《数据结构与算法 Python语言实现》书评与学习心得
做为Python小白，本人几个月前读完了Mark Lutz的1400页巨著《Learning Python》（太TM啰嗦了，读过的请举手），本打算继续学习下一步《Programming Python》, 但觉得基础过于薄弱，所以决定先找一本Python的算法书学习一下 。一方面可以打个扎实一点的数据和算法的基础，另一方面可以进一步熟悉一下Python语言和代码。
想法可嘉，但是问题很快来了，选哪本算法书呢？反正书都不贵，最后除了本文的主角书目，作者还买了其他几本相关书籍：
- 《数据结构与算法 Python语言实现》-- Goodrich, Tamassia, Goldwasser； 译者 张晓，赵晓南 （以下按作者名字简称GTG）
- 《Python 算法教程》-- 由大神Magnus Hetland撰写（也就是Python基础教程的作者）
- 《图解数据结构–使用Python》-- 吴灿铭
- 《你也能看得懂的Python算法书》-- 王硕等
- 《算法》-- Sedgewick (早两年为了显摆买的，买来才发现是Java写的，褶子了！)
经过三个月的时间，作者完整阅读了GTG这本书，将书中代码全部手敲一遍，并进行了实施。其他的几本也或多或少地翻阅了一些，下面分享一下学习心得。
- GTG这本书中的算法种类非常完善，和Sedgewick的内容高度一致。其中对树的遍历，优先级队列，堆（尤其是基于堆的优先级队列），映射和哈希，搜索树（二叉树，平衡树，AVL，2-4树，红黑树），文本处理，都有非常深入的解释和代码。但最后的关于图的一章感觉比较单薄，止于Dijkstra, Prim-Jarnik, Kruskal算法，不太过瘾。
- GTG使用的是图解算法过程，主要算法都配上了分步过程图，非常易懂，这一点可以和Sedgewick媲美。吴灿铭老师的版本在图解上做得也很好。相比起来，大神Hetland的版本可以算惜墨如金了，既不肯多花文字，也不肯多配图，有点 “智商过160再来看我的书” 的意思，很伤自尊。对于算法实现，Hetland的代码更是少之又少，确实牛B，但读起来太吃力，放弃了。
- 下面这段是重点 ： 读GTG最大的感受，是里面的代码是真正的面向对象编程，并且代码本身非常的Pythonic(忠实于Python的风格)。何出此言呢？这是因为，基本上每个算法，GTG的作者都将其写成一个类（Class），同时将查询、插入，删除、排序、遍历等功能写成类下面的方法(method). 换句话说，GTG把每个算法都写成了一个工具。这些工具的使用方式，和Python的built-in函数功能类似。相比起来，国内作者这几个版本，更倾向于以函数的形式，短平快地把算法表达出来，代码行数较少；对于类的使用，往往局限于对Node之类的简单定义。然而，这个方式的问题在于，代码的可复用性、可扩展性不强。感觉这也是国内码农的一个普遍风格：快速解决问题，不注重可复用性。可惜的是，这无法体现出OOP的优势。
- GTG中前面章节中实施的类，在后面章节中经常被再次引用实施。比如第七章中的链接队列（LinkedQueue）在第八章 ‘树’ 的类建立中被继承使用，而第九章基于堆的优先队列（Heap Priority Queue）, 在最后一章图的Kruskal中被再次使用。等等。这个方式，可以让读者更深刻地理解链表，栈，堆，队列，映射，树，图等算法和类之间的关联。
- 再有，相比起来，国内几部算法书的代码，明显不够Pythonic, 能感觉出作者在用C或C++的方式写Python代码。举个栗子：a和b两个变量的交换赋值，国内作者一般是：temp=a; a=b; b=temp；其实Python代码应该是酱婶儿的：a, b = b, a (Guido: 我就问你服不服)
- 《你也能看懂的Python算法书》，比较适合学校孩子们入门兴趣使用，家长们可以关注一下。但此书不甚严谨，对专业人员可能用处不大，比如里面用List/Array来实现/解释链表，感觉有点南辕北辙。吴灿铭的《图解数据结构–使用Python》更适合大学阶段的学生使用，对国内读者来说，可能比GTG更容易理解。
下面再说说GTG的一些问题：
- GTG中所有的代码，只给到类，但不给任何实例化（instantiation）的过程。作者网站上的代码，只有极个别的情况给出
if __name__ == '__main__:的代码 。因此，读者应该耐着性子自己进行代码实施。本人感觉这样对理解书中内容帮助更大。实施时，建议使用Jupyter Notebook, 这样反复修改、试验、运行代码非常快捷。 - 其次，GTG的类代码中，很多情况下没有给出
__str__, __repr__, 或__iter__等特殊方法，造成代码运行后，不易看到数据结构及其成员的变化；比如在红黑树中，看不到再平衡后每个节点的红黑信息以及父节点信息，不方便和书中分步骤配图逐一比对变化过程，这些都需要读者自己添加代码。 - 由于GTG由三个作者完成，因此各章的写作风格和易理解程度不尽相同。比如，在文本处理的中的KMP算法，就讲得不明不白，搞得人好恼火！还有几个地方也出现了类似情况。怎么办：答案是去网上找关于此算法的视频和文章。除了CSDN，本人去油管上听了知名印度大叔Abdul Bari还有Tushar Roy的视频，非常有帮助。话题扯开，话说网上充满了印度兄弟们用英文进行的各种算法和计算机讲座，难怪硅谷那么多印度裔CEO。国内的同学们，不要讨论要不要学英语了，而是讨论怎么学吧。这一点上印度兄弟们语言优势太明显了。
- 最后，这本书翻译的质量还是不错的，但是个别地方需要和原文对照着看才能理解，并且代码中的英文批注并未翻译。作者英文没有障碍，感到对照原著阅读还是非常有帮助的。
- 书中习题很多，因本人只是为了了解算法和熟悉Python语言，并未做题，所以此部分不做评论。
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