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這本通俗易懂且有趣的書通過數據結構的視角深入介紹了計算思維——數據結構是任何編程工作的關鍵組成部分。通過圖表、偽代碼和幽默的類比，你將了解數據結構如何驅動算法操作，不僅可以了解如何構建數據結構，還可以了解如何以及何時使用它們。 本書將為你提供15種以上關鍵數據結構的實現和使用的強大背景知識，從棧、隊列、緩存到布隆過濾器、跳躍表和圖。通過在咖啡館排隊來掌握鏈表，通過編目夏季奧運會的歷史來掌握散列表，通過整齊地整理廚房的櫥柜來掌握四叉樹。隨著基本的計算機科學概念，如遞歸和迭代，您將學習:

• 指針的復雜和強大
• 基于樹的數據結構的分支邏輯
• 不同的數據結構如何在內存中插入和刪除數據
• 為什么數學映射和隨機化有用
• 如何在速度、靈活性和內存使用之間進行權衡

《有趣的數據結構》展示了如何有效地將這些思想應用到現實世界的問題中——現實世界中有很多問題都是為了買一杯合適的咖啡。在任何層次上，充分理解數據結構都將教會你跨多種編程語言應用的核心技能，使你的職業生涯更上一層樓。 這是一本通過數據結構、組織和存儲數據的構造來進行計算思維的書。它不僅僅是一本方便的數據結構的教程。相反，它探索了這些結構背后的思考和它們對解決復雜問題的基本影響，使用現實世界的類比使抽象的計算概念直觀。本書的目標是為如何利用數據中已有的結構或創建新的結構來有效地解決問題提供新的見解。 理解數據結構如何起作用對于有效地使用它們至關重要。就像一個有經驗的木匠不會用錘子把螺絲敲進木頭里，也不會用砂紙把木頭切成兩半一樣，一個有經驗的程序員需要為每一項工作選擇合適的工具。正如我們將在接下來的章節中反復看到的，每一種數據結構都伴隨著權衡。鋸子切割木頭比砂紙更有效，但會產生粗糙的邊緣。沒有一種數據結構能夠完美地適用于所有可能的用例，但這正是計算機科學和算法發展如此有趣的原因。一個優秀的計算機科學家必須了解不同的數據結構是如何表現的，以便決定在哪里可以最好地使用它們。

這本書集中在一些規范的數據結構，并使用它們來探索計算思維的基本主題。這些數據結構中的每一個都是更一般的數據結構和概念方法的有用示例。例如，B-樹展示了保持搜索樹平衡和優化昂貴內存訪問的一種方法。我討論內存使用和布隆過濾器的準確性之間的權衡;跳躍表隨機化的使用;以及如何用網格、四叉樹或K-D樹來捕獲多維結構。因此，這本書既不是編程的入門，也不是數據結構的綜合選集，也不是煮咖啡的全面分析(盡管我們將反復觸及這個重要的話題)。我們的目標是不同的——開發可以應用于一系列特定問題和編程語言的思維工具。

簡介 第一章:記憶中信息 第二章:二分查找 第三章:動態數據結構 第四章:堆棧和隊列 第五章:二叉搜索樹 第六章:嘗試和調整數據結構 第七章:優先級隊列和堆 第八章:網格 第九章:空間樹 第十章:哈希表 第十一章:緩存 第十二章:B樹 第十三章:Bloom Filters 第十四章:跳躍表 第十五章:圖 結論

杰里米·庫比卡(Jeremy Kubica)是一名專攻人工智能和機器學習的工程師總監。他在卡內基梅隆大學獲得機器人博士學位，在康奈爾大學獲得計算機科學學士學位。他在研究生院的幾年時間里都在開發探測殺手小行星的算法(當然，真正阻止它們是“未來的工作”)。他是多本書的作者，旨在向人們介紹計算機科學，包括計算童話和CS偵探，以及計算童話博客。

Python 3編程高級指南深入探討了許多主題，如果您要開發復雜的真實世界的程序，您需要了解這些主題。每個主題之前都有一個介紹，然后是更高級的主題，以及大量的示例，這些示例將帶您進入高級級別。

