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第1章 Python入门1

1.1 Python概述1

1.1.1 Python解释器1

1.1.2 Python程序预览1

1.2 Python对象2

1.2.1 标识符、对象和赋值语句2

1.2.2 创建和使用对象4

1.2.3 Python的内置类4

1.3 表达式、运算符和优先级8

1.4 控制流程12

1.4.1 条件语句12

1.4.2 循环语句14

1.5 函数16

1.5.1 信息传递17

1.5.2 Python的内置函数19

1.6 简单的输入和输出20

1.6.1 控制台输入和输出21

1.6.2 文件21

1.7 异常处理22

1.7.1 抛出异常23

1.7.2 捕捉异常24

1.8 迭代器和生成器26

1.9 Python的其他便利特点28

1.9.1 条件表达式29

1.9.2 解析语法29

1.9.3 序列类型的打包和解包30

1.10 作用域和命名空间31

1.11 模块和import语句32

1.12 练习34

扩展阅读36

第2章 面向对象编程37

2.1 目标、原则和模式37

2.1.1 面向对象的设计目标37

2.1.2 面向对象的设计原则38

2.1.3 设计模式39

2.2 软件开发40

2.2.1 设计40

2.2.2 伪代码41

2.2.3 编码风格和文档42

2.2.4 测试和调试43

2.3 类定义44

2.3.1 例子：CreditCard类45

2.3.2 运算符重载和Python的特殊方法48

2.3.3 例子：多维向量类50

2.3.4 迭代器51

2.3.5 例子：Range类52

2.4 继承53

2.4.1 扩展CreditCard类54

2.4.2 数列的层次图57

2.4.3 抽象基类60

2.5 命名空间和面向对象62

2.5.1 实例和类命名空间62

2.5.2 名称解析和动态调度65

2.6 深拷贝和浅拷贝65

2.7 练习67

扩展阅读70

第3章 算法分析71

3.1 实验研究71

3.2 本书使用的7种函数74

3.2.1 常数函数74

3.2.2 对数函数74

3.2.3 线性函数75

3.2.4 n-log-n函数75

3.2.5 二次函数76

3.2.6 三次函数和其他多项式77

3.2.7 指数函数77

3.2.8 比较增长率79

3.3 渐近分析79

3.3.1 大O符号80

3.3.2 比较分析82

3.3.3 算法分析示例84

3.4 简单的证明技术89

3.4.1 示例89

3.4.2 反证法89

3.4.3 归纳和循环不变量90

3.5 练习91

扩展阅读95

第4章 递归96

4.1 说明性的例子96

4.1.1 阶乘函数96

4.1.2 绘制英式标尺97

4.1.3 二分查找99

4.1.4 文件系统101

4.2 分析递归算法104

4.3 递归算法的不足106

4.4 递归的其他例子109

4.4.1 线性递归109

4.4.2 二路递归112

4.4.3 多重递归113

4.5 设计递归算法114

4.6 消除尾递归115

4.7 练习116

扩展阅读118

第5章 基于数组的序列119

5.1 Python序列类型119

5.2 低层次数组119

5.2.1 引用数组121

5.2.2 Python中的紧凑数组122

5.3 动态数组和摊销124

5.3.1 实现动态数组126

5.3.2 动态数组的摊销分析127

5.3.3 Python列表类130

5.4 Python序列类型的效率130

5.4.1 Python的列表和元组类130

5.4.2 Python的字符串类134

5.5 使用基于数组的序列136

5.5.1 为游戏存储高分136

5.5.2 为序列排序138

5.5.3 简单密码技术140

5.6 多维数据集142

5.7 练习145

扩展阅读147

第6章 栈、队列和双端队列148

6.1 栈148

6.1.1 栈的抽象数据类型148

6.1.2 简单的基于数组的栈实现149

6.1.3 使用栈实现数据的逆置152

6.1.4 括号和HTML标记匹配152

6.2 队列155

6.2.1 队列的抽象数据类型155

6.2.2 基于数组的队列实现156

6.3 双端队列160

6.3.1 双端队列的抽象数据类型160

6.3.2 使用环形数组实现双端队列161

6.3.3 Python collections模块中的双端队列162

6.4 练习163

扩展阅读165

第7章 链表166

7.1 单向链表166

7.1.1 用单向链表实现栈169

7.1.2 用单向链表实现队列171

7.2 循环链表173

7.2.1 轮转调度173

7.2.2 用循环链表实现队列174

7.3 双向链表175

7.3.1 双向链表的基本实现177

7.3.2 用双向链表实现双端队列179

7.4 位置列表的抽象数据类型180

7.4.1 含位置信息的列表抽象数据类型182

7.4.2 双向链表实现183

7.5 位置列表的排序186

7.6 案例研究：维护访问频率186

7.6.1 使用有序表187

7.6.2 启发式动态调整列表188

7.7 基于链接的序列与基于数组的序列190

7.8 练习192

扩展阅读195

第8章 树196

8.1 树的基本概念196

8.1.1 树的定义和属性196

8.1.2 树的抽象数据类型199

8.1.3 计算深度和高度201

8.2 二叉树203

8.2.1 二叉树的抽象数据类型204

8.2.2 二叉树的属性206

8.3 树的实现207

8.3.1 二叉树的链式存储结构207

8.3.2 基于数组表示的二叉树212

8.3.3 一般树的链式存储结构214

8.4 树的遍历算法214

8.4.1 树的先序和后序遍历214

8.4.2 树的广度优先遍历216

8.4.3 二叉树的中序遍历216

8.4.4 用Python实现树遍历217

8.4.5 树遍历的应用220

8.4.6 欧拉图和模板方法模式223

8.5 案例研究：表达式树227

