在計算機科學中，數據結構是一種數據組織、管理和存儲的格式；簡而言之，決定了數據順序和位置關系的便是數據結構，由此可見數據結構的重要性。本書以學習筆記的形式闡述了Python語言框架下的數據結構核心知識和應用實踐，尤其是對Python不同于其他語言的內置數據結構（線性表、隊列和棧、數、圖等）進行了重點講解，全書更多地通過實戰(zhàn)演練的形式將數據結構應用經驗融入實踐之中，旨在幫讀者透徹理解數據結構在編程實踐中的內涵，以期與算法實現融合，提升讀者編程內功。
（1）以“入門到精通”的寫作方法構建內容，讓讀者入門容易。
（2）實例教學，經典并深入。
（3）視頻講解，二維碼布局全書。
（4）售后答疑幫助讀者快速解決學習問題。
從你開始學習編程的那一刻起，就注定了以后所要走的路：從編程學習者開始，依次經歷實習生、程序員、軟件工程師、架構師、CTO等職位的磨礪；當你站在職位頂峰的位置時驀然回首，會發(fā)現自己的成功并不是偶然，在程序員的成長之路上會有不斷修改代碼、尋找并解決Bug、不停測試程序和修改項目的經歷；不可否認的是，只要你在自己的開發(fā)生涯中穩(wěn)扎穩(wěn)打，并且善于總結和學習，最終將會得到可喜的收獲。
為什么要學習數據結構
解決一個問題有很多種方法，但有些方法會比其他方法更好，學習數據結構和算法就是學習高質量的解決方案。著名的瑞士計算機科學家沃思（N.Wirth）教授一語中的：編程的本質是算法，而算法的本質是解決問題。程序設計的實質是對實際問題設計/選擇好的數據結構和好的算法。
數據結構是計算機運行體系中任何信息都必須遵守的生成與存儲規(guī)則，尤其是在編程語言的設計中，更體現著程序員對數據理解的透徹程度，其與算法的有效結合，對于提升代碼的運行效率，降低程序功耗至關重要。
本書的特色
（1）以“入門到精通”的寫作方法構建內容，讓讀者入門容易
為了使讀者能夠完全看懂本書的內容，本書遵循“入門到精通”基礎類圖書的寫法，循序漸進地講解這門開發(fā)語言的基本知識。
（2）實例教學，經典并深入
本書以實例教學為導向，通過具體實例講解了Python語言框架下數據結構的基本知識和核心用法。通過這些具體實例的講解和剖析，幫助讀者真正掌握Python數據結構的精髓和實踐技能。
（3）視頻講解，二維碼布局全書
本書正文的每一個二級目錄都有一個二維碼，通過掃描二維碼可以觀看講解視頻，既包括實例講解也包括教程講解，對讀者的開發(fā)水平實現了拔高處理。
（4）售后答疑幫助讀者快速解決學習問題
無論書中的疑惑，還是在學習中的問題，筆者將在第一時間為讀者解答問題，筆者更希望通過交流了解讀者的實際需求和本書的不足之處，以期提升圖書品質。
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為了方便給讀者答疑，特提供了QQ 群（通過QQ：729017304 獲得）隨時在線與讀者互動，讓大家在互學互幫中形成一個良好的學習編程的氛圍。
本書的內容
本書通過學習筆記的形式（概念+ 實現思路+ 實戰(zhàn)演練）循序漸進、由淺入深地詳細講解了Python 語言數據結構的核心知識，全書共9 章，分別講解了數據結構基礎、算法、Python 內置的幾種數據結構、線性表、隊列和棧、樹、圖、數據結構的查找算法以及數據結構的排序算法。全書通過具體實例的實現過程，演練了各個知識點的具體使用方法和注意事項，引領讀者全面掌握數據結構的核心技術。
整體下載包
為了方便不同網絡環(huán)境的讀者學習，也為了提升圖書的附加價值，筆者將書中44 個掃碼視頻和源代碼整理成整體下載包，讀者可以通過封底二維碼和下載鏈接獲取學習。
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本書的讀者對象
