Python数据结构与算法实战：第二章 面向对象编程

数据结构第二章核心概念 线性结构: 元素之间存在一对一的线性关系 顺序表: 元素在内存中顺序存储 链表: 元素存储位置分散，通过指针连接 非线性结构: 元素之间存在一对多或多对多的关系 树: 具有层次关系的数据结构 图: 由节点和边组成的复杂结构 算法复杂度分析: 时间复杂度: 衡量算法执行时间随数据规模增长的趋势 空间复杂度: 衡量算法执行所需内存空间随数据规模增长的趋势

一、程序的并发执行1、程序并发执行2、程序并发执行时的特征间断性失去封闭性不可再现性第二章进程-进程的描述与控制小结

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数据挖掘是信息技术领域的核心概念，涉及从大型数据集中提取有用信息并转化为知识的过程。在\"数据探索教程-第二章\"中，主要介绍了数据的基本概念、属性及其值，以及不同类型的属性。我们探讨了数据对象的属性集合，如人的眼睛颜色和温度。税务信息数据集的示例展示了ID（Tid）、退款（Refund）、婚姻状况（Marital Status）、应税收入（Taxable Income）和是否作弊（Cheat）等属性。我们还讨论了属性值的映射，不同属性可以映射到不同的值集合，测量方法可能会导致不同的结果。课件中还详细解释了名义属性和有序属性的区别，以及序数属性和间距属性的应用场景。这些属性类型对于选择合适的数

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介绍Coursera课程《数据结构与算法（UCSD）》模块1第二周的Python答案，涵盖大O表示法、斐波拉契数列、最大公约数等内容。课程链接：https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/2。资源包括week2的PPT课件、大O表示法及斐波拉契数列的函数增长率、编程作业中斐波拉契数列的多种解法以及最大公约数与最小公倍数的Python实现。

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进程描述与控制 进程的状态转换 等待事件发生 CPU时间片用完 就绪 阻塞 执行 获得CPU 等待某事件发生

数据结构：- 线性、树形、图等逻辑结构- 连续存储、动态分配等存储结构- 插入、查找、删除等基本操作 算法：- 算法设计、特性、分类- 排序、查找、图论等算法- 时间、空间复杂度分析 学习数据结构与算法有助于理解程序内部运作，开发高效稳定的软件。