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若把编写代码比作行军打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡,今天我想跟大家分享我的读书心得---<<Python数据结构与算法分析>>

为什么选择这本书 

1.原因

学校没有教材,当时觉得单纯听课和看视频特别吃力,作为一名热爱学习,追求真理的大学生,在老师和朋友的推荐下,选择了这本书.

正如书中所言:"只有洞彻数据结构与算法，才能真正精通Python".作为一名精益求精的博主,我通过阅读前部分的内容发现这本书,特别适合小白以及大神进行学习和复盘,内容精炼简洁,非常容易理解.我想正是因为这本书妙不可言,所以它才会被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用.

2.想法

从今天起,为了回馈粉丝对我的支持,我将会把这本书的所有内容吃透并且内化,与大家进行每日的阅读和学习分享

什么是算法

1.算法概念

计算机科学的研究对象是问题、解决问题的过程，以及通过该过程得到的解决方案。给定一

个问题，计算机科学家的目标是 开发一个能够逐步解决该问题的算法 。算法是具有有限步骤的过程，依照这个过程便能解决问题。因此， 算法就是解决方案。

为何学习数据结构及抽象数据类型

1.过程抽象和数据抽象区别

过程抽象 将功能的实现细节隐藏 起来，从而 使用户能从更高的视角来看待功能。

数据抽象 的基本思想与此类似。

抽象数据类型（有时简称为ADT） 从逻辑上描述了如何看待数据及其对应运算而无须考虑具体实现。这意味着我们仅需要关心数据代表了什么，而可以忽略它们的构建方式。

通过这样的抽象，我们 对数据进行了一层 封装 ，其 基本思想是封装具体的实现细节，使它们对用户不可见， 这被称为 信息隐藏。

2.抽象数据类型原理

下图展示了 抽象数据类型及其原理 。用户 通过利用抽象数据类型提供的操作来与接口交互。

抽象数据类型是与用户交互的外壳。真正的实现则隐藏在内部。用户并不需要关心各种实现细节。

抽象数据类型的实现 常被称为 数据结构

PYTHON基础

1.通过类去学习抽象数据类型的原因

Python 支持面向对象编程范式。这意味着 Python 认为数据是问题解决过程中的关键点。在Python 以及其他所有面向对象编程语言中， 类 都是对数据的构成（状态）以及数据能做什么（行为）的描述。由于类的使用者只能看到数据项的状态和行为，因此 类与抽象数据类 型是相似的。在面向对象编程范式中，数据项被称作对象。一个对象就是类的一个实例。

2.复习python基础知识点

运算符// 。注意，当两个整数相除时，其结果是一个浮点数，而整除运算符截去小数部分，只返回商的整数部分。

a = 10
b = 3
c = a // b
print(c)  # 输出结果为3

Python 通过 bool 类实现对表达真值非常有用的布尔数据类型。布尔对象可能的状态值是

True 或者 False ， 布尔运算符有and、or以及not。

当一个名字第一次出现在赋值语句的左边部分时，会创建对应的 Python 变量。赋值语句将

名字与值关联起来。 变量存的是指向数据的引用，而不是数据本身。 来看看下面的代码。

theSum = 0
# 0
theSum = theSum + 1
print(theSum)
# 1
theSum = True
print(theSum )
# True 

赋值语句 theSum = 0 会 创建变量theSum ，并且 令其保存指向数据对象0的引用 （如图下图所示）。Python 会先计算赋值运算符右边的表达式，然后将指向该结果数据对象的引用赋给左边的变量名。

赋值语句改变了变量的引用 ，这体现了 Python的动态特性。

变量指向数据对象的引用

赋值语句改变变量的引用

内建集合数据类型

1.下期预告

除了数值类和布尔类， Python 还有众多强大的 內建集合类 。 列表、字符串 以及 元组 是概念上

非常相似的 有序集合 ，但是只有理解它们的差别，才能正确运用。 集（set）和字典 是 无序集合。

 总结

今天,我们了解了关于算法和抽象数据结构的概念,以及关于python的一些基础知识点,后面我会继续续写我和这本书的故事,希望大家多多支持,你的鼓励是我继续不断前行的动力!