具体描述
《C语言程序设计》结构严谨，循序渐进地讲述C语言程序设计的基本知识、基本技能和编程方法；举例经典，许多例题习题都是工程应用或等级考试中的基本算法的应用。
全书共分9章，主要内容包括基本数据类型和运算符、控制结构、函数、数组、指针、结构与共用、文件以及文本与图形处理。每一章都附有精选的、多种类型的练习题，有助于读者复习、巩固所学知识，培养读者的实际编程能力。
《C语言程序设计》配有《C语言程序设计上机与习题选解》。该书使学生明确实验目的、实验任务和实验方法，可大大改善实验效果，减轻教师指导学生实验的工作量；同时，书中给出的题解有助于学生开阔视野，明朗思路，规范书写？方便调试。
《C语言程序设计》可以作为各类高等院校、各类高职院校计算机专业及理工科非计算机专业学生学习“计算机程序设计”课程的教材，也可作为广大计算机爱好者学习C程序设计语言的参考书。
《数字时代的逻辑构建：Python编程实战指南》 图书简介 在信息技术日新月异的今天，编程已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为理解和驾驭数字世界的关键能力。本书《数字时代的逻辑构建：Python编程实战指南》并非传统的语法手册，而是一本深度聚焦于现代软件开发思维、面向问题解决和高效工程实践的实战教程。它旨在带领读者——无论是编程初学者、希望系统化知识的开发者，还是寻求提升代码质量与效率的资深人士——构建坚实的计算思维框架，并熟练运用当前最通用、应用最广泛的编程语言之一：Python。 本书的设计哲学是“理论指导实践，实践深化理解”。我们深知，单纯记忆代码片段远不如掌握背后的设计原则和解决问题的思路重要。因此，全书内容围绕如何将现实世界中的复杂问题，通过抽象、分解、模块化和算法设计，转化为可执行的、健壮的计算机程序这一核心流程展开。 第一部分：思维的基石——计算思维与Python基础重构 本部分着重于打磨读者的“编程心智”。我们不只是教授`if-else`或`for`循环的语法，而是探讨在面对一个新需求时，程序员应如何进行问题抽象和信息建模。 1. 编程的本质与计算思维的养成： 探讨算法的本质，理解图灵机模型对现代编程的深远影响。我们将剖析分解性（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）这四大核心计算思维要素，并结合具体的Python示例展示它们在日常编程任务中的应用。 2. Python语言的精确掌控： 深入讲解Python的数据结构，但视角不同于传统的罗列。我们关注不同数据结构（列表、元组、字典、集合）在特定场景下的性能权衡（时间复杂度和空间复杂度）。例如，在处理大量键值对查找时，为何字典的查找效率远高于列表的线性搜索，并辅以实际性能测试来验证理论。同时，我们将细致探讨Python特有的内存管理机制和装饰器（Decorators）的工作原理，使读者能写出“Pythonic”且高效的代码，而非简单的C风格翻译。 3. 函数式编程的影子： 介绍高级函数概念，如高阶函数、闭包（Closures）以及如何使用`map`, `filter`, `reduce`等工具来编写更简洁、副作用更少的代码。这部分内容旨在拓宽读者的编程范式视野。 第二部分：工程化的实践——模块化、错误处理与高效I/O 软件项目往往因缺乏良好的工程实践而陷入泥潭。本部分将聚焦于如何构建可维护、可扩展和可测试的代码库。 1. 模块化与包管理： 详细讲解Python的模块（Module）和包（Package）结构，超越简单的`import`语句。我们将探讨如何设计清晰的API接口，如何使用`__init__.py`来控制包的导入行为，以及利用虚拟环境（Virtual Environments）来隔离项目依赖，确保环境的稳定性和可复现性。 2. 健壮性的保障：异常与调试： 异常处理（Try-Except-Finally）不仅是捕获错误，更是程序流程控制的重要组成部分。我们深入剖析如何自定义异常类型以更好地反映业务错误，并介绍Python内置的调试工具（如pdb）的使用技巧，实现逐步跟踪、断点设置和变量监视，大幅缩短调试时间。 3. 数据的输入与输出（I/O）的艺术： 本章涵盖文件操作，但重点在于上下文管理器（Context Managers），即`with open(...)`语句背后的`__enter__`和`__exit__`协议。同时，我们将覆盖处理结构化数据（如JSON和CSV）的专业方法，以及异步I/O（`asyncio`基础）的概念引入，为处理高并发网络任务做好铺垫。 第三部分：面向对象的深刻理解与设计模式的应用 OOP（面向对象编程）是现代大型软件开发的核心范式。本书将从根本上阐述OOP的四大支柱，并将其与Python的特性相结合。 1. 封装、继承与多态的实战： 详细解释Python中私有属性（通过命名约定实现）的意义，探讨多重继承带来的挑战与解决方案（如方法解析顺序 MRO）。多态性不再是抽象的概念，而是通过鸭子类型（Duck Typing）和接口模拟在动态类型语言中得以体现的强大工具。 2. 类的“魔术方法”（Dunder Methods）： 深入挖掘如`__str__`, `__repr__`, `__len__`, `__add__`等“魔术方法”的实现，展示如何让自定义对象像内置类型一样自然地参与运算和展示，这是编写高度内聚、易用性强的自定义类的关键。 3. 基础设计模式的植入： 引入软件设计模式，不是为了炫技，而是为了解决常见的设计难题。我们将重点讲解如何使用工厂模式（Factory）来解耦对象的创建过程，使用单例模式（Singleton）来控制资源的唯一性（并讨论其在Python中的实现最佳实践），以及观察者模式（Observer）在事件驱动系统中的应用。这些模式是理解高级框架源码的必要钥匙。 第四部分：进阶主题——数据处理、性能优化与自动化脚本 本部分将带领读者将所学知识应用于实际的、对性能有要求的场景。 1. 高效的数据处理与科学计算生态初探： 尽管本书并非专业的科学计算书，但掌握如何利用NumPy的基本数组操作和广播机制，是现代数据处理的必备技能。我们将展示如何用向量化操作取代低效的Python循环，以实现数量级的性能提升。 2. 性能瓶颈的定位与优化策略： 讨论如何使用Python内置的`timeit`模块进行微基准测试，识别代码中的热点区域。介绍两种关键的优化手段：生成器表达式（Generator Expressions）的使用，以实现惰性求值和内存节约；以及何时以及如何利用Cython或C扩展来突破Python的性能极限。 3. 自动化与脚本编程的威力： 编写系统管理、文件批量处理或定时任务的实用脚本。重点讲解`os`和`pathlib`模块，演示如何编写跨平台的、健壮的脚本来自动化日常的重复性工作。 总结与展望 《数字时代的逻辑构建：Python编程实战指南》致力于培养的是具备“解决问题能力”的开发者。本书的结构安排，旨在确保读者在掌握语法的同时，建立起清晰的软件架构观、高效的调试能力和对性能的敏感度。学完本书，您将不仅能“写出能运行的代码”，更能“写出健壮、优雅、易于维护的工业级代码”。这是面向未来复杂系统开发的一份坚实路线图。
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