數據結構與演算法分析python

❶ 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些

【導讀】對於數據分析工程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!

1、大話數據結構

《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。

通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。

2、趣學數據結構

本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。

通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。

3、python數據結構與演算法分析

了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。

本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)

這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。

《圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。

在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。

❷ python數據分析需要哪些庫

1. NumPy
一般我們會將科學領域的庫作為清單打頭，NumPy是該領域的主要軟體庫之一。它旨在處理大型的多維數組和矩陣，並提供了很多高級的數學函數和方法，因此可以用它來執行各種操作。
2. SciPy

另一個科學計算核心庫SciPy，基於NumPy而構建，並擴展了NumPy的功能。SciPy的主要數據結構是多維數組，使用Numpy實現。該庫提供了一些用於解決線性代數、概率論、積分計算等任務的工具。
3.Pandas
Pandas是一個Python庫，提供了高級的數據結構和各種分析工具。該庫的一大特色是能夠將相當復雜的數據操作轉換為一兩個命令。Pandas提供了很多內置的方法，用於分組、過濾和組合數據，還提供了時間序列功能。所有這些方法的執行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一個Python模塊，為統計數據分析提供了很多可能性，例如統計模型估計、運行統計測試等。你可以藉助它來實現很多機器學習方法，並探索不同的繪圖可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一個用於創建二維圖表和圖形的低級庫。你可以用它來構建各種圖表，從直方圖和散點圖到非笛卡爾坐標圖。此外，很多流行的繪圖庫都為Matplotlib預留了位置，可與Matplotlib結合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn實際上是基於matplotlib庫構建的高級API。它為處理圖表提供了更恰當的默認選項。此外，它還提供了一組豐富的可視化圖庫，包括時間序列、聯合圖和小提琴圖等復雜的類型。
7. Plotly
Plotly是一個可以幫助你輕松構建復雜圖形的流行庫。該庫適用於互動式Web應用程序，它提供了很多很棒的可視化效果，包括輪廓圖形、三元圖和3D圖表。
8. Bokeh
Bokeh庫使用javaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可伸縮的可視化圖形。該庫提供了多種圖形、樣式、鏈接圖形式的交互能力、添加小部件、定義回調以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一個用於生成面向復雜圖形和非面向復雜圖形的庫。它作為面向Graphviz的一個介面，使用Python編寫。我們可以藉助它來顯示圖形的結構，這在構建神經網路和基於決策樹的演算法時經常會用到。

❸ 數據挖掘主要涉及到哪些方面的知識

1. 工程能力
（ 1 ）編程基礎：需要掌握一大一小兩門語言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 腳本；需要掌握基本的資料庫語言；
建議：MySQL + python + C++ ；語言只是一種工具，看看語法就好；
推薦書籍：《C++ primer plus 》
（ 2 ）開發平台： Linux ；
建議：掌握常見的命令，掌握 Linux 下的源碼編譯原理；
推薦書籍：《Linux 私房菜》
（ 3 ）數據結構與演算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字元串，樹，圖等），掌握常見的計算機演算法（排序演算法，查找演算法，動態規劃，遞歸等）；
建議：多敲代碼，多刷題；
推薦書籍：《大話數據結構》《劍指 offer 》
（ 4 ）海量數據處理平台： Hadoop （ mr 計算模型，java 開發）或者 Spark （ rdd 計算模型， scala開發），重點推薦後者；
建議：主要是會使用，有精力的話可以看看源碼了解集群調度機制之類的；
推薦書籍：《大數據 spark 企業級實戰》
2. 演算法能力
（ 1 ）數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論
建議：這些是必須要了解的，即使沒法做到基礎扎實，起碼也要掌握每門學科的理論體系，涉及到相應知識點時通過查閱資料可以做到無障礙理解；
（ 2 ）機器學習 / 深度學習：掌握 常見的機器學習模型（線性回歸，邏輯回歸， SVM ，感知機；決策樹，隨機森林， GBDT ， XGBoost ；貝葉斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常見的機器學習理論（過擬合問題，交叉驗證問題，模型選擇問題，模型融合問題等）；掌握常見的深度學習模型（ CNN ，RNN 等）；
建議：這里的掌握指的是能夠熟悉推導公式並能知道模型的適用場景；
推薦書籍：《統計學習方法》《機器學習》《機器學習實戰》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然語言處理：掌握常見的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；
3. 業務經驗
（ 1 ）了解推薦以及計算廣告相關知識；
推薦書籍：《推薦系統實踐》《計算廣告》
（ 2 ）通過參加數據挖掘競賽熟悉相關業務場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

❹ 演算法不扎實的程序員，每一個都很慌

初學者經常問這樣的問題，然而這些其實是錯誤的問題。

對於初學者而言，你最應該優先考慮的是，哪些東西構成了程序的基礎？

最經典的一句話： 程序 = 數據結構 + 演算法 。

如果說編程語言是程序的血肉，那麼演算法就是程序的靈魂。

人不能沒有血肉之軀，但是沒有靈魂的人依然只是一個死人。

不能單純依靠演算法衡量一個程序員的好壞，但是面試的時候考演算法絕對是簡單高效的篩選手段。近些年大廠的面試幾乎必考演算法也是這個原因。每一個演算法學的不扎實的程序員，在面試的時候都很慌。

下面這些書籍應該是演算法方面最常見的經典書籍。我有幸都讀過，有些讀完了，有些半途而廢，不過基本上也都算是熟悉。順序上由易到難，從薄到厚，每本書下面我會簡單的介紹一番，希望能對你的學習有所幫助。

