数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?

什么用也没有

二叉树（binary tree）是一棵树，其中每个节点的儿子都不能多于两个。 二叉树的一个性质是平均二叉树的深度要比 N 小的多，这个性质有时很重要。分析表明，这个平均深度为 ，而对于特殊类型的二叉树，即二叉查找树(binary search tree)。其深度的平均值是 。不幸的是，在最坏情况下，这个深度可以大到 N-1 的。 因为一棵二叉树最多有两个儿子，所以我们可以用指针直接指向它们。树节点的声明在结构上类似于双链表的声明，在声明中，一个节点就是由 key（关键字）信息加上两个指向其他节点的指针（Left 和 Right）组成的结构。 应用于链表上的许多法则也可以应用到树上。特别地，当进行一次插入时，必须调用 malloc 创建一个节点。节点可以在调用 free 删除后释放。 我们可以用在画链表时常用的矩形框画出二叉树，但是，树一般画成圆圈并用一些直线连接起来，因为二叉树实际上就是图（graph）。当涉及树时，我们也不显示地画出 NULL 指针，因为具有 N 个节点的每一棵二叉树都将需要 N+1 个 NULL 指针。 二叉树有许多与搜索无关的重要应用。二叉树的主要用处之一是在编译器的设计领域。 上图就是一个表达式树（expression tree）。表达式树的树叶是操作树（operand），比如常数或者变量，而其他的节点为操作符（operator）。由于这里所有的操作都是二元的，因此这棵特定的树正好是二叉树，虽然这是最简单的情况，但是节点含有的儿子还是有可能多于两个的。一个节点也有可能只有一个儿子，如果有一目减算符（unary minus operator）的情形。可以将通过递归计算左子树和右子树所得到的值应用在根处的算符操作中而算出表达式树 T 的值。上面里的例子中，左子树的值是“((3+1) 3)/((9-5)+2)”，右子树的值是“(3 (7-4)+6)”，因此整棵树的表达式就是图上的结果。 我们可以通过递归产生一个带括号的左表达式，然后打印出在根处的运算符，最后再递归地产生一个带括号的右表达式而得到一个（对两个括号整体进行计算的）中缀表达式（infix expression）。这种一般的方法（左，节点，右）称为中序遍历（inorder traversal）；由于其产生的表达式类型，这种遍历很容易记忆。 另一个遍历策略是递归打印出左子树、右子树，然后打印运算符。如果我们应用这种策略于上面的树，则输出将是“31+3 95-2+/743- 6+-”。这种遍历策略一般称为后序遍历（postorder traversal）。 第三种遍历策略是先打印出运算法，然后递归地打印出右子树和左子树。同样的，应用这种策略于上面的树，则输出将是“-/ ++313-952+ 3-746”，这是一种不太常用前缀（prefix）记法，这种遍历策略为先序遍历（preorder traversal）。 这里我们只给出一种算法，来把后缀表达式转变成表达式树。这里的要点是，一次一个符号地读入表达式。如果符号是操作符，那么我们就建立一个单节点树并将一个指向它的指针推入栈中。如果符号是操作符，那么我们就从栈中弹出指向两棵树 和 的那两个指针( 的先弹出)并形成一棵新的树，该树的根就是操作符，它的左、右儿子分别指向 和 。然后将这棵新树的指针压入栈中。

数据结构是计算机专业中分析算法的一门课程，设计到C语言，高等数学，离散数学，线性代数等多门课程，综合程度较高，数据结构的学习程度，随个人而定吧。具体学到什么程度，我不知道，但是把常用队列，栈等数据结构和排序查找算法熟练掌握，这个是必须的。如果你想找到一份好工作的话建议还是把数据结构与算法学好，很多大厂都需要会算法的程序员，越是厉害的公司，越是注重考察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力，他们看中你的长期潜力。想学习数据结构与算法可以去了解一下小码哥李明杰。下面可能是需要你重点掌握的：10 个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、树10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。

　　算法与数据结构是相辅相承的 解决某一特定类型问题的算法可以选定不同的数据结构 而且选择恰当与否直接影响算法的效率 反之 一种数据结构的优劣由各种算法的执行来体现 　　要设计一个好的算法通常要考虑以下的要求 　　⑴正确 算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求 　　⑵可读 一个算法应当思路清晰 层次分明 简单明了 易读易懂 　　⑶健壮 当输入不合法数据时 应能作适当处理 不至引起严重后果 　　⑷高效 有效使用存储空间和有较高的时间效率 　　算法描述 　　算法可以使用各种不同的方法来描述 　　最简单的方法是使用自然语言 用自然语言来描述算法的优点是简单且便于人们对算法的阅读 缺点是不够严谨 　　可以使用程序流程图 N S图等算法描述工具 其特点是描述过程简洁 明了 　　用以上两种方法描述的算法不能够直接在计算机上执行 若要将它转换成可执行的程序还有一个编程的问题 　　可以直接使用某种程序设计语言来描述算法 不过直接使用程序设计语言并不容易 而且不太直观 常常需要借助于注释才能使人看明白 lishixinzhi/Article/program/sjjg/201311/23944

线性表是 n 个数据元素的有限队列，同一线性表中的元素必定具有相同的特性，即属于同一数据对象，相邻数据元素之间存在着序偶关系。 线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，通常是用数组实现。在Java语言中，主要是 java.util.ArrayList 实现。 线性表的链式存储结构的特点是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的），所以对数据元素而言，除了存储其本身的信息之外，还需要一个指示其后继数据元素的信息。 栈（Stack）是限定只能在表尾进行插入或删除的线性表。对栈来说， 表尾称为栈顶，表头称为栈底 。栈又称为后进先出线性表（LIFO，Last In First Out）。Java中由于 java.util.Stack 和 java.util.Vector 先天的设计问题，并不推荐使用；一般使用LinkedList来当作栈。 [图片上传失败...(image-b267ad-1582731953399)] [图片上传失败...(image-72fd67-1582731953399)] 假设一个算术表达式中可以包含两种括号：圆括号和方括号，且这两种括号可按任意的次序嵌套使用，编写判别给定表达式中所含括号是否正确配对出现的算法。 迷宫问题是栈的典型应用，栈通常也与回溯算法连用，回溯算法的基本描述是： 尚需说明一点的是，所谓当前位置可通，指的是未曾走到过的通道块，即要求该方块位置不仅是通道块，而且既不在当前路径上（否则所求路径就不是简单路径），也不是曾经纳入过路径的通道块（否则只能在死胡同内转圈）。 为实现算符优先算法，可以使用两个工作栈。一个称做OPTR，用以寄存运算符；另一个称做OPND，用以寄存操作数或运算结果。算法的基本思想如下： (1) 首先置操作数栈OPND为空栈，表达式起始符"#"为运算符栈OPTR的栈底元素； (2) 依次读入表达式中每个字符，若是操作数则进OPND栈，若是运算符则和OPTR的栈顶元素符比较优先权后作相应操作，直至整个表达式求值完毕(即OPTR栈的栈顶元素和当前读入的字符均为"#")。 一个直接调用自己或通过一系列的调用语句间接地调用自己的函数。 假设有3个分别命名为X、Y和Z的塔座，在塔座X上插有n阶Hanoi塔个直径大小各不相同、依小到大编号1,2,...,n的圆盘。现要求将X轴上的n阶Hanoi塔个圆盘移至塔座Z上并仍按同样顺序叠排，圆盘移动时必须遵循下列规则： 用链表表示的队列简称为链队列。一个链队列显然需要两个分别指示队头和队尾的指针（分别称为头指针和尾指针）才能唯一确定。和线性表的单链表一样，为了操作方便起见，我们也给链队列添加一个 头结点 ，并令头指针指向头结点。由此，空的链队列的判断条件为头指针和尾指针均指向头结点，如图所示： 在实际使用队列时，为了使队列空间能重复使用，往往对队列的使用方法稍加改进：无论插入或删除，一旦rear指针增1或front指针增1时超出了所分配的队列空间，就让它指向这片连续空间的起始位置。自己真从MaxSize-1增1变到0，可用取余运算rear%MaxSize和front%MaxSize来实现。这实际上是把队列空间想象成一个环形空间，环形空间中的存储单元循环使用，用这种方法管理的队列也就称为循环队列。 在循环队列中，当队列为空时，有front=rear，而当所有队列空间全占满时，也有front=rear。为了区别这两种情况，规定循环队列最多只能有MaxSize-1个队列元素，当循环队列中只剩下一个空存储单元时，队列就已经满了。因此，队列判空的条件时front=rear，而队列判满的条件时front=（rear+1）%MaxSize。队空和队满的情况如图： 双端队列，是限定插入和删除操作在表的两端进行的线性表，尽管双端队列看起来比栈和队列灵活，但实际上在应用程序中远不及栈和队列有用。

