構——緩存（Cache）、主存（RAM）以及磁盤I/O——對性能的影響是決定性的。 未深入探究的主題包括： 1. 緩存感知的數據結構 (Cache-Oblivious Algorithms)： 經典的數據結構（如B樹）在硬盤優化方麵做得很好，但在主存/緩存交互方麵，需要更細緻的分析。例如，如何設計一種數據結構，使其性能不受特定緩存行大小影響，從而實現跨不同硬件架構的最優性能。這涉及到對局部性原理（Locality of Reference）的深入理解，以及如何通過重新組織數據訪問模式來最大化緩存命中率。 2. 嚮量化操作與SIMD指令集： 在高性能計算（HPC）和機器學習領域，處理大型數組和矩陣時，利用CPU的單指令多數據（SIMD）能力至關重要。雖然Python的`numpy`庫在底層依賴C/Fortran實現，但《資料結構 使用Python》通常不會詳細討論如何將結構化數據（如自定義鏈錶節點或樹結構）的遍曆和操作映射到嚮量化指令上，以實現數十倍的加速。 3. 垃圾迴收機製的內在影響： Python的自動內存管理是其便捷性的基石，但對於時間敏感的應用，瞭解其引用計數、分代迴收的觸發機製和潛在的暫停時間（Stop-the-World）是優化性能的關鍵。深入瞭解這些機製如何影響數據結構的操作（特彆是涉及大量動態分配和釋放的場景）是進階的必修課。 二、 復雜係統中的結構：分布式與並發 現代應用很少運行在單機之上。數據結構的概念必須擴展到跨越網絡邊界或在多核CPU上並行執行的環境中。 未深入探究的主題包括： 1. 並發數據結構 (Concurrent Data Structures)： 《資料結構 使用Python》中的許多實現（如基於標準Python列錶或字典的實現）隱含著是單綫程的。在多綫程或多進程環境下，對這些結構進行並發訪問需要引入復雜的同步機製。這包括但不限於： 無鎖數據結構 (Lock-Free/Wait-Free)： 使用原子操作（如CAS，Compare-and-Swap）來構建高性能的並發隊列、棧和映射。這需要紮實的並發理論基礎，遠超基本數據結構中對鎖的基本應用。 讀寫鎖與樂觀並發控製 (Optimistic Locking)： 如何平衡讀操作的高性能需求與寫操作的互斥性。 2. 分布式哈希與一緻性哈希： 當數據被分散到多個服務器節點上時，傳統的散列錶（哈希錶）需要升級為分布式版本。一緻性哈希（Consistent Hashing）是解決節點動態增減時數據遷移最小化的關鍵技術。本書通常不會涉及這種跨越網絡邊界的結構設計挑戰。 3. 一緻性模型與數據復製： 在分布式數據庫和存儲係統中，如何保證數據結構在多副本之間的狀態一緻性（如強一緻性、最終一緻性）。這涉及到 Paxos 或 Raft 等復雜的共識算法，這些算法的實現本身就依賴於高度結構化和可驗證的狀態機模型。 三、 高級抽象與特定領域結構 一些數據結構是為瞭解決特定領域的性能瓶頸而專門設計的，它們通常需要更復雜的維護策略或高度專業化的知識。 未深入探究的主題包括： 1. 動態圖算法與流網絡： 雖然本書會介紹圖的基本遍曆（BFS/DFS）和最短路徑（Dijkstra/Floyd-Warshall），但對於需要頻繁更新邊權重或節點連接的動態圖問題，標準的靜態圖算法效率低下。動態圖算法（如使用Link-Cut Trees來維護森林結構）是更前沿的研究領域。此外，最大流最小割等流網絡優化問題，需要專門的結構和算法（如Dinic算法）纔能高效解決。 2. 空間數據結構的高級擴展： 對於處理地理信息係統（GIS）或高維數據，基礎的K-D樹往往不夠用。例如，R樹及其變體（如R樹、R+樹）是處理二維或三維空間索引的基石，它們是為磁盤I/O效率而優化的分層結構，其平衡和分裂策略比平衡二叉搜索樹復雜得多。 3. 壓縮數據結構 (Succinct Data Structures)： 在內存資源極其有限或需要極高查詢速度的場景（如大型基因組學數據庫），研究者們緻力於設計“濃縮”數據結構。這些結構（如Wavelet Trees, Rank/Select 字典）能夠在理論上接近信息熵的下界來存儲數據，同時保持接近 $O(1)$ 的查詢時間。這些結構的數學基礎和位級操作的精妙性，是標準課程的延伸。 總結：從構建者到架構師 《資料結構 使用Python》教會瞭我們如何使用Python這把瑞士軍刀來構建和理解最核心的數據組織單元。然而，要從一名熟練的“實現者”成長為一名卓越的“係統架構師”，讀者需要跨越這些界限。未來的學習路徑將不再是簡單地實現一個標準算法，而是要學會：在多核環境下選擇正確的並發結構；在分布式係統中設計數據分片策略；或是在受限硬件上利用空間壓縮技術。這些高級主題要求讀者將基礎知識融會貫通，並結閤操作係統、計算機網絡和高性能計算的知識，纔能真正駕馭現代計算的復雜性。

