最新版本:python算法教程电子版 pdf扫描版

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　　Python算法教程电子版是pdf文档类型的Python语言基础教程，由挪威Python领域的伟大领军人物Magnus Lie Hetland主编。本书内容丰富，知识点清晰，语言简洁。全书使用Python语言讲解算法的分析与设计，主要以经典算法为主，帮助读者理解基本的算法问题，为解决问题打下良好的基础。非常适合Python，适合对算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高校计算机专业的学生作为参考教材阅读。

　　介绍

　　Python 是一种面向对象的、解释型的计算机编程语言，具有广泛的应用，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算和推荐系统构建。《python算法教程》使用Python语言讲解算法的分析与设计。本书主要关注经典算法，但同时也为读者理解和解决基本算法问题打下良好的基础。全书共11章，介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解与合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配与切割问题、难题及其稀释。本书每章末都有习题和参考资料，为读者自查和深入学习提供了更多便利。全书最后附有练习题提示，方便读者查漏补缺。

　　Python算法教程章节目录

　　第1章 引言 1

1．1 这是一本怎么样的书 2

1．1．1 本书将主要涉及以下内容 3

1．1．2 本书还将简单或部分涉及

以下内容 3

1．1．3 本书不会涉足以下领域 3

1．2 为什么要读这本书 3

1．3 一些准备工作 5

1．4 本书主要内容 5

1．5 本章小结 7

1．6 如果您感兴趣 7

1．7 练习题 7

1．8 参考资料 8

第2章 基础知识 9

2．1 计算领域中一些核心理念 9

2．2 渐近记法 11

2．2．1 我看不懂这些希腊文 12

2．2．2 交通规则 14

2．2．3 让我们拿渐近性问题

练练吧 16

2．2．4 三种重要情况 19

2．2．5 实证式算法评估 20

2．3 图与树的实现 24

2．3．1 邻接列表及其类似结构 26

2．3．2 邻接矩阵 29

2．3．3 树的实现 32

2．3．4 多种表示法 35

2．4 请提防黑盒子 36

2．4．1 隐性平方级操作 37

2．4．2 浮点运算的麻烦 38

2．5 本章小结 41

2．6 如果您感兴趣 42

2．7 练习题 42

2．8 参考资料 43

第3章 计数初步 46

3．1 求和式的含义 46

3．1．1 更多希腊字母 47

3．1．2 求和式的运用 47

3．2 两种赛制的故事 48

3．2．1 握手问题 48

3．2．2 龟兔赛跑 50

3．3 子集与排列组合 54

3．4 递归与递归式 56

3．4．1 手动推导 57

3．4．2 几个重要例子 59

3．4．3 猜测与检验 62

3．4．4 主定理：一刀切式的

解决方案 65

3．5 这一切究竟是什么呢 67

3．6 本章小结 69

3．7 如果您感兴趣 69

3．8 练习题 70

3．9 参考资料 71

第4章 归纳、递归及归简 72

4．1 哦，这其实很简单 73

4．2 一而再，再而三 74

4．3 魔镜，魔镜 77

4．4 基于归纳法（与递归法）的设计 82

4．4．1 寻找最大排列 82

<p>

4．4．2 明星问题 86

4．4．3 拓扑排序问题 88

4．5 更强的假设条件 92

4．6 不变式与正确性 94

4．7 松弛法与逐步完善 94

4．8 归简法+换位法=困难度证明 95

4．9 一些解决问题的建议 97

4．10 本章小结 98

4．11 如果您感兴趣 98

4．12 练习题 99

4．13 参考资料 101

第5章 遍历：算法学中的*敏*感*词* 102

5．1 公园漫步 109

5．1．1 不允许出现环路 109

5．1．2 停止循环遍历的方式 110

5．2 继续深入 111

5．3 无限迷宫与最短（不加权）

路径问题 115

5．4 强连通分量 120

5．5 本章小结 123

5．6 如果您感兴趣 123

5．7 练习题 124

5．8 参考资料 125

第6章 分解、合并、解决 126

6．1 树状问题，即平衡问题 126

6．2 经典分治算法 129

6．3 折半搜索 129

6．3．1 搜索树的遍历及其剪枝 132

6．3．2 选取算法 135

6．4 折半排序 137

排序操作究竟可以有多快 140

6．5 三个额外实例 140

6．5．1 最近点对问题 141

6．5．2 凸包问题 142

6．5．3 最大切片问题 144

6．6 树的平衡与再平衡 145

6．7 本章小结 151

6．8 如果您感兴趣 152

6．9 练习题 152

6．10 参考资料 153

第7章 贪心有理吗？请证明 154

7．1 步步为营，万无一失 154

7．2 背包问题 158

7．2．1 分数背包问题 158

7．2．2 整数背包问题 159

7．3 哈夫曼算法 159

7．3．1 具体算法 160

7．3．2 首次贪心选择 162

7．3．3 走完剩余部分 163

7．3．4 最优化归并 164

7．4 最小生成树问题 165

7．4．1 最短边问题 166

7．4．2 其余部分的相关情况 167

7．4．3 Kruskal算法 168

7．4．4 Prim算法 170

7．5 贪心不是问题，问题是

何时贪心 173

7．5．1 坚持做到最好 173

7．5．2 尽量做到完美 174

7．5．3 做好安全措施 175

7．6 本章小结 177

7．7 如果您感兴趣 178

7．8 练习题 178

7．9 参考资料 179

第8章 复杂依赖及其记忆体化 180

　　

8．1 不要重复自己 181

8．2 有向无环图中的最短路径问题 187

8．3 最长递增子序列问题 190

8．4 序列比对问题 193

8．5 背包问题的反击 196

8．6 序列的二元分割 199

8．7 本章小结 202

8．8 如果您感兴趣 203

8．9 练习题 203

8．10 参考资料 204

第9章 Dijkstra及其朋友们

从A到B的旅程 206

9．1 扩展知识 207

9．2 松弛可“疯狂” 208

9．3 找到隐藏的DAG图 213

9．4 多对多问题 216

9．5 “牵强”的子问题 218

9．6 中途相遇 220

9．7 把握未来走向 223

9．8 本章小结 226

9．9 如果您感兴趣 227

9．10 练习题 228

9．11 参考资料 228

第10章 匹配、切割及流量 229

10．1 二分图匹配 230

10．2 不相交的路径 233

10．3 最大流问题 236

10．4 最小切割集问题 240

10．5 最小成本的流及赋值问题 241

10．6 一些应用 243

10．7 本章小结 247

10．8 如果您感兴趣 247

10．9 练习题 248

10．10 参考资料 249

第11章 困难问题及其（有限）稀释 250

11．1 重提归简 251

11．2 不待在肯萨斯州了 254

11．3 但目前，我们还是得回

到肯萨斯州 255

11．4 我们应从何处开始？

前往何处呢 259

11．5 怪物乐园 264

11．5．1 背包的返回 264

11．5．2 分团与着色 266

11．5．3 路径与环路 269

11．6 当困难来临的时候，聪明人

就开始犯错 272

11．7 尽力寻找解决方案 275

11．8 这些故事告诉我们 277

11．9 本章小结 279

11．10 如果您感兴趣 279

11．11 练习题 280

11．12 参考资料 281

附录A 猛踩油门！令Python加速 282

附录B 一些著名问题与算法 286

问题部分 286

算法与数据结构部分 289

附录C 图论基础 295

附录D 习题提示 301

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