数据结构视频教程推荐，数据结构有哪些

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于数据结构视频教程推荐，数据结构有哪些这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

python有什么推荐的好书吗

Python语言目前在Web开发、大数据、人工智能（机器学习、自然语言处理）等领域有广泛的使用，另外随着Python被列入到嵌入式开发语言中，未来Python在嵌入式开发领域的应用也非常值得期待，所以当前学习Python是一个不错的选择。

学习Python是完全可以自学的，可以按照以下的路线入门Python开发：

第一：定一个学习方向。由于目前Python的应用领域比较多，而且不同的应用领域需要具备不同的知识结构，所以在学习Python之前应该先定一个方向。由于目前正处在大数据落地应用的初期，未来大数据在产业互联网的落地应用必将会释放出大量的人才需求，所以大数据方向是不错的选择。

第二：从搭建开发环境开始学习Python。学习编程语言一定要一边用一边学，而且Python语言自身的语法非常简单，语法组织结构也比较清晰（前期），所以在学习Python的初期几乎不会遇到什么困难。Python具备脚本式语言的简洁性，同时又具备面向对象语言的灵活性，所以学习Python基本语法的过程还是比较有乐趣的。

第三：学习大数据相关基础知识。选择大数据方向有两个好处，一个好处是大数据方向涵盖的内容比较多，另一好处是可以从大数据优雅的过渡到机器学习领域，因为目前采用机器学习的方式实现大数据分析是一个流行的做法。大数据基础知识包括大数据平台的组成结构（Hadoop、Spark），大数据平台开发接口以及大数据分析知识。Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库在数据分析领域有广泛的使用，所以可以重点学习一下。

第四：参加实习。学习Python的初期可以自学，但是在学习完基本的语法之后，最好找一个项目组参加实习，这个过程对于学习任何编程语言来说都是比较重要的。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

大一学生想提前自学算法与数据结构有什么好书推荐吗

本人本科英语专业，研究生计算机专业，现在在国内一家知名互联网公司工作。

首先非常欣赏你的学习主动性，一般说来只要有主动性都能学得不错。

我的建议是

【1】如果是面向考试

1、你可以问问学长学姐，甚至直接向他们借教科书。其实算法和数据结构从教学角度而言，各种图书差距并不大，大同小异，而且学校选取的教材基本都是非常靠谱的。

2、还一个好的办法是问问考研的学长学姐，他们考研用哪本书。因为考研用的图书一般价值更高。

3、学习并不只有一种途径，现在MOOC网站（比中国大学MOOC等）有很多大学算法和数据结构的课程，可以通过视频来学习。

【2】如果是面向实战

我个人更倾向于认为理论和实践相结合才能更容易理解算法和数据结构。

学习算法和数据结构之前做好能够熟悉一门编程语言，比如C语言或者Java。

因为算法和数据结构虽然不依赖于语言，但是练习需要落实到编程语言。

考虑下面两本使用范围较广的图书：《数据结构（C语言版）》（严蔚敏、吴伟民编著清华大学出版社）和《计算机算法基础》（余祥宣、崔国华、邹海明华中科技大学出版社）。

如果是喜欢和擅长Java的话，数据结构推荐看《数据结构实用教程(Java语言描述)》（徐孝凯编著，清华大学出版社）

学习的时候最好能够把代码敲几遍，一定不要去“背”代码，也不要去“背”概念，重点在于理解！

【3】另外学得不错之后

可以去刷LeetCode题目，对算法提高有很大帮助。可以先刷基础题，然后再刷中等、难的题目。对以后参加算法比赛或者就业都有帮助。

最后的叮嘱

从高中到大学要今早完成学习方法的转变，和心态的转变，这一点非常重要。

很多人还沿用高中学习方法，记笔记，背诵等，导致效率很低（不是每个学科都适合）。

那编程来说，注意编程规范，提高自学能力，多百度，多调试，多练习等都非常重要。

心态转变也很重要，不要只重视考试（虽然考试也非常重要），可以适当去实践，有机会尽量去参加一些计算机类比赛，对以后考研甚至找工作都有帮助。

不要盲从别人的做法，尤其是非名校，很多学生容易人云亦云，从众心理非常严重。

比如计算机专业出去找工作，简历上有计算机二级甚至三级，这几乎没有任何用处。就像英语专业（至少要求英语专业四级，最好是专业八级）拿大学英语六级证书去找工作一样，显得非常业余！但是还有很多学生宣称“没有计算机二级就找不到工作”，然后很多人都信。我并不是说不可以考，只是不重要，闲着没事可以考考当做“课外活动”，找找成就感就好。

