计算机一级教程实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-12

价格:20.00

装帧:平装

isbn号码:9787310008940

丛书系列:

图书标签:

• 计算机一级
• 计算机基础
• 实验指导
• 教程
• 入门
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• 上机
• 考试
• 技能
• 学习

图书简介： 《数字时代的计算思维与编程实践》 第一部分：计算思维的基石与逻辑构建 第1章：信息世界的本质与数字化表达 本章深入探讨信息在现代社会中的核心地位，并解析其本质特征。我们首先从信息论的视角出发，阐释信息的量化与编码机制。重点解析了数据在计算机内部的存储与表示方式，包括二进制系统（补码、原码等）、字符编码标准（如ASCII、Unicode）的演进与应用。 1.1 信息学的基本概念： 信息的定义、特征（可存储性、可传播性、可计算性）及在现代科学体系中的地位。 1.2 数据的底层逻辑： 深入剖析位（Bit）与字节（Byte）的概念，理解数据在硬件层面的物理映射。 1.3 编码的艺术： 系统学习不同类型数据（数字、文本、图像、声音）如何被精确地转化为二进制序列，及其在跨平台兼容性中的挑战与解决方案。 实验与实践（一）： 使用汇编语言或底层C语言工具，观察不同数据类型在内存中的实际分配与表现形式，并设计一个简单的进制转换器。 第2章：算法思维与问题分解 计算思维的核心在于如何高效地解决问题。本章聚焦于培养严谨的算法设计与分析能力。我们不仅介绍基础的流程控制结构（顺序、选择、循环），更强调将复杂问题拆解为可执行步骤的系统方法。 2.1 问题的抽象与建模： 如何识别问题中的关键要素，并将其转化为数据结构和操作的集合。 2.2 流程控制的精妙运用： 结构化程序设计的原则，以及递归与迭代在高阶问题解决中的权衡。 2.3 算法复杂度分析导论： 初步引入大O表示法，理解时间复杂度和空间复杂度对程序性能的关键影响，学会评估算法的优劣。 实验与实践（二）： 通过解决经典的“汉诺塔”问题和“迷宫寻路”问题，实践递归的应用，并手动计算其时间复杂度。 第3章：基本数据结构的应用基础 数据结构是组织和管理数据的骨架。本章侧重于讲解最基础且应用最为广泛的数据结构，为后续复杂算法的实现打下坚实基础。 3.1 线性结构的深入理解： 数组（Array）、链表（Linked List）的内部机制、优缺点对比及在内存中的差异。 3.2 栈（Stack）与队列（Queue）： 它们的基本操作（Push/Pop, Enqueue/Dequeue）及其在函数调用栈管理、任务调度中的实际应用场景。 3.3 结构体的定义与使用： 如何自定义复杂数据类型，实现数据的封装。 实验与实践（三）： 利用链表实现一个动态容量的栈，并用队列模拟医院挂号或打印机任务队列的调度过程。 --- 第二部分：现代编程语言与面向对象范式 第4章：Python语言的入门与核心语法 本部分将选择当前行业中最具代表性的高级编程语言——Python，作为实践工具。本章旨在快速掌握Python的基础语法和高效的编程习惯。 4.1 Python环境搭建与交互式编程： 安装Anaconda/Miniconda，使用Jupyter Notebook进行快速原型开发。 4.2 变量、数据类型与运算符： 深入理解Python的动态类型特性，以及其内置的复合数据类型（列表List、元组Tuple、字典Dictionary、集合Set）。 4.3 函数的定义与模块化编程： 函数参数传递机制（默认值、关键字参数），以及如何利用`import`机制组织大型代码库。 实验与实践（四）： 编写一个小型Python脚本，用于读取CSV文件，利用字典进行数据聚合统计，并输出结果到新的文本文件。 