前言

党的二十大报告指出：教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。高等教育与经济社会发展紧密相连，对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。

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，截至2024年，全国共有约500所大学获得人工智能本科专业建设资格。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。

本书共12章，分为三部分。第一部分为基础篇（第1章），介绍课程涉及的Python相关知识，包括Python语言面向对象的相关内容、生成器、迭代器及常用的模块等； 第二部分为数据结构与算法篇（第2~10章），介绍数据结构及算法、算法分析的基本概念以及算法的特点、描述方法、算法分析的目的和方法，介绍线性表、栈、队列、树、二叉树、图等常见数据结构的基本概念、特点、存储表示、基本操作的算法实现，并给出各种数据结构的应用实例以及常见的算法设计模式； 第三部分为查找与排序篇（第11章和第12章），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。

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。本书是作者集多年的“数据结构”教学经验，参照高等院校“数据结构”课程教学要求编写而成。

本书具有以下特色： 

（1） 数据结构理论与Python语言紧密结合。本书在介绍数据结构普遍性理论的同时，不仅将Python语言作为数据结构和算法的描述工具，而且将Python语言的内置结构作为具体数据结构的案例进行剖析。学生不仅能深入理解Python内置数据结构的内部表示和操作实现，避免低效算法，提升Python语言的运用能力，还能通过内置结构的特点和性能表现，加深对各种数据结构性质的理解。

（2） 注重基础理论的同时，加强应用和实践能力培养。本书用Python语言实现了所有经典数据结构，每种数据结构都可以作为单独的模块供后续章节使用。每章配备丰富的案例、例题和实验，融合理论与实践，提升学生在数据结构选择、算法设计和编程方面的能力。

（3） 内容完整，兼顾通用性与创新性。本书系统介绍了数据结构的基础理论、算法设计的基本方法及Python语言的基本知识，内容完整，适用于计算机及相关专业数据结构的通用教学要求。书中既涵盖基础理论，又与时俱进，去除了陈旧内容，增加了如TimSort等现代排序算法的实现方法。

（4） 以学生易学易懂、习得能力为编写主旨，注重细节设计与多维表达。教材采用对比、举例、小结、图表等多种方式进行多维度表达； 对同一问题举一反三，用不同方案进行求解； 对教学难点进行螺旋式教学； 配备丰富的实验和大量习题，方便教师和学生使用； 教材包含近300张插图和100余张表格，大量精心设计的插图和表格将抽象的内容形象化，可有效降低理解问题的难度。

本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、程序源码、在线题库、部分习题答案、教学进度表及1000分钟的微课视频。

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本书由苏州大学的张玉华、吕强、朱晓旭共同编写，特别感谢杨季文教授在本书编写和校对过程中给予的大力指导，感谢赵雷、周克兰、唐自立和何俊等多位专家和老师给予的指点和帮助。

由于时间和编者水平有限，书中不当之处在所难免，敬请诸位同行、专家和读者批评指正。

编者2025年3月