数据结构和算法的 Python 书籍

数据结构和算法是软件开发的基础。学习数据结构和算法需要很强的逻辑能力和思维能力。从亚马逊、谷歌、微软等科技巨头，到 Swiggy 和 Zomato 等新兴创业公司，所有的面试都基于数据结构和算法。因为它们对于面试和培养开发者解决问题的能力至关重要，所以了解学习数据结构和算法的最佳资源非常重要。本次讨论的重点是关于数据结构和算法的最佳书籍。

Python 数据结构与算法书籍

我们整理了一份关于 DSA 的 Python 书籍清单，您可以使用它们来更好地理解和体验。这些书籍没有按任何特定顺序列出——例如，从高到低或反之。可以把它想象成一套十本质量相近、针对不同需求的书籍。

1. 书名：算法导论

作者：Ronald L. Rivest, Charles E. Leiserson, Thomas H. Cormen, and Clifford Stein。

本书内容：人们常说这本书是算法领域的圣经。该书包含了关于各种主题的众多著名算法，包括多线程算法、高级图算法（包括贪心算法）以及与数论相关的其他算法。

该书以“CLRS 算法书”而闻名。

这是关于计算的最令人惊叹的书籍之一。然而，这本书对新手来说并不是特别有用。如果您刚刚开始接触数据结构和算法的世界，这本书可能不适合您，但它是一本未来值得一读的好书。即使在高等教育中，这本书也总是被推荐。

建议： 这本书应该在对队列、字符串、栈、链表和数组等基本数据结构有扎实掌握，并对算法有相当理解（仅限初级水平）之后阅读。这本书就像一本算法百科全书。您使用哪种编程语言并不重要，因为算法是以伪代码形式展示的。在性能分析方面，例如，它显然是引用次数第二多的计算机科学书籍，这是有充分理由的——它使用了非常严谨的数学方法。然而，它是一个引人入胜且内容广泛的算法、伪代码和数据结构集合！它内容丰富而紧凑，但又不难阅读，没有花太多时间解释，但对于大多数积极感兴趣的人来说应该足够了。

在我看来，Cormen 遵循的方法论中，一个问题的解决方案常常需要本章甚至之前章节中未曾出现的信息或直觉，这是练习题，特别是每章问题的一个有趣方面。当你发现一个更好的解决方案时，你会发现自己倾向于使用后续章节中用到的解决方案，或者重新审视之前的问题。

2. 书名：数据结构与算法轻松学

作者姓名： Narsimha Karumanchi

本书内容：Narsimha Karumanchi 的《数据结构与算法轻松学》是一本关于数据结构和算法的著名书籍。这本书非常适合初学者。如果您想用最简单的语言从最基础的层面学习数据结构和算法，直到达到一个不错的水平，那么这本书就是为您准备的。本书涵盖了广泛的高级和深入主题，包括动态规划算法、贪心算法、图算法等等，同时也包括了诸如数据结构导论和各种数据结构（如链表、栈和队列）等初级主题。本书中的程序是用 C 编程语言编写的。

建议： 这本书强烈推荐给任何了解初级或中级编程概念的人。它将帮助我们学习从基础到最复杂思想的所有编程知识。这是研究生或高年级本科生的权威计算机科学教科书。如果你想学习基本算法、数据结构、大O表示法和正确性证明，这里就是你的归宿。我更喜欢这本书，而不是 Knuth 的三卷本著作，因为它更短，并且没有陷入人工汇编语言的细节中。

Cormen 及其合著者也为自学提供了很好的指导。可以查看问题集并完成基于本书的《算法导论》公开课中的网络讲座。

书籍描述

攻读工程学位和硕士学位的学生也可以从这本书中受益，用于他们的学术准备。每一章都将讨论所需的基本理论，然后是问题集部分。

你会注意到，在所有章节中，问题及其分析比理论更突出。

他的后续作品已被翻译成其他语言：韩语、台湾繁体中文、简体中文和日语。此外，这些书籍被大约 58 所国际大学用作学术课程的参考书。

• 适用于 GATE 数据结构与算法
• 数据结构与算法轻松学
• 剖析设计模式
• 编程面试题
• 数据结构与计算机网络基础，
• 作者的其他有用的计算机书籍包括《Python 编程语言的算法思维》。

