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页数:164

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出版时间:2009-9

价格:18.00元

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isbn号码:9787811237467

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《计算思维与现代编程实践》 图书简介 在信息技术日新月异的今天，计算思维已成为解决复杂问题、驱动技术创新的核心能力。本书《计算思维与现代编程实践》并非聚焦于特定软件工具或编程语言的细枝末节，而是旨在构建一套扎实的、跨学科的思维框架，引导读者理解计算的本质，并将其应用于实际问题的建模与求解过程中。 本书的编写哲学是：工具易学，思维难成。我们深刻认识到，无论是科学研究、工程设计，还是数据分析，底层逻辑的清晰度远比表面的语法熟练度更为重要。因此，我们选择了一条不同于传统语言教程的路径，将重点放在问题的分解、抽象化、算法设计与效率评估这些计算思维的核心要素上。 全书结构围绕“从概念到实现”的渐进式学习曲线设计，内容深度适中，旨在服务于对计算机科学基础有初步了解，渴望提升解决复杂问题能力的学习者、工程师、以及跨学科研究人员。 --- 第一部分：计算思维的基石——抽象与建模 (The Foundations: Abstraction and Modeling) 本部分是全书的理论核心，旨在帮助读者摆脱对具体实现的依赖，掌握从现实世界中提炼出计算问题的能力。 第一章：理解计算的本质：信息、过程与状态 本章首先探讨了“计算”在哲学和工程学上的定义。我们不讨论任何特定编程语言的语法，而是深入剖析信息如何被编码、存储和转换。重点在于理解离散化的概念——如何将连续的物理现象转化为计算机可以处理的有限状态模型。引入图灵机和有限自动机等经典计算模型作为理论参照，帮助读者建立对计算能力的清晰边界认识。 第二章：数据结构的几何学：组织信息的艺术 数据结构是思维的骨架。本章从宏观视角审视各种基本数据组织方式的内在逻辑和适用场景。我们详细分析了线性结构（如列表、栈、队列）与非线性结构（如树、图）的内在联系和性能权衡。着重讨论了递归作为一种描述复杂结构和过程的强大工具，以及如何识别何时应选择平衡树、散列表或稀疏矩阵等高级抽象来优化存储和访问效率。 第三章：问题分解与自顶向下设计 高效解决问题依赖于有效的分解策略。本章系统介绍了面向过程、面向对象以及函数式编程范式中关于“分解”的不同哲学。详细讲解了如何使用接口定义（Interface Definition）来隐藏实现细节，实现模块化。内容涵盖了如何构建清晰的模块边界，并使用契约式设计（Design by Contract）来确保模块间的可靠交互。 --- 第二部分：算法设计与效率分析 (Algorithm Design and Efficiency Analysis) 如果说第一部分是“画图”，那么第二部分就是“作画”的技巧。本部分专注于如何设计出高效、正确的步骤来执行计算任务。 第四章：算法设计的经典范式 本章系统性地梳理了主流的算法设计范式，这些范式是解决特定类型问题的通用模板： 1. 分治法（Divide and Conquer）：深入剖析归并排序和快速排序背后的递归结构，强调如何确定最优的分割点和合并策略。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：讲解贪心选择性质和最优子结构，并通过活动安排问题等实例说明其适用范围与局限性。 3. 动态规划（Dynamic Programming）：重点阐述如何识别重叠子问题和最优子结构，构建状态转移方程，并讨论自底向上（Tabulation）与自顶向下加记忆化（Memoization）的实现差异。 第五章：性能的量化：复杂度理论 本章是本书区别于入门级教材的关键部分。我们深入探讨计算复杂度的数学基础。详细解释大O、大Ω、小o等渐进分析符号的精确含义。着重分析时间复杂度和空间复杂度之间的权衡艺术。内容包括但不限于：如何手动画出递归树来求解递归关系式，以及对P, NP, NP-完全等计算难度的基本概念介绍，帮助读者理解哪些问题在理论上是“容易”解决的，哪些是“困难”的。 第六章：搜索与图论算法的高级应用 图论是建模现实世界连接性的强大工具。本章侧重于图的遍历算法（DFS, BFS）的应用扩展，并深入讲解了路径优化算法： 最短路径问题：Dijkstra算法的原理、适用条件（非负权重）及其局限性；Bellman-Ford算法处理负权边的能力。 最小生成树：Prim和Kruskal算法的逻辑差异与实际应用场景对比。 拓扑排序：在依赖关系分析中的核心作用。 --- 第三部分：现代计算环境与实践 (Modern Computing Environments and Practice) 本部分将抽象的思维模型与现代计算系统的实际需求相结合，探讨如何将设计转化为鲁棒的、可维护的解决方案。 第七章：并行性与并发性的思维转换 在多核处理器已成标配的今天，顺序执行不再是唯一的选择。本章着重于思维模式的转换，而非特定并行编程API。我们讨论了任务分解的粒度问题、数据依赖性、以及引入并行化后可能出现的竞态条件（Race Conditions）和死锁（Deadlocks）。核心是教授读者如何从根本上识别出哪些计算可以安全地并行化，以及如何设计同步机制来维护数据一致性。 第八章：数值计算的精度与稳定性 对于科学计算和工程仿真而言，浮点数的特性至关重要。本章详细剖析了有限精度表示带来的误差问题，包括舍入误差、截断误差和累积误差。我们探讨了如何通过选择更稳定的算法（如避免减去相近数字）来提高数值解的可靠性，而不是简单地依赖工具提供的默认精度。 第九章：代码质量与可维护性的工程哲学 一个设计良好的算法必须能够被其他人理解和长期维护。本章讨论了软件工程中与计算思维紧密相关的实践： 代码的自解释性：如何通过清晰的命名、恰当的注释和代码布局来体现设计意图。 调试的艺术：从逻辑错误（Bug）到设计错误（Flaw）的区分，以及如何使用系统化的方法（如断点调试、二分法定位）来快速定位问题根源。 文档化作为思维的延伸：强调设计文档、算法说明文档不仅是给别人看的，更是对自身设计思路的最终确认。 --- 总结与展望 《计算思维与现代编程实践》提供了一套通用的、跨越具体语法的思维工具箱。本书的目的是培养读者像计算机科学家一样思考的能力——能够识别问题的结构、选择最优的抽象层次、设计高效的解决方案，并在实际系统的约束下实现和验证这些方案。掌握这些思维框架，将使您在面对任何新兴的编程语言或计算范式时，都能迅速掌握其核心逻辑，站在更高的维度上进行创新。

