程序设计基础

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出版者:高等教育出版社
作者:王锐强
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2004-07-01
价格:15.0
装帧:
isbn号码:9787040148688
丛书系列:
图书标签:
  • 程序设计
  • 编程入门
  • 计算机基础
  • 算法
  • 数据结构
  • C语言
  • Python
  • Java
  • 编程思想
  • 逻辑思维
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具体描述

本书是“新世纪高职高专教改项目成果教材——计算机与软件技术专业技能型紧缺人才培养系列”教材之一,全书是根据教育部“国家技能型紧缺人才培养项目”的精神,结合人才市场需求,以实用性为原则编写的,本书主要内容包括:常用算法与数据结构,常见问题的求解与求解策

《算法之道:从零构建你的数字思维》 前言 我们生活在一个由代码构建的世界。从你每天浏览的网页,到你使用的智能手机应用程序,再到驱动现代交通和通信系统的复杂网络,算法与程序设计是这一切的基石。然而,对于许多渴望踏入这个数字领域的人来说,编程往往被视为一个高深莫测的领域,充斥着令人望而生畏的术语和抽象的概念。 《算法之道:从零构建你的数字思维》的目的,正是为了打破这层壁垒。我们并非一本教你如何使用特定编程语言的“速成宝典”,也不是一本堆砌晦涩理论的学术专著。相反,这本书将引领你踏上一段探索“思维方式”的旅程——一种能够让你理解并创造解决问题的逻辑结构,无论你将来选择哪种编程工具。我们相信,真正的程序设计能力,并非仅仅在于掌握语法,更在于培养一种清晰、严谨、富有逻辑性的思维模式,一种将复杂问题分解、抽象并转化为可执行步骤的能力。 本书的目标读者是那些对计算机科学充满好奇,渴望理解“软件是如何工作的”的初学者,以及那些希望巩固基础、提升解决问题能力的程序员。无论你是高中生、大学生,还是希望转型的职场人士,只要你拥有探索未知的热情和解决问题的决心,这本书都将是你宝贵的启蒙伙伴。 第一部分:思维的基石——理解问题的本质 在深入代码的海洋之前,我们需要先学会如何“看”问题。许多人在学习编程时,往往急于学习语法和工具,却忽略了最重要的环节:理解问题。 “是什么”与“为什么”: 我们将从最根本的问题出发:什么是计算?计算在现实世界中扮演着怎样的角色?我们为什么要用计算机来解决问题?理解计算的本质,能够帮助我们建立正确的宏观认知,避免“知其然不知其所以然”。 问题的分解艺术: 现实世界中的问题往往庞大而复杂。本书将深入探讨如何将一个宏观问题,分解成一系列更小、更易于管理和解决的子问题。我们将介绍一些思维工具和方法,例如: “分而治之”的智慧: 如何通过递归的思路,将大问题层层剥离,直至最简单、最基础的单元。 识别模式与抽象: 在看似不同的问题中,我们如何提炼出共通的规律和本质,并将其抽象为通用的解决方案。 明确输入、处理与输出: 任何计算过程都有其明确的边界。我们将强调如何清晰地定义一个问题的输入是什么,需要进行哪些处理,以及最终期望的输出是什么。 需求的分析与梳理: 在动手编码之前,准确理解需求是成功的关键。我们将学习如何识别需求中的模糊之处,如何通过提问来澄清细节,以及如何将模糊的需求转化为具体、可执行的任务。 第二部分:逻辑的构建——算法的灵魂 问题被分解后,下一步就是为每个子问题设计解决方案。这就是算法发挥作用的领域。算法是解决问题的步骤的集合,是程序设计的灵魂。 认识算法的“语言”: 算法并非代码,它是一种更通用的描述方式。我们将介绍几种常用的算法描述方法,例如: 流程图的直观表达: 如何使用图形化的流程图,清晰地展示程序的执行流程,以及各个步骤之间的关系。 伪代码的精炼描述: 伪代码介于自然语言和程序语言之间,它能够用简洁的语言描述算法的核心逻辑,不受特定编程语言语法的束缚。 自然语言的清晰表达: 即使是纯粹的自然语言,只要表述清晰、逻辑严谨,也能作为有效的算法描述。 常见的算法模式: 本书将深入介绍一些最基本、最常用的算法模式,这些模式是许多复杂算法的基础: 顺序执行: 最简单的模式,按照预定的顺序一步一步执行。 条件判断: 如何根据不同的条件,执行不同的操作,这是程序具备“智能”的关键。我们将探讨“if-else”结构以及更复杂的嵌套判断。 循环迭代: 如何重复执行某一段操作,以处理大量相似的任务。我们将介绍“for”循环、“while”循环等,并讨论何时选择哪种循环。 算法的效率考量: 编写出能工作的算法只是第一步,我们还需要考虑算法的效率。一个低效的算法,即使正确,也可能导致程序运行缓慢甚至崩溃。 时间复杂度与空间复杂度: 我们将用通俗易懂的方式介绍这两个重要的概念,帮助你理解算法的运行速度和内存占用情况。 优化思想的萌芽: 在介绍基本算法的同时,我们会潜移默化地引导读者思考如何让算法运行得更快、占用更少的资源。 第三部分:抽象的驾驭——数据结构的力量 如果说算法是解决问题的“行动指南”,那么数据结构就是组织和管理这些“行动所需要的信息”的“仓库”。数据结构的选择,直接影响到算法的效率和程序的性能。 数据的组织方式: 我们将从最基本的数据类型入手,如数字、文本,然后深入探讨如何将这些基本数据组织起来,形成更复杂的数据结构。 序列化存储: 数组和列表,如何连续存储一系列元素,并提供按索引访问的便利。 关联性存储: 键值对,如字典或哈希表,如何通过“键”快速查找对应的“值”。 层级与关系: 栈、队列、链表,它们各自的特点以及适用于哪些场景。 选择合适的数据结构: 不同的数据结构,在插入、删除、查找等操作上的效率差异巨大。我们将通过实例,展示如何根据问题的特点,选择最合适的数据结构,以优化算法的性能。 “按需选择”的原则: 没有最好的数据结构,只有最适合特定场景的数据结构。 数据结构的权衡: 不同的数据结构在某些操作上可能存在优势,在另一些操作上可能存在劣势,我们需要学会权衡利弊。 第四部分:实践的演练——将思维转化为代码 理论的学习最终需要通过实践来巩固。虽然本书不专注于某一门具体编程语言,但我们将通过清晰的逻辑描述和示例,帮助你理解如何将前面学到的算法和数据结构思想,转化为实际的程序指令。 从伪代码到实现的桥梁: 我们将演示如何将伪代码逻辑,一步步地“翻译”成结构清晰、易于理解的代码片段。 变量的引入与管理: 如何声明、赋值和使用变量来存储和操作数据。 函数的概念与作用: 如何将一段可复用的逻辑封装成函数,提高代码的模块化和可读性。 调试与排错的艺术: 编写程序的过程,必然伴随着错误。学习如何有效地调试和排错,是每个程序员必备的技能。 “定位问题”的策略: 如何通过阅读错误信息、打印中间结果等方式,找到程序出错的根源。 “逐步验证”的思维: 将程序分解成小部分,逐一验证其正确性。 构建简单的应用程序: 通过一些小型但完整的案例,我们将展示如何将前面学到的各种元素整合起来,构建一个能够解决实际问题的简单应用程序。这些案例将覆盖不同的领域,例如: 数据分析的初步实践: 如何处理和分析一组数据。 简单的交互式工具: 如何创建一个能够与用户进行简单交互的程序。 结语 《算法之道:从零构建你的数字思维》并非终点,而是一个起点。我们希望通过这本书,点燃你对程序设计和计算思维的热情。当你掌握了理解问题、设计算法、组织数据的方法后,你将发现,学习任何一门具体的编程语言,都将变得水到渠成。 这个数字世界充满着无限的可能,而程序设计是你创造这些可能性的有力工具。愿你在“算法之道”上,走出属于自己的精彩。 本书特色: 思维导向: 强调程序设计的底层逻辑和思维模式,而非单一编程语言的语法。 循序渐进: 从基本概念入手,逐步深入,难度适中,适合初学者。 理论与实践结合: 通过清晰的逻辑描述和案例,帮助读者将理论知识转化为实践能力。 注重效率意识: 在介绍算法和数据结构时,引导读者关注效率问题。 普适性强: 介绍的算法和数据结构思想,广泛应用于各种编程语言和领域。 启发性与探索性: 鼓励读者独立思考,培养解决问题的能力。

