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出版者:电子工业出版社

作者:王玉龙 编

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2005-1

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121005664

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机科学
• 导论
• 入门
• 信息技术
• 数字技术
• 编程基础
• 硬件
• 软件
• 计算机原理

探秘信息时代的基石：《计算思维与编程实践》 内容简介： 在信息技术日新月异的今天，理解计算的本质和掌握编程的能力，已不再是少数专业人士的专属技能，而是每一位现代公民必备的核心素养。本书《计算思维与编程实践》旨在为读者构建一个全面、深入且富于实践性的知识体系，引导读者从零开始，系统性地掌握计算科学的核心概念，并熟练运用主流编程语言解决实际问题。 本书的编排逻辑遵循“理论先行，实践驱动”的原则，力求在夯实理论基础的同时，通过大量贴近真实世界的案例和项目，确保读者的知识能够高效转化为解决问题的能力。 第一部分：计算思维的构建——理解信息世界的底层逻辑 本部分着重于培养读者的“计算思维”，这是超越具体编程语言，应用于所有技术和非技术领域的思维模式。 第一章：信息与数据的本质 本章深入探讨了信息论的基础，阐释了“数据”如何被量化、存储和表示。我们将从比特（Bit）和字节（Byte）的物理基础出发，介绍二进制、十六进制等数字系统在计算机内部的运作机制。重点讲解编码标准（如ASCII、Unicode）如何实现字符与数字之间的映射，以及多媒体信息（图像、音频、视频）的数字化压缩与表示方法，使读者对“信息”的物理形态有清晰的认识。 第二章：算法设计与分析基础 算法是解决问题的精确指令集。本章将详细介绍算法设计的基本思想，包括分解、模式识别、抽象和算法设计四大核心支柱。我们将剖析常见的算法范式，如贪心算法、分治法和回溯法。对于算法的效率评估，本书引入了大O记法（Big O Notation），通过分析时间复杂度和空间复杂度，教会读者如何衡量和优化算法的性能，区分高效与低效的解决方案。 第三章：数据结构——信息的组织蓝图 数据结构是组织和管理数据的方式。本章系统地介绍了核心数据结构，并探讨了它们在不同场景下的适用性： 线性结构： 数组（Array）、链表（Linked List）的内部机制与操作性能对比。栈（Stack）和队列（Queue）在过程控制和任务调度中的应用。 非线性结构： 树（Tree）结构，特别是二叉搜索树（BST）和平衡树（如AVL、红黑树）的构建与维护。图（Graph）结构，介绍其表示法（邻接矩阵与邻接表），并引入基础的图遍历算法（DFS与BFS）。 哈希（Hash）技术： 深入讲解哈希函数的原理、碰撞处理机制，以及哈希表在实现高效查找中的关键作用。 第二部分：编程实践入门——从概念到代码的转化 本部分聚焦于一门现代主流编程语言（以Python为例，兼顾其在教学中的优势和跨学科应用性），带领读者完成从学习语法到独立编程的飞跃。 第四章：编程语言基础语法与控制流 本章是实践的起点。读者将学习编程语言的基本元素：变量、数据类型（整型、浮点型、布尔型、字符串等）、运算符。随后，重点讲解程序的控制流： 顺序执行与分支结构（if/elif/else）。 循环结构（for循环和while循环）的精确使用，以及`break`和`continue`对循环的控制。 函数的定义与调用：理解形参与实参、局部变量与全局变量的作用域，以及函数重载（如适用语言支持）。 第五章：抽象与模块化——面向过程与初步面向对象 有效的编程依赖于代码的组织性。本章将介绍如何使用函数进行代码的封装和重用，实现自顶向下的程序设计。随后，本书将引入面向对象编程（OOP）的基本范式： 类（Class）与对象（Object）的概念，以及如何定义属性和方法。 三大基本特性：封装（信息隐藏）、继承（代码复用）和多态（接口统一）。通过小型项目，演示如何用OOP思想构建更健壮和易于维护的软件结构。 第六章：文件操作与异常处理 真实世界的程序需要与外部世界交互。本章详细讲解如何进行输入/输出（I/O）操作，包括文本文件和二进制文件的读写模式。同时，面对程序运行中不可预见的错误，异常处理至关重要。读者将学习如何使用`try-except-finally`结构来捕获、处理运行时错误，确保程序的健壮性，而不是在遇到问题时意外崩溃。 第三部分：高级主题与应用前沿 在掌握了基础和核心能力后，本部分将带领读者探索更复杂的应用场景和当前技术热点。 第七章：常用算法的深入实现 本章将前面对算法理论的学习付诸实践，重点实现和优化以下关键算法： 排序算法：比较并实现冒泡排序、插入排序、选择排序，并深入分析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的递归原理和性能优势。 搜索算法：实现基础的线性搜索，重点掌握二分查找（Binary Search）在有序数据上的效率。 图算法入门：实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并简要介绍最短路径问题（如Dijkstra算法的思路）。 第八章：面向实际问题的工具箱——库与模块的使用 现代编程极少“从零开始”。本章侧重于如何高效利用现有的、经过充分测试的第三方库和标准库来加速开发。内容涵盖： 数据处理：使用强大的数据分析库（如Pandas的入门级应用）处理表格数据。 科学计算：利用数值计算库（如NumPy）进行向量和矩阵运算。 网络基础：简要介绍如何使用标准库进行基本的HTTP请求，实现简单的网络数据抓取。 第九章：软件开发的基本流程与版本控制 本书最后强调工程实践的重要性。我们将介绍软件开发生命周期（SDLC）的简化模型，并详细讲解版本控制系统Git的核心概念和常用命令（`init`, `add`, `commit`, `push`, `pull`）。学习如何使用仓库（Repository）进行协作和追溯历史版本，这是现代软件开发不可或缺的一环。 目标读者： 本书适合对信息技术领域抱有浓厚兴趣的初学者、希望系统学习编程思维的跨学科学生，以及需要提升自身技术素养的非计算机专业人士。通过本书的系统学习，读者将不仅掌握一门编程语言的语法，更重要的是，培养出用计算的视角分析问题、设计解决方案的强大能力。

