微信公众号程序员小灰的作者，多年的软件行业从业经验，先后在京东金融和摩拜科技从事算法和研发相关工作，对算法有着深入的研究。

《漫画算法》通过虚拟的主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识、复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。第1章介绍了算法和数据结构的相关概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，它们有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。第2章介绍了最基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作。第3章介绍了树和二叉树的概念、二叉树的各种遍历方式、二叉树的特殊形式——二叉堆和优先队列的应用。第4章介绍了几种典型的排序算法，包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。第5章介绍了10余道职场上流行的算法面试题及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环，怎样计算大整数相加等。第6章介绍了算法在职场上的一些应用，例如使用LRU算法来淘汰冷数据，使用Bitmap算法来统计用户特征等。

原来学算法也可以这么简单有趣。

——stormzhang，同名公众号作者，青年意见领袖，前码农&产品人，创业者。

用漫画形式讲解算法的文章不少，为什么看小灰的漫画就能够轻松地把数据结构和算法给掌握了呢？因为漫画只是个形式而已，关键点还是讲解一个问题的思路，如何一步步地引导读者去思考，由浅入深，在这方面小灰的书做得很好，强烈推荐大家阅读。

——刘欣，公众号@码农翻身及同名图书作者

这本书不仅仅适合于专业的程序开发人员参考和回顾相关知识点，更适合很多半路出家选择 IT 职业发展的学习者和开发人员，用最形象化的表达方式将复杂的算法和数据结构简单化、符号化，大力推荐此书，值得入手学习。

——梁勇，Python爱好者社区创始人，数据科学圈知名大V

小灰所做的事情，就是给算法这颗炮弹包上了糖衣，让算法的威力潜藏于内，外表不再吓人反而萌萌哒，Q弹可爱，清新怡人。先干为敬，让我们一起吞了这颗包着炸药的糖丸！

——李烨，微软高级软件工程师

算法知识，毋庸置疑是极其重要的。但是同时他也是很枯燥乏味的，尤其是很多算法类的书籍看起来更是味同嚼蜡。但是本书形式新颖，通过漫画的形式，由浅入深的讲解各类常用算法。从基本数据结构，到各类排序算法，再到面试算法，最后又涉及到职场应用，覆盖面很全，非常值得广大程序员们阅读。

——张洪亮，公众号“Hollis”作者

关注小灰的公众号很久了，公众号的「漫画算法」系列文章把每个算法以漫画的形式展现出来，讲得不仅清晰透彻，同时又饱含趣味。后来小灰的《漫画算法》书也顺利出版了，内容详实，颇受好评。本书在原版的基础上编写了 Python 版本，内容也做了升级，强烈推荐给广大爱好 Python 和算法的朋友们阅读。

——崔庆才,微软小冰工程师、《Python3网络爬虫开发实战》作者

小灰用幽默诙谐的漫画形式来表达算法，大大降低了阅读本书的难度，而这次的Python版本无疑是Python开发者的福音。

——刘志军，“Python之禅”公众号作者

第1章　算法概述　/　1
1.1　算法和数据结构 　/　1
1.1.1　小灰和大黄　/　1
1.1.2　什么是算法　/　3
1.1.3　什么是数据结构　/　7
1.2　时间复杂度　/　8
1.2.1　算法的好与坏　/　8
1.2.2　基本操作执行次数　/　10
1.2.3　渐进时间复杂度　/　12
1.2.4　时间复杂度的巨大差异　/　15
1.3　空间复杂度　/　16
1.3.1　什么是空间复杂度　/　16
1.3.2　空间复杂度的计算　/　19
1.3.3　时间与空间的取舍　/　21
1.4　小结 　/　22

第2章　数据结构基础 　/　23
2.1　什么是数组　/　23
2.1.1　初识数组　/　23
2.1.2　数组的基本操作 　/　26
2.1.3　数组的优势和劣势　/　32
2.2　什么是链表　/　32
2.2.1　“正规军”和“地下党”　/　32
2.2.2　链表的基本操作 　/　35
2.2.3　数组VS链表　/　40
2.3　栈和队列　/　41
2.3.1　物理结构和逻辑结构　/　41
2.3.2　什么是栈　/　42
2.3.3　栈的基本操作 　/　43
2.3.4　什么是队列　/　44
2.3.5　队列的基本操作　/　45
2.3.6　栈和队列的应用　/　48
2.4　神奇的哈希表 　/　50
2.4.1　为什么需要哈希表　/　50
2.4.2　哈希函数　/　52
2.4.3　哈希表的读写操作　/　53
2.5　小结　/　56