3. 书名：算法：第 4 版电子书

作者姓名： Kevin Wayne 和 Robert Sedgewick。

关于本书：这本书是 Java 程序员的首选推荐之一。它达到了一个可观的水平，并涵盖了 Java 数据结构和算法的基础知识。图算法、字符串匹配算法、网络流、归约以及其他高级算法只是本书涵盖的部分主题，它还使用 Java 介绍了数据结构和算法的基础知识和入门。由于很少有高质量的书籍能提供使用 Java 的数据结构和算法的深入理解，因此这本书是评价最高的书籍之一，尤其适合 Java 程序员。

建议： 这本书是深入学习概念的绝佳资源，但对于练习来说还不够。这本书是学习 Java 中 DSA 的绝佳资源，因此 Java 程序员应该使用它。

教科书内容

本书概述了当今使用的最重要的算法和数据结构。我们讨论的每一种算法都是基于其对工业、科学和工程应用的影响。这本教科书共有六章。

• 第一章： 基础知识部分介绍了用于比较算法和进行预测的科学和工程基础。此外，还包括了我们的编程模型。
• 第二部分： 在排序方面，考虑了三种传统的排序算法：插入排序、归并排序和快速排序。此外，它还有一个二进制堆格式的优先队列实现。
• 第三章： 搜索部分描述了经典的符号表实现，例如二叉搜索树、红黑树和哈希表。
• 第四部分： 图部分详细介绍了最重要的图处理问题，例如最短路径、最小生成树、深度优先搜索和广度优先搜索。
• 第五章： 字符串部分探讨了专门的字符串处理算法，如子串搜索、基数排序、正则表达式、Trie 树和数据压缩。
• 第六部分： 背景部分重点介绍了系统编程、科学计算、商业应用、运筹学、难解性及其他相关领域。

4. 书名：算法图解

作者姓名： Aditya Bhargava

本书内容：《算法图解》以一种平易近人的方式介绍了计算机科学这一重要领域。它教你如何应用常用算法来解决日常编程问题。我们将从执行搜索和排序等任务开始。随着你技能的提高，我们将 tackling 像人工智能和数据压缩这样更困难的问题。每个精心呈现的例子都包含 Python 代码示例和有用的图表。

如果你是 Python 初学者，读完这本书后，你将学到广泛适用的算法以及如何使用它们。这本书使用 Python 编程语言涵盖了 DSA（数据结构和算法）的基础知识。书中涵盖了贪心算法和动态规划等主题的基础知识。这本书的图表和对所有主题的互动式处理方式使其与众不同，非常有趣。图表易于理解，看起来像手绘卡通，因为它们相互关联。

建议： 这不是一本完整的教科书。这意味着它使用交互式解释来全面覆盖主题，但覆盖的主题较少，不像 CLRS 书那样全面。

“这本书做到了不可思议的事情：它让数学变得有趣而简单！”——Sander Rossel，COAS Software Systems。《算法图解》是一本全彩图解、用户友好的指南，向您展示如何将常用算法应用于日常编程问题。您的第一个任务将是排序和搜索，随着您算法思维能力的提高，您将处理更复杂的问题，如数据压缩和人工智能。每个精心呈现的示例都包含 Python 代码示例和有用的图表。

学习算法知识不一定枯燥！在 Manning Publications 的 YouTube 频道上，你可以一窥《Grokking Algorithms》中有趣、图文并茂且用户友好的示例。

