第二章：数据结构和算法

📖 本章内容

本章将学习 Python 中的数据结构和基础算法，包括：

1. 列表和元组 (01_lists_tuples.py)
2. 字典和集合 (02_dicts_sets.py)
3. 字符串高级操作 (03_strings_advanced.py)
4. 排序和搜索算法 (04_sorting_searching.py)
5. 栈和队列 (05_stack_queue.py)
6. 递归和动态规划 (06_recursion_dp.py)

🗂 章节概览

• 列表和元组：创建与操作、推导式、内存与性能、实际应用
• 字典和集合：常用方法、推导式、集合运算、去重与成员测试
• 字符串高级操作：切片与方法、join/split、格式化、正则与编码
• 排序和搜索算法：内置排序、插入/选择/冒泡/归并/快速、线性/二分搜索、复杂度
• 栈和队列：栈/队列/双端队列、优先队列、括号匹配、BFS 遍历
• 递归和动态规划：记忆化与自底向上 DP、爬楼梯、零钱兑换、网格路径

🎯 学习目标

完成本章后，您将能够：

• ✅ 熟练使用 Python 内置数据结构
• ✅ 理解不同数据结构的特点和适用场景
• ✅ 实现基础的排序和搜索算法
• ✅ 掌握栈和队列的应用
• ✅ 理解递归思想和动态规划
• ✅ 分析算法的时间和空间复杂度

📚 学习顺序

建议按以下顺序学习：

1. 先掌握基础数据结构的使用方法
2. 理解每种数据结构的性能特点
3. 学习经典算法的实现
4. 通过实际问题加深理解

🚀 运行示例

# 运行单个示例
python 01_lists_tuples.py

# 运行所有示例
python run_all.py

说明：运行所有示例时会有交互提示（是否运行、按回车继续下一课）。

💡 学习建议

• 理解数据结构的内部实现原理
• 关注算法的时间和空间复杂度
• 多做练习，加深对算法的理解
• 学会选择合适的数据结构解决问题

🔍 复杂度分析

操作	列表	字典	集合	元组
访问	O(1)	O(1)	-	O(1)
搜索	O(n)	O(1)	O(1)	O(n)
插入	O(n)	O(1)	O(1)	-
删除	O(n)	O(1)	O(1)	-

---

准备好深入学习数据结构了吗？ 🚀