書中有九個不同的部分涉及計算機圖形學 (包括GUIs)、游戲、測試、文件輸入和輸出、數據庫訪問、日志、并發和并行、響應式編程和網絡。每個部分都是獨立的，可以單獨閱讀，也可以作為全書的一部分。

這本書的目標讀者是那些已經學習了Python 3語言基礎知識的人 但想要更深入地研究Python的附加庫和模塊生態系統， 探索并發性和并行性，創建令人印象深刻的圖形界面，使用數據庫和文件，并提供專業的日志記錄工具。

本書使用高級Python語言首次介紹科學應用的計算機編程。該闡述以實例和問題為導向，其中應用程序取自數學、數值微積分、統計學、物理學、生物學和金融。這本書教授“matlab風格”和過程編程以及面向對象編程。高中數學是一個必要的背景，它有利于學習經典和數字一元微積分并行閱讀這本書。除了學習如何編寫計算機程序，讀者還將學習如何利用數值方法和程序設計來解決科學和工程的各個分支中出現的數學問題。通過混合編程，數學和科學應用，這本書為實踐計算科學奠定了堅實的基礎。

這本書的目的是使用從數學和自然科學的例子來教授計算機編程。我們選擇使用Python編程語言，因為它結合了非凡的表達能力和非常干凈、簡單和緊湊的語法。Python很容易學習，非常適合作為計算機編程的入門。Python也非常類似于MATLAB，是一種很好的數學計算語言。將Python與編譯語言(如Fortran、C和c++)相結合很容易，這些語言被廣泛用于科學計算。

本書中的例子將編程與數學、物理、生物和金融的應用程序相結合。讀者需要具備基本的一元微積分知識，在高中數學強化課程中教授。這當然是一個優勢，以并行的大學微積分課程，最好包含經典和數值方面的微積分。雖然不是嚴格要求，高中物理背景使許多例子更有意義。

許多入門編程書籍都很緊湊，重點是列出編程語言的功能。然而，學習編程就是學習如何像程序員一樣思考。這本書主要關注的是思考過程，或者等價地說: 編程是一種解決問題的技術。這就是為什么大多數頁面都致力于編程中的案例研究，在這里我們定義一個問題并解釋如何創建相應的程序。新的結構和編程風格(我們可以稱之為理論)通常也通過示例介紹。

自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與電腦之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。

//www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf

伯德、克萊恩、洛佩爾編著的這本《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基于Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但并不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。后記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。



《Python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。《Python自然語言處理》可供讀者用于自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

C++是一種功能強大、高度靈活、適應性強的編程語言，它允許軟件工程師快速有效地組織和處理信息。但是，即使您已經掌握了C編程語言，也很難掌握這種高級語言。實用c++編程的第二版是一個完整的介紹c++語言的程序員誰正在學習c++。這第二版反映了c++標準的最新變化，它采取了一種實用的腳踏實地的方法，著重強調了如何設計干凈、優雅的代碼。簡而言之，切中要點的章節，涵蓋了編程的所有方面，包括風格、軟件工程、編程設計、面向對象設計和調試。它還涵蓋了常見的錯誤以及如何發現(和避免)它們。章節結束練習幫助你確保你已經掌握了材料。實用c++編程徹底涵蓋:

//www.oualline.com/books.free/teach/intro.html

C++語法 編碼標準和風格 對象類的創建和使用 模板 調試和優化 使用c++預處理器

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

這本教科書是關于計算機科學的。它也是關于Python的。然而，還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什么不同。要想成功，唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐，以便在繼續學習課程中較復雜的部分之前有一個徹底的了解。此外，初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材，通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級，但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能，但已經準備好進一步探索這一學科并繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構，并解決出現的經典問題。你在這里學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

數據結構和算法的更新、創新方法

這個權威的指南由其領域的專家組成的作者團隊編寫，它甚至解釋了最困難的數學概念，這樣您就可以清楚地理解c++中的數據結構和算法。

權威的作者團隊采用面向對象的設計范式，使用c++作為實現語言，同時還提供基本算法的直覺和分析。

• 提供一種獨特的多媒體格式，學習基本的數據結構和算法
• 允許您可視化關鍵的分析概念，了解該領域的最新見解，并進行數據結構設計
• 為開發程序提供清晰的方法
• 具有清晰，易于理解的寫作風格，打破了即使是最困難的數學概念