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出版者:

作者:滕桂法 编

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2007-1

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787109113442

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机基础
• 算法
• 数据结构
• 教材
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• 入门教程
• 学习资料

编程思维与算法实践：用Python构建现代应用 图书简介 书名： 编程思维与算法实践：用Python构建现代应用 目标读者： 零基础的编程入门者、希望提升实战能力的程序员、计算机科学专业的学生、以及所有对高效解决问题感兴趣的人士。 内容概述 本书并非侧重于某一特定语言的语法罗列，而是致力于构建读者坚实的计算思维框架和高效的问题解决能力。我们选择Python作为主要载体，因为它以其简洁和强大的生态系统，成为了连接理论与实践的最佳桥梁。全书结构分为三大核心板块：思维基石、核心算法与数据结构、以及应用实践。 第一部分：思维基石——构建计算的视角 (约 400 字) 在深入代码细节之前，我们需要建立起一种“像计算机一样思考”的能力。本部分是全书的理论基础，旨在将抽象的概念转化为可操作的步骤。 1. 计算思维的解构与抽象： 我们将详细探讨如何将复杂的现实问题拆解成可管理的子任务（分解法），以及如何识别不同问题之间的共性以提取出通用模型（模式识别）。这部分强调的是“做什么”和“如何思考”，而非“用什么语法实现”。 2. 流程控制的逻辑骨架： 顺序、选择、循环是所有程序设计的核心逻辑。我们将超越简单的`if/else`和`for`循环的书写，重点分析在不同场景下，选择哪种控制结构效率最高、可读性最强。例如，在处理不确定迭代次数的任务时，如何优化循环退出条件，避免不必要的计算。 3. 数据组织的基础范式： 理解数据在内存中的存储和组织方式至关重要。本章将引入变量、类型和基本操作符的深层含义，特别是关于内存效率和数据精度在计算中的影响。我们将通过具体的例子说明，为什么有时看似微小的类型选择会影响到最终程序的性能和准确性。 4. 函数式编程的初步接触： 介绍模块化编程的重要性。函数不仅仅是代码块的封装，更是一种信息的隔离和责任的划分。我们将讨论如何设计“纯函数”，及其在提升代码可测试性和可维护性方面的巨大优势。 第二部分：核心算法与数据结构——高效解决问题的工具箱 (约 700 字) 数据结构是组织数据的方式，算法是操作数据的方法。本部分是本书的技术核心，深入探讨了最常用、最核心的结构与算法，并着重分析了它们的性能指标。 1. 线性数据结构的精妙运用： 列表（数组）的深度剖析： 讨论动态数组的底层实现机制（如扩容策略），以及随机访问和插入/删除操作的时间复杂度差异。 链表（单向、双向、循环）： 为什么在某些场景下链表比数组更优？重点分析其在内存分散存储和高效插入/删除时的优势，并辅以内存地址的示意图进行直观解释。 栈与队列： 不仅是LIFO和FIFO的实现，更关注它们在实际应用中的角色，如递归的内存管理（调用栈）和缓冲区管理（队列）。 2. 非线性结构的逻辑殿堂： 树结构及其变体： 从最基础的二叉树开始，深入理解二叉搜索树（BST）的特性。重点讲解如何通过平衡（如AVL或红黑树的原理介绍，不要求实现细节，但需理解其目的）来维持$O(log n)$的查找效率。 堆（Heap）的应用： 讲解最大堆和最小堆的构建过程，并阐述其在实现优先队列（Priority Queue）中的核心作用，这是许多调度算法的基础。 图论基础入门： 图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）的选择分析。重点介绍图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们在迷宫求解、网络连接检测中的实际应用。 3. 核心算法的效率分析： 排序算法的对比： 对比冒泡、插入、选择、归并和快速排序。不只停留在代码实现，更侧重于时间复杂度的推导（$O(n^2)$ vs $O(n log n)$），以及在数据规模不同时，选择何种排序方法的依据。 搜索算法的优化： 线性搜索与二分搜索的效率差异。讨论二分搜索的应用前提（有序性）及其在海量数据查找中的统治地位。 动态规划（DP）的初步概念： 介绍DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过经典的斐波那契数列和背包问题的简化模型，引导读者理解自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）的思维方式。 第三部分：应用实践——工具与效率的结合 (约 400 字) 理论知识只有在实践中才能转化为生产力。本部分将展示如何利用Python生态中的强大工具，将前两部分学到的结构和算法应用到实际问题中。 1. Python环境下的高效实现： 介绍Python内置数据结构（如`dict`和`set`）背后的哈希表原理。分析为什么在大多数情况下，Python的字典查找时间复杂度接近$O(1)$，以及哈希冲突对性能的潜在影响。 2. 文件I/O与数据持久化： 讲解如何高效地读取和写入大文件，避免内存溢出。讨论处理CSV、JSON等常见数据格式的最佳实践，强调流式处理（Streaming）在处理超出内存容量数据时的重要性。 3. 性能度量与代码优化： 介绍基本的性能分析工具，如计时器模块。教会读者如何通过实例验证算法的复杂度分析结果，并在实际代码中识别并优化“性能瓶颈”所在的代码段。 4. 模块化与代码复用： 强调将核心算法封装成可供多次调用的模块的重要性。讨论如何设计清晰的API接口，以及如何利用Python的包管理系统来构建可维护的大型项目结构。 总结 本书旨在提供一套通用的、跨越具体语法的问题解决蓝图。通过对计算思维的深入训练和对核心算法的扎实掌握，读者将能够以更高效、更优雅的方式应对未来遇到的任何编程挑战，无论未来选择哪种编程语言，这些基础都将是您最宝贵的财富。

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