Python数据结构与算法

第1章 数据结构与算法绪论

1.1 算法

1.1.1 生活中的算法

1.1.2 算法的定义

1.2 数据结构

1.2.1 数据结构的定义

1.2.2 数据结构的设计原则

1.3 数据结构与算法的关系

1.4 数据结构与算法的应用

1.5 小结与习题

1.5.1 小结

1.5.2 习题

第2章 算法复杂度分析

2.1 案例：一个简单的搜索引擎

2.1.1 案例描述

2.1.2 案例实现

2.2 算法复杂度的概念

2.2.1 算法

2.2.2 算法复杂度

2.2.3 算法复杂度的重要性

2.3 时间复杂度的分析方法

2.3.1 时间复杂度的概念

2.3.2 时间复杂度的作用

2.3.3 时间复杂度的分析方法

2.3.4 常见的时间复杂度示例

2.3.5 案例分析

2.4 空间复杂度的分析方法

2.4.1 空间复杂度的概念

2.4.2 空间复杂度的作用

2.4.3 空间复杂度的分析方法

2.4.4 常见的空间复杂度示例

2.4.5 案例分析

2.5 最好、最坏和平均情况分析

2.5.1 概念

2.5.2 分析示例

2.6 小结与习题

2.6.1 小结

2.6.2 习题

2.7 实训任务

2.8 课外拓展

第3章 线性数据结构

3.1 案例：简单的计算器

3.1.1 案例描述

3.1.2 案例实现

3.2 线性数据结构的概念

3.2.1 数据结构的分类

3.2.2 线性数据结构

3.2.3 非线性数据结构

3.3 数组

3.3.1 数组的概念

3.3.2 数组的操作

3.3.3 数组的优、缺点

3.3.4 数组的应用

3.4 链表

3.4.1 链表的概念

3.4.2 链表的实现及操作

3.4.3 链表的优、缺点

3.4.4 链表的扩展

3.4.5 链表的应用

3.5 栈

3.5.1 栈的概念

3.5.2 栈的实现及操作

3.5.3 栈的优、缺点

3.5.4 栈的应用

3.6 队列

3.6.1 队列的概念

3.6.2 队列的实现及操作

3.6.3 队列的优、缺点

3.6.4 队列的应用

3.7 小结与习题

3.7.1 小结

3.7.2 习题

3.8 实训任务

3.9 课外拓展

第4章 树

4.1 案例：文件系统的遍历

4.1.1 案例描述

4.1.2 案例实现

4.2 树的概念

4.2.1 树的基本概念

4.2.2 二叉树的基本概念

4.3 二叉树的实现及基本操作

4.3.1 二叉树节点定义

4.3.2 二叉树的操作

4.4 二叉树的遍历

4.4.1 二叉树遍历的概念

4.4.2 广度优先遍历

4.4.3 深度优先遍历

4.5 二叉树的应用

4.6 小结与习题

4.6.1 小结

4.6.2 习题

4.7 实训任务

4.8 课外拓展

第5章 图

5.1 案例：社交网络中的关系处理

5.1.1 案例描述

5.1.2 案例实现

5.2 图的概念

5.2.1 图的定义

5.2.2 图的分类与常用术语

5.3 图的实现及基本操作

5.3.1 图的实现

5.3.2 图的基本操作

5.4 图的遍历

5.4.1 图的遍历的概念

5.4.2 广度优先遍历

5.4.3 深度优先遍历

5.5 图的应用

5.6 小结与习题

5.6.1 小结

5.6.2 习题

5.7 实训任务

5.8 课外拓展

第6章 搜索算法

6.1 案例：图书馆图书检索系统

6.1.1 案例描述

6.1.2 案例实现

6.2 线性搜索

6.2.1 线性搜索的基本原理

6.2.2 线性搜索算法

6.2.3 线性搜索的应用场景

6.3 有序表搜索

6.3.1 有序表搜索基本原理

6.3.2 二分搜索算法

6.3.3 插值搜索算法

6.3.4 斐波那契搜索算法

6.3.5 有序表搜索的应用场景

6.4 二叉排序树

6.4.1 二叉排序树的概念

6.4.2 二叉排序树的操作

6.4.3 二叉排序树的应用场景

6.5 哈希表与哈希搜索

6.5.1 哈希表与哈希搜索的概念

6.5.2 哈希表实现

6.5.3 哈希冲突

6.5.4 哈希表与哈希搜索的应用场景

6.6 小结与习题

6.6.1 小结

6.6.2 习题

6.7 实训任务

6.8 课外拓展

第7章 排序算法

7.1 案例：电商平台商品列表

7.1.1 案例描述

7.1.2 案例实现

7.2 排序算法

7.2.1 排序算法的定义

7.2.2 常见排序算法

7.2.3 排序算法分析

7.3 插入排序

7.3.1 算法原理

7.3.2 算法实现

7.3.3 算法分析

7.3.4 算法优化之希尔排序

7.4 选择排序

7.4.1 算法原理

7.4.2 算法实现

7.4.3 算法分析

7.5 冒泡排序

7.5.1 算法原理

7.5.2 算法实现

7.5.3 算法分析

7.6 快速排序

7.6.1 算法原理

7.6.2 算法实现

7.6.3 算法分析

7.7 归并排序

7.7.1 算法原理

7.7.2 算法实现

7.7.3 算法分析

7.8 桶排序

7.8.1 算法原理

7.8.2 算法实现

7.8.3 算法分析

7.9 计数

1.1算法

1.1.1生活中的算法

“算法”一词可能使人自然地联想到复杂的数据公式和计算过程。然而，现实中的许多算法并不一定涉及复杂的数学知识，而仅是一些简单的逻辑原理，这些逻辑原理在日常生活中是非常常见的，甚至已经融人人们的生活经验。因此，算法不仅是数学领域的一个重要概念，也与人们的日常生活密切相关。

例子1:整理麻将牌

在每一局麻将前，为了使麻将牌更容易阅读和使用，都要进行理牌，目的是使麻将牌从小到大排列，理牌的一般步骤如下。

(1)初始化手牌。初始时，有一堆未排序的麻将牌，通常是13或14张。随机选择一张麻将牌作为初始化手牌。这时可以认为初始化手牌是已排序的部分。

(2)从未排序的牌堆中选择一张麻将牌。

……

本书采用Python语言详细介绍了数据结构与算法的基础知识、核心概念和实际应用。全书内容丰富, 包括线性数据结构、树、图、排序、搜索等经典主题, 并通过实际案例分析, 展示了算法在解决现实问题中的应用。书中每个章节都配有习题和实训任务, 旨在培养学生的编程实践能力和解决复杂问题的能力。此外, 书中还提供了课外拓展资源, 鼓励学生深入探索和实践, 以适应不断变化的技术需求。