首先是兩本演算法入門書籍，也可以當做演算法讀物：

《啊哈！演算法》

用他的自我介紹的來講：「這不過是一本有趣的演算法書而已，和別的演算法書比較，如果硬要說它有什麼特點的話，那就是你能看懂它。」

圖文並茂，而且畫風有趣，適合新手入門，但是代碼是C的，看著比較累，文字也略顯冗長。

圖是非常棒的，啟蒙用，非教科書

《演算法圖解》

和《啊哈》類似，他的介紹是：「像小說一樣有趣的演算法入門書。」

書裡面講的很好，Python代碼也很容易讀懂，比之《啊哈！演算法》，書中的例子沒有那麼有趣，但是圖很清晰，文字和代碼不冗雜。

缺點同樣是非教科書，非常淺顯，三四個小時就看完了。有一種剛剛熱身的感覺。

接下來這幾本都是最常見的書了：

《數據結構與演算法分析C語言描述》

這本書的作者幾乎不浪費筆墨在一些簡單的地方。書很薄，但是覆蓋面很廣很深，作者實在是非常厲害。

不過反過來說，就是有些地方講的語焉不詳……

這本書還有Java語言版本的，但是相比之下C的更好一些。

挺好的一本書。

還有一點是翻譯不是很給力，好多人都沒堅持看完。

《數據結構與演算法Python語言實現》

英文版評分非常高，中文版評分非常低……

據說是也翻譯的不好。另外就是本書自身錯誤也不少……幾版過後依然很多沒有改過來。

書中數學證明和介紹比較簡單。因為採用Python語言的原因，比較易讀。

淺顯易懂，內容上循序漸進，環環相扣。相比於上一本，我會更推薦一些。厚度也不算厚。

《數據結構與演算法 Python語言描述》

北大教授裘宗燕的書，這本書前面寫的挺好的，尤其是在面向對象還有ADT等思想的闡述，都很不錯。

但是讀到後來給我一種虎頭蛇尾的感覺，前面氣勢如虹緒論就寫了很長，最後三章感覺有點草草收尾的意思。就像編輯在催稿，而作者很忙的樣子……

另外就是這本書的編排順序我個人也不是特別喜歡。

接下來是兩本大部頭，都是非常厚的書。

他們最大的特點就是：出現率遠大於看完率

《演算法導論》

演算法書中的權威，MIT的6.046J就是按照這個來講的。

公認最好的演算法書，組織結構合理，內容詳盡。引導讀者從思維方式上對演算法進行領悟。

書中對演算法的數學結構進行了詳盡的闡述。有非常多的數學證明。

這本書我說不出什麼缺點，只能說有些內容是因為我還沒到大牛的境界，暫時還無法體會理解。

我個人的觀點是：不要糾結於詳細的偽代碼，不用糾結於連篇累牘的講解。體會其中演算法的精髓就好。

《演算法》第四版

如果說，《演算法導論》是學術上最好書，那這本應該是實際應用最好的書。

它對數學的要求比《演算法導論》低很多，摒棄了演算法的證明。

書中具體給出了每位程序員應知應會的50個演算法，深入淺出，大量圖解。非常棒。

java基礎的話你能擼出來Hello World基本上就可以開始看這本書了，這本書最大的不友好之處在於它的第一章非常長，沒看過的人又不知道哪裡可以跳過。

這本書後面的翻譯感覺不如前邊了，不知道是換人了還是DDL了……

翻開書就會看到很多的圖，配套作者在coursera上面的課程學的話事半功倍！

接下來的幾本我看的比較少，簡單介紹一下，希望大家自己去發現和了解，不要漏下這些好書：

《編程珠璣》

很薄一本啊，但是我放在那還沒看完……

這本書被稱為： 歷史 上最偉大的計算機科學著作之一

融深邃思想、實戰技術與趣味軼事於一爐的奇書。

內容不深，但是不是一個知識點一個知識點的給你講解演算法原理的。

這本書的核心思想是讓你了解如何正確選擇和高效地實現演算法。書中還有一些趣聞軼事，看著倒是很有意思~

有興趣的同學可以看看~

《演算法競賽入門經典》系列

演算法競賽入門經典書，ACM必備書籍吧算是。書中題目對於競賽來說比較簡單，但是對於一般我們平時工程來說偏難。語言用的是C/C++，請好好做例題好好做作業，讀書的時候好好思考和復習~

反正我是沒讀過，捂臉……

《劍指Offer》

這個書很有意思，對於在校生來說我個人覺得是必看的書。沒有任何工作經驗的同學在面試的時候真的會被問懵的。這本書可以讓你了解如何應付考官日常問題，在解答面試問題的時候，書中很多方法和思路會讓考官覺得你思考的很全面，給你加不少分。

我面試的時候也曾快速掃過一遍這本書，讓我在回答問題的時候條理更清晰。書中代碼是C的，emmm，於是代碼部分我就沒太看……

《用Python解決數據結構與演算法問題》

最後給大家推薦一本在線的 免費 的演算法書。

https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn/

不是大部頭，也不是讀物，新手入門足夠用，書中介紹了大多數日常需要的演算法，並且講的比較淺顯~轉行的新手基本可以通過這本書來快速掌握常用基本演算法了~

反正免費，是否適合自己看兩頁也就get了~

如果需要PDF版，可以在「程序員必修課」公眾號後台回復：「Python演算法書」獲取。