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读后感

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用户评价

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我是在一个咖啡馆里偶然翻到这本书的,当时外面正下着淅淅沥沥的小雨,翻开这本书的章节,仿佛进入了一个完全不同的世界,一个由逻辑和结构构筑的精密迷宫。这本书的叙述风格非常独特,它很少使用口语化的引导词,更像是在进行一场严谨的学术论证。我特别喜欢其中关于面向对象设计(OOD)的那一部分,作者没有停留在简单的类和对象定义上,而是详细阐述了 SOLID 原则背后的哲学思想。书中用大量的篇幅对比了不同的设计模式,比如工厂模式、单例模式在解决实际工程问题时的优劣权衡。我记得有一段关于依赖注入的讨论,它用一个复杂的企业级应用场景作为案例,一步步展示了如何通过解耦提高系统的可维护性。这种将理论与复杂实践紧密结合的写法,对于我这种总是在代码层面打转的人来说,提供了一个宏观的视角去审视自己的编程习惯。不过,对于那些只关心代码怎么跑起来的读者,书中大量的图示和流程图可能会显得有些分散精力,因为它们试图用最直观的方式去描绘那些原本就非常抽象的概念。读完这部分内容,我感觉自己对“写好代码”的理解又提升了一个层次,不再只是停留在语法正确性上。