本書以學習筆記的形式系統講解了數據結構的核心知識，重點闡述了Python 語言實踐中的數據結構特點和實用技能，旨在幫助有一定經驗的初級程序員扎實理解數據結構原理及其在編程實踐中的重要性，并通過大量經典演練案例迅速積累經驗，提升編程能力。致謝本書在編寫過程中，得到了中國鐵道版社有限公司編輯的大力支持，正是各位編輯的求實、耐心和效率，才使得本書能夠在這么短的時間內出版。另外，也十分感謝筆者的家人給予的巨大支持。由于水平有限，書中存在紕漏之處在所難免，誠請讀者提出寶貴的意見或建議，以便修訂并使之更臻完善。
最后感謝您購買本書，希望本書能成為您編程路上的領航者，祝您閱讀快樂！
張清云，浪潮集團企業(yè)云深圳研發(fā)中心高級工程師，精通Linux、Unix平臺開發(fā)，12年C++開發(fā)經驗，6年Python開發(fā)經驗，長期從事與ERP開發(fā)、大數據開發(fā)和數據分析工作。參與研發(fā)了浪潮云海OS系統，這是中國自主研發(fā)的云數據中心操作系統，深度融合OpenStack，是集數據分析、開放、融合、安全的云數據中心操作系統，支持廣泛的異構資源管理和跨云整合。
第1 章 數據結構基礎
1.1 數據結構 1
1.1.1 數據結構的核心技術 .1
1.1.2 數據結構的起源和發(fā)展現狀 .2
1.1.3 數據結構中的基本概念 .2
1.2 常用的數據結構和分類 3
1.2.1 數據結構的分類 .3
1.2.2 常用的數據結構 .6
1.3 數據類型和抽象數據類型 7
1.3.1 數據類型 .7
1.3.2 抽象數據類型 .7
第2 章 算法
2.1 算法是程序的靈魂 9
2.1.1 算法的定義 .9
2.1.2 算法的特征 .10
2.1.3 為什么說算法是程序的靈魂 .10
2.1.4 認識計算機中的算法 .11
2.2 數據結構和算法的關系 12
2.3 在計算機中表示算法的方法 13
2.3.1 用流程圖來表示算法 .13
2.3.2 用N-S 流程圖來表示算法 .14
2.3.3 用計算機語言來表示算法 .15
2.4 時間復雜度 15
2.4.1 尋找最優(yōu)算法 .16
2.4.2 常見算法的時間復雜度 .16
2.4.3 實戰(zhàn)演練——用Python 體驗時間復雜度 17
2.5 常用的算法思想 19
2.5.1 枚舉算法思想 .19
2.5.2 遞歸算法思想 .20
2.5.3 分治算法思想 .20
2.5.4 貪心算法思想 .20
2.5.5 試探法算法思想 .21
2.5.6 迭代算法 .22
第3 章 Python 內置的幾種數據結構
3.1 使用列表 23
3.1.1 列表的基本用法 .23
3.1.2 實戰(zhàn)演練——刪除列表中的重復元素并保持順序不變 .25
3.1.3 實戰(zhàn)演練——找出列表中出現次數最多的元素 .26
3.1.4 實戰(zhàn)演練——排序類定義的實例 .26
3.1.5 實戰(zhàn)演練——使用列表推導式 .27
3.1.6 實戰(zhàn)演練——命名切片 .28
3.2 使用元組 29
3.2.1 實戰(zhàn)演練——創(chuàng)建并訪問元組 .29
3.2.2 實戰(zhàn)演練——連接組合元組 .30
3.2.3 實戰(zhàn)演練——刪除元組 .30
3.2.4 實戰(zhàn)演練——使用內置方法操作元組 .31
3.2.5 實戰(zhàn)演練——將序列分解為單獨的變量 .31
3.2.6 實戰(zhàn)演練——將序列中的最后幾項作為歷史記錄 .33
3.2.7 實戰(zhàn)演練——實現優(yōu)先級隊列 .33
3.3 使用字典 35
3.3.1 實戰(zhàn)演練——創(chuàng)建并訪問字典 .36
3.3.2 實戰(zhàn)演練——添加、修改、刪除字典中的元素 .36
