Advanced Algorithms and Data Structures in Python
高级Python算法与数据结构

Fenwick trees, Caches, Splay Trees, Prefix Trees (Tries), Substring-Search Algorithms and Travelling Salesman Problem
费纳韦克树（Fenwick trees）、缓存（Caches）、伸展树（Splay Trees）、前缀树（Trie，也称为字典树或前缀 trie）、子串搜索算法（Substring-search algorithms）和旅行商问题（Traveling Salesman Problem）。

教程演示🔗

学生数量：2,945 个学生

上次更新时间：2022年1月

教程评分：4.8

教程语言：英语

教程字幕：中文、英语字幕

本课程包括：在移动设备和电视上观看、完整的永久访问权、2 篇文章、结业证书、1 个可下载资源、10.5 小时 长的随选视频字幕

学习内容

1、熟练掌握算法思维。
2、能够发展自己的算法。
3、能够检测并修正低效的代码片段。
4、理解费纳伍德树（Fenwick Tree）
5、理解缓存（包括Least Recently Used缓存(LRU Cache)和Splay Tree缓存）
6、”Understanding tries and ternary search trees” 的翻译是 “理解 trie 和三元搜索树”。

– Trie（也称为前缀树或字典树）是一种数据结构，用于存储和检索具有共同前缀的字符串集合。它通过将字符串分解为字符并沿着树的节点进行遍历，能够高效地查找、插入和删除字符串。
– 三元搜索树（Ternary Search Tree，TST），又名三叉搜索树，是一种自平衡的二叉搜索树，每个节点最多有三个子节点，分别代表值小于、等于和大于当前节点的键。这种数据结构支持快速的查找、插入和删除操作，但其性能取决于树的平衡程度。
7、理解子字符串搜索算法（Rabin-Karp方法、KMP算法和Z算法）
8、理解汉密尔顿回路问题（以及旅行商问题）
9、理解欧拉回路问题

要求

1、Python基础
2、一些理论背景（大O符号）

课程介绍

这门课程是为对计算机科学感兴趣并希望使用Python实现算法和数据结构的人设计的。在每一章中，你将学习给定数据结构或算法的理论，然后从头开始实现它们。

第1章：二进制索引树（斐波那契树）

介绍二进制索引树或斐波那契树数据结构的理论

如何在计算机视觉和人工智能中使用这种数据结构

Python实现

第2章：最近最少使用缓存（LRU缓存）

什么是缓存，为什么它们如此重要

如何使用双向链表实现缓存

LRU缓存的理论

Python实现

第3章：伸展树

什么是伸展树

如何使用伸展树实现缓存

第4章：B树

外部存储和内部存储（RAM）

外部存储的数据结构

具有多个子节点和多个键的树

什么是B树数据结构？

第5章：前缀树（ trie）

什么是前缀树或trie

tries的实际应用

tries的自动完成功能

使用tries进行排序

IP路由

第6章：三元搜索树

什么是三元搜索树

与tries相关的Boggle游戏

第7章：子串搜索算法

什么是子串搜索算法，以及在实际软件中为何重要

暴力子串搜索算法

哈希和Rabin-Karp方法

Knuth-Morris-Pratt子串搜索算法

Z子串搜索算法（Z算法）

Python实现

第8章：拓扑排序

什么是拓扑排序（拓扑排序）？

使用深度优先搜索实现拓扑排序

第9章：环检测

如何在图中检测循环？

第10章：强连通分量（Tarjan算法）

什么是强连通分量？

使用深度优先搜索的Tarjan算法

第11章：汉密尔顿回路（旅行商问题）

图中的汉密尔顿回路

什么是旅行商问题？

如何使用回溯法解决该问题

元启发式方法提升算法性能

第12章：欧拉回路（中国邮递员问题）

图中的欧拉回路

什么是中国邮递员问题？

感谢加入我的课程，让我们开始吧！

“深入探索计算机科学：Python算法与数据结构之旅 – 从二进制索引树（斐波那契树）到汉密尔顿回路。章节涵盖理论讲解、实战实现，以及在AI和CV中的应用，提升搜索引擎排名，以自然流畅的方式掌握LRU缓存、伸展树、B树、Trie和三元搜索等核心概念。跟随我们，一步步解锁编程奥秘！”