算法的实践、动态和动手操作是你探索算法世界的下一步。

每次购买实体书，Manning Publications 都会免费提供 Kindle、PDF 和 e-Pub 格式的电子书。

关于技术：算法不过是逐步解决问题的过程。作为一名程序员，你最常使用的算法已经被发现、测试和验证过。通过这本全图解、引人入胜的指南，可以轻松练习如何在程序中有效利用最著名的算法。这本书非常适合那些想要更深入理解但对冗长证明不感兴趣的人。

5. 书名：算法设计手册

作者姓名： Steven Skiena

本书内容：你可能在各种在线平台上看到过几门关于算法设计的课程。大多数课程都可以在这本特定的书中找到。此外，这本书涵盖了广泛的主题，从基本的数据结构到更高级的主题，如基于组合数学的、可交互的、困难的图问题。大多数问题都可以使用类似于 C 编程语言的伪代码来解决。

建议： 这本书对初学者不是特别友好，因为它涵盖了许多主题。这个经过扩展和更新的第二版，继续消除了算法分析和设计中的“神秘感”。这本书在巩固其作为算法设计课程主要教材地位的同时，仍然是学生、研究人员和程序员首选的实用算法参考指南。用户友好的《算法设计手册》强调设计而非分析，提供了直接获取组合算法技术的途径。第一部分“技术”为计算机算法的设计和分析提供了易于理解的指导。第二部分“资源”包含了算法资源目录、实现和一个全面的参考书目，专为浏览和参考而设计。

6. 书名：算法概览

作者姓名： Gary Pollice, Stanley Selkow, and George T. Heineman

关于本书：这本书是学习 Java、C、C++ 和 Python 程序员数据结构与算法的最佳书籍之一。该书包含上述编程语言的实现技巧，但没有完整的代码。

代码主要用 C 语言编写。当算法通过图表正确地进行推演时，代码的解释非常清晰。UML 图也大量用于阐明思想。本书分为四个部分，从基本主题（如搜索和排序基本算法）到更高级的主题（如网络流算法、计算几何等）。欢迎所有级别的程序员学习本书。

建议： 编程新手和对该主题有扎实掌握的经验丰富的程序员都应该阅读这本书。借助整洁有序的图表，概念以清晰明了的方式呈现，并包含大量算法的执行过程。总的来说，这本书为程序员提供了积极的体验。

7. 书名：一种创造性的方法：算法导论

作者姓名： Udi Manber

本书内容：这本书是为那些已经熟悉数据结构和算法，并希望更多地了解算法设计数学方面的程序员准备的。

建议： 这本书的水平相当高。书中包含大量关于算法的数学信息，不推荐给初学者或中级程序员。所有数据结构仅用一章就涵盖完毕，这一事实证明了本书的复杂程度。根据用户的兴趣，这本书是高度推荐的。如果你想对算法的制作过程进行彻底的数学分析，这本书就是为你准备的。但是，如果你只是为了准备编程面试，不推荐这本书。

让我们来看看专为 Python、Java 和 C++ 等编程语言设计的书籍。

8. 书名：数据结构与算法

作者姓名： Robert Lafore

本书内容：这本书是用于学习数据结构的。尽管书名提到了算法和数据结构，但本书只专注于数据结构。它涵盖了从字符串和数组等基本数据结构到哈希表、2-3-4 树、红黑树、图等高级数据结构，甚至还包括 C++ 和 Java 程序员。

尽管主题复杂，《数据结构与算法》第二版的设计旨在易于阅读和理解。软件程序通过使用算法来操作数据结构。在第二版中，程序已经重写，以使其运行得更好，并使算法更清晰。教学补充资料：在信誉良好的教育机构的教师可以在每章末尾获取建议的编程项目。您可以在 www.prenhall.com 的教师资源中心找到这份教学补充资料。