大学阶段一定要养成独立思考能力，养成批判性思维。

早点明确自己的目标，否则很容易荒废时间。

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学习算法与数据结构，有什么比较好的MOOC或者比较好的书籍推荐

清华邓老师的《数据结构算法》,C++,非常经典，质量非常高，最大的特色是讨论问题系统完整，难度有，最大的价值是那套完整的数据结构code，唯一的缺点是题太少，可能是邓老师不主张刷题吧。

要刷题的话，浙大《数据结构算法》，课程内容也不错（但显然是不如邓老师的课），好处是题多，有一整个oj给你各种难度慢慢刷，可以好好刷题。刷累了可以再去考一个姥姥的PAT。哈哈哈哈。

edx上普林斯顿的《算法》，也就是算法那本书的作者按照《算法》书的顺序给你讲一遍，java,讨论问题很深入，PPT非常好。可以零散的听作为邓老师的课的补充。当然，如果你必须要javabased的，那也可以系统跟这门。

最后是stanford的《算法分析与设计》，是《数据结构及算法》的进阶课。目前没有可以替代且质量高的中文课程。

这四门这些年断断续续基本都刷完了，有些内容甚至刷了很多遍。如果你想要系统的学一遍的话，建议1先系统啃一遍。

至于MIT的算法和高级数据结构这两门课。《算法》属于录制课程，配套不是很完善，视频也不清晰，难度是有，总之学习体验真的很不友好，在完全木有mooc的当时，mit的全面开放录制课程确实值得d大大的点赞，但现在来看，这批视频的质量还有配套设施都有点落后了，我个人不是很推荐。高级数据结构那些数据结构真的是太fancy了，我真的觉得没什么用。

书这块的话。不要刷《算导》，不要刷《算导》，不要刷《算导》。我这辈子就没见过谁，真的刷完了算导。这就是本工具书，查一查了不得了。翻译也不是非常好。

看〈算法〉不如去看作者讲的课。〈算法设计与分析〉是好书，可看。但我觉得Stanford的课更好。

倒是推荐两本，一本是我软的〈编程之美〉，一本是〈编程珠玑〉，两本都不是那么典型的数据结构教程，而是真的应用算法解决实际问题的书。其中，珠玑是解决真的工程问题。而编程之美则是五花八门什么样的问题都有。

最后的最后，万事开头难，如果是选择一件事去做的话，我选邓老师的数据结构与算法课。

如果想自学Python, ，有什么书籍或视频可以推荐下

自学Python，看视频学的更快、更透彻一些，给你个课程大纲！

阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、RestfulAPI等。

阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析、图像识别、自然语言翻译等。

阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路，你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。

怎么学好数据结构

最近在学习数据结构，虽然大学的时候，每个老师都说数据结构很重要。包括对我们找工作、代码的逻辑性都起决定性作用。但最后还是没有多少人学好了数据结构，包括我。所以代价就是，工作的时候又得抽时间重新来一遍。

入门学习数据结构时应主要是这两个过程：

选择一本合适的书。（初学者应从C语言实现开始学习）编程实现和应用。（不断的刷题、看课程、同时做实验）

1.阅读书籍

一定要看书，一定要看书。数据结构和语言不一样，他不是锻炼我们编程能力，更多时候考察的是我们逻辑问题，也就是一种优化。

若果是纯小白的话：建议去图书馆借一本大学的比较薄一些的教材《数据结构》，然后建议尽量快的往后学习。如果一个知识点实在不懂，就可以跳过，学习到后面与前面知识点联系起来，说不定你会觉得很简单。

