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isbn号码:9787801259493

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• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 基础
• 数据存储
• 链表
• 树
• 图

《代码的奥秘：用Python解锁编程思维》 这是一本关于Python编程思维的入门指南，旨在帮助读者从零开始，建立起扎实的编程基础，并培养解决问题的逻辑能力。本书不局限于讲解某个特定领域的技术，而是着重于阐述编程的核心思想和通用方法，让读者能够触类旁通，轻松应对未来的各种编程挑战。 第一部分：数字世界的基础 我们从最基础的数字概念入手，探索计算机是如何理解和处理数字的。你将了解整数、浮点数以及它们在内存中的表示方式，理解不同数字类型之间的区别以及它们可能带来的精度问题。我们将通过Python的交互式环境，让你亲手实践这些概念，体会数字运算的乐趣。 数字的本质： 整数、浮点数、二进制表示、数值范围。 数据类型的探索： `int`, `float`, `complex`，以及它们在Python中的应用。 运算符的魔法： 算术运算符、比较运算符、逻辑运算符，以及它们的优先级和结合性。 变量的诞生： 理解变量的概念，如何声明、赋值和使用变量，以及动态类型语言的特性。 第二部分：逻辑的编织 编程的魅力在于能够按照我们的意愿控制程序的流程。本部分将深入探讨如何使用条件语句和循环语句来构建复杂的逻辑。你将学会如何让程序做出判断，根据不同的情况执行不同的代码块，以及如何重复执行某个任务直到满足特定条件。 判断与选择： `if`, `elif`, `else` 语句，布尔表达式，真与假的世界。 循环的魅力： `for` 循环和 `while` 循环，迭代与重复，无限循环的陷阱与避免。 控制流程的艺术： `break`, `continue`, `pass` 语句，精细控制循环的执行。 真值与空值： 理解 `True`, `False`, `None` 的概念及其在条件判断中的作用。 第三部分：数据的组织 程序需要有效地存储和管理数据。本部分将介绍Python中几种基本但极其重要的数据结构，它们将成为你组织和操作数据的有力工具。你将学习如何存储一系列有序的数据，如何存储键值对，以及如何灵活地访问和修改这些数据。 列表：有序的集合： 创建、访问、修改和删除列表元素，列表的切片操作，列表推导式。 元组：不可变的序列： 元组的创建和访问，不可变性的优势，与列表的区别。 字典：键值对的映射： 创建、访问、修改和删除字典条目，字典的遍历，集合的特性。 集合：无序的唯一元素： 集合的创建、添加和删除，集合的交集、并集、差集运算。 第四部分：函数的构建 函数是代码的组织单元，它们能够将重复的代码块封装起来，提高代码的可读性和复用性。你将学习如何定义自己的函数，如何传递参数，以及如何接收返回值。这不仅能让你写出更简洁的代码，还能帮助你构建更模块化的程序。 函数的定义与调用： `def` 关键字，函数名，参数列表，函数体，返回值。 参数的传递： 位置参数，关键字参数，默认参数，可变参数（`args`, `kwargs`）。 作用域的秘密： 局部变量与全局变量，变量的生命周期。 匿名函数： `lambda` 表达式，简洁的函数定义。 第五部分：模块与导入 当你的程序变得越来越复杂时，将代码分解到不同的文件中进行管理就显得尤为重要。本部分将介绍Python的模块化机制，教你如何创建自己的模块，以及如何导入和使用已有的模块。这将帮助你构建更大型、更易于维护的项目。 模块的概念： 代码的组织形式，文件的作用。 导入的艺术： `import` 语句，`from ... import ...` 语句，`as` 别名。 标准库的宝藏： 介绍一些常用的Python标准库，如 `math`, `random`, `datetime` 等。 创建自己的模块： 将自己的代码组织成模块，实现代码复用。 第六部分：异常的处理 在程序运行过程中，总会遇到各种各样的问题，导致程序出错。本部分将教会你如何预见和处理这些异常情况，让你的程序更加健壮和稳定。你将学习如何使用 `try-except` 块来捕获和处理错误，避免程序崩溃。 异常的本质： 程序运行时发生的错误。 捕获与处理： `try`, `except` 语句，指定异常类型。 多种异常的处理： `elif` 捕获不同的异常，`finally` 块的执行。 主动抛出异常： `raise` 语句，自定义异常。 第七部分：文件操作的实践 程序通常需要与外部文件进行交互，读取数据或保存结果。本部分将带你走进文件操作的世界，学习如何打开、读取、写入和关闭文件，以及处理不同类型的文件。 文件的打开与关闭： `open()` 函数，`mode` 参数 (`r`, `w`, `a`), `close()` 方法。 读取文件内容： `read()`, `readline()`, `readlines()` 方法。 写入文件内容： `write()`, `writelines()` 方法。 使用 `with` 语句： 自动管理文件关闭，更加安全和便捷。 第八部分：面向对象的初步探索 面向对象编程（OOP）是一种强大的编程范式，它能够帮助我们以更贴近现实世界的方式来组织代码。本部分将为你揭开面向对象编程的神秘面纱，介绍类（Class）和对象（Object）的概念，以及如何创建和使用它们。 类与对象： 现实世界的抽象，蓝图与实例。 属性与方法： 类的成员，数据与行为。 实例化对象： 如何创建类的实例。 构造函数： `__init__()` 方法，对象的初始化。 本书旨在培养你的编程思维，让你不仅仅是学会一种语言的语法，而是理解编程的本质，掌握解决问题的通用方法。通过大量的实例和动手练习，你将能够自信地运用Python编写出属于自己的程序，并为进一步深入学习更复杂的编程概念打下坚实的基础。