建议： 这是一本初学者在学习了 Java 编程语言基础知识后，刚开始接触数据结构和算法时应该阅读的书。你将学习到许多不同的数据结构以及 Java 如何实现它们，包括 Java 内部是如何实现的。本书涵盖了许多高级概念，其中一些章节涉及数学上复杂的主题，如计算几何。因此，这本书适合那些希望深入研究概念并学习高级问题解决方法论的程序员。

9. 书名：用 Python 解决问题：数据结构与算法

作者姓名： David L. Ranum and Bradley N. Miller

本书内容：《用 Python 解决问题：数据结构与算法》是一本面向数据结构与算法初学者的基础书籍。虽然本书涵盖的主题不是很广泛，但它为 Python 程序员在 DSA 和问题解决方面奠定了坚实的基础。本书涵盖了基本的数据结构，如队列、链表、栈和递归，以及树及其算法。它还涉及 Python。但要涵盖的内容还有很多。计算机科学是这本教科书的主题。要理解计算机科学的全部内容，就需要理解算法和数据结构。

学习计算机科学与学习任何其他具有挑战性的学科类似。只有通过刻意和逐步地接触基本概念，才能取得成功。在进入课程中更复杂的部分之前，初学的计算机科学家需要通过实践来透彻理解。此外，新手必须有机会获得成功并建立信心。这本书是为第一门数据结构与算法课程编写的，这门课程通常作为计算机科学课程的第二门课程。这本书假设你在这个阶段是新手，尽管第二门课程比第一门更高级。你可能仍然在第一门计算机科学课程中学到的一些基本概念和技能上感到吃力，但你已经准备好学习更多关于该领域的知识，并继续努力提高你的问题解决能力。编写算法、解决问题以及抽象数据类型和结构都是本课程涵盖的内容。我们研究各种数据结构并解决常见问题。随着你计算机科学学习的深入，你将反复使用在这里学到的工具和方法。

建议： 这本书更多地关注 Python 编程语言，更具体地说是 Python 中的数据结构，而不是掌握算法或数据结构。正在学习 Python 编程语言的新手可以使用它，通过学习该语言的一些基本数据结构来打下坚实的基础。

10. 书名：C++ 中的数据结构与算法

作者姓名： Adam Drozdek。

本书内容主要关于 C++ 编程语言中的数据结构与算法。它从 C++ 标准模板库（STL）的概念开始，解释了许多基本数据结构，如链表、队列和栈、树等，以及高级数据结构，如多路树（M-way Trees）、图等。除了基本的数据压缩算法外，本书还涵盖了各种高级字符串匹配算法。

建议： 各种技能水平的 C++ 程序员都可以从本书中受益。它是理解标准模板库（STL）概念的有用资源。同样，考虑到算法，它并没有涵盖所有内容，比如动态规划、分治法、贪心策略等。因此，这本书是一个有用的参考和资源，但不应仅作为教科书使用。

因此，这些是关于算法和数据结构的一些推荐和高评价的书籍。那么，我应该选择哪本书呢？这完全取决于您当前的编程水平和额外的兴趣。

本书评论

这本理论书籍《Python 中的数据结构与算法实践》强调了数据结构与其算法之间的基本联系，对数据结构的实际实现和算法及其效率的理论分析给予了同等的重视。这为学生成功设计、实施和维护几乎任何软件系统奠定了基础。本版新增了对 k-d 树、分代垃圾回收、树和 k-d B 树的重要新内容，以及其他高级主题，如方法和一种新颖的哈希技术。数据结构的实际意义通过大量精心编辑的图表、Python 代码示例和表格得到了支持。来自不同计算机科学领域的案例研究，如解释器、符号计算和文件处理，揭示了数据结构应用的广泛性。学生可以在现代面向对象范式下，在《Python 中的数据结构与算法》中获得理论与实践的恰当结合，从而在各种应用中取得成功。

结论

我们建议您一次只读一本书，不要购买很多书，因为这样做只会导致更多的困惑和混乱。