第5章：面向对象编程（OOP）的原理与实践 面向对象是现代软件工程的基石。本章将详细阐述OOP的三大核心特性及其在大型项目中的优势。 5.1 类（Class）与对象（Object）的构建： 构造函数、实例方法与类方法的区别与用途。 5.2 封装、继承与多态的实践： 如何利用Python的特殊语法（如魔术方法`__init__`, `__str__`）实现这些特性。 5.3 异常处理机制： 使用`try-except-finally`结构确保程序的健壮性，并自定义异常类型。 实验与实践（五）： 设计一个“电子图书馆管理系统”的雏形，使用类来表示“书籍”和“读者”，通过继承实现不同权限的管理人员。 第6章：文件I/O与数据持久化 数据需要在程序生命周期结束后得以保存。本章讲解程序与外部环境（磁盘文件）进行交互的技术。 6.1 文本文件操作： 读写模式、缓冲区管理与编码问题处理。 6.2 二进制文件与序列化： 学习使用`pickle`模块进行对象级别的持久化存储，理解其安全性与局限性。 6.3 结构化数据交换格式： JSON与XML的结构解析、生成与在网络通信中的角色。 实验与实践（六）： 编写一个程序，能够读取一个JSON格式的用户配置文件，修改其中的某个设置，然后将其序列化保存回文件，同时确保写入的文件符合标准的JSON格式。 --- 第三部分：高级主题与性能优化初步 第7章：进阶数据结构与搜索/排序算法 为了应对大规模数据集，我们需要更高效的数据组织方式和算法。 7.1 非线性数据结构的引入： 树（Tree）的基本概念，特别是二叉搜索树（BST）的结构与遍历方法。 7.2 常用排序算法的性能对比： 深入分析冒泡排序、插入排序、归并排序和快速排序的内部逻辑及其性能差异。 7.3 查找效率的提升： 顺序查找与折半查找（Binary Search）的原理与适用条件。 实验与实践（七）： 实现快速排序算法，并使用计时工具对比其在不同规模随机数据集上的执行效率与归并排序的结果。 第8章：模块化、包管理与版本控制基础 在团队协作和项目维护中，代码的组织和历史追溯至关重要。 8.1 Python包的创建与分发： 理解`setup.py`或`pyproject.toml`的作用，以及如何创建可安装的本地包。 8.2 虚拟环境的使用： 为什么需要虚拟环境？使用`venv`或`conda`隔离项目依赖的重要性。 8.3 Git版本控制入门： 初始化仓库、提交（Commit）、分支（Branching）的基础操作流程，理解版本控制在协同开发中的价值。 实验与实践（八）： 创建一个包含多个Python文件的简单项目，初始化Git仓库，完成至少三个有意义的提交，并尝试创建一个新的特性分支进行修改。 第9章：程序调试与性能分析入门 高质量的代码离不开系统的调试与优化。 9.1 调试的艺术： 熟练使用IDE的断点、单步执行、观察变量窗口等功能，定位逻辑错误。 9.2 日志记录（Logging）的规范化： 为什么使用`print`是不够的？如何利用Python标准库的`logging`模块进行多级别、可配置的日志输出。 9.3 基础性能剖析： 使用Python内置的`timeit`模块对关键代码段进行微基准测试，初步识别性能瓶颈。 实验与实践（九）： 调试一个预先植入逻辑错误的代码段，直至错误被根除。然后，对排序算法的不同实现进行性能测试，并根据日志记录分析其在极端情况下的表现。 总结与展望 本书旨在为读者构建一个坚实的“计算思维”框架，并提供一套现代、实用的编程工具集。通过理论学习与大量的动手实践相结合，读者将不仅掌握一门编程语言的语法，更重要的是理解计算机解决问题的底层逻辑和工程化实践的方法论，为未来深入学习人工智能、大数据或软件工程奠定不可动摇的基础。

