Python 算法与数据结构视频教程

掌握基本的算法和数据结构原理，能独立使用 Python 语言实现，能在日常开发中灵活选用数据结构。 对于找工作的同学提升面试成功率。

开发和测试工具

推荐使用以下工具进行开发，如果使用编辑器最好装对 应 Python 插件，笔者视频演示中使用了 vim，读者可以自己挑选自己喜欢的开发工具：

注意视频中使用到了 pytest 测试框架和 when-changed 文件变动监控工具(方便我们修改完代码保存后自动执行测试)，你需要用 pip 安装

pip install pytest
pip install when-changed
视频演示里我使用到了一个简单的 test.sh 脚本文件，内容如下:
#!/usr/bin/env bash
# pip install when-changed, 监控文件变动并且文件修改之后自动执行 pytest 单测，方便我们边修改边跑测试
 when-changed -v -r -1 -s ./    "py.test -s $1"
将以上内容放到 test.sh 文件后加上可执行权限, chmod +x test.sh，之后就可以用
'./test.sh somefile.py'
每次我们改动了代码，就会自动执行代码里的单元测试了。pytest 会自动发现以 test
开头的函数并执行测试代码。良好的工程需要我们用单测来保证，将来即使修改了内部实现逻辑也方便做回归验证。
或者你可以在的 ~/.bashrc  or  ~/.zshrc 里边加上这个映射（别忘记加上之后source下）:
# 监控当前文件夹文件变动自动执行命令
alias watchtest='when-changed -v -r -1 -s ./ '
然后在你的代码目录里头执行 watchtest pytest -s somefile.py 一样的效果
测试用例设计
笔者在刚学习编程的时候总是忘记处理一些特例(尤其是动态语言可以传各种值)，为了养成良好的编程和测试习惯，在编写单元测试用例的时候，
我们注意考虑下如下测试用例(等价类划分)：
正常值功能测试
边界值（比如最大最小，最左最右值）
异常值（比如 None，空值，非法值）
def binary_search(array, target):
    if not array:
        return -1
    beg, end = 0, len(array)
    while beg < end:
        mid = beg + (end - beg) // 2  # py3
        if array[mid] == target:
            return mid
        elif array[mid] > target:
            end = mid
        else:
            beg = mid + 1
    return -1
def test():
    如何设计测试用例：
    - 正常值功能测试
    - 边界值（比如最大最小，最左最右值）
    - 异常值（比如 None，空值，非法值）
    # 正常值，包含有和无两种结果
    assert binary_search([0, 1, 2, 3, 4, 5], 1) == 1
    assert binary_search([0, 1, 2, 3, 4, 5], 6) == -1
    assert binary_search([0, 1, 2, 3, 4, 5], -1) == -1
    # 边界值
    assert binary_search([0, 1, 2, 3, 4, 5], 0) == 0
    assert binary_search([0, 1, 2, 3, 4, 5], 5) == 5
    assert binary_search([0], 0) == 0
    # 异常值
    assert binary_search([], 1) == -1
当然我们也不用做的非常细致，要不然写测试是一件非常繁琐累人的事情，甚至有时候为了测试而测试，只是为了让单测覆盖率好看点。
当然如果是web应用用户输入，我们要假设所有的参数都是不可信的。 但是很多内部调用的函数我们基于约定来编程，如果你瞎传参数，那就是调用者的责任了。
输出其实也是一种再学习的过程，中途需要查看大量资料、编写讲义、视频录制、代码编写等，难免有疏漏甚至错误之处。
有出版社找过笔者想让我出书，一来自己对出书兴趣不大，另外感觉书籍相对视频不够直观，有错误也不能及时修改，打算直接把所有文字内容讲义和代码等放到 github 上，供大家免费查阅。
如果你发现文字内容、代码内容、视频内容有错误或者有疑问，欢迎在 github 上提 issue 讨论(或者网易公开课评论区)，或者直接提 Merge Request，我会尽量及时修正相关内容，防止对读者产生误导。
同时非常感谢认真学习并及时发现书中错误的同学，非常欢迎针对知识本身的交流和讨论，任何建议和修正我都会认真求证。
对于提出修正意见或者提交代码的同学，由于人数比较多这里就不一一列举了，可以在以下列表查看，再次感谢你们。笔者信奉开源精神，『眼睛足够多，bug 无处藏』。
如果您发现视频中的代码有误，请及时使用 git pull 拉取本项目的代码更新，最好用目前最新的代码来学习和实践。
issue
contributors
如何更新代码(写给不熟悉 git 的同学)
如果你直接 clone 的本项目的代码仓库，可以直接使用 git pull origin master 拉取更新。
如果你先 fork 到了自己的仓库，然后 clone 到本地的是你自己的仓库，你可以编辑本地项目的 .git/config，
增加如下配置：
[remote "pegasuswang"]
    url = https://github.com/PegasusWang/python_data_structures_and_algorithms.git
    fetch = +refs/heads/*:refs/remotes/origin/*
然后使用 git pull pegasuswang master 拉取更新。
如何提问？
如果读者关于代码、视频、讲义有任何疑问，欢迎一起讨论
请注意以下几点：
描述尽量具体，视频或者代码哪一部分有问题(可以具体到文档或者代码行数)？请尽量把涉及章节和代码贴出来，方便定位问题。
如果涉及到代码，提问时请保持代码的格式
如果直接提了代码bug，最好有相关测试用例展示失败 test case，方便复现问题
本电子书制作和写作方式
使用 mkdocs 和 markdown 构建，使用  Python-Markdown-Math 完成数学公式。
markdown 语法参考：http://xianbai.me/learn-md/article/about/readme.html
安装依赖：
pip install mkdocs    # 制作电子书, http://markdown-docs-zh.readthedocs.io/zh_CN/latest/
# https://stackoverflow.com/questions/27882261/mkdocs-and-mathjax/31874157
pip install https://github.com/mitya57/python-markdown-math/archive/master.zip
# 或者直接
pip install -r requirements.txt
# 如果你 fork 了本项目，可以定期拉取主仓库的代码来获取更新，目前还在不断更新相关章节
你可以 clone 本项目后在本地编写和查看电子书：
mkdocs serve     # 修改自动更新，浏览器打开 http://localhost:8000 访问
# 数学公式参考 https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962
mkdocs gh-deploy    # 部署到自己的 github pages
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