对于大多数的程序员来说，在学习数据分析等技术的时候需要先了解关于数据结构以及算法等知识点，下面我们就给大家简单介绍一下什么是数据结构?什么是算法?大部分数据结构和算法教材，在开篇都会给这两个概念下一个明确的定义。但是，这些定义都很抽象，对理解这两个概念并没有实质性的帮助，反倒会让你陷入死抠定义的误区。毕竟，我们现在学习，并不是为了考试，所以，概念背得再牢，不会用也就没什么用。虽然我们说没必要深挖严格的定义，但是这并不等于不需要理解概念。下面我就从广义和狭义两个层面，来帮你理解数据结构与算法这两个概念。从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。图书馆储藏书籍你肯定见过吧?为了方便查找，图书管理员一般会将书籍分门别类进行“存储”。按照一定规律编号，就是书籍这种“数据”的存储结构。那我们如何来查找一本书呢?有很多种办法，你当然可以一本一本地找，也可以先根据书籍类别的编号，是人文，还是科学、计算机，来定位书架，然后再依次查找。笼统地说，这些查找方法都是算法。从狭义上讲，也就是我们专栏要讲的，是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶，我们可以直接拿来用。我们要讲的这些数据结构和算法，都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的，经过非常多的求证和检验，可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。那数据结构和算法有什么关系呢?为什么大部分书都把这两个东西放到一块儿来讲呢?这是因为，数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。比如，因为数组具有随机访问的特点，常用的二分查找算法需要用数组来存储数据。但如果IT培训选择链表这种数据结构，二分查找算法就无法工作了，因为链表并不支持随机访问。数据结构是静态的，它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法，孤立存在的数据结构就是没用的。

《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》内容简介：书中详细介绍了当前流行的论题和新的变化，讨论了算法设计技巧，并在研究算法的性能、效率以及对运行时间分析的基础上考查了一些高级数据结构，从历史的角度和近年的进展对数据结构的活跃领域进行了简要的概括。由于《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》选材新颖，方法实用，题例丰富，取舍得当。《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》的目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力，使得他们能够开发出高效率的程序。从服务于实践又锻炼学生实际能力出发，书中提供了大部算法的C程序和伪码例程，但并不是全部。一些程序可从互联网上获得。《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》一书第2版的简体中译本。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，作者Mark Allen Weiss在数据结构和算法分析方面卓有建树，他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销，并受到广泛好评．已被世界500余所大学用作教材。在《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》中，作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。通过C程序的实现，着重阐述了抽象数据类型的概念，并对算法的效率、性能和运行时间进行了分析。全书特点如下：●专用一章来讨论算法设计技巧，包括贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法以及回溯算法●介绍了当前流行的论题和新的数据结构，如斐波那契堆、斜堆、二项队列、跳跃表和伸展树●安排一章专门讨论摊还分析，考查书中介绍的一些高级数据结构●新开辟一章讨论高级数据结构以及它们的实现，其中包括红黑树、自顶向下伸展树。treap树、k-d树、配对堆以及其他相关内容●合并了堆排序平均情况分析的一些新结果《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》是国外数据结构与算法分析方面的标准教材，介绍了数据结构(大量数据的组织方法)以及算法分析(算法运行时间的估算)。《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧，使读者可以开发出具有最高效率的程序。 《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材，使用《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》需具有一些中级程序设计知识，还需要离散数学的一些背景知识。

本书是国家级双语教学示范课程《数据结构》的配套教材，根据教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的《高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范》编写。全书每章均以数据的逻辑结构、存储结构和相应的算法实现为主线，并对算法的运算效率进行分析。全书分为8章，涵盖了各种常见数据结构。第1章主要介绍数据结构和算法分析的基本概念，第2～6章主要介绍典型的线性结构、树型结构和图型结构，第7～8章分别介绍查找和排序操作。　　另外，每章后面附有习题和上机实验内容，上机实验提供了完整的、可运行的程序上机实验供读者参考，以加深读者对所学知识的理解和应用。　　本书既可作为高等院校计算机及相关专业数据结构课程的教学用书，也可作为从事计算机工程与应用的广大读者的参考书。

考点3 数据结构的定义 　　数据结构(data structure)是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即数据的组织形式。 　　数据结构作为计算机的一门学科，主要研究和讨论以下三个方面： 　　 (l)数据集合中个数据元素之间所固有的逻辑关系，即数据的逻辑结构； 　　 (2)在对数据元素进行处理时，各数据元素在计算机中的存储关系，即数据的存储结构； 　　 (3)对各种数据结构进行的运算。 　 讨论以上问题的日的是为了提高数据处理的效率，所谓提高数据处理的效率有两个方面： 　　(l)提高数据处理的速度； 　　 (2)尽量节省在数据处理过程中所占用的计算机存储空间。 　　数据(data)：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 　　数据元素(data element)：是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 　　数据对象(data object)：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 　　在一般情况下，在具有相同特征的数据元素集合中，各个数据元素之间存在有某种关系(即连续)，这种关系反映了该集合中的数据元素所固有的一种结构。在数据处理领域中，通常把数据元素之间这种固有的关系简单地用前后件关系(或直接前驱与直接后继关系)来描述。 　　前后件关系是数据元素之间的一个基本关系，但前后件关系所表示的实际意义随具体对象的不同而不同。一般来说，数据元素之间的任何关系都可以用前后件关系来描述。 　　1数据的逻辑结构 　　数据结构是指反映数据元素之间的关系的数据元素集合的表示。更通俗地说，数据结构是指带有结构的数据元素的集合。所谓结构实际上就是指数据元素之间的前后件关系。 　　一个数据结构应包含以下两方面信息： 　　 (1)表示数据元素的信息； 　　 (2)表示各数据元素之间的前后件关系。

