《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：

1. 《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）
2. 《Python 算法教程》-- 由大神Magnus Hetland撰写（也就是Python基础教程的作者）
3. 《图解数据结构–使用Python》-- 吴灿铭
4. 《你也能看得懂的Python算法书》-- 王硕等
5. 《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。

1. 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。
2. 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