本书首先简要回顾了Python语言的基础知识和程序设计的基本原则，然后依次介绍线性表、栈、队列、树、二叉树、图等常见的数据结构的基本概念、特点、存储表示、基本操作的算法实现及应用场合，最后介绍计算机中最常见的查找、排序等操作的算法原理、实现方法，并对算法的时间、空间性能等进行综合分析。 本书可作为高等学校计算机科学、软件工程、人工智能等专业“数据结构”课程的理想教材，也可供程序员、系统工程师等相关人员阅读参考。

前言 信息社会让计算无所不在。所谓计算思维，是指用计算机解决现实世界问题的思考框架。计算思维首先把现实世界的目标问题用计算机能够加工处理的数据对象描述。这些基本数据对象及其相关加工方法就是数据结构课程的主要内容。本课程是计算机科学及相关专业的专业基础课，同时也适用于其他与信息技术相关的从业人员。 数据对象的相关加工方法需要用计算机程序语言表达。由于语言简洁、开发效率高、可移植性强、资源丰富等优势，Python语言已经成为人工智能和大数据时代的第一开发语言，也逐渐成为各高校计算机编程入门教学的第一语言，在计算机各相关专业中使用Python语言进行数据结构教学将成为必然趋势。 近年来，国家大力加强人工智能领域的人才培养力度，提出到2030年实现人工智能领域全球领先的战略目标。高校是人工智能战略目标实施的主要阵地，2019年全国共有180所大学获得人工智能本科专业首批建设资格。由于数据结构课程的重要性，高校的人工智能本科专业培养方案中都将数据结构列为学科基础课； 又因Python语言在数据科学、人工智能领域的绝对优势，将Python与数据结构相结合进行教学是人工智能专业建设的不二选择。 目前，数据结构C++版、Java版的教材较为丰富，而Python语言描述的数据结构教材较少，配套的教学资源也比较少，很难满足Python语言描述数据结构教学的多样性需求。 本书具有以下特色。 （1） 数据结构理论与Python语言紧密结合。 Python语言的功能非常强大，可以表示线性表、字典等经典数据结构，实现查找、排序等操作。由于这些数据结构和操作都已实现，以致使用Pytho...