其实两者可以说关联不大。算法就是一个处理的方法，比如大学里基础的排序算法，就是为了完成对一组数据排序。查找算法，就是为了在一个集合中查找需要的项。除此之外，还有很多算法，比方说，加密、压缩、图像处理。而数据结构就是数据的结构。比方说队列、堆、栈、链表、树等。大学里的《算法与数据结构》这门课是个入门的算法课和数据结构课程。教授针对不同的数据结构进行的排序、查找、遍历的不同算法。仅是算法基础，就像大学里都是以C语言作为入门语言一样的。

《数据结构与算法分析（C++版）（第二版）》（[美] Clifford A.Shaffer）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1DBcf3gNP9u5VdIJWPS5n6w 提取码: 9e1k书名：数据结构与算法分析（C++版）（第二版）作者：[美] Clifford A.Shaffer译者：张铭豆瓣评分：7.1出版社：电子工业出版社出版年份：2002-6页数：327内容简介：本书采用程序员最爱用的面向对象C+ +语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统介绍了各种类型的数据结构和排序、检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较高级的数据结构与先进的算法分析技术，并介绍了可计算性理论的一般知识。本版的重要改进在于引入了参数化的模板，从而提高了算法中数据类型的通用性，支持高效的代码重用。本书概念清楚、逻辑性强、内容新颖，可作为大专院校计算机软件专业与计算机应用专业学生的教材和参考书，也可供计算机工程技术人员参考。作者简介：Associate Professor2000A TorgersonDepartment of Computer ScienceVirginia TechBlacksburg, VA 24061

如同用英语，汉语，德语表达：我爱你，亲！

作者：(美国)维斯 译者：冯舜玺Mark Allen Weiss是佛罗里达国际大学计算机学院教授，普林斯顿大学计算机科学博士。除本书外，他编写的关于数据结构与算法方面的知名教材还有：Data Structures and Algorithm Analysis：in Java, Data Structures and Algonthm Analysis：in C++以及Data Structures and Problem Solving：Using Jave、Data Struchures and Problem Solving：Using C++等。他目前是AP考试计算机学科委员会的主席。现任美国佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授。他曾经担任全美AP(Advanced Placement)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。他的主要研究方向是数据结构、算法和教育学。

数据结构无所谓那种语言，就像一个东西你既可以用中文表示也可以用英文表示。建议就是不要死扣语法，注重算法。

挺绕人的，不过大体一个是模型，一个是处理模型的方法

第1章 引论　　1．1 本书讨论的内容　　1．2 数学知识复习　　1．2．1 指数　　1．2．2 对数　　1．2．3 级数　　1．2．4 模运算　　1. 2．5 证明方法　　1．3 递归简论　　总结　　练习　　参考文献　　第2章 算法分析　　2．1 数学基础　　2．2 模型　　2．3 要分析的问题　　2．4 运行时间计算　　2．4．1 一个简单的例子　　2．4．2 一般法则　　2．4．3 最大子序列和问题的解　　.2．4．4 运行时间中的对数　　2．4．5 检验你的分析　　2．4．6 分析结果的准确性　　总结　　练习　　参考文献　　第3章 表、栈和队列　　3．1 抽象数据类型(adt)　　3．2 表adt　　3．2．1 表的简单数组实现　　3．2．2 链表　　3．2．3 程序设计细节　　3．2．4 常见的错误　　3．2．5 双链表　　3．2．6 循环链表　　3．2．7 例子　　3．2．8 链表的游标实现　　3．3 栈adt　　3．3．1 栈模型　　3．3．2 栈的实现　　3．3．3 应用　　3．4 队列adt　　3．4．1 队列模型　　3．4．2 队列的数组实现　　3．4．3 队列的应用　　总结　　练习　　第4章 树　　4．1 预备知识　　4．1．1 树的实现　　4．1．2 树的遍历及应用　　4．2 二叉树　　4．2．1 实现　　4．2．2 表达式树　　4．3 查找树adt--二叉查找树　　4．3．1 makeempty　　4．3．2 find　　4．3．3 findmin和findmax　　4．3．4 insert　　4．3．5 delere　　4．3．6 平均情形分析　　4．4 avl树　　4．4．1 单旋转　　4．4．2 双旋转　　4．5 伸展树　　4．5．1 一个简单的想法　　4．5．2 展开　　4．6 树的遍历　　4．7 b-树　　总结　　练习　　参考文献　　第5章 散列　　5．1 一般想法　　5．2 散列函数　　5．3 分离链接法　　5．4 开放定址法　　5．4．1 线性探测法　　5．4．2 平方探测法　　5．4．3 双散列　　5．5 再散列　　5．6 可扩散列　　总结　　练习　　参考文献　　第6章 优先队列(堆)　　6．1 模型　　6．2 一些简单的实现　　6．3 二叉堆　　6．3．1 结构性质　　6．3．2 堆序性质　　6．3．3 基本的堆操作　　6．3．4 其他的堆操作　　6．4 优先队列的应用　　6．4．1 选择问题　　6．4．2 事件模拟　　6．5 d-堆　　6．6 左式堆　　6．6．1 左式堆的性质　　6．6．2 左式堆的操作　　6．7 斜堆　　6．8 二项队列　　6．8．1 二项队列结构　　6．8．2 二项队列操作　　6．8．3 二项队列的实现　　总结　　练习　　参考文献　　第7章 排序　　7．1 预备知识　　7．2 插入排序　　7．2．1 算法　　7．2．2 插入排序的分析　　7．3 一些简单排序算法的下界　　7. 4 希尔排序　　7．4．1 希尔排序的最坏情形分析　　7．5 堆排序　　7．5．1 堆排序的分析　　7．6 归并排序　　7．6．1 归并排序的分析　　7．7 快速排序　　7．7．1 选取枢纽元　　7．7．2 分割策略　　7．7．3 小数组　　7．7．4 实际的快速排序例程　　7．7．5 快速排序的分析　　7．7．6 选择的线性期望时间算法　　7．8 大型结构的排序　　7．9 排序的一般下界　　7．9．1 决策树　　7．10 桶式排序　　7．11 外部排序　　7．11．1 为什么需要新的算法　　7．11．2 外部排序模型　　7．11．3 简单算法　　7．11．4 多路合并　　7．11．5 多相合并　　7．11．6 替换选择　　总结　　练习　　参考文献　　第8章 不相交集adt　　8．1 等价关系　　8．2 动态等价性问题　　8．3 基本数据结构　　8．4 灵巧求并算法　　8．5 路径压缩　　8．6 按秩求并和路径压缩的最坏情形　　8．6．1 union/find算法分析　　8．7 一个应用　　总结　　练习　　参考文献　　第9章 图论算法　　9．1 若干定义　　9．1．1 图的表示　　9．2 拓扑排序　　9．3 最短路径算法　　9．3．1 无权最短路径　　9．3．2 dijkstra算法　　9．3．3 具有负边值的图　　9．3．4 无圈图　　9．3．5 所有点对最短路径　　9．4 网络流问题　　9．4．1 一个简单的最大流算法　　9．5 最小生成树　　9．5．1 prim算法　　9．5．2 kruskal算法　　9．6 深度优先搜索的应用　　9．6．1 无向图　　9．6．2 双连通性　　9．6．3 欧拉回路　　9．6．4 有向图　　9．6．5 查找强分支　　9．7 np-完全性介绍　　9．7．1 难与易　　9．7．2 np类　　9．7．3 np-完全问题　　总结　　练习　　参考文献　　第10章 算法设计技巧　　10．1 贪婪算法　　10．1．1 一个简单的调度问题　　10．1．2 huffman编码　　10．1．3 近似装箱问题　　10．2 分治算法　　10．2．1 分治算法的运行时间　　10．2．2 最近点问题　　10．2．3 选择问题　　10．2．4 一些运算问题的理论改进　　10．3 动态规划　　10．3．1 用一个表代替递归　　10．3．2 矩阵乘法的顺序安排　　10．3．3 最优二叉查找树　　10．3．4 所有点对最短路径　　10．4 随机化算法　　10．4．1 随机数发生器　　10．4．2 跳跃表　　10．4．3 素性测试　　10．5 回溯算法　　10．5．1 收费公路重建问题　　10．5．2 博弈　　总结　　练习　　参考文献　　第11章 摊还分析　　11．1 一个无关的智力问题　　11．2 二项队列　　11．3 斜堆　　11．4 斐波那契堆　　11．4．1 切除左式堆中的节点　　11．4．2 二项队列的懒惰合并　　11．4．3 斐波那契堆操作　　11．4．4 时间界的证明　　11. 5 伸展树　　总结　　练习　　参考文献　　第12章 高级数据结构及其实现　　12．1 自顶向下伸展树　　12．2 红黑树　　12．2．1 自底向上插入　　12．2．2 自顶向下红黑树　　12．2．3 自顶向下删除　　12．3 确定性跳跃表　　12．4 aa-树　　12．5 treap树　　12．6 k-d树　　12．7 配对堆　　总结　　练习　　参考文献　　索引