8.6 练习230

扩展阅读235

第9章 优先级队列236

9.1 优先级队列的抽象数据类型236

9.1.1 优先级236

9.1.2 优先级队列的抽象数据类型的实现236

9.2 优先级队列的实现237

9.2.1 组合设计模式237

9.2.2 使用未排序列表实现优先级队列238

9.2.3 使用排序列表实现优先级队列239

9.3 堆241

9.3.1 堆的数据结构241

9.3.2 使用堆实现优先级队列242

9.3.3 基于数组的完全二叉树表示244

9.3.4 Python的堆实现246

9.3.5 基于堆的优先级队列的分析248

9.3.6 自底向上构建堆248

9.3.7 Python的heapq模块251

9.4 使用优先级队列排序252

9.4.1 选择排序和插入排序253

9.4.2 堆排序254

9.5 适应性优先级队列255

9.5.1 定位器256

9.5.2 适应性优先级队列的实现256

9.6 练习259

扩展阅读263

第10章 映射、哈希表和跳跃表264

10.1 映射和字典264

10.1.1 映射的抽象数据类型264

10.1.2 应用：单词频率统计266

10.1.3 Python的MutableMapping抽象基类267

10.1.4 我们的MapBase类267

10.1.5 简单的非有序映射实现268

10.2 哈希表269

10.2.1 哈希函数270

10.2.2 哈希码271

10.2.3 压缩函数274

10.2.4 冲突处理方案274

10.2.5 负载因子、重新哈希和效率276

10.2.6 Python哈希表的实现278

10.3 有序映射281

10.3.1 排序检索表282

10.3.2 有序映射的两种应用286

10.4 跳跃表288

10.4.1 跳跃表中的查找和更新操作289

10.4.2 跳跃表的概率分析292

10.5 集合、多集和多映射294

10.5.1 集合的抽象数据类型294

10.5.2 Python的MutableSet抽象基类295

10.5.3 集合、多集和多映射的实现297

10.6 练习298

扩展阅读302

第11章 搜索树303

11.1 二叉搜索树303

11.1.1 遍历二叉搜索树303

11.1.2 搜索305

11.1.3 插入和删除306

11.1.4 Python实现307

11.1.5 二叉搜索树的性能311

11.2 平衡搜索树312

11.3 AVL树316

11.3.1 更新操作318

11.3.2 Python实现320

11.4 伸展树322

11.4.1 伸展322

11.4.2 何时进行伸展323

11.4.3 Python实现324

11.4.4 伸展树的摊销分析325

11.5 （2，4）树328

11.5.1 多路搜索树328

11.5.2 （2，4）树的操作330

11.6 红黑树334

11.6.1 红黑树的操作335

11.6.2 Python实现341

11.7 练习343

扩展阅读348

第12章 排序与选择349

12.1 为什么要学习排序算法349

12.2 归并排序349

12.2.1 分治法349

12.2.2 基于数组的归并排序的实现351

12.2.3 归并排序的运行时间353

12.2.4 归并排序与递归方程354

12.2.5 归并排序的可选实现355

12.3 快速排序357

12.3.1 随机快速排序361

12.3.2 快速排序的额外优化362

12.4 再论排序：算法视角364

12.4.1 排序下界365

12.4.2 线性时间排序：桶排序和基数排序366

12.5 排序算法的比较367

12.6 Python的内置排序函数369

12.7 选择370

12.7.1 剪枝搜索370

12.7.2 随机快速选择371

12.7.3 随机快速选择分析371

12.8 练习372

扩展阅读376

第13章 文本处理377

13.1 数字化文本的多样性377

13.2 模式匹配算法378

13.2.1 穷举378

13.2.2 Boyer-Moore算法379

13.2.3 Knuth-Morris-Pratt算法382

13.3 动态规划385

13.3.1 矩阵链乘积385

13.3.2 DNA和文本序列比对386

13.4 文本压缩和贪心算法389

13.4.1 霍夫曼编码算法390

13.4.2 贪心算法391

13.5 字典树391

13.5.1 标准字典树391

13.5.2 压缩字典树394

13.5.3 后缀字典树395

13.5.4 搜索引擎索引396

13.6 练习397

拓展阅读400

第14章 图算法401

14.1 图401

14.2 图的数据结构405

14.2.1 边列表结构406

14.2.2 邻接列表结构407

14.2.3 邻接图结构408

14.2.4 邻接矩阵结构409

14.2.5 Python实现409

14.3 图遍历412

14.3.1 深度优先搜索413

14.3.2 深度优先搜索的实现和416

扩展416

14.3.3 广度优先搜索419

14.4 传递闭包421

14.5 有向非循环图424

14.6 最短路径426

14.6.1 加权图427

14.6.2 Dijkstra算法428

14.7 最小生成树434

14.7.1 Prim-Jarnik算法435

14.7.2 Kruskal算法438

14.7.3 不相交分区和联合查找结构442

14.8 练习445

扩展阅读451

第15章 内存管理和B树452

15.1 内存管理452

15.1.1 内存分配452

15.1.2 垃圾回收453

15.1.3 Python解释器使用的额外内存455

15.2 存储器层次结构和缓存456

15.2.1 存储器系统456

15.2.2 高速缓存策略456

15.3 外部搜索和B树460

15.3.1 （a，b）树460

15.3.2 B树462

15.4 外部存储器中的排序462

15.5 练习464

拓展阅读465

附录A Python中的字符串466

附录B有用的数学定理469

参考文献474