数据结构(PYTHON语言描述)(第2版)

第1章Python编程基础1
1.1基本程序要素1
1.1.1程序和模块1
1.1.2Python的示例程序：猜数字2
1.1.3编辑、编译并运行Python程序3
1.1.4程序注释3
1.1.5词法元素3
1.1.6拼写和命名惯例4
1.1.7语法元素4
1.1.8字面值4
1.1.9运算符和表达式5
1.1.10函数调用5
1.1.11print函数6
1.1.12input函数6
1.1.13类型转换函数和混合模式操作6
1.1.14可选和关键字函数参数6
1.1.15变量和赋值语句7
1.1.16Python的数据类型7
1.1.17import语句7
1.1.18获取关于程序组件的帮助8
1.2控制语句8
1.2.1条件语句9
1.2.2使用if_name_=="_main_"9
1.2.3循环语句10
1.3字符串及其运算11
1.3.1运算符11
1.3.2格式化字符串以便输出12
1.3.3对象和方法调用13
1.4Python内置的多项集及其操作14
1.4.1列表14
1.4.2元组15
1.4.3遍历整个序列15
1.4.4字典15
1.4.5搜索一个值16
1.4.6通过模式匹配来访问多项集16
1.5创建新函数17
1.5.1函数定义17
1.5.2递归函数18
1.5.3函数的嵌套定义19
1.5.4高阶函数20
1.5.5使用lambda表达式创建匿名函数21
1.6捕获异常21
1.7文件及其操作22
1.7.1文本文件的输出23
1.7.2将数字写入文本文件23
1.7.3从文本文件读取文本24
1.7.4从文件读取数据25
1.7.5使用pickle读写对象26
1.8创建新类27
1.9编程项目29
第2章多项集的概述32
2.1多项集类型32
2.1.1线性多项集33
2.1.2分层多项集33
2.1.3图多项集33
2.1.4无序多项集33
2.1.5有序多项集34
2.1.6多项集类型的分类34
2.2多项集操作35
2.2.1所有多项集类型中的基本操作35
2.2.2类型转换36
2.2.3克隆和相等性36
2.3迭代器和高阶函数37
2.4多项集的实现37
2.5章节总结38
2.6复习题39
2.7编程项目40
第3章搜索、排序以及复杂度分析41
3.1衡量算法的效率41
3.1.1衡量算法的运行时42
3.1.2统计指令数43
3.1.3衡量算法使用的内存45
3.2复杂度分析45
3.2.1复杂度的阶45
3.2.2大O表示法47
3.2.3比例常数的作用47
3.3搜索算法48
3.3.1最小值搜索48
3.3.2顺序搜索列表49
3.3.3优选情况、最坏情况以及平均情况下的性能49
3.3.4基于有序列表的二分搜索50
3.3.5比较数据元素51
3.4基本的排序算法52
3.4.1选择排序53
3.4.2冒泡排序53
3.4.3插入排序55
3.4.4再论优选情况、最坏情况以及平均情况下的性能56
3.5更快的排序57
3.5.1快速排序57
3.5.2归并排序60
3.6指数复杂度的算法：递归斐波那契63
3.7案例研究：算法分析器65
3.7.1案例需求65
3.7.2案例分析65
3.7.3案例设计66
3.7.4案例实现（编码）67
3.8章节总结69
3.9复习题70
3.10编程项目71
第4章数组和链接结构73
4.1数组数据结构73
4.1.1随机访问和连续内存75
4.1.2静态内存和动态内存76
4.1.3物理尺寸和逻辑尺寸76
4.2数组的操作77
4.2.1增大数组的尺寸77
4.2.2减小数组的尺寸78
4.2.3将元素插入增大的数组78
4.2.4从数组里删除元素79
4.2.5复杂度的权衡：时间、空间和数组80
4.3二维数组（网格）81
4.3.1使用网格81
4.3.2创建并初始化网格82
4.3.3定义Grid类82
4.3.4参差不齐的网格和多维数组83
4.4链接结构84
……