我手上有一本书《数据结构与算法分析-C语言描述》

《数据结构与算法分析》（韦斯 (Mark Allen Weiss)）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1iQ1hMxCUHP-7lGise1ux1w 提取码：yu5y书名：数据结构与算法分析作者：韦斯 (Mark Allen Weiss)出版社：机械工业出版社出版年份：2013-2-1页数：614内容简介：本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面、缜密严格。第3版的主要更新如下：uf06c 第4章包含AVL树删除算法的实现。uf06c 第5章进行了全面修订和扩充，现在包含两种较新的算法—cuckoo散列和hopscotch散列。uf06c 第7章包含基数排序的相关内容，并给出了下界证明。uf06c 第12章增加了后缀树和后缀数组的相关材料，包括Karkkainen和Sanders的线性时间后缀数组构造算法。uf06c 更新书中的代码，使用了Java 7中的菱形运算符。作者简介：Mark Allen Weiss　佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从Bob Sedgewick。 他曾经担任全美AP（Advanced Placement）考试计算机学科委员会的主席（2000—2004）。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。

书籍推荐靠着这10本经典书籍数据结构与算法《大话数据结构》《大话数据结构》 这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。读技术书最大的烦恼不是这本书经典不经典，而是能不能看的进去，能看的进去学到了，这本书就是好书。如果看不进去，哪怕是再经典的书，对学习的能都没有一丁点的帮助，对吧?《算法图解》就像这本书副标题写的那样“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解通俗易懂，学习起来就轻松多了，对吧?通过《大话数据结构》和《算法图解》两本书的学习，我相信读者朋友们一定能够入门数据结构和算法了。如果还想更系统、更深入地学习，请继续往下看。《数据结构和算法分析》黑皮书，一眼看上去，就知道是一本经典书，对吧?《数据结构和算法分析》这本书的作者也非常用例子不仅有 Java 版的，还有 C 版和 C++ 版的《剑指 offer》这本书剖析了 80 个典型的编程面试题，如果能搞懂这本书里的内容，应付一般公司的面试应该不成问题。直白点说，学习算法和数据结构会非常辛苦，那既然付出了这么多心血，我们的目的就很明确，获得一份更好的工作岗位，这本书一定能够帮助到我们《趣学数据结构》讲解比较生动，用 C++ 描述的，适合基础一般的初学者。作者陈小玉是河南的，还写过另外一本算法方面的书，同样很适合初学者《啊哈算法》一本有趣的算法入门书，C 语言实现的，没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点。《漫画算法 : 小灰的算法之旅》用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。出了两版，一版 Python，一版 Java《程序员代码面试指南》这是一本程序员代码面试”神书”!书中对 IT 名企代码面试各类题目的最优解进行了总结，并提供了相关代码实现，选取将近 300 道真实出现过的经典代码面试题，”刷”完这书，就是”题王”!《算法》这是一本非常适合于自学以及作为教材的算法书特点有: 基础非常全面、图示清晰易懂、数学要求低代码是通过 Java 实现的，虽然是一本大部头书，但难懂的话不过。《数据结构与算法之美》会介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景出发，进行详细介绍:并配有清晰易懂的手绘图解，由浅入深进行讲述:还适时总结一些实用“宝典”教你解决真实开发问题的思路和方法