Chapter 01　 Python 入門
1.1 Python 語言的工作環境
1.2 Python 變數與型彆
1.3 流程結構
1.4 函式
1.5 物件導嚮簡介

Chapter 02　程式與資料結構
2.1 資料是什麼？
2.2 資料結構簡介
2.3 演算法
2.4 分析演算法的效能

Chapter 03　陣列
3.1 Python 的序列型彆
3.2 話說陣列
3.3 陣列的維度
3.4 計算陣列的位址
3.5 矩陣

Chapter 04　鏈結串列
4.1 單嚮鏈結串列
4.2 單嚮鏈結串列的基本操作
4.3 雙嚮鏈結串列
4.4 環狀鏈結串列
4.5 鍵結串列的應用

Chapter 05　堆疊與遞廻
5.1 堆疊（Stack）
5.2 運算式和堆疊
5.3 遞廻

Chapter 06　排隊的智慧-佇列
6.1 認識佇列（Queue）
6.2 其他常見佇列
6.3 實作佇列-音樂播放器

Chapter 07　樹狀結構
7.1 何謂樹？
7.2 二元樹
7.3 走訪二元樹
7.4 二元搜尋樹
7.5 平衡樹

Chapter 08　圖形結構
8.1 認識圖形和其定義
8.2 圖形資料結構
8.3 追蹤圖形
8.4 擴張樹
8.5 最短路徑（Shortest Path）

Chapter 09　有條有理話排序
9.1 排序原理
9.2 基礎排序
9.3 進階排序法

Chapter 10　眾裏找它有搜尋
10.1 常見搜尋法
10.2 費氏搜尋法
10.3 雜湊搜尋
10.4 雜湊法的碰撞問題

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係統效能方麵，常常力不從心，纔開始尋找相關的學習資源。在網路上爬文比較瞭很久，看到很多人推薦這本《資料結構 使用 Python》，就決定入手瞭。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，像是雜湊錶、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齣結果，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閤，或者什麼時候應該考慮使用雜湊錶來加快查詢速度。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。它也提供瞭很多思考題，鼓勵讀者自己去發掘和探索。整體來說，這本書不僅提升瞭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☆☆☆☆☆

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，導緻寫齣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，能夠更有方嚮性。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》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錶麵的程度，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，大大降低瞭入門的門檻。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，它不隻是講理論，很多章節後麵都有實際的練習題，並且提供瞭詳細的解答和說明，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，絕對值迴票價。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為自己已經對程式設計有一定程度的瞭解，但自從我開始閱讀這本《資料結構 使用 Python》之後，纔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，提升到瞭一個全新的層次。它沒有用艱澀難懂的術語，而是用非常清晰、有條理的方式，結閤 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，甚至是雜湊錶和堆積，書中都給予瞭非常詳盡的解釋。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錶，或者在操作係統中如何使用鏈結串列來管理進程。這些內容讓我意識到，資料結構並非隻是理論上的東西，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，如果想紮實地學好資料結構，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☆☆☆☆☆

這本《資料結構 使用 Python》對我來說，就像是開啟瞭一扇新的大門。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，我纔發現我的想法大錯特錯。它完全顛覆瞭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，雜湊錶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。