具体描述
本书的灵感来源于无聊与迷恋的感觉：对常规的数据结构与算法介绍的无聊，对复杂系统的迷恋。数据结构的问题在于教师在教授这门课程的时候通常不会调动起学生的积极性；复杂性科学的问题在于学校通常不会教授这门课程。
2005年，我在欧林学院讲授了一门新课程，学生要阅读关于复杂性的主题，使用Python进行实验，并学习算法与数据结构。当我在2008年再次讲授这门课程时，我写了本书的初稿。
在2011年第3次讲授这门课程时，我准备出版该书并邀请学生们以案例研究的形式提交其工作成果并包含在书中。我在欧林学院找了9位教授成立了项目委员会，选择可供出版的报告。符合标准的案例研究被纳入到本书中。我们将在下一版吸纳来自读者的更多稿件（参见附录A）。
对教师的建议
本书可以用作Python编程与算法的大学中级课程教材。我的教学遵循如下结构：
阅读
复杂性科学涵盖了各种主题。这些主题之间相互关联，但需要花费不少时间才能搞清楚这些联系。为了帮助学生们看到全景，我会向他们介绍一些阅读列表，这些都来自于该领域最流行的研究成果。我的阅读列表以及关于如何使用它的建议在附录B中。
练习
本书提供了一系列练习；很多练习都要求学生重新实现一些开创性实验并对其进行扩展。复杂性吸引人的一个地方在于我们可以通过适当的编程技能与数学知识接触研究前沿。
讨论
书中的主题提出了关于科学哲学的问题，这需要学生们进一步阅读并进行课堂讨论。
案例研究
在我的课堂上，我们将几乎半个学期的时间都用在了案例研究上。学生们经由构思产生过程、形成团队，并在一系列实验上花费6~7周的时间，然后以4~6页可发表的报告形式来呈现其工作成果。
可以通过https://sites.google.com/site/compmodolin了解课程大纲与我的说明。
对自学者的建议
在2009~2010年，我作为Google的一名访问学者在其剑桥办公室工作。在与我共事的软件工程师中，让我印象深刻的一点是他们广博的求知欲以及增长知识与技能的动力。
我希望本书能够帮助像他们一样的人们来探索他们可能遇不到的一些主题与想法，练习Python编程技能，以及学习关于数据结构与算法的更多知识（或者看看有哪些内容不适合放在第1版中）。
本书针对自学者的一些特点有：
技术深度
作者简介
Allen B. Downey拥有加州大学伯克利分校的计算机科学博土学位和MIT的硕士与学土学位，现任美国欧林工程学院计算机科学系的教授，曾经在威尔斯利大学、科尔比学院和加州大学伯克利分校教授计算机科学相关的课程。曾经担任 Google的访问科学家，对复杂性科学和Python十分着迷，有较为深入的研究和丰富的实践经验。
目录信息
第1章 复杂性科学 7
1.1 本书内容 7
1.2 一种新科学 8
1.3 范式转移吗 9
1.4 科学模型的轴线 10
1.5 一种新模型 11
1.6 一种新工程 12
1.7 一种新思维 12
第2章 图 14
2.1 图 14
2.2 图的表示 15
2.3 随机图 19
2.4 连通图 19
2.5 paul erds：逍遥的数学家，兴奋剂成瘾之人 20
2.6 迭代器 21
2.7 生成器 22
第3章 算法分析 24
3.1 增长量级 25
.3.2 对基本python运算的分析 26
3.3 对搜索算法的分析 28
3.4 hashtable 29
3.5 合并列表 33
3.6 pyplot 35
3.7 列表推导 36
第4章 小世界图 37
4.1 对图算法的分析 37
4.2 fifo实现 38
4.3 stanley milgram 39
4.4 watts与strogatz 40
4.5 dijkstra 41
4.6 何种分析 43
第5章 无标度网络 44
5.1 zipf定律 44
5.2 累积分布 45
5.3 连续分布 46
5.4 pareto分布 47
5.5 barabási与albert 49
5.6 zipf、pareto与幂次法则 50
5.7 解释模型 51
第6章 细胞自动机 53
6.1 stephen wolfram 53
6.2 实现ca 54
6.3 cadrawer 56
6.4 ca的分类 58
6.5 随机性 58
6.6 决定论 59
6.7 结构 60
6.8 普遍性 62
6.9 可证伪性 63
6.10 这是什么模型 64
第7章 生命游戏 66
7.1 实现生命 67
7.2 生命模式 69
