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页数:228

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出版时间:2008-4

价格:23.00元

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isbn号码:9787113087098

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《计算思维与算法基础》 本书旨在为初学者构建坚实的计算思维框架，并深入浅出地介绍计算机科学的核心——算法。 随着信息技术的飞速发展，无论你未来是否选择成为专业的软件工程师，理解计算的基本原理和解决问题的系统性方法都已成为现代公民必备的素养。本书的目标是帮助读者跨越“编程恐惧症”，真正掌握“像计算机一样思考”的能力。 第一部分：计算思维的构建与基础（约400字） 本部分将从宏观角度引导读者认识计算思维（Computational Thinking, CT）的内涵与外延。我们不直接陷入复杂的代码细节，而是首先探讨计算思维的四大支柱：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。 我们会通过大量的日常案例，如规划一次复杂的旅行、管理日常开支或理解一个复杂的交通系统，来阐释如何将一个大问题拆解成可管理的小模块（分解）。随后，通过对比不同情境下的相似性，展示如何识别重复出现的结构和规律（模式识别）。接着，我们将重点讲解抽象的艺术——如何忽略不必要的细节，抓住问题的核心本质，构建一个简化的模型来模拟真实世界（抽象）。最后，本部分将这些思维工具汇集起来，引向系统的、有序的步骤设计，即算法的初步概念。 在技术层面上，我们将介绍计算机如何理解和存储信息，包括二进制系统、布尔代数的基础概念，以及数据类型（整数、浮点数、字符等）在计算机内存中的表示方式。我们还会简要回顾计算机硬件的基本结构，帮助读者理解程序执行的环境。 第二部分：编程基础与逻辑控制（约500字） 理论基础奠定后，本部分将引入编程语言的基本语法结构，作为实现计算思维的工具。我们选择一种广泛应用且语法清晰的语言作为示例（例如，Python或JavaScript的入门特性），但重点在于通用逻辑，而非特定语言的记忆。 核心内容包括：变量与赋值、基本的数据结构（列表/数组、字典/映射的基础应用）、输入与输出操作。随后，我们将深入探讨程序执行的流程控制，这是算法实现的关键。 流程控制部分将详细讲解三种基本结构： 1. 顺序结构：代码的自然流向。 2. 选择结构（分支）：使用 `if-else` 语句处理不同条件下的逻辑判断，通过真值表和逻辑运算符（AND, OR, NOT）构建复杂的决策树。 3. 循环结构：使用 `for` 循环和 `while` 循环实现重复性任务的自动化。我们将区分计数循环和条件循环的使用场景，并强调如何设计合理的终止条件以避免“无限循环”的陷阱。 此外，本书还将介绍函数的概念——如何将一段代码封装成可重用、高内聚、低耦合的模块。通过定义和调用函数，读者将学会如何管理程序的复杂性，提升代码的可读性和模块化水平。 第三部分：核心算法设计与分析（约600字） 这是本书的核心，聚焦于如何高效地解决问题。我们不会罗列数百种算法，而是挑选出最具代表性、最能体现算法设计思想的经典范例。 搜索技术： 首先介绍线性搜索和二分查找（Binary Search）。通过对比两种方法在有序数据集上的效率差异，直观地引入算法效率的概念。 排序算法： 排序是理解算法复杂度的绝佳切入点。我们将详细剖析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种简单（$O(n^2)$）的排序算法，帮助读者理解每一步的交换和比较操作。随后，引入更高效的归并排序（Merge Sort）或快速排序（Quick Sort），重点讲解它们如何利用“分治法”（Divide and Conquer）的策略，将问题复杂度降低至 $O(n log n)$。 递归： 递归是实现分治法和许多数学问题的优雅工具。我们将用计算阶乘、斐波那契数列等经典案例，深入讲解递归的定义、基准情况（Base Case）和递归步骤，并将其与迭代（循环）进行对比分析。 算法效率分析： 理论分析部分将引入大O表示法（Big O Notation），解释其在描述算法最坏情况下的时间复杂度上的重要性。读者将学会如何根据输入规模（$n$）粗略估算不同算法的性能曲线，从而在实际问题中做出明智的技术选型。 数据结构初步： 虽然本书不是专门的数据结构教材，但我们会将算法的实现与所需的数据结构紧密结合。例如，在线性搜索和二分查找中，我们强调了数组/列表的特性；在后续探讨更复杂问题时，会适当提及栈（Stack）和队列（Queue）在实现特定算法（如深度优先搜索或广度优先搜索的初步概念）中的作用。 本书特色总结： 本书强调实践与理论的平衡。每个核心概念后都附有易于理解的伪代码示例，并配有清晰的逻辑图示。我们致力于培养读者“分析问题——设计策略——评估效率”的完整计算思维闭环，为未来深入学习数据结构、操作系统或专业领域的算法分析课程打下坚实的基础。我们相信，计算思维是解决现代复杂问题的通用钥匙。

