Solid data structure and algorithms in Python
目前进度：数据结构部分已完成，算法部分即将开始完善链表和二叉树相关算法（最近有点忙，预计6月份开始）。Star this repo and come back later :）
数据结构我跟的主要知识体系是浙江大学的MOOC《数据结构》，以及这个GitHub仓库中的数据结构部分
每种数据结构都用Python实现了常用操作，并分析了时间复杂度（其实通过代码也能分析出来），部分复杂的数据结构（红黑树/B树/堆/哈希表...）有我自己学习过程中的一些理解。完整代码在下面的ipynb文件中。
- 数组
- 链表
- 堆栈
- 队列
- 循环队列
- 二叉树
- 二叉树的遍历
- 二叉搜索树
- 平衡查找树
- AVL 树
- 红黑树
- B树、B+树
- 堆
- 字典树
- 并查集
- 哈希表
（建议在本地查看.ipynb文件，方便运行和页内跳转）
建议自己亲自实现一遍数据结构的所有操作，然后用我写的测试用例运行一下。自己写一遍能够掌握得更牢固。写的时候最好先看原理，理解每种操作怎么实现再自己写，我的代码仅仅作为参考，需要思路的时候再看我的代码，最好不要先看。
算法我跟的主要知识体系是 Robert Sedgewick 的《算法-第四版》，以及Coursera上面配套的Princeton的网课。部分知识点已经在数据结构当中用代码实现过了，所以就进行了省略。
大部分算法我都用了 Python 和 Golang 两种语言去实现，这样做不仅是熟悉语言的一种方式，也可以让你对算法对掌握更加牢固，同时如果有些地方不太看得懂，可以试试看另一种语言对实现，说不定能够获得更清晰的思路
- 算法复杂度分析
- 排序算法
- 冒泡排序
- 选择排序
- 插入排序
- 希尔排序
- 归并排序
- 快速排序
- 堆排序
- 查找
- 二分查找
- 二叉搜索树
- 红黑树
- 散列表
- 链表相关算法
- 二叉树相关算法
- 图相关算法
- 字符串相关算法