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率的算法。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。个人根据各自的理解而有不同的表述方法：Sartaj Sahni 在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。Clifford A.Shaffer 在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type） 的物理实现。”Lobert L.Kruse 在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 在计算机科学中，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。 “数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设立的。 1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所著的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。 计算机是一门研究用计算机进行信息表示和处理的科学。这里面涉及到两个问题： 信息的表示 信息的处理 而信息的表示和组又直接关系到处理信息的程序的效率。随着计算机的普及，信息量的增加，信息范围的拓宽，使许多系统程序和应用程序的规模很大，结构又相当复杂。因此，为了编写出一个“好”的程序，必须分析待处理的对象的特征及各对象之间存在的关系，这就是数据结构这门课所要研究的问题。众所周知，计算机的程序是对信息进行加工处理。在大多数情况下，这些信息并不是没有组织，信息（数据）之间往往具有重要的结构关系，这就是数据结构的内容。数据的结构，直接影响算法的选择和效率。 计算机解决一个具体问题时，大致需要经过下列几个步骤：首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法（Algorithm），最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取操作的对象，并找出这些操作对象之间含有的关系，然后用数学的语言加以描述。计算机算法与数据的结构密切相关，算法无不依附于具体的数据结构，数据结构直接关系到算法的选择和效率。运算是由计算机来完成，这就要设计相应的插入、删除和修改的算法 。也就是说，数据结构还需要给出每种结构类型所定义的各种运算的算法。 数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并由计算机程序处理的符号的总称。 数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体考虑。一个数据元素由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。有两类数据元素：一类是不可分割的原子型数据元素，如：整数"5"，字符 "N" 等；另一类是由多个款项构成的数据元素，其中每个款项被称为一个数据项。例如描述一个学生的信息的数据元素可由下列6个数据项组成。其中的出身日期又可以由三个数据项："年"、"月"和"日"组成，则称"出身日期"为组合项，而其它不可分割的数据项为原子项。 关键字指的是能识别一个或多个数据元素的数据项。若能起唯一识别作用，则称之为 "主" 关键字，否则称之为 "次" 关键字。 数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。数据对象可以是有限的，也可以是无限的。 数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。在早期，计算机主要用于科学和工程计算，进入八十年代以后，计算机主要用于数据处理。据有关统计资料表明，现在计算机用于数据处理的时间比例达到80%以上，随着时间的推移和计算机应用的进一步普及，计算机用于数据处理的时间比例必将进一步增大。 数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。 数据元素相互之间的关系称为结构。有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。树形结构和图形结构全称为非线性结构。集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。 数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。 算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新的排序等。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组： Data-Structure=(D，S)其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。 数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。 计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。 一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。 对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。 不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺： 1,结构的生成； 2.结构的销毁； 3,在结构中查找满足规定条件的数据元素； 4,在结构中插入新的数据元素； 5,删除结构中已经存在的数据元素； 6,遍历。 抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。ADT的定义为： ADT 抽象数据类型名{数据对象：（数据元素集合）数据关系：（数据关系二元组结合）基本操作：（操作函数的罗列）} ADT 抽象数据类型名;抽象数据类型有两个重要特性： 数据抽象 用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。 数据封装 将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素（Data Element）是数据的基本单位。在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。 有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。 数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。根据数据元素间关系的不同特性，通常有下列四类基本的结构： ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。 从上面所介绍的数据结构的概念中可以知道，一个数据结构有两个要素。一个是数据元素的集合，另一个是关系的集合。在形式上，数据结构通常可以采用一个二元组来表示。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组 Data_Structure ＝（D，R） 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。 线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。在实际问题中线性表的例子是很多的，如学生情况信息表是一个线性表：表中数据元素的类型为学生类型; 一个字符串也是一个线性表：表中数据元素的类型为字符型，等等。 线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序 列，通常记为： (a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an) 其中n为表长， n＝0 时称为空表。 它有两种存储方法：顺序存储和链式存储，它的主要基本操作是插入、删除和检索等。

对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系根据a 和 b^k大小关系有公式，我刚查了下，你这里是a = b^k的情况，O(n^k*logn)，选C

国外很多经典的（因为以前搞ACM时都是用的C/C++，所以推荐的都是偏这块的）算法导论就不说了，图文并茂。数据结构与算法分析 (豆瓣) C数据结构与算法分析 (豆瓣) C++数据结构与算法分析 (豆瓣) 同上本，英文版Weiss 的这几本书都不错，如果想顺便学 C++ Template，建议看C++版的（后两本）个人觉得最适合入门的应该是Robert Sedgewick的《Algorithms》，这本书也有中文版，Coursera上有相应的视频：算法，第一部分：Coursera - Free Online Courses From Top Universities算法，第二部分：Coursera - Free Online Courses From Top Universities还有本书配套网站：http://algs4.cs.princeton.edu/home/

算法基本需要涉及到一些概率问题和离散数学问题，来计算算法的效率，最好还是学习一点高数的基本知识和回忆一下高中数学，所有的算法书内容都是差不多的，以介绍数据结构和搜索排序为主，但每本算法书都会以一种语言作为例子介绍，例如C/C++，java等，假如你有java基础的话那就最好买以java语言描述的数据结构，那会比较容易上手

b站郝斌的可以，但是不全，然后青岛大学王卓的过程比较细，我建议在先理解原理的基础上，自己参考相关书籍手打，一定要自己实现算法，注意自己实现不是抄代码。另外看到比较复杂的算法，你可以手动实现前面的步骤，然后手动实现每个步骤时，你可以与代码对应，这样很容易理解。

这个代码可以直接用。用的时候必须把include中的文件也保存好。

数据结构是一个非常复杂的。你需要有一定的科学知识作为支撑才可以解决和理解

自学c语言中的数据结构与算法，我把它分为入门，巩固，应用，提高，进化这几个阶段，不同阶段可以看不同书籍。《数据结构与算法分析——C语言描述》 ，一般大学普遍教程。《算法设计与分析》《算法引论》《Elements of Programming》《C Interfaces and Implementation》这个相关书籍貌似没得，可以自己是一些功能，如下：《Algorithm Design Manual》《The Science of Programming》《编程珠玑》《Algorithms 4th》《Advanced Data Structures》如果你想成为一个码农或是熟练工（Code Monkey），你大可以不学算法，因为算法对你确实没有用；但如果你想成为一个优秀的开发者（Developer），扎实的算法必不可少，因为你会不断的掉进一些只能借助算法才能爬出去的坑里。所以，骚年加油把。

数据结构和算法其实学习的是一种思维，数据结构常见的有1，数组2，队列（先进先出）3，栈（先进后出）4，链表（包括单向的，双向的，环形的，还有跳表）5，HashMap（数组加链表的结合）6，树（常见的有二叉树，红黑色，字典树，B-树，树的形式非常多）7，堆（属于二叉树的一种，并且是一棵完全二叉树）7，图（有向图，无向图）至于算法，这个就比较多了，需要根据具体的题型来具体实现，常见的有排序，查找等。如果感兴趣可以关注微信公众号“数据结构和算法”，查看一下，里面总有一款题型适合你。

“昆工计算机初试官方没有指定教材,对于数据结构可参考《王道数据结构》,对于算法设计可参考《算法设计与分析(第2版)王红梅》。后面算法这本书是昆工研究生课程的教材。由于数据结构是主要内容,我建议再结合一本教材来复习,这样效果更好,我推荐一本:《数据结构 周桂红》”

数据结构与算法的地位对于一个程序员来说不言而喻。今天这篇文章不是来劝你们学习数据结构与算法的，也不是来和你们说数据结构与算法有多重要。主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的，有没有什么捷径，是要看视频还是看书，去哪刷题等.....而且有些还是大三大四的，搞的我都替你们着急、担心.....所以我今天就分享下自己平时都是怎么学习的。学习算法的捷径就是多刷题说实话，要说捷径，我觉得就是脚踏实地着多动手去刷题，多刷题。但是，如果你是小白，也就是说，你连常见的数据结构，如链表、树以及常见的算法思想，如递归、枚举、动态规划这些都没学过，那么，我不建议你去刷题的。而是先去找本书先去学习这些，然后再去刷题。也就是说，假如你要去诸如leetcode这些网站刷题，那么，你要先具备一定的基础，这些基础包括：1、常见数据结构：链表、树(如二叉树)。2、常见算法思想：贪婪法、分治法、穷举法、动态规划，回溯法。以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前，要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话，那么你再刷题的过程中，会很难受的，思路也会相对比较少。总之，千万不要急，先把这些基本的过一遍，力求理解，再去刷题。这些基础的数据结构与算法，我是在大一第二学期学的，我没看视频，我是通过看书学的，那时候看的书是：1、算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。2、数据结构与算法分析---C语言描述：代码用C写的，推荐看。3、挑战程序设计竞赛(第二版)：也是很不错的一本书，推荐看。