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这本《数据结构教程》真是让我这个初学者眼前一亮，它没有那种高高在上的理论说教，而是用非常接地气的方式，将抽象的数据结构概念变得生动形象。一开始我还在担心复杂的算法和结构会让我望而却步，但作者似乎深谙读者的心理，从最基础的数组和链表讲起，每一步都走得扎实而稳健。特别是书中对树形结构和图论的讲解，配上了大量清晰的图示和生活化的比喻，让我瞬间茅塞顿开。我记得有一次为了理解AVL树的旋转操作，我翻阅了其他好几本书，都觉得晦涩难懂，但《数据结构教程》里的插图和步骤分解，简直就像是手把手在教我操作一样，每一个节点的移动都清清楚楚。而且，作者不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”要这样设计，比如为什么在某些场景下二叉搜索树比哈希表更优。这种深入浅出的讲解方式，极大地激发了我探索底层逻辑的兴趣。这本书的排版也很舒服，注释和代码示例的区分度很高，阅读起来毫不费力，绝对是入门学习数据结构的首选佳作。

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我对编程语言的底层原理一直抱有浓厚的好奇心，但很多关于数据结构的书籍往往停留在C/C++的指针操作层面，对于现代面向对象语言的内存管理视角涉及不多。《数据结构教程》在这方面做出了令人惊喜的突破。它非常流畅地将数据结构与面向对象的思维模式结合起来，讲解了如何在Java或Python这样的环境中，利用类的封装性来构建健壮的数据结构。尤其在讲解散列表（哈希表）时，书中对冲突解决策略（如链式法和开放寻址法）的剖析，不仅限于原理，还深入探讨了不同策略在实际内存布局和缓存命中率上的细微差别。这种对工程细节的关注，体现了作者深厚的实践积累。这本书让我意识到，数据结构不仅仅是算法的预备知识，它本身就是构建高效软件系统的基石，阅读过程中我能清晰地感受到作者希望我们成为“架构师”而非仅仅是“代码搬运工”的良苦用心。

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这本书的价值在于其极强的可重复阅读性，每一次重读都会有新的领悟。第一次读可能侧重于理解基本概念和代码实现，第二次读时，我的注意力自然而然地转移到了性能优化和边界条件的考虑上。例如，在处理图的遍历算法时，书中对DFS和BFS的优劣势对比，不再是简单的“哪个先到”，而是结合了特定任务对内存占用和路径优先级的要求进行多维度权衡。我认为，一本真正的好书，应该像一个可靠的导师，在你需要时提供清晰的指引，在你成长后提供深邃的思考空间。《数据结构教程》完全做到了这一点。它没有用华丽的辞藻来堆砌篇幅，而是用精准、高效的文字，将复杂的技术点雕琢得如同艺术品一般清晰有力。对于任何想在计算机科学领域深耕的人来说，这本书无疑是值得珍藏的案头必备工具书，其价值远超定价本身。

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说实话，这本书的阅读体验简直是一场视觉和智力的双重享受。我曾尝试过一些厚重的参考书，它们的内容密度大到让人窒息，稍不留神就可能错漏关键信息。《数据结构教程》则完全不同，它的叙事节奏感极强，仿佛一位经验丰富的大师在循循善诱。最让我印象深刻的是它对“抽象数据类型（ADT）”这一核心概念的贯彻。作者没有急于展示具体实现，而是先将ADT的概念彻底剖析清楚，让读者清楚地认识到我们到底在操作什么“黑箱”，然后再逐步揭开不同数据结构如何优雅地实现这个抽象接口。这种由宏观到微观的架构设计，极大地帮助我建立了清晰的知识体系，避免了知识点的碎片化。而且，书中每章末尾的“挑战性思考题”设计得非常巧妙，它们不是简单的重复性练习，而是需要结合前后知识点进行综合分析的开放性问题，迫使读者跳出书本的框架去主动思考，这才是真正的学习！

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我已经是工作了五年的软件工程师，手里接过过不少经典教材，但市面上很多号称“权威”的教程，读起来总觉得知识点更新滞后，或者说，它们更侧重于学术证明而非工程实践。然而，这本《数据结构教程》却成功地找到了一个绝妙的平衡点。它在巩固了经典理论的同时，巧妙地融入了现代编程语言的特性和实际应用场景。例如，在讲解队列和栈的应用时，书中不仅仅局限于经典的表达式求值或递归模拟，而是扩展到了并发编程中的锁机制和缓冲区设计，这对于我们这些需要处理高性能要求的开发者来说，提供了非常及时的启发。我特别欣赏作者在算法复杂度分析部分的处理手法，没有使用过于复杂的数学符号堆砌，而是通过实际操作的性能对比，直观地展示了时间复杂度和空间复杂度的实际影响。这种“学以致用”的导向，让原本枯燥的理论学习过程变得目标明确且充满动力，感觉每一次翻页都在为未来的项目开发积累宝贵的“内功心法”。

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