数据结构与算法分析python

❶ 数据分析师必须掌握的数据结构有哪些

【导读】对于数据分析工程师来说，数据结构是必知必会的，是数据分析师基础学习的部分，在进行数据结构学习的时候，是绕不过的一个基础，那么数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?今天我们要推荐的就是一份能够帮助大家学好数据结构的书单，赶紧学起来吧!

1、大话数据结构

《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。

通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

2、趣学数据结构

本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。

通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。

3、python数据结构与算法分析

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。

本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

4、图解数据结构：使用 C++(其他语言版本也有)

这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂，利用大量且丰富的图示与范例，详解复杂的抽象理论，从最基本的数据结构概念开始说明，再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念，引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。

《图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。

在进行数据结构学习的时候，以上分享的数据结构的书单，大家可以有效利用起来，希望对大家有所帮助，另外，数据分析师是近几年针对大学生的新兴职业，所以对于大学生就业是很有帮助的，如果大家想要在这方面有所发展，不妨去努力学习一下，了解一下数据分析师的日常工作，考一个相关的证书。

❷ python数据分析需要哪些库

1. NumPy
一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。
2. SciPy

另一个科学计算核心库SciPy，基于NumPy而构建，并扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，使用Numpy实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。
3.Pandas
Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一个Python模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一个用于创建二维图表和图形的低级库。你可以用它来构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。此外，很多流行的绘图库都为Matplotlib预留了位置，可与Matplotlib结合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn实际上是基于matplotlib库构建的高级API。它为处理图表提供了更恰当的默认选项。此外，它还提供了一组丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。
7. Plotly
Plotly是一个可以帮助你轻松构建复杂图形的流行库。该库适用于交互式Web应用程序，它提供了很多很棒的可视化效果，包括轮廓图形、三元图和3D图表。
8. Bokeh
Bokeh库使用javaScript小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化图形。该库提供了多种图形、样式、链接图形式的交互能力、添加小部件、定义回调以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。它作为面向Graphviz的一个接口，使用Python编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。

❸ 数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识

1. 工程能力
（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；
建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；
推荐书籍：《C++ primer plus 》
（ 2 ）开发平台： Linux ；
建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；
推荐书籍：《Linux 私房菜》
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；
建议：多敲代码，多刷题；
推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》
（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；
建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；
推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》
2. 算法能力
（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论
建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；
建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；
推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；
3. 业务经验
（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；
推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》
（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

❹ 算法不扎实的程序员，每一个都很慌

初学者经常问这样的问题，然而这些其实是错误的问题。

对于初学者而言，你最应该优先考虑的是，哪些东西构成了程序的基础？

最经典的一句话： 程序 = 数据结构 + 算法 。

如果说编程语言是程序的血肉，那么算法就是程序的灵魂。

人不能没有血肉之躯，但是没有灵魂的人依然只是一个死人。

不能单纯依靠算法衡量一个程序员的好坏，但是面试的时候考算法绝对是简单高效的筛选手段。近些年大厂的面试几乎必考算法也是这个原因。每一个算法学的不扎实的程序员，在面试的时候都很慌。

下面这些书籍应该是算法方面最常见的经典书籍。我有幸都读过，有些读完了，有些半途而废，不过基本上也都算是熟悉。顺序上由易到难，从薄到厚，每本书下面我会简单的介绍一番，希望能对你的学习有所帮助。

首先是两本算法入门书籍，也可以当做算法读物：

《啊哈！算法》

用他的自我介绍的来讲：“这不过是一本有趣的算法书而已，和别的算法书比较，如果硬要说它有什么特点的话，那就是你能看懂它。”

图文并茂，而且画风有趣，适合新手入门，但是代码是C的，看着比较累，文字也略显冗长。

图是非常棒的，启蒙用，非教科书

《算法图解》

和《啊哈》类似，他的介绍是：“像小说一样有趣的算法入门书。”

