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数据结构(Python语言描述) 微课视频版

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  • 作者: 
  • 出版社:    清华大学出版社
  • ISBN:    9787302570509
  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    32开
  • ISBN:  9787302570509
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  32开

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    • 商品分类:
      综合性图书
      货号:
      1202306887
      商品描述:
      作者简介
      张玉华苏州大学计算机科学与技术学院副教授,主要研究方向包括中文信息处理、算法设计与分析等。为本科生教授数据结构课程逾二十年。在数据结构教学方面积累了丰富的经验,发表了多篇相关教学论文。

      目录
      目录源码下载第1章Python语言程序设计基础1.1Python基础知识1.1.1Python概述及运行环境1.1.2Python的变量和数据类型1.1.3Python的运算符1.1.4函数1.1.5输入、输出和文件1.1.6异常处理1.1.7模块1.2Python面向对象编程1.2.1面向对象的基本概念1.2.2类的定义和使用1.2.3继承与派生1.2.4迭代器与生成器1.3与数据结构和算法相关的Python模块1.3.1抽象基类和abc模块1.3.2ctypes模块1.3.3array模块1.3.4NumPy模块1.3.5collections模块1.4上机实验1.4.1找零钱1.4.2数列面向对象练习本章习题第2章数据结构概述2.1基本概念2.1.1数据与数据结构2.1.2数据类型2.2数据结构课程讨论的内容2.3算法及性能分析2.3.1算法2.3.2算法分析基础2.3.3同一问题的不同算法2.4上机实验2.4.1Python内置类型常见操作的性能验证2.4.2列表生成方法的性能比较2.4.3变位词判断算法的性能比较2.4.4哥德巴赫猜想问题本章习题第3章线性表3.1线性表的基本概念3.2线性表的抽象数据类型3.3线性表的顺序存储及实现3.3.1线性表顺序存储的基本方法3.3.2Python列表的内部实现3.3.3基于Python列表的实现3.3.4基于底层C数组的实现3.4线性表的链式存储及实现3.4.1单链表3.4.2循环链表3.4.3双向链表3.5顺序表与链表实现小结3.5.1顺序表与链表的比较3.5.2各种链表实现的比较3.5.3自顶向下的数据结构实现3.5.4算法设计的基本步骤3.6线性表的应用3.6.1求两个线性表的相同元素3.6.2约瑟夫环问题3.7线性表算法举例3.7.1顺序表下的算法3.7.2带头结点单链表下的算法3.7.3与线性表具体实现无关的算法3.8上机实验3.8.1线性表的顺序表实现3.8.2线性表的单链表实现3.8.3线性表的双向非循环链表实现3.8.4消费支出项目管理3.8.5每日快递3.8.6扑克牌整理本章习题第4章栈4.1栈的基本概念4.2栈的抽象数据类型4.3栈的顺序存储及实现4.3.1利用Python列表实现4.3.2记录容量和栈顶位置的实现4.4栈的链式存储及实现4.5栈的典型应用4.5.1括号匹配检验4.5.2计算后缀表达式的值4.5.3计算中缀表达式的值4.5.4迷宫求解4.6上机实验4.6.1栈的实现和应用4.6.2HTML文档标签匹配4.6.3表达式求值4.6.4四色地图着色4.6.5用回溯法求解n皇后问题本章习题第5章队列5.1队列的基本概念5.2队列的抽象数据类型5.3队列的顺序存储及实现5.3.1物理模型法5.3.2线性顺序队列5.3.3循环队列5.4队列的链式存储及实现5.5队列的应用5.5.1杨辉三角形的输出5.5.2一元多项式的计算5.5.3基于队列的迷宫求解5.6双端队列5.6.1双端队列的基本概念5.6.2Python的双端队列类5.6.3双端队列的应用5.7优先级队列5.8Python提供的多种队列5.9上机实验5.9.1循环队列的实现5.9.2链队列的实现5.9.3猜猜我的QQ号5.9.4字符串的匹配5.9.5制作糖果5.9.6纸牌游戏本章习题第6章递归6.1递归及递归算法6.1.1什么是递归6.1.2问题求解方法的递归定义6.2线性表下递归算法的设计6.2.1数据结构的递归定义6.2.2顺序表下的递归算法6.2.3单链表下的递归算法6.3递归求解举例6.3.1n皇后问题6.3.2迷宫求解6.3.3组合数求解6.4递归算法性能分析6.4.1函数调用与栈6.4.2递归函数的运行过程及性能分析6.4.3递归函数转换为非递归函数6.5常见的算法设计模式6.5.1穷举算法6.5.2贪心算法6.5.3递归算法6.5.4带备忘录的递归算法6.5.5动态规划法6.6上机实