本文介绍了《数据结构与算法：python语言实现》一书的内容和特点，深入讲解了Python语言在数据结构和算法领域的应用。通过本书的学习，读者可以系统地了解数据结构和算法的基本概念，并掌握Python语言实现这些概念的方法和技巧。是一本适合初学者和进阶者的学习指南。
数据结构与算法：python语言实现读后感篇一
这本书的翻译真的太差了，应该是直接机翻的，并且机翻的软件也很垃圾，经常是牛头不对马嘴。但即使是这样，也无法掩盖这本书内容的精彩。英语好的话建议直接原版。如果英文不好，又只会python，那只能看这本了。但切记，如果遇到不明所以，无法理解，读不通顺的情况，不要怀疑，肯定是翻译错了，可以对着原版英文的看下。
数据结构与算法：python语言实现读后感篇二
翻译错误很多，举一个最严重的：第20页，在表1-4的round(x)下，本书原版是a tie is broken toward the even value，意味在x=3.5（中立）的情况下，x为最近的偶数，即为4，但是在中文版被翻译成省去小数点后的数向偶数值靠近。译者显然没搞清楚tie的含义，而且即使没搞清楚tie，翻译出来后，光读一遍也会发现不符合编程的逻辑，然后审查也没查出来，误人子弟。看了一下译者序，发现果然是教授再加上手下廉价劳动力研究生翻的书。别买了，看原版吧。
数据结构与算法：python语言实现读后感篇三
数据结构和算法是计算机科学的两个重要的支柱，两者具备不可分割性。
算法我理解为解决方案的准确而完整的描述。算法不等于程序，也不等于计算方法。当然程序也可以作为算法的一种描述，或者说不同语言的具体实现方式。程序通常还需要考虑很多与方法和分析无关的细节问题，这是因为在编程时要收到计算机系统运行环境的限制。通常，程序的编制不可能优于算法的设计。
算法，应具有可行性、确定性、有穷性、拥有足够情报四个基本特征。也因此设计算法时不仅仅需要考虑结果的可靠性，即不仅考虑算法结果的可行性，还要考虑不知的确定性，时间和步骤的有穷性等。因此算法是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，明确的，此顺序将在有限的次数下终止。
一个算法通常有两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作，二是算法的控制结构。因此设计算法时不仅需要考虑树结构的设计，还要考虑数据的操作和运算及各操作之间的执行顺序。
算法的设计可以撇开具体的计算机程序设计语言，但算法的实现必须借助程序设计语言中提供的数据类型及其算法，而计算机算法是指解决方案的准确而完整的描述。
数据结构，数据的逻辑结构在计算机存储空间中存形式称为数据的存储结构也称数据的物理结构。
《数据结构与算法：Python语言实现》这本书并非是换个语言copy了一遍数据结构与算法，本书对基于Python的数据结构与算法进行详细解剖，非常值得一读。