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我个人感觉，这本书的理论深度是无可置疑的，它力求覆盖到该领域的核心理论框架，内容详实到令人敬畏。对于准备参加高阶考试或者希望打下坚实学术基础的读者而言，这本书无疑是一座宝库。它不像市面上很多流行的“速成”书籍那样，只停留在表面的操作演示，而是深入挖掘了“为什么”这样做的底层逻辑和设计哲学。但正因为这种深度，导致书中对实际操作环境的描述显得有些不足和滞后。例如，当涉及到具体的软件配置或操作系统环境的部署时，书中提供的步骤往往基于一个相对理想化或略微过时的平台设定。在如今日新月异的IT环境中，读者往往需要花费额外的精力去“翻译”这些理论指导，使其适应当前主流的开发工具链，这无疑增加了学习曲线的陡峭度，让初学者在理论和实践之间产生了不小的落差感。

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这本书的装帧设计得非常朴实，封面用的那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里分量十足，一看就是那种经历过时间考验的经典教材的模样。我记得我拿到这本厚厚的书时，心里就咯噔一下，感觉接下来的学习之路要充满挑战了。内页的纸张质量不错，虽然是黑白印刷，但排版清晰，图文之间的间距拿捏得恰到好处，即使是初次接触这些复杂概念的人，也能大致跟上节奏。不过，我得说，对于一些对视觉呈现要求较高的学习者来说，如果能增加一些彩色的流程图或者示意图，或许能让那些抽象的逻辑关系变得更加直观和易于理解。整体来说，作为一本工具书，它的物理形态是合格且耐用的，经得起反复翻阅和在书桌上留下痕迹的“洗礼”。它散发着一种老派的、值得信赖的学院气息，让人忍不住想沉下心来，去啃食里面的每一个知识点。

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这本书的实用性评价，需要从两个截然不同的角度来看待。一方面，它为你构建了一个坚固的“计算机科学思维模型”，教会你如何像一个工程师一样去思考问题，如何进行模块化分解和抽象化处理，这方面的价值是永恒的。这种思维的训练，远比记住某几个命令或API调用要重要得多。但另一方面，如果这本书的定位是“实验指导”，那么它在具体实验环节的指导性上略显不足。实验设计本身是合理的，但对于实验过程中可能出现的各种“意外情况”——比如环境配置错误、编译链接失败，或是测试用例未通过时的调试思路——书中提供的预案和排错指南相对稀疏。这使得实验环节的完成度很大程度上依赖于读者自身的调试经验和自我解决问题的能力，对于一个初学者来说，可能会感到在关键时刻缺乏一位耐心的“虚拟导师”来指点迷津。

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这本书的章节组织结构，可以说是编排得像一座精心规划的迷宫，逻辑脉络极其清晰，层层递进，毫不拖泥带水。从最基础的二进制表示到后期的系统架构概念，每一步的衔接都建立在前一步扎实的基础上，形成了一个坚不可摧的知识塔基。特别是关于数据结构和算法的那几章，作者用近乎数学证明的严密性来推导每一种操作的时间复杂度和空间效率，让人不得不佩服其对底层逻辑的深刻洞察。然而，这种高度的逻辑统一性也带来了一个潜在的问题：当读者在学习过程中遇到一两个难以理解的难点时，很容易因为上下文的紧密关联性而感到卡壳，找不到一个可以暂时喘息和“绕道”的缓冲地带。如果能在一些关键的转折点，设置一些“实践小案例”或者“知识点回顾”的桥梁章节，让读者能先应用后深入，可能会更好地巩固学习效果，避免“一叶障目”的学习困境。

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这本书的语言风格，坦白讲，是典型的学术写作风格，严谨到有些不近人情。作者似乎对读者的先验知识储备抱有极高的期望，很多基础概念的引入直接就跳过了那些“拐弯抹角”的解释，而是直接抛出定义和原理。这对于已经具备一定编程基础或者对计算机科学有初步了解的人来说，无疑是提高效率的良方，可以快速深入核心。然而，对于我这种完完全全的门外汉，刚开始阅读的时候，常常需要停下来，查阅大量的补充资料才能跟上作者的思路。书中使用了大量的缩写和专业术语，虽然在章节末尾有术语表，但在正文阅读过程中，频繁地翻阅和对照，极大地打断了阅读的连贯性。我希望作者在后续的修订中，能考虑增加一些更生活化、更贴近实际应用的“引子”或“小贴士”，来软化一下这种过于硬核的叙事方式，让知识的传递过程少一些冰冷的公式，多一些人与人之间的“对话感”。

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