《算法零基础一本通（Python版）》读书笔记模板

算法零基础一本通（Python版）读书笔记模板01思维导图作者介绍读书笔记内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图通版基础算法通版基础数据结构读者算法习题程序数据实例第章基本概念方法节点问题链表哈希本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要《算法零基础一本通（Python版）》使用Python指导读者从零开始学习算法：由基础数据结构开始，逐步解说信息安全算法，最后也讲解了人工智能入门领域的KNN和K-means算法。《算法零基础一本通（Python版）》包含约120个程序实例，使用约600张完整图例，深入讲解了7种数据结构和数十种算法，此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通（Python版）》实用性强、案例丰富，适合有一定Python基础的读者使用，也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。作者介绍同名作者介绍洪锦魁是中国台湾计算机专家，IT图书知名作者。其著作特色为所有程序语法会依特性分类，同时以实用的程序实例进行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。目录分析1-1计算机的算法1-2不好的算法与好的算法1-3程序执行的时间测量方法：时间复杂度1-4内存的使用：空间复杂度1-5数据结构1-6习题010302040506第1章算法基本概念1-2不好的算法与好的算法1-2-1不好的算法1-2-2好的算法1-3程序执行的时间测量方法：时间复杂度1-3-1基本概念1-3-2时间测量复杂度1-4内存的使用：空间复杂度1-4-1基本概念1-4-2常见的空间复杂度计算2-1基本概念2-2使用索引存取数组内容2-3新数据插入数组2-4删除数组元素第2章数组2-5思考数组的优缺点2-7习题2-6与数组有关的Python程序第2章数组2-3新数据插入数组2-3-1假设当下有足够的连续内存空间2-3-2假设当下没有足够的连续内存空间2-6与数组有关的Python程序2-6-1建立数组2-6-2存取数组内容2-6-3将数据插入数组2-6-4删除数组元素2-6-5搜寻数组元素2-6-6更新数组内容2-6-7Numpy3-1链表数据形式与内存概念3-3新数据插入链表3-2链表的数据读取第3章链表3-4删除链表的节点元素3-5循环链表（circlelinkedlist）3-6双向链表3-7数组与链表基本操作的时间复杂度比较3-8与链表有关的Python程序3-9习题010302040506第3章链表3-8与链表有关的Python程序3-8-1建立链表3-8-2建立链表类别和遍历此链表3-8-3在链表第一个节点前插入一个新的节点3-8-4在链表末端插入新的节点3-8-5在链表中间插入新的节点3-8-6在链表中删除指定内容的节点3-8-7建立循环链表3-8-8双向链表4-1数据插入enqueue4-2数据读取dequeue4-3使用列表模仿队列的操作4-4与队列有关的Python模块4-5习题12345第4章队列5-1数据推入push5-2数据取出pop5-3Python中栈的应用5-4函数调用与栈运作第5章栈5-6习题5-5递归调用与栈运作第5章栈5-3Python中栈的应用5-3-1使用列表（list）模拟栈操作5-3-2自行建立stack类别执行相关操作6-1建立二叉树6-2删除二叉树的节点6-3搜寻二叉树的数据6-4更进一步认识二叉树6-5内存存储二叉树的方法12345第6章二叉树6-7习题6-6Python中二叉树的运用第6章二叉树6-6Python中二叉树的运用6-6-1使用数组建立二叉树6-6-2链表方式建立二叉树的根节点6-6-3使用链表建立二叉树6-6-4遍历二叉树使用中序（inorder）打印6-6-5遍历二叉树使用前序（preorder）打印6-6-6遍历二叉树使用后序（postorder）打印6-6-7二叉树节点的搜寻6-6-8二叉树节点的删除6-6-9二叉树的应用与工作效率7-1建立堆积树7-2插入数据到堆积树7-3取出最小堆积树的值7-4最小堆积树与数组第7章堆积树7-5Python内建堆积树模块heapq7-7习题7-6Python硬功夫：自己建立堆积树第7章堆积树7-5Python内建堆积树模块heapq7-5-1建立二叉堆积树heapify（）7-5-2推入元素到堆积heappush（）7-5-3从堆积取出和删除元素heappop（）7-5-4推入和取出heappushpop（）7-5-5传回最大或是最小的n个元素7-5-6取出堆积的最小值和插入新元素7-5-7堆积的元素是元组（tuple）7-5-8二叉堆积树排序的应用7-6Python硬功夫：自己建立堆积树7-6-1自己建立堆积树7-6-2自己建立方法取出堆积树的最小值7-6-3插入节点8-1基本概念8-2哈希表转成数组8-3搜寻哈希表8-4哈希表的规模与扩充第8章哈希表8-5好的哈希表与不好的哈希表8-6哈希表效能分析8-7Python程序应用8-8认识哈希表模块hashlib8-9习题12345第8章哈希表8-2哈希表转成数组8-2-1哈希表写入8-2-2哈希碰撞与链结法8-2-3哈希碰撞与开放寻址法8-7Python程序应用8-7-1Python建立哈希表8-7-2建立号码簿8-7-3避免数据重复8-8认识哈希表模块hashlib8-8-1使用md5（）方法计算中文／英文数据的哈希值8-8-2计算文件的哈希值8-8-3使用sha1（）方法计算哈希值8-8-4认识此平台可以使用的哈希算法8-8-5认识跨平台可以使用的哈希算法9-1排序的概念与应用9-2泡沫排序法（bubblesort）9-3鸡尾酒排序（cocktailsort）9-4选择排序（selectionsort）9-5插入排序（insertionsort）12345第9章排序9-6堆积树排序（heapsort）9-7快速排序（quicksort）9-8合并排序（mergesort）9-9习题第9章排序9-2泡沫排序法（bubblesort）9-2-1图解泡沫排序算法9-2-2Python程序实例9-3鸡尾酒排序（cocktailsort）9-3-1图解鸡尾酒排序算法9-3-2Python程序实例9-4选择排序（selectionsort）9-4-1图解选择排序算法9-4-2Python程序实例9-4-3选择排序的应用9-5插入排序（insertionsort）9-5-1图解插入排序算法9-5-2插入排序与玩扑克牌9-5-3Python程序实例9-6堆积树排序（heapsort）9-6-1图解堆积树排序算法9-6-2Python程序实例9-7快速排序（quicksort）9-7-1图解快速排序算法9-7-2Python程序实例9-8合并排序（mergesort）9-8-1图解合并排序算法9-8-2Python程序实例10-1顺序搜寻法（sequentialsearch）10-2二分搜寻法（binarysearch）10-3搜寻最大值算法10-4习题第10章数据搜寻10-1顺序搜寻法（sequentialsearch）10-1-1图解顺序搜寻算法10-1-2Python程序实例10-2二分搜寻法（binarysearch）10-2-1图解二分搜寻法10-2-2Python程序实例11-1走迷宫与回溯算法11-2迷宫设计栈扮演的角色11-3Python程序走迷宫11-4习题第11章栈、回溯算法与迷宫12-1斐波那契（Fibonacci）数列12-2河内塔算法12-3八皇后算法12-4分形与VLSI设计算法12-5习题12345第12章从递归看经典算法12-2河内塔算法12-2-1了解河内塔问题12-2-2手动实践河内塔问题12-2-3Python程序实践河内塔问题12-3八皇后算法12-3-1了解八皇后的题目12-3-2回溯算法与八皇后12-3-3递归的解法12-4分形与VLSI设计算法12-4-1算法基本概念12-4-2Python程序实例13-1图形的基本概念13-2广度优先搜寻算法概念解说13-3Python实践广度优先搜寻算法13-4深度优先搜寻算法概念解说13-5习题12345第13章图形理论13-1图形的基本概念13-1-1基本概念13-1-2生活实例的概念扩展13-1-3加权图形（weightedgraph）13-1-4有向图形（directedgraph）13-1-5有向无环图（directedacyclegraph）13-1-6拓扑排序（topologicalsort）13-2广度优先搜寻算法概念解说13-2-1广度优先搜寻算法理论13-2-2生活实务解说13-2-3最短路径13-3Python实践广度优先搜寻算法13-3-1好用的collections模块的deque（）13-3-2广度优先搜寻算法实例13-3-3广度优先算法拜访所有节点13-3-4走迷宫13-4深度优先搜寻算法概念解说13-4-1深度优先搜寻算法理论13-4-2深度优先搜寻算法实例14-1戴克斯特拉（Dijkstra's）算法14-2贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法14-3A算法14-4习题第14章图形理论之最短路径算法14-1戴克斯特拉（Dijkstra's）算法14-1-1最短路径与最快路径问题14-1-2戴克斯特拉算法14-1-3Python程序实例15-1选课分析15-2背包问题：贪婪算法不是最完美的结果15-3电台选择15-4业务员旅行15-5习题12345第15章贪婪算法15-1选课分析15-1-1问题分析15-1-2算法分析15-1-3Python程序实例15-2背包问题：贪婪算法不是最完美的结果15-2-1问题分析15-2-2算法分析15-2-3Python实例15-3电台选择15-3-1问题分析15-3-2算法分析15-3-3Python实例15-4业务员旅行15-4-1问题分析15-4-2算法分析16-1再谈背包问题：动态规划算法16-3习题16-2旅游行程的安排第16章动态规划算法16-1再谈背包问题：动态规划算法16-1-1简单同时正确的算法但是耗时16-1-2动态规划算法16-1-3动态算法延伸探讨16-1-4存放顺序也不影响结果16-1-5Python程序实例16-2旅游行程的安排16-2-1旅游行程概念16-2-2Python程序实例17-1数据安全与数据加密17-2摩斯密码（Morsecode）17-3凯撒密码17-4再谈文件加密技术第17章数据加密到信息安全算法17-5全天下只有你可以解的加密程序（你也可能无法解）17-6哈希函数与SHA家族17-7密钥密码17-8讯息鉴别码（messageauthenticationcode）第17章数据加密到信息安全算法17-9数字签名（digitalsignature）17-11习题17-10数字证书（digitalcertificate）第17章数据加密到信息安全算法17-1数据安全与数据加密17-1-1认识数据安全的专有名词17-1-2加密17-6哈希函数与SHA家族17-6-1再谈哈希函数17-6-2MD5（Message-DigestAlgorithm）17-6-3SHA家族17-7密钥密码17-7-1对称密钥密码17-7-2公钥密码18-1KNN算法:电影分类18-2KNN算法：选举造势与销售烤香肠18-3K-means算法18-4习题第18章人工智能破冰之旅：KNN和K-means算法18-1KNN算法:电影分类18-1-1规划特征值18-1-2将KNN算法应用在电影分类18-1-3项目程序实例18-1-4电影分类结论18-2KNN算法：选举造势与销售烤香肠18-2-1规划特征值表18-2-2回归方法18-2-3项目程序实例18-3K-means算法18-3-1算法基础18-3-2程序实例19-1质数测试19-2回文算法19-3欧几里得算法19-4最小公