数据结构与算法是计算机专业的核心基础课程，也是考研 408 统考中相对容易上手的一门。很多同学在掌握 C/C++、Python 等编程语言后，都会优先学习这门课 —— 尤其是打算走算法或开发路线的同学，无论是日常开发还是刷 LeetCode 刷题，数据结构与算法都是必备的核心能力。Python/数据分析全套学习籽料获取
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今天给大家推荐一份优质的开源数据结构与算法教程（作者：PegasusWang），这份教程以 Python 为载体，内容体系清晰，非常适合入门学习。作为教程的入门内容，难度较低，核心是帮大家巩固 Python 编程语言基础，同时理解抽象数据类型的核心概念，为后续学习打下基础。这是教程的核心模块，重点掌握各类数据结构的存储逻辑、操作方式和适用场景：
- 数组与列表Python 中的
list（列表）元素类型可不同，操作效率相对较低；array（数组）元素类型统一，更适合矩阵类数值运算。
元素存储空间可不连续，通过指针关联下一个元素，是处理非连续数据的重要结构。栈遵循 “先进后出” 原则，队列遵循 “先进先出” 原则；拓展了解双端队列（两端均可操作），这类结构能解决很多实际场景的复杂问题。日常开发和 LeetCode 刷题的高频数据结构，核心掌握：数据存储方式、增删改查等操作函数、时间 / 空间复杂度（直接影响算法效率），理解不同结构的特性和适用场景。算法与数据结构密不可分，本部分基于前文的数据结构，讲解对应的核心算法：
- 递归算法代码简洁但理解难度较高，建议通过手写执行步骤的方式拆解逻辑，帮助理解。
线性查找（按内存顺序遍历）、二分查找（首尾双向缩小范围，效率大幅提升）。基础类（冒泡、插入、选择排序）、高级类（分治、归并、快速排序）。二叉树的核心特征是 “每个节点最多有两个子节点”，因结构特殊，应用场景十分广泛。核心理解堆的类型 —— 大根堆（父节点值大于子节点）、小根堆（父节点值小于子节点）。图与树的核心区别是 “图允许存在环”；图的存储常用邻接矩阵，遍历方式主要有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。数据结构是算法的载体，算法是数据结构的应用，二者不可分割。学完这份教程的内容，能帮助你对数据结构与算法建立系统且深入的理解，无论是应对刷题还是实际开发，都会有明显的提升。2. 发送口令“数据结构与算法”领取（人工回复可能有时差，都会发给大家的，不用着急）
