Merge branch 'master' of github.com:PegasusWang/python_data_structures_and_algorithms

Author: wangningning

README.md

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 数据结构和算法是每个程序员需要掌握的基础知识之一，也是面试中跨不过的槛。目前关于 Python 算法和数据结构的中文资料比较欠缺，
 笔者尝试录制视频教程帮助 Python 初学者掌握常用算法和数据结构，提升开发技能。
 本教程是付费教程(文字内容和代码免费)，因为笔者录制的过程中除了购买软件、手写板等硬件之外，业余需要花费很多时间和精力来录制视频、查资料、编写课件和代码，养家糊口不容易，希望大家体谅。
+(视频未完成，完成后会在本页面放出链接)
 
 ## 链接
 
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 - 网上很多视频教程比较水，收费还很不合理，纯属智商税
 
 ## 作者简介
-目前就职于[知乎](https://www.zhihu.com/people/pegasus-wang/activities)，从实习期间接触 Python 起一直从事 Python 网站后端开发，有一定 Python 的使用和实践经验。
+目前就职于[知乎](https://www.zhihu.com/people/pegasus-wang/activities)，任后端工程师，多年一线 Python 开发经验。
 
 知乎专栏：
+
 - [《Python 学习之路》](https://zhuanlan.zhihu.com/c_85234576)
 - [《玩转vim(视频)》](https://zhuanlan.zhihu.com/vim-video)
 
@@ -39,7 +41,7 @@
 - 使用场景，什么时候用
 
 ## 目录结构
-这里讲解的章节我参考了下边教材中列举的一些书籍，并且自己设计了大纲，争取做到循序渐进。因为实现一些高级数据结构的时候会用到
+这里讲解的章节我参考了下边教材中列举的一些书籍，并且自己设计了大纲，争取做到循序渐进，简单实用。因为实现一些高级数据结构的时候会用到
 很多底层数据结构，防止跳跃太大导致读者理解困难。
 
 课程的目录结构如下，每一章都有配套的文字讲义(markdown)，示例代码，视频讲解，详细的讲解一般会放在视频里，使用手写板来
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 - 高级排序算法: 归并排序、快排
 - 树，二叉树
 - 堆与堆排序
-- 图，dfs 和 bfs
+- 优先级队列
+- 二叉查找树
+- 图与图的遍历
 - python 内置常用数据结构和算法的使用。list, dict, set, collections 模块，heapq 模块
 - 面试笔试常考算法
 
@@ -93,7 +97,7 @@ Python 抽象程度比较高， 我们能用更少的代码来实现功能，同
 [《Data Structures and Algorithms in Python》]( https://book.douban.com/subject/10607365/): 适合对 Python
 和算法比较熟悉的同学，或者是有其他语言编程经验的同学。英文版，缺点是书中错误真的很多，代码有些无法运行
 
-[《算法导论》]( https://book.douban.com/subject/20432061/): 喜欢数学证明和板砖书的同学可以参考，有很多高级主题。使用伪代码
+[《算法导论》第三版]( https://book.douban.com/subject/20432061/): 喜欢数学证明和板砖书的同学可以参考，有很多高级主题。使用伪代码
 
 
 ## 讲课形式
@@ -127,10 +131,15 @@ Python 抽象程度比较高， 我们能用更少的代码来实现功能，同
 ## 资料
 
 - 视频。包含所有讲解视频
-- 代码示例。所有代码我会放到 github 上。注意每一章目录里都有 py 文件，在电子书里看不到。clone 下代码找到对应目录里的 python 文件即是每章涉及到的代码。
+- 代码示例。所有代码我会放到 github 上。
 - markdown 讲义，包含视频内容的提要等内容
 - 延伸阅读。我会附上一些阅读资料方便想深入学习的同学
 
+## 如何获取每章代码
+
+注意每一章目录里都有 py 文件，在电子书里看不到。clone 下代码找到对应目录里的 python 文件即是每章涉及到的代码。
+
+
 ## 如何学习
 笔者讲课录制视频的过程也是自己再整理和学习的过程，录制视频之前需要参考很多资料
 希望对所讲到的内容，你能够
@@ -157,7 +166,7 @@ Python 抽象程度比较高， 我们能用更少的代码来实现功能，同
 - Sublime
 - Atom
 - Vscode
-- Vim
+- Vim/Emacs
 
