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2.8.总结
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Python极简入门
Python进阶
设计模式(Python3版本)
Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python中文版
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Python极简入门
Python极简入门
前言
序章 入门
序章 入门
关于
第一个Python程序
第一章 Python基础
第一章 Python基础
基础
运算符与表达式
控制流
数据结构
切片
函数
模块
常用模块
迭代器与生成器
异常
输入与输出
互联网访问
第二章 Python面对对象编程
第二章 Python面对对象编程
面向对象编程
魔术方法
魔术方法(续)
第三章 Python进阶
第三章 Python进阶
pip3
函数式编程
正则表达式
枚举
异步IO
数据库
Python进阶
Python进阶
前言
awtfpython-cn
参数 *args 和 **kwargs
参数 *args 和 **kwargs
参数 *args 和 **kwargs
参数 *args 的用法
参数 **kwargs 的用法
使用 *args 和 **kwargs 来调用函数
啥时候使用它们
调试 Debugging
生成器 Generators
生成器 Generators
生成器 Generators
可迭代对象(Iterable)
迭代器(Iterator)
迭代(Iteration)
生成器(Generators)
Map,Filter 和 Reduce
Map,Filter 和 Reduce
Map,Filter 和 Reduce
Map
Filter
Reduce
set 数据结构
三元运算符
装饰器
装饰器
装饰器
一切皆对象
在函数中定义函数
从函数中返回函数
将函数作为参数传给另一个函数
你的第一个装饰器
使用场景
授权
日志
带参数的装饰器
在函数中嵌入装饰器
装饰器类
Global和Return
多个return值
对象变动 Mutation
__slots__魔法
虚拟环境 Virtualenv
容器 Collections
枚举 Enumerate
对象自省
dir
type和id
inspect模块
推导式 Comprehension
推导式 Comprehension
推导式 Comprehension
列表推导式
字典推导式
集合推导式
异常
异常
异常
处理多个异常
finally从句
try/else从句
lambda表达式
一行式
For - Else
else语句
使用C扩展
使用C扩展
使用C扩展
CTypes
SWIG
Python/C API
open函数
目标Python2+3
协程
函数缓存
Python 3.2+
Python 2+
上下文管理器
上下文管理器
上下文管理器
基于类的实现
处理异常
基于生成器的实现
设计模式(Python3版本)
设计模式(Python3版本)
前言
前言
设计模式
创建型模式
创建型模式
抽象工厂 Abstract Factory
生成器 Builder
工厂方法 Factory Method
原型 Prototype
单例 Singleton
行为型模式
行为型模式
责任链 Chain Of Responsibility
命令 Command
解释器 Interpreter
迭代器 Iterator
中介者 Mediator
备忘录 Memento
观察者 Observer
状态 State
策略 Strategy
访问者 Visitor
结构型模式
结构型模式
适配器 Adapter
桥接 Bridge
组合 Composite
修饰 Decorator
外观 Façade
享元 Flyweight
代理 Proxy
Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python中文版
Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python中文版
前言
1.介绍
1.介绍
1.1.目标
1.2.快速开始
1.3.什么是计算机科学
1.4.什么是编程
1.5.为什么要学习数据结构和抽象数据类型
1.6.为什么要学习算法
1.7.回顾Python基础
1.8.数据入门
1.9.输入和输出
1.10.控制结构
1.11.处理异常
1.12.定义函数
1.13.面向对象编程-定义类
1.14.总结
2.算法分析
2.算法分析
2.1.目标
2.2.什么是算法分析
2.3.大O符号
2.4.一个乱序字符串检查的例子
2.5.Python数据结构的性能
2.6.列表
2.7.字典
2.8.总结
2.8.总结
目录
2.8.总结
3.基本数据结构
3.基本数据结构
3.1.目标
3.2.什么是线性数据结构
3.3.什么是栈
3.4.栈的抽象数据类型
3.5.Python实现栈
3.6.简单括号匹配
3.7.符号匹配
3.8.十进制转换成二进制
3.9.中缀前缀和后缀表达式
3.10.什么是队列
3.11.队列抽象数据类型
3.12.Python实现队列
3.13.模拟:烫手山芋
3.14.模拟:打印机
3.15.什么是Deque
3.16.Deque抽象数据类型
3.17.Python实现Deque
3.18.回文检查
3.19.列表
3.20.无序列表抽象数据类型
3.21.实现无序列表:链表
3.22.有序列表抽象数据结构
3.23.实现有序列表
3.24.总结
4.递归
4.递归
4.1.目标
4.2.什么是递归
4.3.计算整数列表和
4.4.递归的三定律
4.5.整数转换为任意进制字符串
4.6.栈帧:实现递归
4.7.介绍:可视化递归
4.8.谢尔宾斯基三角形
4.9.复杂递归问题
4.10.汉诺塔游戏
4.11.探索迷宫
4.12.动态规划
4.13.总结
5.排序和搜索
5.排序和搜索
5.1.目标
5.2.搜索
5.3.顺序查找
5.4.二分查找
5.5.Hash查找
5.6.排序
5.7.冒泡排序
5.8.选择排序
5.9.插入排序
5.10.希尔排序
5.11.归并排序
5.12.快速排序
5.13.总结
6.树和树的算法
6.树和树的算法
6.1.目标
6.2.树的例子
6.3.词汇和定义
6.4.列表表示
6.5.节点表示
6.6.分析树
6.7.树的遍历
6.8.基于二叉堆的优先队列
6.9.二叉堆操作
6.10.二叉堆实现
6.11.二叉查找树
6.12.查找树操作
6.13.查找树实现
6.14.查找树分析
6.15.平衡二叉搜索树
6.16.AVL平衡二叉搜索树
6.17.AVL平衡二叉搜索树实现
6.18.Map抽象数据结构总结
6.19.总结
7.图和图的算法
7.图和图的算法
7.1.目标
7.2.词汇和定义
7.3.图抽象数据类型
7.4.邻接矩阵
7.5.邻接表
7.6.实现
7.7.字梯的问题
7.8.构建字梯图
7.9.实现广度优先搜索
7.10.广度优先搜索分析
7.11.骑士之旅
7.12.构建骑士之旅图
7.13.实现骑士之旅
7.14.骑士之旅分析
7.15.通用深度优先搜索
7.16.深度优先搜索分析
7.17.拓扑排序
7.18.强连通分量
7.19.最短路径问题
7.20.Dijkstra算法
7.21.Dijkstra算法分析
7.22.Prim生成树算法
7.23.总结
2.8.总结
2.8.总结
算法分析是一种独立的测量算法的方法。
大O表示法允许根据问题的大小,通过其主要部分来对算法进行分类。
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