7.3 conway猜想 70
7.4 现实主义 70
7.5 工具主义 71
7.6 turmite 72
第8章 分形 74
8.1 分形ca 74
8.2 渗流 77
第9章 自组织临界性 78
9.1 沙堆 78
9.2 谱线密度 79
9.3 快速傅立叶变换 81
9.4 红噪声 82
9.5 简化论与整体论 83
9.6 soc、因果关系与预测 85
第10章 基于主体的模型 86
10.1 thomas schelling 86
10.2 基于主体的模型 87
10.3 交通拥堵 87
10.4 boid 88
10.5 囚徒困境 91
10.6 突现 92
10.7 自由意志 93
第11章 案例研究：糖域 95
11.1 最初的糖域 95
11.2 占领运动 95
11.3 糖域的新版本 96
11.4 税收与遗留 96
11.5 基尼系数 97
11.6 税收的结果 98
11.7 结论 99
第12章 案例研究：蚁群移动轨迹 100
12.1 简介 100
12.2 模型概览 100
12.3 api设计 102
12.4 稀疏矩阵 102
12.5 wx 103
12.6 应用 104
第13章 案例研究：有向图与结 105
13.1 有向图 105
13.2 实现 105
13.3 检测结 106
13.4 维基百科中的结 107
第14章 案例研究：志愿者困境 109
14.1 土拨鼠困境 109
14.2 分析 110
14.3 规范博弈 111
14.4 结果 112
14.5 提升可能性 113
附录a 案例提交邀请 115
附录b 参考书目 116
· · · · · · (收起)
读后感
最近数据科学大热，复杂系统这一块也受到了较多的关注。 整本书是讲如何用图和细胞自动机来模拟现实社会。当一个问题用数学解决不了，我们可以用一些数据结构模拟问题来解决。 但是这种模拟和机器学习的拟合还是不一样，可以作为一种新的建模手段。 这种方法越来越受到社会计算...
评分来源：[Think Complexity] 译者：[飞龙] 版本：2.5 自豪地采用[谷歌翻译] [在线阅读] [PDF格式] [EPUB格式] [MOBI格式] [代码仓库] 赞助我 协议 [CC BY-NC-SA 4.0] KivyCN 学习资源 [Kivy 中文文档] [Think Python 中文第二版] [UCB CS61a 教材：SICP Python] [Tutorialspoint ...
评分大部分计算机图书翻译质量堪忧已是众所周知的事实，而本书的中文版翻译尤其智障。误译、用词不当的例子比比皆是，以下仅举一些比较严重的错误。如果你想读这本书的话，本书的[第一版]和[第二版]都有免费的英文电子版，一定不要读中文版。 ∙ 这位译者不知道英文中意大利体表...
评分大部分计算机图书翻译质量堪忧已是众所周知的事实，而本书的中文版翻译尤其智障。误译、用词不当的例子比比皆是，以下仅举一些比较严重的错误。如果你想读这本书的话，本书的[第一版]和[第二版]都有免费的英文电子版，一定不要读中文版。 ∙ 这位译者不知道英文中意大利体表...
评分最近数据科学大热，复杂系统这一块也受到了较多的关注。 整本书是讲如何用图和细胞自动机来模拟现实社会。当一个问题用数学解决不了，我们可以用一些数据结构模拟问题来解决。 但是这种模拟和机器学习的拟合还是不一样，可以作为一种新的建模手段。 这种方法越来越受到社会计算...
用户评价
如果用音乐来比喻这本书的风格，那它无疑是一部结构极其复杂的复调音乐。不同的主题、不同的论证层次，像是多条旋律线同时进行，它们相互交织、彼此映照，有时和谐共鸣，有时又刻意制造不和谐音来制造张力。我特别留意到作者在引入新概念时所采用的策略，他很少直接给出定义，而是通过一系列的比喻、历史案例和哲学思辨来“描绘”出这个概念的轮廓。这种“去定义化”的写作手法，极大地增强了作品的艺术感和思考的自由度，但也使得初次接触的读者可能会感到一种强烈的疏离感——你仿佛被邀请参加一场深刻的对话，但入场券却是你对相关领域已有知识的深度。这本书的魅力在于，它不提供现成的答案，而是提供了一套看待问题的“透镜”。当你习惯了用这套透镜观察世界时，你会发现许多原本习以为常的现象，都开始展现出令人不安却又无比迷人的底层逻辑。这种重塑感知框架的能力，是很多同类题材书籍难以企及的高度。