3.3.3 實戰(zhàn)演練——映射多個值 .38
3.3.4 實戰(zhàn)演練——使用OrderedDict 類創(chuàng)建有序字典 .39
3.3.5 實戰(zhàn)演練——獲取字典中的最大值和最小值 .40
3.3.6 實戰(zhàn)演練——獲取兩個字典中的相同鍵值對 .41
3.3.7 實戰(zhàn)演練——使用函數itemgetter() 對字典進行排序 42
3.3.8 使用字典推導式 .43
3.3.9 實戰(zhàn)演練——根據記錄進行分組 .44
3.3.10 實戰(zhàn)演練——轉換并換算數據 .45
3.3.11 實戰(zhàn)演練——將多個映射合并為單個映射 .47
第4 章 線性表
4.1 線性表的定義和基本特征 49
4.1.1 線性表和線性結構 .49
4.1.2 線性表的基本操作過程 .50
4.2 順序表的基本操作 50
4.2.1 順序表的定義和操作 .50
4.2.2 實戰(zhàn)演練——建立空的順序表 .53
4.2.3 實戰(zhàn)演練——按值查找 .53
4.2.4 實戰(zhàn)演練——插入新元素 .54
4.2.5 實戰(zhàn)演練——刪除操作 .55
4.2.6 實戰(zhàn)演練——實現順序表的插入、檢索、刪除和反轉操作 .56
4.3 鏈表操作 59
4.3.1 什么是鏈表 .59
4.3.2 實戰(zhàn)演練——Python 中的鏈表操作 .59
4.3.3 實戰(zhàn)演練——單向鏈表 .62
4.3.4 實戰(zhàn)演練——單向循環(huán)鏈表 .70
4.3.5 實戰(zhàn)演練——雙向鏈表 .75
4.3.6 實戰(zhàn)演練——雙向循環(huán)鏈表 .78
4.3.7 實戰(zhàn)演練——在鏈表中增加比較功能 .83
4.3.8 實戰(zhàn)演練——單鏈表結構字符串 .85
4.3.9 實戰(zhàn)演練——改進后的多次匹配操作 .87
第5 章 隊列和棧
5.1 隊列 90
5.1.1 什么是隊列 .90
5.1.2 Python 內置的隊列操作方法 .91
5.1.3 實戰(zhàn)演練——基于內置模塊queue 的隊列 92
5.1.4 實戰(zhàn)演練——基于列表自定義實現的優(yōu)先隊列 .96
5.1.5 實戰(zhàn)演練——基于堆實現的優(yōu)先隊列 .98
5.1.6 實戰(zhàn)演練——雙端隊列 .100
5.1.7 實戰(zhàn)演練——銀行業(yè)務隊列簡單模擬 .101
5.2 棧 103
5.2.1 什么是棧 .103
5.2.2 實戰(zhàn)演練——入棧和出棧 .103
5.2.3 實戰(zhàn)演練——順序棧 .105
5.2.4 實戰(zhàn)演練——鏈棧 .107
5.2.5 實戰(zhàn)演練——檢查小括號是否成對 .109
第6 章 樹
6.1 樹的基礎知識 111
6.1.1 什么是樹 .111
6.1.2 樹的相關概念 .112
6.2 使用列表構建樹 113
6.2.1 實戰(zhàn)演練——實現一個簡單的樹 .113
6.2.2 實戰(zhàn)演練——使用列表創(chuàng)建二叉樹 .114
6.3 二叉樹 115
6.3.1 二叉樹的定義 .115
6.3.2 二叉樹的性質 .116
6.3.3 二叉樹存儲 .117
6.3.4 實戰(zhàn)演練——使用嵌套列表構建樹 .119
6.3.5 實戰(zhàn)演練——把二叉樹的任何子節(jié)點當成二叉樹進行處理 .121
6.3.6 實戰(zhàn)演練——實現二叉搜索樹查找操作 .122
6.3.7 實戰(zhàn)演練——實現二叉搜索樹的刪除操作 .128
