有哪些用Python語(yǔ)言講算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書？濃烈?guī)臀彝扑]一本付費(fèi)算法書《用Python解決數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法問(wèn)題》。學(xué)Python單單只學(xué)Python語(yǔ)法和API是遠(yuǎn)遠(yuǎn)的不夠的，掌握到算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這種

有哪些用Python語(yǔ)言講算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書？

濃烈?guī)臀彝扑]一本付費(fèi)算法書《用Python解決數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法問(wèn)題》。學(xué)Python單單只學(xué)Python語(yǔ)法和API是遠(yuǎn)遠(yuǎn)的不夠的，掌握到算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這種永遠(yuǎn)都是都絕對(duì)不會(huì)跟不上潮流的核心技能才是改變一個(gè)程序員職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)專業(yè)程序員來(lái)說(shuō)重要性顯而易見，同樣的一個(gè)問(wèn)題，有所不同算法效率委實(shí)千差萬(wàn)別。在問(wèn)題規(guī)模很小的時(shí)候你可能會(huì)感應(yīng)能力將近，可是一旦數(shù)據(jù)緩慢上升到TB級(jí)別，兩者的差距竟像西瓜和芝麻的差別了。

舉個(gè)簡(jiǎn)單點(diǎn)例子：我們要算出前n個(gè)整數(shù)之和，你第一時(shí)間想到的算法可能會(huì)是迭代。代碼太形象直觀，初學(xué)者都能能讀懂，就是從1累加到n，得到結(jié)果的結(jié)果。這種算法的效率與此同時(shí)n的增強(qiáng)而轉(zhuǎn)變，時(shí)間復(fù)雜度是O(n)，線性時(shí)間，大O它表示法提道了最不妙情況下的運(yùn)行時(shí)間。

想像之中一下，這個(gè)數(shù)充足大的時(shí)候，所承受的時(shí)間將是無(wú)法估量的，不過(guò)，另外很多比線性時(shí)間更糟糕的算法。當(dāng)然，最后另外一種最理想的算法，應(yīng)該是常數(shù)級(jí)別的，O(1)常數(shù)級(jí)復(fù)雜度。也就是說(shuō)程序運(yùn)行程序的時(shí)間與要處理的數(shù)據(jù)大小任何關(guān)系。

要是借用數(shù)學(xué)方程而不是迭代來(lái)計(jì)算前n個(gè)整數(shù)的和，他的奇怪度那就是O(1)。下非常榮幸之至回答您的提問(wèn)，下面是這本書的目錄，希望對(duì)您有幫助！

是什么類型？

是numpy模塊的int類，與python本身的int基本是類型并差別。可以使用type()判斷。importnumpyasnpnparr([1,2,3,4])；numpyintnparr[0]pyint1234type(pyint)不不等于type（numpyint）