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**第三段：** 这本书的语言风格非常“务实”且富有逻辑性，它更像是一位经验丰富的教授在为你进行一对一的辅导，而不是冷冰冰的文本堆砌。作者在处理那些容易产生歧义的技术术语时，总是会特别注明其历史发展和不同流派中的细微差别，这种严谨的态度在计算机科学领域尤为重要。例如，在讲解面向对象编程的设计模式时，它没有一概而论，而是区分了GoF（四人帮）模式和更现代的函数式编程范式在解决特定问题时的优劣，这种辩证性的分析让人受益匪浅。我发现，这本书最大的价值在于它构建了一个完整的知识体系的“骨架”。它让你明白，数据库、网络、算法这些看似孤立的学科，是如何在一个完整的计算模型下相互支撑、共同协作的。读完后，你会对整个计算机科学的全貌有一个宏大而清晰的认知，极大地提升了解决跨领域问题的能力。

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**第五段：** 从结构上看，这本书的组织结构体现了极高的专业素养。它采用了一种螺旋上升的学习路径，确保了读者在学习更高级主题时，不会因为遗忘了前置知识而感到吃力。最令我赞赏的是它对于“编程范式”那一章节的处理。它没有按照流行的语言（如Python或Java）来划分章节，而是从计算的本质出发，系统地介绍了过程式、函数式、逻辑式和面向对象这四大范式各自的哲学基础和应用场景。这种以思想为核心的编排，使得读者在切换编程语言时，能够更快地适应和掌握新的语法，因为它关注的是背后的逻辑结构，而不是表面的语法糖。这本书真正教会我的，是如何像一个计算机科学家一样思考问题，它提供的不是操作手册，而是一套思维工具箱，其价值是无法用市面上其他同类教材的价格来衡量的，简直是专业学习的必备藏书。

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**第四段：** 这本书在对前沿技术的引入方面把握得恰到好处，没有盲目追逐热点，而是将它们巧妙地嵌入到既有的、成熟的理论框架之中。比如，在讨论网络协议时，作者没有花费大量篇幅去介绍最新的Web3.0细节，而是用相当大的篇幅重申了TCP/IP协议栈的精妙之处，并在此基础上，用清晰的段落解释了现代云原生架构是如何巧妙地利用了这些经典协议的特性来提升弹性和扩展性的。这种“深挖基础，点到为止”的处理方式，避免了教材内容快速过时的问题，保证了其长久的参考价值。我个人的感受是，市面上很多教材为了追求“新颖”，往往会把篇幅浪费在那些两年后可能就会被淘汰的技术细节上，而这本书则专注于那些经过时间检验的、核心的计算思维，这对于一个打基础的阶段来说，是至关重要的定海神针。

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**第二段：** 拿到这本书时，我原本预期它会是一本枯燥乏味的纯理论参考书，但实际阅读体验却出乎我的意料。这本书的排版设计和插图质量非常高，清晰度令人称赞。很多教材为了节省成本，插图总是模糊不清或者过于概念化，但这本教材在描述操作系统内存管理时，使用的那些动态的、分层次的图示，简直就像在看一本精美的技术动画演示文稿。此外，章节末尾的“思考题”设置得非常巧妙。它们并非简单的知识点复述，而是引导性的、需要综合运用前面所学知识来解决的小型项目描述。例如，在学习完编译原理的基础后，它让你尝试设计一个简单的词法分析器的伪代码框架，这种“学以致用”的驱动力是其他教材难以比拟的。它成功地在保持学术严谨性的同时，兼顾了读者的阅读体验和实际动手能力的培养，是一本能让人愿意主动去翻阅、去钻研的优秀教材。

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**第一段：** 这本书在基础概念的阐述上简直是教科书级别的典范。作者似乎深谙初学者在面对复杂计算理论时的困惑，因此在每一个核心算法和数据结构讲解前，都铺垫了极其详尽的背景知识和直观的比喻。比如，在讲解递归那一章，作者没有直接抛出复杂的公式，而是用了好几页篇幅描述“俄罗斯套娃”和“镜子反射”这样的生活场景，让人能立刻抓住问题本质。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了初次接触计算机科学的读者的心理门槛。我尤其欣赏的是，书中对于离散数学中图论部分的处理。它没有仅仅停留在理论推导上，而是穿插了大量的实际应用案例，比如网络路由优化、社交网络分析等，让抽象的数学结构瞬间变得立体和鲜活起来。对于那些希望打下坚实理论基础，而不是只满足于会写几行代码的读者来说，这本书无疑是宝贵的基石。它提供的知识深度和广度，完全超越了市面上许多只关注语法和工具的书籍，真正做到了“授人以渔”。

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