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我是一位有着多年非技术管理经验的职场人士，购买《计算机导论》是为了跟上团队的技术步伐，我关注的重点是实用性和跨部门沟通的有效性。这本书在解释“计算思维”方面做得非常出色，它不是在教我如何编程，而是在培养我像计算机科学家那样去分解和解决问题的思维模式。书中有许多关于流程优化、抽象建模的案例，这些思维工具即便不用在代码编写上，也能极大地提升我在项目管理中的效率。我特别欣赏它在描述硬件性能提升时，没有陷入MIPS或GHz的单纯数字比较，而是引入了摩尔定律的社会经济影响，这让我明白了技术发展背后的商业逻辑。此外，它对软件工程基本原则的介绍，也为我理解敏捷开发、瀑布模型等管理方法提供了坚实的理论支撑。这本书的语言风格非常严谨、客观，像一份高质量的行业白皮书，读起来让人感到踏实和信服。

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从一个资深程序员的角度来看，这本书的价值在于其无可替代的“回顾性”与“系统性”。我自己在职业生涯中，许多底层知识点都是在实战中碎片化习得的，缺乏一个清晰的、将所有知识点串联起来的全局图谱。《计算机导论》恰恰提供了这个图谱。它用一种近乎百科全书式的结构，清晰地梳理了从物理层到应用层的知识脉络。例如，它对冯·诺依曼架构的阐述，虽然基础，但其结构清晰度远超许多专业教科书对某个特定模块的深入讲解。我甚至从中发现了一些自己工作中曾经忽略的、但至关重要的概念联系，比如缓存一致性是如何与指令集架构协同工作的。虽然书中对最新技术的介绍略显保守，但这正是它的优点所在——它专注于那些经过时间检验的核心原理，确保读者建立的是“永不过时”的知识体系。它让我有机会停下来，重新审视自己专业领域的基础，这对于任何希望职业生涯能够持续发展的人来说，都是一次宝贵的“知识校准”。

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这本《计算机导论》实在让我这个零基础的新手感到既亲切又受益匪浅。我一直对电脑这个“黑箱子”充满了好奇，但又总觉得那些技术术语高不可攀。这本书的作者显然深谙此道，他们没有一上来就抛出复杂的算法或晦涩的硬件原理，而是从最基本的概念入手，比如信息是如何被数字化，CPU究竟在做什么这些“大白话”层面的解释。阅读过程中，我仿佛有了一位耐心又博学的向导，一步步揭开了计算机的神秘面纱。特别是关于操作系统的那几个章节，作者没有陷入操作系统的源码细节，而是巧妙地将进程管理、内存分配这些抽象的概念，比喻成了现实生活中的资源调度问题，这让原本枯燥的学习过程变得生动起来。我以前觉得“二进制”就是一串毫无意义的0和1，读完之后才明白它们是如何构建起整个数字世界的逻辑基石。这本书的价值在于，它成功地建立了我对计算机科学整体框架的初步认知，让我不再畏惧这个领域，而是充满了探索下去的欲望。它更像是一块坚实的地基，为后续更深入的学习打下了不可或缺的基础。

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我是一个在校的非计算机专业学生，选修这门课完全是出于兴趣，原本担心内容会过于偏向编程实现，但我对这本书的广度感到惊喜。它不仅仅停留在计算机的硬件结构或软件操作层面，而是深入探讨了计算机技术如何影响社会，这种宏观的视角非常引人入胜。书中关于数据安全和隐私保护的章节，简直是为我们这个时代量身定做的教材。作者并没有仅仅罗列出加密算法的名称，而是通过一些经典的案例分析，阐述了数据在传输、存储和使用过程中可能面临的风险，并提出了相应的防御策略。我特别欣赏它在介绍网络协议时采取的“自顶向下”的讲解方式，从我们日常使用的浏览器访问网页开始，逐步追溯到TCP/IP协议栈的底层细节，这种体验感比传统从底层向上堆砌知识点的方式要顺畅得多，更符合我们日常的接触习惯。这本书的视野，将计算机从一个纯粹的工具，提升到了一个塑造现代文明的关键技术载体的高度来审视，极大地拓宽了我的思维边界。

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坦白说，我期望这本书能更侧重于算法的直观展示，然而实际阅读下来，我发现它更像是一本面向未来职业规划的“通识指南”。对于那些期望快速掌握一门编程语言或深入研究特定数据结构的读者来说，这本书可能显得有些“浅尝辄止”。它花了不少篇幅在介绍新兴技术领域，比如人工智能的基本概念、云计算的架构模式，以及大数据处理的初步思路。这些内容无疑是极具前瞻性的，它们勾勒出了未来十年技术发展的蓝图。但对于我这种希望在学习过程中就能动手实践复杂的逻辑推演的读者来说，书中对理论的阐述总是点到为止，缺乏足够的、可供推敲的数学证明或严谨的逻辑推导。不过，话又说回来，作为一本“导论”，这种平衡或许是刻意为之，它成功地确保了不同背景的读者都能跟上节奏，避免了因技术深度过大而导致的阅读门槛。

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