第3章　树　/　58
3.1　树和二叉树　/　58
3.1.1　什么是树　/　58
3.1.2　什么是二叉树　/　61
3.1.3　二叉树的应用　/　64
3.2　二叉树的遍历　/　68
3.2.1　为什么要研究遍历　/　68
3.2.2　深度优先遍历 　/　70
3.2.3　广度优先遍历　/　80
3.3　什么是二叉堆　/　83
3.3.1　初识二叉堆　/　83
3.3.2　二叉堆的自我调整　/　86
3.3.3　二叉堆的代码实现 　/　91
3.4　什么是优先队列　/　93
3.4.1　优先队列的特点　/　93
3.4.2　优先队列的实现 　/　95
3.5　小结 　/　98

第4章　排序算法　/　100
4.1　引言　/　100
4.2　什么是冒泡排序　/　102
4.2.1　初识冒泡排序　/　102
4.2.2　冒泡排序的优化　/　105
4.2.3　鸡尾酒排序　/　108
4.3　什么是快速排序 　/　112
4.3.1　初识快速排序　/　112
4.3.2　基准元素的选择　/　114
4.3.3　元素的交换　/　116
4.3.4　单边循环法　/　118
4.3.5　非递归实现　/　121
4.4　什么是堆排序 　/　123
4.4.1　传说中的堆排序　/　123
4.4.2　堆排序的代码实现　/　127
4.5　计数排序和桶排序　/　129
4.5.1　线性时间的排序　/　129
4.5.2　初识计数排序　/　130
4.5.3　计数排序的优化　/　132
4.5.4　什么是桶排序　/　137
4.6　小结　/　140

第5章　面试中的算法　/　141
5.1　踌躇满志的小灰　/　141
5.2　如何判断链表有环　/　142
5.2.1　一场与链表相关的面试　/　142
5.2.2　解题思路　/　146
5.2.3　问题扩展 　/　148
5.3　最小栈的实现　/　151
5.3.1　一场关于栈的面试　/　151
5.3.2　解题思路　/　153
5.4　如何求出最大公约数 　/　156
5.4.1　一场求最大公约数的面试　/　156
5.4.2　解题思路　/　158
5.5　如何判断一个数是否为2的整数次幂 　/　162
5.5.1　一场很“2”的面试　/　162
5.5.2　解题思路　/　165
5.6　无序数组排序后的最大相邻差 　/　167
5.6.1　一道奇葩的面试题　/　167
5.6.2　解题思路 　/　168
5.7　如何用栈实现队列　/　173
5.7.1　又是一道关于栈的面试题　/　173
5.7.2　解题思路　/　174
5.8　寻找全排列的下一个数　/　179
5.8.1　一道关于数字的题目　/　179
5.8.2　解题思路　/　181
5.9　删去k个数字后的最小值　/　184
5.9.1　又是一道关于数字的题目　/　184
5.9.2　解题思路　/　186
5.10　如何找到两个数组的中位数　/　192
5.10.1　有关中位数的问题　/　192
5.10.2　解题思路　/　194
5.11　如何求解金矿问题　/　200
5.11.1　一个关于财富自由的问题　/　200
5.11.2　解题思路　/　202
5.12　寻找缺失的整数　/　211
5.12.1　“五行”缺一个整数　/　211
5.12.2　问题扩展　/　213

第6章　算法的实际应用　/　218
6.1　小灰上班的第1天　/　218
6.2　Bitmap的巧用　/　220
6.2.1　一个关于用户标签的需求　/　220
6.2.2　用算法解决问题　/　222
6.3　LRU算法的应用　/　228
6.3.1　一个关于用户信息的需求　/　228
6.3.2　用算法解决问题　/　231
6.4　什么是A星寻路算法 　/　236
6.4.1　一个关于迷宫寻路的需求　/　236
6.4.2　用算法解决问题　/　238
6.5　如何实现红包算法　/　248
6.5.1　一个关于钱的需求　/　248
6.5.2　用算法解决问题　/　251
6.6　算法之路无止境 　/　254