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

強(qiáng)烈推薦一下一本付費(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)夠的,手中掌握算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這種永遠(yuǎn)都應(yīng)該不會(huì)太過(guò)時(shí)的核心技能才是確定一個(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)重要性不言而喻,則是一個(gè)問(wèn)題,完全不同算法效率著實(shí)千差萬(wàn)別。在問(wèn)題規(guī)模很小的時(shí)候你可能感應(yīng)不到,可是一但數(shù)據(jù)緩慢上升到TB級(jí)別,兩者的差距得象西瓜和芝麻的差別了。

舉個(gè)簡(jiǎn)單啊例子:我們要換算前n個(gè)整數(shù)之和,你首當(dāng)其沖想到的算法肯定是迭代。代碼更加比較直觀,初學(xué)者都能讀得懂,那是從1累加到n,換取最后的結(jié)果。這種算法的效率伴隨著n的減少而波動(dòng),時(shí)間復(fù)雜度是O(n),線性時(shí)間,大O意思是法強(qiáng)調(diào)了最糟了情況下的運(yùn)行時(shí)間。

預(yù)料幫一下忙,這個(gè)數(shù)相當(dāng)大的時(shí)候,所耗費(fèi)的時(shí)間將是無(wú)法估量的,其實(shí),也有很多比線性時(shí)間更糟糕的算法。當(dāng)然了,之后還有一個(gè)一種最實(shí)現(xiàn)理想的算法,那是常數(shù)級(jí)別的,O(1)常數(shù)級(jí)緊張度。也就是說(shuō)程序啟動(dòng)的時(shí)間與是需要如何處理的數(shù)據(jù)大小完全沒(méi)有關(guān)系。

如果利用數(shù)學(xué)方程而并非迭代來(lái)計(jì)算前n個(gè)整數(shù)的和,他的復(fù)雜度是O(1)。下更加榮幸能回答您的提問(wèn),下面是這本書的目錄,如果能對(duì)您有幫助!