1、记住数据结构，记住算法思想(是什么)记住数据结构最直观的东西;记忆该数据结构的定义、性质、特点等。很多东西的理解和创新都是以记忆为前提的。2、进行大量相关编程练习，用编程语言去实现某一数据结构上的算法(怎么办)很多时候，理解一个算法很容易，很容易在纸上去模拟一个算法的实现过程。但具体实现，则是另一回事。一定得先自己思考，然后再去看书中给的编程语言实现。3、“记住”特定情景下，利用某一特定的数据结构，去解决问题 (为什么+怎么办)每介绍一种数据结构，浙大数据结构与算法的MOOC课程都会有一个实际问题来作为“引子”，回答了“这种数据结构为什么会出现”。有的是为了实现特定的操作，有的是为了时间和空间上(大部分考虑的是时间复杂性)效率的更高(所以，没事的时候，分析一下算法的时间复杂性)。这些东西，我们也须理解记忆。每一数据结构都有其特性，去解决某一类问题，我们需要去记忆，去感悟。4、形成一个属于自己的知识体系如何去“记住”(记好笔记，多多复习);在学习过程中，遇到挫折，产生挫败感该如何处理(这个是必然会发生的，总有难以理解不会的地方);如何进行心态方面的调整(欲速则不达,不过也有”敏捷学习“的概念)。

《数据结构》胡学刚著

《数据结构与算法：C++》 作者: 窦延平 出版日期: 2005年05月第1版主题词: 数据结构 算法分析 C语言-程序设计分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>程序设计>数据结构 《数据结构与数据库技术》 作者: 孙志锋 出版日期: 2004年08月第1版主题词: 数据结构-高等学校-教材 数据库系统-高等学校-教材分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他图书简介:本书主要介绍数据结构与数据库二个部分，包括堆栈、队列、树、图等数据结构，排序查找等算法、数据库标准语言、理论、技术与设计等。 《数据结构》 作者: 徐孝凯编著 出版日期: 2004年01月主题词: 数据结构-高等学校-教材分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他《数据结构与算法解析》 作者: 苏仕华编著 出版日期: 2004年01月第1版主题词: 数据结构-高等学校-教材 算法分析-高等学校-教材分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 《数据结构自学辅导》 作者: 罗文劼 出版日期: 2002年主题词: 数据结构分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他图书简介:本书共分10章，归纳和总结了各章的重点和难点，给出了典型题分析，选解了每章中的习题，给出了重点题的解题思路、答案。 《算法与数据结构——C语言描述》 作者: 张乃孝主编 出版日期: 2002年09月第1版主题词: 电子计算机-计算方法-数据结构 C语言-程序设计分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序语言、算法语言>总论及其他图书简介:本书系统地介绍了算法与数据结构方面的基本知识，内容包括线性表、字符串、栈与队列、树与二叉树、字典与检索、排序、算法分析与设计等。

首先，要能够读懂代码，总结算法的思想，搞清楚该题算法是完成什么功能，然后是填空也好，写算法结果也好，就不成问题了。要想提高的快，就得多练啊。同时教材中的相关算法也要熟，好多是书中的原算法1. 在计算机中，算法是指什么？ 答案：解题方案的准确而完整的描述。 2. 在下列选项中，哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征？ 说明：算法的四个基本特征是：可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。 答案：无穷性。 3. 算法一般都可以用哪几种控制结构组合而成？ 答案：顺序、选择、循环。 4. 算法的时间复杂度是指？ 答案：算法执行过程中所需要的基本运算次数。 5. 算法的空间复杂度是指？ 答案：执行过程中所需要的存储空间。 6. 算法分析的目的是？ 答案：分析算法的效率以求改进。 7. 下列叙述正确的是（C） A．算法的执行效率与数据的存储结构无关 B．算法的空间复杂度是指算法程序中指令（或语句）的条数 C．算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止 D．算法的时间复杂度是指执行算法程序所需要的时间 8. 数据结构作为计算机的一门学科，主要研究什么？ 答案：主要研究数据的逻辑结构、对各种数据结构进行的运算，以及数据的存储结构。 9. 数据结构中与所使用的计算机无关的是数据的（C） A．存储结构 B．物理结构 C．逻辑结构 D．物理和存储结构 10. 下列叙述中，错误的是（B） A．数据的存储结构与数据处理的效率密切相关 B．数据的存储结构与数据处理的效率无关 C．数据的存储结构在计算机中所占的空间不一定是连续的 D．一种数据的逻辑结构可以有多种存储结构 11. 数据的存储结构是指什么？ 答案：数据的逻辑结构在计算机中的表示。 12. 数据的逻辑结构是指？ 答案：反映数据元素之间逻辑关系的数据结构。 13. 根据数据结构中各数据元素之间前后件关系的复杂程度，一般将数据结构分为？ 答案：线性结构和非线性结构。 14. 下列数据结构具有记忆功能的是（C） A．队列 B．循环队列 C．栈 D．顺序表 15. 下列数据结构中，按先进后出原则组织数据的是（B） A．线性链表 B．栈 C．循环链表 D．顺序表

《数据结构与算法分析——C语言描述》（原书第2版），英文版的名称是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》，作者是：(美)Mark Allen Weiss。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一。这本书简体中文版翻译得相当不错.比较浅显易懂的,1.数据结构与算法分析(Java版高等院校计算机应用技术系列教材) 王世民 清华大学出版社 (2005-07出版) 2.数据结构--Java语言描述(高等学校教材计算机科学与技术) 朱战立 清华大学出版社 (2005-12出版)

MarkAllenWeiss，1987年在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位，师从著名算法大师RobertSedgewick，现任美国佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授。他曾经担任全美AP（AdvancedPlacement）考试计算机学科委员会的主席（2000-2004）。他的主要研究方向是数据结构，算法和教育学。

<a href="http://ishare.iask.sina.com.cn/f/61356151.html?w=" target="_blank">数据结构与算法分析C++版(中文版).pdf</a>

1 根据一组记录（56，42，50，64，48）依次插入结点生成一棵AVL树，当插入到值为___50___的结点时需要进行旋转调整。2、函数实现单链表的删除算法，请在空格处将算法补充完整。int ListDelete(LinkList L,int i,ElemType *s){ LNode *p,*q; int j; p=L;j=0; while(( p->next__)&&(j<i-1)){ p=p->next;j++; } if(p->next==NULL||j>i-1) return ERROR; q=p->next; p->next=q->next ; *s=q->data; free(q); return OK;}/*listDelete*/ ____p->next____ ； _____p->next=q->next ____3、描述下面算法的功能int fun(sqstring *s,sqstring *t,int start){ int i=start-1,j=0; while(i<s->len&&j<t->len) if(s->data[i]==t->data[j]){ i++;j++; } else{ i=i-j+1;j=0; } if(j>=t->len) return i-t->len+1; else return -1;}这是字符串的模式匹配。在主串S中寻找与子串T匹配的串，如果找到匹配的串，就返回这个子串的首元素下标值，否则返回-1

大话数据结构《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。趣学数据结构本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。Python数据结构与算法分析了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。图解数据结构：使用 C++(其他语言版本也有)这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂，利用大量且丰富的图示与范例，详解复杂的抽象理论，从最基本的数据结构概念开始说明，再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念，引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。《图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。以上就是关于学好数据结构的书单分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎大家及时关注本平台!