6.3.8 實戰(zhàn)演練——遍歷二叉樹 .136
6.3.9 實戰(zhàn)演練——使用線索二叉樹 .140
6.4 堆排列和二叉堆 148
6.4.1 實戰(zhàn)演練——使用Python 內置的堆操作方法 148
6.4.2 實戰(zhàn)演練——實現二叉堆操作 .149
6.5 哈夫曼樹 151
6.5.1 哈夫曼樹基礎 .152
6.5.2 實戰(zhàn)演練——使用面向過程方式和面向對象方式實現哈夫曼樹 .154
6.5.3 實戰(zhàn)演練——實現哈夫曼樹的基本操作 .155
第7 章 圖
7.1 圖的起源 159
7.2 圖的相關概念 160
7.3 存儲結構 163
7.3.1 使用鄰接矩陣表示圖 .163
7.3.2 實戰(zhàn)演練——將鄰接矩陣輸出成圖 .165
7.3.3 實戰(zhàn)演練——使用鄰接表表示圖 .165
7.3.4 鄰接矩陣與鄰接表的對比 .168
7.4 圖的遍歷 169
7.4.1 深度優(yōu)先搜索 .169
7.4.2 廣度優(yōu)先搜索 .171
7.4.3 實戰(zhàn)演練——實現圖的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先 .172
7.4.4 深度優(yōu)先算法和廣度優(yōu)先算法的比較和選擇 .174
7.5 圖的連通性 175
7.5.1 無向圖連通分量 .175
7.5.2 實戰(zhàn)演練——通過二維數組建立無向圖 .176
7.5.3 實戰(zhàn)演練——根據鄰接矩陣繪制無向圖 .177
7.5.4 最小生成樹 .178
7.5.5 實戰(zhàn)演練——實現最小生成樹和拓撲序列 .179
7.5.6 關鍵路徑 .180
7.5.7 實戰(zhàn)演練——使用遞歸解決AOE 網絡最長路關鍵路徑的問題 .182
7.6 尋求最短路徑 184
7.6.1 求某一頂點到其他各頂點的最短路徑 .184
7.6.2 任意一對頂點間的最短路徑 .186
7.6.3 實戰(zhàn)演練——使用Dijkstra 算法計算指定一個點到其他
各頂點的路徑 .188
7.6.4 實戰(zhàn)演練——使用Floyd-Warshall 算法計算圖的最短路徑 189
7.6.5 實戰(zhàn)演練——使用Bellman-Ford 算法計算圖的最短路徑 .190
7.6.6 實戰(zhàn)演練——使用Dijkstra 算法解決加權最短路徑問題 191
7.6.7 幾種最短路徑算法的比較 .193
第8 章 數據結構的查找算法
8.1 數據結構的查找處理 195
8.1.1 查找的基本概念 .195
8.1.2 查找算法的分類 .196
8.2 順序查找 196
8.2.1 順序查找法基礎 .196
8.2.2 分析順序查找的性能 .197
8.2.3 使用Python 內置函數順序查找 197
8.2.4 實戰(zhàn)演練———遍歷有序列表 .198
8.2.5 實戰(zhàn)演練———遍歷無序列表 .198
8.2.6 實戰(zhàn)演練———查找兩個有序列表的中位數 .201
8.2.7 實戰(zhàn)演練———在列表中順序查找最大值和最小值 .202
8.3 折半查找算法 202
8.3.1 折半查找法基礎 .203
8.3.2 分析折半查找法的性能 .203
8.3.3 實戰(zhàn)演練——使用折半查找算法查找指定的數據 .203
8.3.4 實戰(zhàn)演練——使用遞歸折半查找和非遞歸折半查找 .204
8.3.5 實戰(zhàn)演練——比較順序查找算法和折半查找算法的效率 .206
8.4 插值查找算法 207
8.4.1 插值查找算法基礎 .207
8.4.2 分析插值查找的性能 .208