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这本书的整体风格非常务实，完全没有那种为了凑字数而故意拔高的叙述。作者的语言简洁明了，直奔主题，没有过多华丽的辞藻，但又不失专业性。我最欣赏的是，在介绍每一个新的函数或者工具箱时，作者都会先给出其核心功能和应用场景，然后才是详细的使用方法和参数说明。这使得我能够快速判断这个工具是否符合我的需求，并能更有效地学习和掌握它。书中还穿插了一些“技巧提示”和“常见错误分析”，这些非常有针对性，能够帮助我避免走弯路，节省大量调试时间。比如，在讲解“符号计算”时，作者就特别提醒了一些在变量定义和函数调用时容易出现的陷阱。总而言之，这是一本非常“接地气”的学习材料，它教会我的不仅仅是 MATLAB 的语法，更是如何以一种更高效、更专业的方式去解决问题。

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让我感到惊喜的是，这本书在介绍 MATLAB 的高级特性时，并没有止步于表面的操作演示，而是深入到了算法和原理层面。例如，在讲解“GUI 设计”时，作者并没有仅仅展示如何拖拽控件，而是详细解释了事件驱动机制，以及如何编写回调函数来响应用户的交互。这让我明白，不仅仅是“会用”，更重要的是“理解其工作原理”。同样，在介绍“MEX 文件”的时候，作者也详细讲解了 MATLAB 和 C/C++ 混合编程的流程和注意事项，这对于需要进行高性能计算或者调用外部库的用户来说，是极其宝贵的知识。此外，书中还涉及了一些关于 MATLAB 优化性能的技巧，比如向量化操作和预分配内存，这些看似微小的细节，却能在实际项目中带来显著的效率提升。这本书的深度和广度都令人印象深刻，能够满足不同层次读者的需求。

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这本书的排版确实很用心，页面的布局清晰，代码块的字体大小和间距都恰到好处，这对于长时间阅读学习编程的人来说，是至关重要的。打开书页，首先映入眼帘的是流畅的文字和精心设计的插图。讲解过程中的公式推导，不仅仅是简单地罗列，而是循序渐进，一步步引导读者理解背后的逻辑。我尤其喜欢作者在讲解一些核心概念时，会用一些生动形象的比喻，这让我这个初学者能够迅速抓住重点，而不是陷入抽象的数学符号中。例如，在介绍矩阵运算时，作者通过一个简单的图像处理的例子，将抽象的线性代数运算变得直观易懂。而且，书中的图表也非常丰富，无论是数据可视化还是算法流程图，都设计得非常精美，能够有效地辅助理解。即使是一些初学者可能不太熟悉的领域，比如数值分析或者优化算法，作者也通过清晰的逻辑和丰富的图示，将其分解成易于消化的部分。这本教材不仅仅是知识的堆砌，更像是经过精心打磨的一件艺术品，让学习的过程本身也成为一种享受。

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我特别欣赏这本书在“实践”部分的投入。很多教程在理论讲解完之后，往往就草草收尾，留给读者大量的空白去自己摸索。但这本教程不同，它提供的案例非常贴近实际应用，而且讲解得细致入微。比如，在介绍数据处理和分析的章节，作者不仅仅是展示了如何使用 MATLAB 的函数，更是深入剖析了数据预处理的每一个步骤，包括缺失值处理、异常值检测、特征工程等，这些都是在真实项目中会遇到的关键环节。我跟着书中的代码一步步敲，感觉就像是在跟着一位经验丰富的导师在身边指导一样。每一个代码块后面都有详尽的注释，解释了每一行代码的作用，甚至是一些不那么显而易见的语法细节。而且，书中还提供了很多可以拓展的练习题，这些题目既有一定挑战性，又不会让人感到无从下手，能够有效地巩固所学知识，并激发进一步探索的兴趣。当我遇到问题时，书中的附录或者参考文献部分也提供了很好的指引，帮助我找到解决问题的思路。

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阅读过程中，我最深刻的感受是作者在“循序渐进”和“由浅入深”这两个原则上的坚持。一开始，本书从 MATLAB 的基础语法和基本数据类型讲起，语言平实易懂，即使是完全没有编程基础的读者，也能很快上手。随着内容的深入，逐渐引入更复杂的概念，比如函数定义、控制流语句、文件 I/O 等，作者总是能以一种非常自然的方式将这些新知识与之前的内容联系起来，让学习过程不会显得突兀。我最喜欢的一个部分是关于“结构体”和“元胞数组”的讲解，这两个概念对于组织和管理复杂数据非常重要，作者通过几个精心设计的例子，让我清晰地理解了它们的应用场景和优势，这比我之前在网上零散搜索的信息要系统和透彻得多。而且，书中对于一些容易混淆的概念，比如“值传递”和“引用传递”，都有非常详细的解释和对比，大大降低了学习的门槛。

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