如果本来就有基础的话，就可以选择另一本比较经典的教材。这本书里面使用的代码,不是所谓的伪代码,而是正经可以运行的C代码,所以新人如果能照着做一遍下来,收获应该不小。

2.在线视频

数据结构有些问题是比较抽象的问题，所以当我们遇到不懂的部分的时候，如果有视频通过动态的讲解，能更好的帮助我们理解一个知识点。其次，现在网络课程非常发达，其实网上的数据结构的课程也已经足够我们理解、学习和分析了。

这里我放几个关于数据结构的课程：

(1)小甲鱼(https://www.bilibili.com/video/av2975983?from=search&seid=5449026242951100793)

（2）严蔚敏数据结构视频教程（https://www.bilibili.com/video/av6239731?from=search&seid=5449026242951100793）

（3）中国大学MOOC

每个学期都会定期开课，但是开课的时间不固定，并且有期限。所以一旦跟了哪个老师，就一定要坚持下来，慢慢学完。

3.实现与应用

每学习完一个部分，都要尝试着不看书，写出来。这样子学过的东西才能真正变成自己的东西。这里我推荐一个实验课程，实验不多，但也能锻炼我们的动手能力。

实验楼数据结构实验（https://www.shiyanlou.com/courses/20）

信息检索系统三个数据结构

大数据的多样性使得数据的信息检索系统被分为三种数据结构，分别是：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

结构化数据

结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，简单来说就是数据库。严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

结构化数据标记，是一种能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。

搜索引擎都支持标准的结构化数据标记，以便为用户提供更好的上网体验。网页内微数据标记可以帮助搜索引擎理解网页上的信息，能更方便搜索引擎识别分类，判断相关性。

同时结构化微数据可以让搜索引擎提供更丰富的搜索结果摘要展现，也就是为用户的具体查询提供帮助的详细信息，让用户直接在搜索结果中看见你商品的重要信息。例如：商品的价格、名称、库存状况(商品是否有货)、评论者评分和评论等都可以在搜索结果摘要直接看到。

这些丰富网页摘要可帮助用户了解网站与他们的搜索内容是否相关，可以让网页获得更多点击。

如在搜索结果中，部分展示了更多的星级评分、评论条数以及价格等因素，这样无疑增加了网站的专业程度，且提高了客户对网站的信任度，网站良好的曝光度无形中就提高了网站的点击率与转化率。

非结构化数据

与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据。

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。

包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。支持非结构化数据的数据库采用多值字段、了字段和变长字段机制进行数据项的创建和管理，广泛应用于全文检索和各种多媒体信息处理领域

半结构化数据

半结构化数据(semi-structureddata)。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类，并设计相应的表，然后将对应的信息保存到相应的表中。比如我们做一个业务系统，要保存员工基本信息：工号、姓名、性别、出生日期等等；我们就会建立一个对应的staff表。

但不是系统中所有信息都可以这样简单的用一个表中的字段就能对应的。

半结构化数据(semi-structureddata)模型在数据库系统中有着独特的地位：

（1）它是一种适于数据库集成的数据模型，也就是说，适于描述包含在两个或多个数据库（这些数据库含有不同模式的相似数据）中的数据。

（2）它是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。

半结构化数据中结构模式附着或相融与数据本身，数据自身就描述了其相应结构模式。具体来说，半结构化数据具有下述特征：

（1）数据结构自描述性。结构与数据相交融，在研究和应用中不需要区分“元数据”和“一般数据”（两者合二为一）。

（2）数据结构描述的复杂性。结构难以纳入现有的各种描述框架，实际应用中不易进行清晰的理解与把握。

（3）数据结构描述的动态性。数据变化通常会导致结构模式变化，整体上具有动态得结构模式。

常规的数据模型例如E-R模型、关系模型和对象模型恰恰与上述特点相反，因此可以成为结构化数据模型。而相对于结构化数据，半结构化数据的构成更为复杂和不确定，从而也具有更高的灵活性，能够适应更为广泛的应用需求。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的数据结构视频教程推荐和数据结构有哪些问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！