先推荐两本国内的清华严蔚敏的《数据结构》电子工业出版社王晓东《计算机算法设计与分析》这两本书是我入门时候看的，比较经典国外的这方面的书很多，比较好的有《数据结构与算法分析——C语言描述（原书第2版）》作者：（美）MARK ALLEN WEISS译者：冯舜玺机械工业出版社这书我看的是第二版，好像现在已经有第三版了，十分经典还有数据结构与算法分析（C++版）（第二版）作者：（美）CLIFFORD A.SHAFFER 译者：张铭等电子工业出版社

楼上的真的把 thinking in java 看了几遍了？真是厉害 想必现在是个非常优秀的技术主管了吧...

你还在吗？这份答案还有吗 ？能传给我不 905785306@qq.com 谢谢

　　数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率的算法。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 　　数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。个人根据各自的理解而有不同的表述方法：　　Sartaj Sahni 在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。　　Clifford A.Shaffer 在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type） 的物理实现。”　　Lobert L.Kruse 在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。　　一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。　　在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 　　选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 　　在计算机科学中，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。

《数据结构与算法》是2013年人民邮电出版社出版的图书，作者是彭军、向毅。该书是国家级双语教学示范课程配套教材，以基本数据结构和算法设计策略为知识单元，系统地介绍了数据结构的知识与应用、计算机算法的设计与分析方法，主要内容包括线性表、树、图和广义表、算法设计策略以及查找与排序算法等。《数据结构与算法》注重理论与实践相结合，内容深入浅出，可以作为高等院校计算机学科相关专业的教材或参考书，同时对计算机科技工作者也有参考价值。

第四章KMP算法和朴素的匹配算法的关键区别就是解决了主串指针i的回溯，原理如下：设主串S[]和模式串T[],如比较到模式串的第j个字符。 当主串指针i和模式串指针j比较时 ，说明他们前面的所有字符都已经对应相等了。而Next[j]=k的定义是T1T2…Tk-1==Tj-k+1Tj-k+2….Tj-1且k是最大了，没有更长的了。所以Si和Tj比较失败时Si和Tk去比较。不可能有 这种匹配的成功，因为S2S3…..Si-1= =T2T3……Tj-1,而T2T3….Tj-1是不等于T1T2….Tj-2。除非next[j]=j-1;因为next定义的是最长的。所以任何挪动小于next[j]的串的匹配都是不能成功的。直到Tnext[j]和S[i]相比是才是最早有可能成功的。Int KMP_Index(Sstring S,Sstring T,int pos){i=pos;j=1;while(i<=S[0]&&j<=T[0]){If(j=0||S[i]=T[j])//j=0表示模式串已经退到起点了说明在这个位置彻底不可能了，{ ++i; ++j; } //i必须下移,j回到1开始Else j=next[j];}If(j>T[0]) return i-T[0];Else return 0;}求next[j]的方法和原理设k=next[j];那么T1T2…Tk-1= =Tj-k+1……Tj-2Tj-1;若Tj= =Tk,那么T1T2…Tk-1Tk= =Tj-k+1……Tj-2Tj-1Tj;所以 next[j+1]=k+1=next[j]+1;且T1T2…Tk-1= =Tj-k+1……Tj-2Tj-1已经是最长的序列，所以k+1也是next[j+1]最长的若Tj不等于Tk,那么就需要重找了。即…..Tj-1Tj ?,T1T2….所以next[j+1]首先=k=next[j]; 即…..Tj-1Tj ?,T1T2…Tk-1.若不相等，则next[j+1]=next[k]; 即…..Tj-1Tj ?,T1T2….Tnext[k]-1直到找到这样的序列， 即…..Tj-1Tj ?,T1T2 ...To那么，next[j+1]=next[next[j]]=next[next[next[j]]]…..=o+1;Void get_next(Sstring T,int next[]){i=1; next[1]=0; j=0;//i表示当前求的nextWhile(i{if(j=0 | | T[i]=T[j]){++i;++j;next[i]=j;}Else j=next[j];}}因为 next[ ] 在匹配过程中，若T[ j ]=T[ next[j] ];那么当 S[i]不等于T[j],S[ i]肯定也不等于T[k= next[j] ];所以 S[i]应直接与T[next[k]]比较，而我们通过将next[j]修正为nextval[j]=next[next[j]];这样能使比较更少。Void get_nextval(Sstring T,int nextval[]){i=1; nextval[1]=0; j=0;while(i{if(j=0 || T[i]= T[j]){++i;++j;if(T[i]!=T[j])nextval[i]=j;elsenextval[i]=next[j];}elsej=nextval[j];}空格串是指__由空格字符(ASCII值32)所组成的字符串，其长度等于 空格个数____。在模试匹配KMP算法中所用失败函数f的定义中，为何要求p1p2……pf(j)为p1p2……pj两头匹配的真子串?且为最大真子串?失败函数(即next)的值只取决于模式串自身，若第j个字符与主串第i个字符失配时，主串不回溯， 模式串用第k(即next[j])个字符与第i个相比，有‘p1…pk-1"=‘pj-k+1…pj-1"，为了不因模式串右移与主串第i个字符比较而丢失可能的匹配，对于上式中存在的多个k值，应取其中最大的一个。这样，因j-k最小，即模式串向右滑动的位数最小，避免因右移造成的可能匹配的丢失。第4章节有关数据结构算法，上文中为大家作了分析，希望考生对于这些算法能够熟记于心，方便考试的应用和日后的实际操作，预祝大家都能够取得好成绩，加油!　　更多详情请点击：计算机考研：数据结构常用算法解析汇总 考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

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书特点如下：　　 ●专用一章来讨论算法设计技巧，包括贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法以及回溯算法　　 ●介绍了当前流行的论题和新的数据结构，如斐波那契堆、斜堆、二项队列、跳跃表和伸展树　　 ●安排一章专门讨论摊还分析，考查书中介绍的一些高级数据结构　　 ●新开辟一章讨论高级数据结构以及它们的实现，其中包括红黑树、自顶向下伸展树。treap树、k-d树、配对堆以及其他相关内容　　 ●合并了堆排序平均情况分析的一些新结果目录出版者的话专家指导委员会译者序前言第1章 引论第2章 算法分析第3章 表、栈和队列第4章 树第5章 散列第6章 优先队列（堆）第7章 排序第8章 不相交集ADT第9章 图论算法第10章 算法设计技巧第11章 摊还分析第12章 高级数据结构及其实现索引。