验6.6.1阶乘函数的时间性能分析6.6.2单链表类的递归实现6.6.3入栈与出栈的模拟本章习题第7章字符串和数组7.1字符串7.1.1字符串的基本概念7.1.2字符串的抽象数据类型7.1.3字符串的存储7.1.4字符串的匹配7.2数组7.2.1数组相关概念7.2.2表格的存储7.2.3特殊矩阵的压缩存储7.2.4数组的应用7.3上机实验7.3.1字符串匹配算法的验证7.3.2幻方的判断和奇数阶幻方的构造本章习题第8章二叉树8.1基础知识8.1.1二叉树的基本概念8.1.2相关术语8.1.3一些特殊的二叉树8.1.4二叉树的抽象数据类型8.2二叉树的性质8.3二叉树的存储结构及实现8.3.1二叉树的顺序存储8.3.2二叉树的嵌套列表存储8.3.3二叉树的链式存储及实现8.4二叉树的操作8.4.1二叉树的遍历8.4.2二叉树遍历的递归算法8.4.3二叉树的递归算法举例8.4.4二叉树的非递归遍历8.4.5二叉树的创建8.4.6二叉树的图形化输出8.5堆与优先级队列8.5.1二叉堆的定义8.5.2二叉堆的主要操作8.5.3二叉堆的实现8.6哈夫曼树及其应用8.6.1哈夫曼树的相关概念8.6.2哈夫曼树的构造8.6.3哈夫曼编码8.7上机实验8.7.1二叉树的链式实现8.7.2表达式二叉树及计算8.7.3哈夫曼编码的实现本章习题第9章树9.1基础知识9.1.1树的基本概念9.1.2树的抽象数据类型9.1.3树的性质9.2树的存储结构9.2.1双亲表示法9.2.2孩子链表表示法9.2.3孩子兄弟链表表示法9.3树与二叉树的转换9.3.1树转换为二叉树9.3.2二叉树转换为树9.3.3森林转换为二叉树9.3.4二叉树转换为森林9.4树与森林的遍历9.4.1树的遍历9.4.2森林的遍历9.5树的实现9.5.1树的孩子兄弟链表结点类9.5.2树的孩子兄弟链表类9.6上机实验9.6.1树的实现9.6.2家谱处理本章习题第10章图10.1基础知识10.1.1图的定义10.1.2图的相关术语10.1.3图的抽象数据类型10.2图的存储结构及实现10.2.1邻接矩阵10.2.2邻接表10.3图的遍历10.3.1深度优先搜索10.3.2广度优先搜索10.3.3遍历算法的应用10.4最小生成树10.4.1Prim算法10.4.2Kruskal算法10.5最短路径10.5.1单源点最短路径10.5.2每对顶点间的最短路径10.6拓扑排序10.6.1概述10.6.2广度优先拓扑排序10.6.3深度优先拓扑排序10.7关键路径10.7.1相关概念10.7.2算法设计10.7.3算法实现10.8上机实验10.8.1无向图的实现10.8.2无向网的最小生成树10.8.3有向网的最短路径10.8.4有向无环图的拓扑排序10.8.5AOE网的关键路径10.8.6拯救00710.8.7骑士周游问题本章习题第11章查找11.1基础知识11.1.1相关概念11.1.2查找的分类11.1.3查找算法的性能衡量11.1.4查找表的抽象数据类型11.1.5记录类型的定义11.2线性表下的查找11.2.1基于无序线性表的查找11.2.2基于有序线性表的查找11.2.3索引顺序表及分块查找11.2.4查找算法性能的下界11.3二叉树下的查找11.3.1二叉查找树11.3.2平衡二叉树11.4哈希表查找11.4.1哈希表的定义11.4.2哈希函数设计方法11.4.3解决冲突的方法11.4.4哈希表的实现11.4.5哈希查找性能分析11.5Python的集合和字典11.6查找小结11.7上机实验11.7.1线性表下查找算法的实现11.7.2线性表下查找算法的性能测试与比较11.7.3二叉查找树的实现及查找性能测试与比较11.7.4哈希表的实现及查找性能测试与比较本章习题第12章排序12.1基础知识12.1.1相关概念12.1.2排序表的类型定义12.1.3排序的分类12.1.4排序算法的性能衡量12.2插入排序12.2.1直接插入排序12.2.2折半插入排序12.2.3希尔排序12.3交换排序12.3.1冒泡排序12.3.2快速排序12.4选择排序12.4.1简单选择排序12.4.2堆排序12.5归并排序12.5.1自底向上的归并排序12.5.2自顶向下的归并排序12.6基数排序12.6.1多关键字排序12.6.2链式基数排序12.7各种排序算法的比较12.8高级语言中使用的排序12.8.1C++标准模板库中的排序12.8.2TimSort排序12.9上机实验12.9.1排序算法的实现12.9.2排序算法的性能测试与比较12.9.3教学系统数据查询和统计本章习题参考文献

      内容摘要
      本书首先简要回顾了Python语言的基础知识和程序设计的基本原则,然后依次介绍线性表、栈、队列、树、二叉树、图等常见的数据结构的基本概念、特点、存储表示、基本操作的算法实现及应用场合,最后介绍计算机中最常见的查找、排序等操作的算法原理、实现方法,并对算法的时间、空间性能等进行综合分析。本书可作为高等学校计算机科学、软件工程、人工智能等专业“数据结构”课程的理想教材,也可供程序员、系统工程师等相关人员阅读参考。

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