 
 ## 勘误
@@ -180,6 +189,8 @@ pip install https://github.com/mitya57/python-markdown-math/archive/master.zip
 
 # 或者直接
 pip install -r requirements.txt
+
+# 如果你 fork 了本项目，可以定期拉取主仓库的代码来获取更新，目前还在不断更新相关章节
 ```
 
 编写并查看：

docs/05_栈/stack.md

@@ -5,6 +5,7 @@
 本章我们讲讲 后进先出的栈。
 
 生活中的数据结构：
+
 - 栈。好比在桶里头放盘子，先放的盘子放在了底下，后来的盘子放在上边。你要拿的时候，也是先拿最上边的。
 
 栈其实也很简单，因为基础操作就俩，一个 push 和一个 pop，咦，咋和队列一样的？

docs/10_递归/recursion.md

@@ -198,4 +198,4 @@ Move A -> C
 - 你能举出其他一些使用到递归的例子吗？
 - 实现一个 flatten 函数，把嵌套的列表扁平化，你需要用递归函数来实现。比如 [[1,2], [1,2,3] -> [1,2,1,2,3]
 - 使用递归和循环各有什么优缺点，你能想到吗？怎么把一个尾递归用迭代替换？
-- 递归有时候虽然很优雅，但是时间复杂度却不理想，比如斐波那契数列，它的表达式是 F(n) = F(n-1) + F(n-2)，你能计算它的时间复杂度吗？我们怎样去优化它
+- 递归有时候虽然很优雅直观，但是时间复杂度却不理想，比如斐波那契数列，它的表达式是 F(n) = F(n-1) + F(n-2)，你能计算它的时间复杂度吗？请你画个树来表示它的计算过程，为什么这个时间复杂度很不理想？我们怎样去优化它。

docs/13_高级排序算法/advanced_sorting.md

@@ -7,4 +7,4 @@
 
 在讲完二叉树之后，我们会看下它的应用：
 
-- [堆和堆排序](./heap_sort.md)
+- 堆和堆排序

docs/13_高级排序算法/quick_sort.md

@@ -32,7 +32,7 @@ def test_quicksort():
     random.shuffle(seq)
     assert quicksort(seq) == sorted(seq)
 ```
-是不是很简单，下次面试官让你手写快排你再写不出来就有点过分啦。 当然这个实现有两个不好的地方:
+是不是很简单，下次面试官让你手写快排你再写不出来就有点不太合适啦。 当然这个实现有两个不好的地方:
 
 - 第一是它需要额外的存储空间，我们想实现 inplace 原地排序。
 - 第二是它的 partion 操作每次都要两次遍历整个数组，我们想改善一下。
@@ -47,7 +47,7 @@ def quicksort_inplace(array, beg, end):    # 注意这里我们都用左闭右
         quicksort_inplace(array, pivot+1, end)
 ```
 
-能否实现只遍历一次数组就可以完成 partition 操作呢？实际上是可以的。我们设置首位俩个指针 left, right，两个指针不断向中间收拢。如果遇到 left 位置的元素大于 pivot 并且 right 指向的元素小于 pivot，我们就交换这俩元素，当 left > right 的时候推出就行了，这样实现了一次遍历就完成了 partition。如果你感觉懵逼，纸上画画就立马明白了。我们来撸代码实现：
+能否实现只遍历一次数组就可以完成 partition 操作呢？实际上是可以的。我们设置首位俩个指针 left, right，两个指针不断向中间收拢。如果遇到 left 位置的元素大于 pivot 并且 right 指向的元素小于 pivot，我们就交换这俩元素，当 left > right 的时候退出就行了，这样实现了一次遍历就完成了 partition。如果你感觉懵逼，纸上画画就立马明白了。我们来撸代码实现：
 
 ```py
 def partition(array, beg, end):
@@ -105,3 +105,4 @@ T(n) = 2T(n/2) + n
 
 # 延伸阅读
 - 《算法导论》第 7 章
+- [《面试必备 | 排序算法的Python实现》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/36419582)

docs/14_树与二叉树/binary_tree.png

@@ -0,0 +1,63 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+
+class BinTreeNode(object):
+    def __init__(self, data, left=None, right=None):
+        self.data, self.left, self.right = data, left, right
+
+
+class BinTree(object):
+    def __init__(self, root=None):
+        self.root = root
+
+    @classmethod
+    def build_from(cls, node_list):
+        """build_from
+
+        :param node_list: {'data': 'A', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False}
+        """
+        node_dict = {}
+        for node_data in node_list:
+            data = node_data['data']
+            node_dict[data] = BinTreeNode(data)
+        for node_data in node_list:
+            data = node_data['data']
+            node = node_dict[data]
+            if node_data['is_root']:
+                root = node
+            node.left = node_dict.get(node_data['left'])
+            node.right = node_dict.get(node_data['right'])
+        return cls(root)
+
+    def preorder_trav(self, subtree):
+        if subtree is not None:
+            print(subtree.data)
+            self.preorder_trav(subtree.left)
+            self.preorder_trav(subtree.right)
+
+    def reverse(self, subtree):
+        if subtree is not None:
+            subtree.left, subtree.right = subtree.right, subtree.left
+            self.reverse(subtree.left)
+            self.reverse(subtree.right)
+
+
+node_list = [
+    {'data': 'A', 'left': 'B', 'right': 'C', 'is_root': True},
+    {'data': 'B', 'left': 'D', 'right': 'E', 'is_root': False},
+    {'data': 'D', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
+    {'data': 'E', 'left': 'H', 'right': None, 'is_root': False},
+    {'data': 'H', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
+    {'data': 'C', 'left': 'F', 'right': 'G', 'is_root': False},
+    {'data': 'F', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
+    {'data': 'G', 'left': 'I', 'right': 'J', 'is_root': False},
+    {'data': 'I', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
+    {'data': 'J', 'left': None, 'right': None, 'is_root': False},
+]
+
+
+btree = BinTree.build_from(node_list)
+btree.preorder_trav(btree.root)
+btree.reverse(btree.root)
+print('====我是华丽丽滴分割线=====')
+btree.preorder_trav(btree.root)