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页数:290

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出版时间:2005-8

价格:28.00元

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isbn号码:9787030160966

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《编程思维训练营：从零构建高效代码逻辑》 图书简介 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代，软件和程序已渗透到我们生活的方方面面。然而，编写出高效、健壮、易于维护的代码，需要的不仅仅是熟悉某种编程语言的语法规则。更深层次的要求，是掌握一种系统性的、解决问题的思维模式——编程思维。 《编程思维训练营：从零构建高效代码逻辑》正是这样一本旨在将晦涩的计算机科学核心理念转化为日常可操作的思维框架的实践指南。本书的编写初衷，是弥合理论学习与实际工程能力之间的鸿沟，帮助读者——无论您是初入编程领域的学生，还是希望提升架构设计能力的资深开发者——建立起坚实的代码逻辑基石。 本书摒弃了传统教材中堆砌大量语言特性和复杂算法的刻板做法，而是聚焦于“如何像计算机科学家一样思考”。我们相信，一旦掌握了正确的思考路径，学习任何新的编程语言都将事半功倍。 --- 第一部分：心智模型的重塑——理解计算的本质 本部分是构建编程思维的基石，重点在于转变传统的线性思维模式，代之以结构化、模块化、抽象化的视角。 第一章：什么是真正的“编程思维”？ 我们首先探讨编程思维的核心构成要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。本章通过分析日常生活中遇到的复杂问题（如组织一次大型活动、优化交通路线），来类比计算机如何处理信息。我们着重强调，编程思维并非仅限于写代码，它是一种通用的问题解决哲学。 案例分析： 从一个复杂的食谱到一份清晰的执行步骤，理解“指令集”的意义。 核心概念： 区分“做什么”（What）和“如何做”（How），强调执行流程的可追溯性。 第二章：数据的生命周期与状态管理 代码的本质是操作数据。本章深入探讨数据在程序运行过程中的不同形态（静态、动态、临时）及其生命周期管理。我们将讲解变量的范围、内存分配的初步概念，以及如何通过清晰的命名和数据结构选择，从源头上避免“意大利面条式”的代码。 实践练习： 设计一个简单的库存系统模型，追踪物品的“在库”、“出库”、“损坏”等状态变化，并分析不同状态转换的合法性。 关键洞察： 理解“副作用”的风险，以及如何在函数式编程的视角下，最小化不必要的全局状态依赖。 第三章：逻辑的骨架——流程控制的艺术 本章聚焦于如何精确地指导计算机执行一系列操作。我们不仅仅讲解 `if/else` 和 `for/while` 的基本用法，更重要的是分析在特定业务场景下，哪种流程控制结构能带来更高的可读性和效率。 深入探讨： 递归思维的建立——如何将复杂问题转化为自我引用的简单结构。通过绘制清晰的调用栈图，剖析深度优先与广度优先在不同场景下的适用性。 错误预防： 循环的陷阱——如何识别并避免无限循环、边界条件遗漏（Off-by-one errors）等常见逻辑错误。 --- 第二部分：构建模块化世界——抽象与封装的力量 优秀的软件是高度模块化的。本部分引导读者学会如何有效地切割问题，构建可复用、高内聚、低耦合的组件。 第四章：从任务到功能——函数与方法的精妙设计 函数是编程世界的“积木块”。本章的核心在于如何编写出“好的函数”——即具备单一职责、输入明确、输出可预测的函数。我们引入“柯里化”和“高阶函数”的理念，展示如何通过函数组合来构建更强大的逻辑单元。 设计原则： 讲解“单一职责原则”（SRP）在函数层面的体现。一个函数是否应该做两件或更多不相关的事情？ 重构思维： 如何审视现有代码，识别出过于庞大或职责不清的函数，并安全地将其拆解。 第五章：数据与行为的结合——面向对象范式的初步探索 本章将面向对象编程（OOP）的理念从复杂的术语中剥离出来，聚焦于其核心价值：将数据和操作数据的行为封装在一起。我们通过模拟现实世界中的实体（如“车辆”、“账户”），来理解类（Class）的构造。 聚焦三大支柱： 封装、继承和多态的实用意义。重点解释多态性如何让代码更具弹性，适应未来未知的需求扩展。 超越继承： 讨论“组合优于继承”的现代实践，强调通过接口和协议来定义契约，而非固化结构。 第六章：处理“不确定性”——错误处理与健壮性设计 一个健壮的程序必须能够优雅地应对意料之外的情况。本章教授如何系统地处理运行时可能出现的错误（异常）。 错误分类： 区分可预见的逻辑错误（如输入验证失败）和不可预见的系统级错误（如网络中断）。 防御性编程： 介绍断言（Assertions）在开发阶段的作用，以及在生产环境中如何使用恰当的错误捕获机制，既不遗漏关键问题，又不向用户暴露过多底层细节。 --- 第三部分：效率与扩展——算法思维的实战应用 当思维模型和模块化能力建立起来后，下一步就是关注效率——即如何用最少的资源解决问题。 第七章：衡量效率的标尺——时间与空间复杂度 理解算法效率的根本在于掌握大O表示法（Big O Notation）。本章将用直观的图表和实际的代码运行对比，解释 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n) 和 O(n²) 的巨大差异。 实战对比： 对比线性搜索与二分搜索的性能差异，直观感受算法选择对大规模数据集的影响。 资源权衡： 讨论时间与空间（内存）之间的取舍关系，理解何时为了节省时间而愿意牺牲一定的内存空间。 第八章：组织信息的艺术——核心数据结构的实战选择 数据结构是承载和组织数据的蓝图。本章不只是介绍数据结构，而是侧重于选择的逻辑。 数组与链表： 它们在插入、删除和查找操作上的效率差异，以及何时选择前者，何时选择后者。 栈与队列： 理解它们作为“操作顺序”的天然载体，在任务调度和回溯机制中的应用。 哈希表/字典： 深入解析哈希冲突和负载因子对查找效率的影响，这是现代编程中应用最广泛的数据结构之一。 第九章：解决复杂问题的结构化路径 本章将前几章的思维训练成果进行综合应用，讲解解决复杂问题时常用的结构化方法论。 分而治之（Divide and Conquer）： 如何将一个巨大的难题分解成若干个可以独立解决的小问题，并通过合并结果得到最终解。 动态规划（Dynamic Programming）的直觉： 介绍其核心思想——“避免重复计算”，如何通过记忆化（Memoization）或表格法，将指数级复杂度的问题降维到多项式级别。 --- 结语：持续迭代的思维之旅 《编程思维训练营》旨在为您提供一个坚实的起点，教会您如何提问和分析问题，而不是简单地提供现成的答案。编程思维的真正价值在于其普适性——它将帮助您在面对新的技术浪潮、复杂的业务逻辑或工程瓶颈时，都能保持清晰的头脑，构建出优雅、可靠且高效的解决方案。训练永无止境，逻辑的优化是一场持续的修行。

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