用 Python 打牢编程基础，掌握核心算法思维
本教程围绕 Python 数据结构与算法 展开，依据系统的知识体系，从基础概念逐步深入到复杂应用。结合理论讲解与 Python 实战代码，帮助读者掌握数据结构与算法的核心内容，提升编程思维与问题解决能力。
🎯 适用人群：
- 具备 Python 基础语法，希望进阶学习数据结构与算法的开发者
- 计算机相关专业的学生
- 准备技术面试的求职者
📌 学习目标：
搭建数据结构与算法的知识框架，理解基本概念与分析方法。
📚 内容要点：
- 学习数据结构与算法的意义
- 数据逻辑结构与存储结构
- 抽象数据类型（ADT）
- 算法特性、描述方式及复杂度分析（时间 & 空间）
- 学习技巧与配套练习题
🛠️ 实践建议：
手动实现简单排序算法（如冒泡排序），并分析其时间和空间复杂度。
📌 学习目标：
掌握线性表、栈、队列的原理与 Python 实现，熟悉典型应用场景。
📚 内容要点：
- 线性表： 定义、顺序表、链表（单链表、循环链表、双向链表）、多项式表示与运算
- 栈： 顺序栈、链栈、进制转换、表达式求值、递归关系
- 队列： 顺序队列、循环队列、双端队列、杨辉三角、回文判断
🛠️ 实践建议：
- 用链表实现学生信息管理系统（增删改查）
- 使用栈实现简易计算器，处理加减乘除表达式
- 用队列模拟超市收银台排队场景
- 串的定义与操作（KMP 等模式匹配算法）
- 数组存储与压缩（稀疏矩阵）
- 广义表表示与操作
🛠️ 实践：实现字符串匹配工具，图像像素压缩等
- 二叉树性质、遍历、线索化
- 树与森林转换
- 并查集、哈夫曼树及其应用
🛠️ 实践：构建二叉树并实现遍历；使用哈夫曼树实现文件压缩
- 图的定义与存储（邻接矩阵、邻接表）
- 图的深度优先与广度优先遍历
- 最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）
🛠️ 实践：社交网络图遍历、城市最短路径计算
- 高级树结构（如红黑树、B树）
- 图论进阶算法
- 高效查找结构（跳表、布隆过滤器）
- 静态查找（顺序、有序、索引查找）
- 动态查找（BST、AVL、B/B+树）
- 哈希表构造与冲突处理策略
🛠️ 实践：构建哈希表存储学生成绩，对比不同查找效率
- 插入排序（直接、折半、希尔）
- 选择排序（简单、堆排序）
- 交换排序（冒泡、快速）
- 归并排序、基数排序
🛠️ 实践：对大规模数据进行排序实验，分析性能差异
✅ 循序渐进：从基础开始，逐步深入，构建完整的知识体系。
💻 重视实践：每章附带 Python 示例代码，动手编写并调试，加深理解。
🔍 查漏补缺：完成章节练习，回顾错题，尝试拓展项目（如图算法解决路径规划问题）。
- 有 Python 基础，想系统学习数据结构与算法的开发者
- 计算机相关专业学生，辅助课程学习
- 正在准备技术面试，需强化算法考点的求职者
欢迎任何形式的贡献与交流，共同完善本教程：
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