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1. "我想学好基础的数据结构和算法! "不多说，有这心就往下看。2. "我应该准备些什么? "a. 这本橙书: 《算法 第四版》 --亚马逊中文版: amazon.cn 的页面 --线上资源: Algorithms, 4th Edition by Robert Sedgewick and Kevin Wayneb. 注册Coursera, 依次加入这2门课: <算法, 第一部分> <算法, 第二部分>Part 1: https://www.coursera.org/course/algs4partIPart 2: https://class.coursera.org/algs4partII-006如果没开课, 就先标记, 这样开课时会通过邮箱提示你.3. "我应该做些什么? "先熟读书内1.1和1.2, 最好把课后习题都做一做. 网站上开课后(即使已经开课几周了, 没关系), 跟住上课内容: 课本知识 + 视频内容 + 课件重点+ Exercises (独立完成且满分) + Programming Assignments (独立完成且尽量满分) + Job Interview Questions. 从Part 1到Part 2, 跟住, 跟住, 跟住!关于做书后练习题，参见：算法 第四版(algorithms 4th edition ) 这本书有配套的习题答案吗？ - 孟祥丰的回答4. "我学完了呢!"再去跟隔壁斯坦福的算法公开课, 他还给证书! 因为参考书籍基本上就是是《CLRS》, 所以也就是强迫自己去仔细研读算法导论. ---课程名称: <算法设计与分析, 第一部分> <算法设计与分析, 第二部分> ---课程地址 Part 1: https://www.coursera.org/course/algo Part 2: https://www.coursera.org/course/algo2

初学者经常问这样的问题，然而这些其实是错误的问题。 对于初学者而言，你最应该优先考虑的是，哪些东西构成了程序的基础？ 最经典的一句话： 程序 = 数据结构 + 算法 。 如果说编程语言是程序的血肉，那么算法就是程序的灵魂。 人不能没有血肉之躯，但是没有灵魂的人依然只是一个死人。 不能单纯依靠算法衡量一个程序员的好坏，但是面试的时候考算法绝对是简单高效的筛选手段。近些年大厂的面试几乎必考算法也是这个原因。每一个算法学的不扎实的程序员，在面试的时候都很慌。 下面这些书籍应该是算法方面最常见的经典书籍。我有幸都读过，有些读完了，有些半途而废，不过基本上也都算是熟悉。顺序上由易到难，从薄到厚，每本书下面我会简单的介绍一番，希望能对你的学习有所帮助。 首先是两本算法入门书籍，也可以当做算法读物： 《啊哈！算法》 用他的自我介绍的来讲：“这不过是一本有趣的算法书而已，和别的算法书比较，如果硬要说它有什么特点的话，那就是你能看懂它。” 图文并茂，而且画风有趣，适合新手入门，但是代码是C的，看着比较累，文字也略显冗长。 图是非常棒的，启蒙用，非教科书 《算法图解》 和《啊哈》类似，他的介绍是：“像小说一样有趣的算法入门书。” 书里面讲的很好，Python代码也很容易读懂，比之《啊哈！算法》，书中的例子没有那么有趣，但是图很清晰，文字和代码不冗杂。 缺点同样是非教科书，非常浅显，三四个小时就看完了。有一种刚刚热身的感觉。 接下来这几本都是最常见的书了： 《数据结构与算法分析C语言描述》 这本书的作者几乎不浪费笔墨在一些简单的地方。书很薄，但是覆盖面很广很深，作者实在是非常厉害。 不过反过来说，就是有些地方讲的语焉不详…… 这本书还有Java语言版本的，但是相比之下C的更好一些。 挺好的一本书。 还有一点是翻译不是很给力，好多人都没坚持看完。 《数据结构与算法Python语言实现》 英文版评分非常高，中文版评分非常低…… 据说是也翻译的不好。另外就是本书自身错误也不少……几版过后依然很多没有改过来。 书中数学证明和介绍比较简单。因为采用Python语言的原因，比较易读。 浅显易懂，内容上循序渐进，环环相扣。相比于上一本，我会更推荐一些。厚度也不算厚。 《数据结构与算法 Python语言描述》 北大教授裘宗燕的书，这本书前面写的挺好的，尤其是在面向对象还有ADT等思想的阐述，都很不错。 但是读到后来给我一种虎头蛇尾的感觉，前面气势如虹绪论就写了很长，最后三章感觉有点草草收尾的意思。就像编辑在催稿，而作者很忙的样子…… 另外就是这本书的编排顺序我个人也不是特别喜欢。 接下来是两本大部头，都是非常厚的书。 他们最大的特点就是：出现率远大于看完率 《算法导论》 算法书中的权威，MIT的6.046J就是按照这个来讲的。 公认最好的算法书，组织结构合理，内容详尽。引导读者从思维方式上对算法进行领悟。 书中对算法的数学结构进行了详尽的阐述。有非常多的数学证明。 这本书我说不出什么缺点，只能说有些内容是因为我还没到大牛的境界，暂时还无法体会理解。 我个人的观点是：不要纠结于详细的伪代码，不用纠结于连篇累牍的讲解。体会其中算法的精髓就好。 《算法》第四版 如果说，《算法导论》是学术上最好书，那这本应该是实际应用最好的书。 它对数学的要求比《算法导论》低很多，摒弃了算法的证明。 书中具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，深入浅出，大量图解。非常棒。 java基础的话你能撸出来Hello World基本上就可以开始看这本书了，这本书最大的不友好之处在于它的第一章非常长，没看过的人又不知道哪里可以跳过。 这本书后面的翻译感觉不如前边了，不知道是换人了还是DDL了…… 翻开书就会看到很多的图，配套作者在coursera上面的课程学的话事半功倍！ 接下来的几本我看的比较少，简单介绍一下，希望大家自己去发现和了解，不要漏下这些好书： 《编程珠玑》 很薄一本啊，但是我放在那还没看完…… 这本书被称为： 历史 上最伟大的计算机科学著作之一 融深邃思想、实战技术与趣味轶事于一炉的奇书。 内容不深，但是不是一个知识点一个知识点的给你讲解算法原理的。 这本书的核心思想是让你了解如何正确选择和高效地实现算法。书中还有一些趣闻轶事，看着倒是很有意思~ 有兴趣的同学可以看看~ 《算法竞赛入门经典》系列 算法竞赛入门经典书，ACM必备书籍吧算是。书中题目对于竞赛来说比较简单，但是对于一般我们平时工程来说偏难。语言用的是C/C++，请好好做例题好好做作业，读书的时候好好思考和复习~ 反正我是没读过，捂脸…… 《剑指Offer》 这个书很有意思，对于在校生来说我个人觉得是必看的书。没有任何工作经验的同学在面试的时候真的会被问懵的。这本书可以让你了解如何应付考官日常问题，在解答面试问题的时候，书中很多方法和思路会让考官觉得你思考的很全面，给你加不少分。 我面试的时候也曾快速扫过一遍这本书，让我在回答问题的时候条理更清晰。书中代码是C的，emmm，于是代码部分我就没太看…… 《用Python解决数据结构与算法问题》 最后给大家推荐一本在线的 免费 的算法书。 https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn/ 不是大部头，也不是读物，新手入门足够用，书中介绍了大多数日常需要的算法，并且讲的比较浅显~转行的新手基本可以通过这本书来快速掌握常用基本算法了~ 反正免费，是否适合自己看两页也就get了~ 如果需要PDF版，可以在“程序员必修课”公众号后台回复：“Python算法书”获取。