《Python Algorithm》读书笔记

1.书籍信息

书名：Python Algorithms – Mastering Basic Algorithms in the Python Language
作者：Magnus Lie Hetland
出版社：Apress
ISBN：978-1-4302-3237-7
页数：324

2.纸张、印刷与排版

看的电子书，无法评论纸张和印刷。
字体，行、段间距偏小。非正文区分度高。

3.勘误

有，未记录。

4.笔记与评价

阅读级别：细读。
推荐级别：可选其他书籍。

这本书断断续续看了半个多月吧，看得很慢。一方面是因为看的是英文书，很多词不认识（主要是术语和俚语）；另一方面是因为看的是算法书，偏向我不怎么好的数学。

这本书不知道是什么时候在网上下载的，因为是用Python来讲算法，所以就拿来看了。本人对数学理解能力一般，之前也没有系统的学过算法（呃，计算机系不开算法课，却去开一些类似机械制图、金工实习的课是不是很奇怪！），所以一直想找本书来系统地看一下算法。尽管之前买了《算法（第五版）》影印版和《算法概论》影印版，但一直也没有去看。好，扯远了。

看本书之前，实际上我对算法没有个系统的认识，对于诸如贪心法、分治法这些词汇感觉很庞大，一直没去搞懂他们是什么。看了书之后，才知道这些没有我曾经想象的遥不可及，实际上很多知识在信息论、数据结构、离散数学、运筹学等课程中已经有所涉猎了，只是这些课中没有提到这些词汇罢了。当然，很多算法我都已经忘了。

本书使用Python讲解算法，不过实际上代码在本书中占的篇幅并不算大，也没有对标准库和第三方库的一些相关类/方法/函数/数据结构进行详细的讲解。尽管极少出现公式，但对算法的文字描述占用了大量的篇幅，这样大费口舌满页密密麻麻的文字（恩，对了，文字中还有大量的括号；以及只有首先没有然后的句子），还不如把公式写出来可能更容易理解了，即便我不太喜欢公式。这些大量的文字，有时却没能把我对该算法最关心的东西讲出来，最终又花费了大量时间去google/百度/wiki。

对我而言，我希望看到的讲解方式应当是：算法步骤、公式、图、简要的概述，清楚的代码实现，应用等。我并不关心算法的证明、正确性验证等方面的内容，只需要让我明白算法是怎么运转、用实例解释为什么大概就能满足我的需求了。恩，我对时间复杂度的计算也没有那么细致的要求。

本书讲解的算法还是比较基础的一些算法（尽管很多我并不熟悉，或者已经忘了吧）。结构如下：

第一章：引言
第二章：讲解一些基础知识，包括渐进表示、树和图等。
第三章：求和、排列组合、递归等。
第四章：归纳、递归、归约，不变与正确性，张驰法等。
第五章：遍历（DFS、BFS），强连通分量等。
第六章：分治法（二分法、最近点对、凸包、最大切片、树平衡）等。
第七章：贪心法（背包问题、哈夫曼算法、最小生成树）等。
第八章：动态规划（DAG的最短路径、LIS、LCS、背包问题）等。
第九章：最短路径（Bellman-Ford、Dijkstra、Johnson、Floyd、A*）等。
第十章：网络流（二部图匹配、不相交路径、最大流、最小割、最小费用最大流）等。
第十一章：P、NP、NPC。本章基本无代码。
附录A：相关的Python库。
附录B：本书涉及的问题和算法。
附录C：图相关知识。
附录D：习题答案。

实际上，每章的讲解都会配有图片和代码的，但是给我带来的帮助却不大。尽管代码是Python代码，但和《集体智慧编程》那样的Python代码使用差距太大，我都没有怎么仔细看。

本书的标题都很生动，甚至会出现像“Not in Kansas Anymore?”这句《绿野仙踪》的台词（恩，这句的出处我是百度到的），让人初读标题时感觉不知所措，完全无法知道这一章/节在讲什么。好吧，在写脑图的时候，翻译这些标题时，按照自己的理解做了一些修改，所以下面的脑图里会看到诸如我喜欢的《在动物园散步才是正经事》，也会看到最近很火的“小伙伴们”。

本书中每章都附有习题，不过时间关系，我都没有做。附录D有这些习题的讲解。

尽管看了很久，实际上还有很多地方没有看明白，所以下面的脑图中应该会出现很多错误。

综上，如果你的英语不错，并且数学也不错的话，可以来阅读本书。否则，我觉得还是找一些中文的教材或网络资料先看明白吧。另外，不要对本书的Python代码抱有太多希望，本书的代码并没有对我理解算法有多大加深。