书里面讲的很好，Python代码也很容易读懂，比之《啊哈！算法》，书中的例子没有那么有趣，但是图很清晰，文字和代码不冗杂。

缺点同样是非教科书，非常浅显，三四个小时就看完了。有一种刚刚热身的感觉。

接下来这几本都是最常见的书了：

《数据结构与算法分析C语言描述》

这本书的作者几乎不浪费笔墨在一些简单的地方。书很薄，但是覆盖面很广很深，作者实在是非常厉害。

不过反过来说，就是有些地方讲的语焉不详……

这本书还有Java语言版本的，但是相比之下C的更好一些。

挺好的一本书。

还有一点是翻译不是很给力，好多人都没坚持看完。

《数据结构与算法Python语言实现》

英文版评分非常高，中文版评分非常低……

据说是也翻译的不好。另外就是本书自身错误也不少……几版过后依然很多没有改过来。

书中数学证明和介绍比较简单。因为采用Python语言的原因，比较易读。

浅显易懂，内容上循序渐进，环环相扣。相比于上一本，我会更推荐一些。厚度也不算厚。

《数据结构与算法 Python语言描述》

北大教授裘宗燕的书，这本书前面写的挺好的，尤其是在面向对象还有ADT等思想的阐述，都很不错。

但是读到后来给我一种虎头蛇尾的感觉，前面气势如虹绪论就写了很长，最后三章感觉有点草草收尾的意思。就像编辑在催稿，而作者很忙的样子……

另外就是这本书的编排顺序我个人也不是特别喜欢。

接下来是两本大部头，都是非常厚的书。

他们最大的特点就是：出现率远大于看完率

《算法导论》

算法书中的权威，MIT的6.046J就是按照这个来讲的。

公认最好的算法书，组织结构合理，内容详尽。引导读者从思维方式上对算法进行领悟。

书中对算法的数学结构进行了详尽的阐述。有非常多的数学证明。

这本书我说不出什么缺点，只能说有些内容是因为我还没到大牛的境界，暂时还无法体会理解。

我个人的观点是：不要纠结于详细的伪代码，不用纠结于连篇累牍的讲解。体会其中算法的精髓就好。

《算法》第四版

如果说，《算法导论》是学术上最好书，那这本应该是实际应用最好的书。

它对数学的要求比《算法导论》低很多，摒弃了算法的证明。

书中具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，深入浅出，大量图解。非常棒。

java基础的话你能撸出来Hello World基本上就可以开始看这本书了，这本书最大的不友好之处在于它的第一章非常长，没看过的人又不知道哪里可以跳过。

这本书后面的翻译感觉不如前边了，不知道是换人了还是DDL了……

翻开书就会看到很多的图，配套作者在coursera上面的课程学的话事半功倍！

接下来的几本我看的比较少，简单介绍一下，希望大家自己去发现和了解，不要漏下这些好书：

《编程珠玑》

很薄一本啊，但是我放在那还没看完……

这本书被称为： 历史 上最伟大的计算机科学着作之一

融深邃思想、实战技术与趣味轶事于一炉的奇书。

内容不深，但是不是一个知识点一个知识点的给你讲解算法原理的。

这本书的核心思想是让你了解如何正确选择和高效地实现算法。书中还有一些趣闻轶事，看着倒是很有意思~

有兴趣的同学可以看看~

《算法竞赛入门经典》系列

算法竞赛入门经典书，ACM必备书籍吧算是。书中题目对于竞赛来说比较简单，但是对于一般我们平时工程来说偏难。语言用的是C/C++，请好好做例题好好做作业，读书的时候好好思考和复习~

反正我是没读过，捂脸……

《剑指Offer》

这个书很有意思，对于在校生来说我个人觉得是必看的书。没有任何工作经验的同学在面试的时候真的会被问懵的。这本书可以让你了解如何应付考官日常问题，在解答面试问题的时候，书中很多方法和思路会让考官觉得你思考的很全面，给你加不少分。

我面试的时候也曾快速扫过一遍这本书，让我在回答问题的时候条理更清晰。书中代码是C的，emmm，于是代码部分我就没太看……

《用Python解决数据结构与算法问题》

最后给大家推荐一本在线的 免费 的算法书。

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

不是大部头，也不是读物，新手入门足够用，书中介绍了大多数日常需要的算法，并且讲的比较浅显~转行的新手基本可以通过这本书来快速掌握常用基本算法了~

反正免费，是否适合自己看两页也就get了~

如果需要PDF版，可以在“程序员必修课”公众号后台回复：“Python算法书”获取。