国内高校《数据结构》课程大多选用的教材是严蔚敏和吴伟民编著的《数据结构C语言版》。
学习路线
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为了更系统的让大家掌握知识,我对其进行了归类,大致分为学习先导、数据类型、数据结构、Python语言、其他知识五大块,大家可以根据个人需要进行选择性学习。
学习先导
1.算法基础知识(算法所具有的特征、算法的要素、如何评定算法好坏、常用的算法设计方法)
2.数据结构基本知识(数据类型和结构体属于C语言的部分,在此基础引入Python)
数据类型
1.str/bytes/None(字符串“”,相对于C语言的字符和字符串操作更便捷)
2.int/float/(数字,Python无Double类型,仅有这两种数字类型)
3.list(列表[],即C语言的数组,功能相对于C语言更加强大,可以装入各种数据类型)
4.dict(字典{},C语言无此类型,形式类似于Json格式)
5.tuple(元组(),与list功能相同,但tuple为不可修改的数据类型)
6.set(集合{},此数据类型不可含有相同的数据元素且元素存储是无序的)
7.True/False(布尔,真假值判断)
数据结构
1.顺序表(是逻辑上相邻并且物理[所谓物理是指在硬盘上的存续,大学计算机组成原理课程有所介绍]上也相邻的一种存续结构,应用于数组)
2.链表(是逻辑上相邻但物理上不一定相邻的一种存续结构,应用于栈和队列)
3.栈/队列(常见的应用,例如:浏览器工具栏的前进和后退即可以用栈,而银行的排号系统则可以用队列)
4.树(常见的二叉排序树、平衡二叉树、红黑树、哈夫曼树、B树、B+树等)
5.图(常见且重要的广度优先遍历、深度优先遍历—拓扑排序等)
6.排序(应掌握的排序算法:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序、基数排序等)
7.搜索(常见的搜索算法:顺序查找、二分查找、插值查找、斐波那契查找等)
Python语言
1.Python基础(介绍Python七类数据类型的常见操作、判断语句/循环语句、函数、日期时间处理、文件操作、系统操作、面向对象、异常处理、调试、模块和包等)
2.Python高级(介绍Python生成器、迭代器、装饰器、闭包、垃圾回收、内建函数、内建类、正则表达式、私有化、单元测试、Python协议等)
3.Python编程(介绍Python网络编程、系统编程、元编程、web编程、脚本编程、并发编程的相关知识)
4.Python Web(介绍三大主流框架:Django、Tronado、Falsk的使用以及对微信公众号的开发、个人API网站的编写等)
5.爬虫(介绍静态爬虫—[urllib、urllib.request、urllib3、requests等库]、动态爬虫—selenium库、框架爬虫—Scrapy库的使用)
6.机器学习(介绍Numpy、Pandas、Matplotlib、seaborn的操作使用)
7.深度学习(介绍TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch的操作使用)
8.C语言扩展(本部分着眼于从Python访问C代码的问题)
9.Python扩展(本部分将介绍Github最受欢迎模块的使用)
其他知识
1.前端相关(本部分将重点介绍React、Vue.js的相关操作,当然基础的html/css/js在此不做讲解)
2.数据操作(本部分将介绍关系型数据库Mysql、非关系数据库Redis的相关操作)
3.运维相关(本部分将介绍Linux基础、Nginx的部署、Git使用、Docker使用等常规操作)
以上内容日更且保证高质量。
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