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这本厚厚的书,拿到手上就感觉分量十足,封面设计简洁得近乎朴素,像是一个老派学者的书架里才会有的藏品。我本来是冲着它的名字里带着“基础”两个字来的,以为会是那种手把手教你如何搭建一个简单网站,或者写出一个“Hello World”的入门手册。结果,翻开第一章,我就被带入了一个完全意想不到的领域。它没有急着教你具体的编程语言语法,而是花了大量的篇幅去探讨算法的本质和数据结构的底层逻辑。比如,它深入剖析了归并排序和快速排序在不同规模数据集上的性能差异,甚至还引入了时间复杂度分析的数学模型。说实话,对于一个初学者来说,这简直像是一头扎进了深水区,很多数学符号和抽象概念需要我反复琢磨好几遍才能勉强跟上作者的思路。我甚至怀疑,这本书是不是面向的是那些已经有一定编程经验,想要系统梳理底层原理的进阶学习者。内容详实到令人咋舌,每一个知识点的推导都极为严谨,绝不含糊带过,这无疑保证了知识的深度,但也极大地提高了阅读门槛。它更像是一本理论教科书,而不是一本实战指南,对于希望快速上手的读者来说,可能会感到有些枯燥和吃力。

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这本书的装帧和印刷质量简直是一场灾难,纸张偏薄,油墨的浓淡似乎也没有统一标准,拿到手里总有一种不踏实的感觉。我买它纯粹是因为图书馆里找不到其他更合适的关于系统编程的书籍。翻开几页后,我立刻注意到了它对底层内存管理机制的描述。作者似乎对 C 语言的指针和内存分配有着近乎偏执的关注。他用非常精妙的比喻来解释栈(Stack)和堆(Heap)的区别,并详细展示了野指针、内存泄漏等经典错误的产生机制。我以前总是依赖高级语言的自动垃圾回收机制,对这些底层细节一知半解。但这本书强迫我直面这些问题,它甚至详细讲解了操作系统级别上的虚拟内存管理是如何工作的,进程地址空间是如何划分的。这种深入到机器层面的讲解,让我在阅读其他关于并发编程的材料时,突然有了醍醐灌顶的感觉。唯一的遗憾是,在讲解具体实现细节时,书中引用的代码示例略显陈旧,有些语法在现代编译器下已经不再是最佳实践,这使得我在对照练习时需要额外花费时间去查找最新的标准和用法,略微影响了阅读的流畅性。

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这本书的内容跨度极大,让人感觉像是在阅读一本百科全书,而不是单一主题的书籍。在我看来,它在数据结构和算法部分的基础讲解完毕后,突然转向了一个意想不到的方向——关于程序性能分析和调优的艺术。作者没有简单地罗列性能分析工具,而是详细解释了 CPU 缓存的工作原理,比如 L1、L2 缓存的命中率如何直接影响程序的执行速度。他用了一个非常生动的例子,对比了行优先遍历和列优先遍历二维数组时,内存访问模式的巨大差异,以及由此带来的数量级上的性能差异。这部分内容对我这个长期从事后端开发的工程师来说,提供了很多优化现有代码的思路,让我意识到很多“看似很快”的代码,其实在底层是被缓存机制拖了后腿。然而,本书在最后的部分略显仓促,对于网络编程和 I/O 模型的介绍非常简略,仿佛是硬塞进去的补充材料,与其他章节的深度和严谨性形成了鲜明的对比。如果能对网络通信的原理给予与内存管理同等的重视,这本书的整体价值将会得到质的飞跃。

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坦白说,这本书的结构组织得很有层次感,它不像许多编程书籍那样是线性的,而是提供了一个知识的“网状”结构。我最欣赏的是它对形式逻辑和布尔代数的处理方式。在很多编程入门书中,这部分内容往往被简化为几条简单的逻辑运算符介绍。然而,这本书却将它们提升到了数学基础的高度,详细阐述了如何使用真值表和逻辑等价性来优化复杂的条件判断语句。我记得书中有一个章节专门探讨了如何将一个冗长的 `if-else if-else` 结构,通过逻辑重构转化为更简洁、更高效的状态机模型。这种对“思维方式”的培养,远比教授一门具体的语言要有价值得多。它让我开始习惯于在写代码之前,先在脑海中构建一个清晰的逻辑蓝图。不过,这本书有一个致命的缺陷:它完全没有提到任何关于版本控制(如 Git)的内容,对于现代软件开发而言,这几乎是不可想象的疏忽。当我试图在学习完理论后实践时,发现缺少了协作和版本回溯的基础工具介绍,显得有些脱离实际的工程环境。

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