评分这本书的作者似乎对“结构”与“涌现”之间的微妙关系有着近乎偏执的迷恋。通篇下来，我强烈地感受到一种从微观到宏观的视角转换，作者总能在细枝末节的描述中，突然拔高到对整个系统运行机制的宏大论述。比如，他花了大量的篇幅去探讨一个看似不起眼的社会互动模型，但随后笔锋一转，便将这种模型推演至全球经济或生态变迁的层面。这种跳跃性，并非是生硬的拼接，而更像是一种有机的生长，就像观察一滴水珠如何折射出整个世界的倒影。然而，这种处理方式也带来了一个问题：对于那些期待清晰、线性论证的读者来说，这本书可能会显得过于跳跃和发散。我个人反而欣赏这种“碎片化全景图”的描绘方式，它模拟了现实世界信息不对称和多层级反馈的真实状态。每次当我以为自己已经掌握了某种规律时，作者总能用一个反例或一个更宏大的背景，瞬间瓦解我建立起来的简单模型，迫使我承认世界本身的复杂性，远超我们任何单一的解释框架所能涵盖的范围。
评分这本书的叙事节奏实在令人捉摸不透，仿佛作者在刻意营造一种迷宫般的阅读体验。开篇的几章，信息量密集得让人喘不过气，各种看似毫无关联的理论碎片和历史典故像瀑布一样倾泻下来，读者必须时刻保持高度的警觉，否则很容易就会在纷繁复杂的细节中迷失方向。我常常需要停下来，翻阅前面的章节，试图重新梳理作者铺设的逻辑线索，但每一次重读，似乎都会发现新的隐藏含义，这既让人感到挫败，又有一种解开谜题后的兴奋感。作者似乎有一种强烈的倾向，就是不断地挑战读者的认知边界，他使用的词汇和句式也常常带着一种古老而晦涩的韵味，使得阅读过程更像是一场智力上的角力，而非轻松的消遣。读完一个段落，总会留下一种意犹未尽的空虚感，好像自己只触及了冰山一角，更深层的结构依然隐藏在字里行间，需要反复咀嚼才能体会其精妙之处。这种处理信息的方式，虽然极其考验读者的耐心和专注力，但也恰恰是它最吸引人的地方，它迫使你走出舒适区，主动去构建属于自己的理解框架，而不是被动地接受既定结论。
评分这本书最令人印象深刻的特质，在于它对“边界”这个概念的不断消解和重塑。作者似乎对任何明确的划分——无论是学科之间的界限，时间线的起止，还是个体与环境的界限——都抱持着一种审慎的怀疑态度。在书中，你很难找到“这属于A领域，那属于B领域”的清晰标识，一切都在流动、渗透和相互定义。这种处理方式带来的阅读体验是极其流动的，它鼓励了一种跨学科的直觉性思考。例如，一个看似纯粹的数学模型，可能下一秒就被用来解释社会群体行为的非线性变化；而一个古代神话的片段，则被精妙地嵌入到对现代信息传播模式的批判之中。这种融会贯通的能力，体现了作者深厚的知识广度和极高的整合天赋。当然，这种无界限的叙述，也意味着读者需要具备更强的自我筛选和信息归类的能力，否则很容易被海量跨领域的知识点淹没，但对于那些渴望突破传统学科壁垒的思考者来说，这本书无异于一把打开新视角的钥匙，它揭示了隐藏在万物表象之下的统一性图景。
评分阅读这本书的过程，像是在参与一场高强度的脑力训练，它更像是作者与读者之间的一场智力博弈。文字的力量在这里被发挥到了极致，它们不仅仅是信息的载体，更像是精密的结构件，共同搭建起一个庞大而精密的思维迷宫。我发现自己经常需要“倒着读”——不是指从后往前翻，而是指在理解一个论点时，需要回溯到前面好几页甚至前几章的铺垫，才能真正体会到当前论述的落脚点。作者在构建论证时，似乎信奉一种“先构建障碍，再提供出口”的哲学。他不断抛出悖论和矛盾，让读者深陷其中，直到思维的惯性被完全打破，这时，作者才轻描淡写地给出那个看似简单却蕴含万钧之力的关键洞察。这种写作风格对读者的专注度和抗干扰能力要求极高，任何一次分心都可能导致对整个论证链条的脱节。这绝对不是一本可以佐餐时翻阅的书，它要求你全身心的投入，将自己完全沉浸在作者所构建的思维场域之中。
评分内容短小，但是信息量很大，关键看你是走马观花的读，还是一行行代码地进行实践了，收获是不一样的。
评分内容短小，但是信息量很大，关键看你是走马观花的读，还是一行行代码地进行实践了，收获是不一样的。
评分有点意思
评分#纸质书# 3.3 分。真的是…… =-= 大学中级教材么？
评分挺薄的一本小册子，粗粗看完，其实里面就是关于复杂科学的一些常见内容的说明，如小世界、自组织、生命游戏等，不过最有价值的两点是第一章给出的关于复杂性科学的思考较为全面，第二是给出的python实例节省了自已写的时间，给的练习也有针对性，做了几章，确实有趣。
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