8.4.3 實戰(zhàn)演練——使用插值查找算法查找指定的數據 .208
8.5 分塊查找算法 209
8.5.1 分塊查找算法基礎 .209
8.5.2 分析分塊查找算法的性能 .210
8.5.3 實戰(zhàn)演練——使用分塊查找算法在列表中查找某元素 .210
8.5.4 實戰(zhàn)演練——升級策略后的分塊查找算法 .212
8.5.5 實戰(zhàn)演練——一道算法題 .213
8.6 二叉排序樹法 216
8.6.1 二叉排序樹法基礎 .216
8.6.2 分析二叉排序樹法的性能 .216
8.6.3 實戰(zhàn)演練——實現二叉樹的搜索、插入、刪除、先序遍歷
和后序遍歷操作 .217
8.7 平衡查找樹法 221
8.7.1 2-3 查找樹 .221
8.7.2 平衡查找樹之紅黑樹（Red-Black Tree） 225
8.7.3 平衡二叉樹 .227
8.8 哈希查找算法 233
8.8.1 哈希查找算法的基本思想 .233
8.8.2 分析哈希查找算法的性能 .234
8.8.3 實戰(zhàn)演練——使用哈希查找算法查找數據 .234
8.9 斐波那契查找算法 235
8.9.1 斐波那契查找算法基礎 .235
8.9.2 實戰(zhàn)演練——使用斐波那契查找算法查找數據 .236
第9 章 數據結構的排序算法
9.1 數據結構排序的基礎知識 238
9.1.1 排序算法的定義和評價標準 .238
9.1.2 排序算法的分類 .239
9.2 使用插入排序算法 239
9.2.1 插入排序算法基礎 .239
9.2.2 直接插入排序 .240
9.2.3 實戰(zhàn)演練——使用直接插入排序算法對列表中的元素進行排序 .241
9.2.4 折半插入排序 .242
9.2.5 實戰(zhàn)演練——使用折半插入排序法查找指定數字 .243
9.2.6 實戰(zhàn)演練——使用折半插入排序 .243
9.2.7 實戰(zhàn)演練——對鏈表進行插入排序 .244
9.3 使用希爾排序算法 245
9.3.1 希爾排序算法基礎 .245
9.3.2 分析希爾排序算法的性能 .246
9.3.3 實戰(zhàn)演練——使用希爾排序算法對數據進行排序處理 .246
9.3.4 實戰(zhàn)演練——排序一個大的隨機列表 .247
9.4 冒泡排序算法 249
9.4.1 冒泡排序算法基礎 .249
9.4.2 分析冒泡排序算法的性能 .250
9.4.3 實戰(zhàn)演練——實現從大到小的冒泡排序 .250
9.4.4 實戰(zhàn)演練——使用冒泡排序法實現升序排序 .251
9.5 使用快速排序算法 252
9.5.1 快速排序算法基礎 .252
9.5.2 分析快速排序算法的性能 .253
9.5.3 實戰(zhàn)演練——使用快速排序算法排列輸入的列表 .254
9.6 選擇排序 255
9.6.1 直接選擇排序 .255
9.6.2 實戰(zhàn)演練——使用直接選擇排序法排序列表list 中的元素 256
9.6.3 樹形選擇排序 .257
9.6.4 實戰(zhàn)演練——創(chuàng)建二叉樹并實現完整樹形排序 .257
9.6.5 堆排序 .259
9.6.6 實戰(zhàn)演練——對9 個待排序數字實現完整堆排序 .260
9.7 歸并排序 263
9.7.1 歸并排序算法原理與性能 .263
9.7.2 實戰(zhàn)演練——使用歸并排序算法由小到大排序一個列表 .265
9.8 基數排序 266
9.8.1 基數排序算法原理與性能 .266
9.8.2 實戰(zhàn)演練——使用基數排序算法排列一個列表 .267
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