Prelude to Programming pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Venit, Stewart/ Drake, Elizabeth

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 114.13

装帧:

isbn号码:9780321521750

丛书系列:

图书标签:

编程入门
计算机科学
算法
数据结构
Python
编程思维
问题解决
逻辑思维
初学者
教育

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具体描述

Prelude to Programming provides beginning students with a language-independent framework for learning core programming concepts and effective design techniques. This approach gives students the foundation they need to understand the logic behind program design and to establish effective programming skills. Fully revised, the Fourth Edition offers students a lively and accessible presentation as they learn core programming concepts -- including data types, control structures, data files and arrays, and program design techniques such as top-down modular design and proper program documentation and style. Problem-solving skills are developed when students learn how to use basic programming tools and algorithms, which include data validation, defensive programming, calculating sums and averages, and searching and sorting lists. A copy of the RAPTOR flow-charting software is included with the Fourth Edition.

《计算思维导论：逻辑、算法与抽象的艺术》本书简介：在信息爆炸的时代，理解数字世界运行的基本逻辑，掌握驾驭复杂问题的思维框架，已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是面向未来所有学习者和实践者的核心素养。本书《计算思维导论：逻辑、算法与抽象的艺术》，旨在系统性地构建读者的计算思维体系，从根本上改变他们看待、分析和解决问题的方式。本书的内容聚焦于“计算思维”这一跨学科的核心能力，它超越了具体的编程语言或技术栈，深入到逻辑推理、问题分解和模式识别的本质。我们不讨论特定工具的语法细节，而是深入挖掘驱动所有计算过程的通用原则。第一部分：逻辑的基石——形式化思维的构建本部分奠定了计算思维的逻辑基础。我们首先回顾并深化了命题逻辑和谓词逻辑在日常生活与复杂系统建模中的应用。这不是枯燥的符号演算，而是教会读者如何精确地界定前提、识别隐含假设、并构建无懈可击的论证链。我们详细分析了逻辑谬误的类型，展示了它们如何在日常决策和技术设计中误导判断。随后，我们将重点转向离散数学的入门概念，特别是集合论和关系理论。我们探讨了如何使用集合来对现实世界中的对象进行分类和关联，如何利用关系（如等价关系、偏序关系）来结构化信息。这部分内容为后续的算法设计和数据结构选择提供了严谨的数学框架。第二部分：算法的本质——效率与过程的精妙算法是解决问题的“食谱”。本部分的核心在于解构“过程”的概念，并将其转化为可执行、可分析的精确指令集。我们避开了任何特定高级语言的束缚，转而使用流程图、伪代码和逐步细化的方法来描述计算过程。我们深入探讨了算法设计范式。首先是构造性方法，包括迭代（循环）和递归的思想。通过对斐波那契数列、阶乘等经典问题的不同解法分析，读者将深刻体会到递归思维的优雅与潜在的效率陷阱。接着，本书详细阐述了分治策略（如归并排序和快速排序的抽象原理）、贪心算法的思想（在局部最优解中寻找全局最优的可能性），以及动态规划的核心思想——通过存储子问题的解来避免重复计算。在介绍每种范式时，我们都着重于如何识别问题结构是否适合应用该范式。效率分析是本部分的关键支柱。我们引入了大 O 记法（$O$ 记法）的直观理解，解释为什么我们需要关注算法的增长率而非绝对运行时间。我们通过对比 $O(n^2)$、$O(n log n)$ 和 $O(2^n)$ 的性能差异，强调了效率在处理大规模数据时的决定性作用。这部分内容完全侧重于对“好”算法的定义和衡量标准，而非代码实现。第三部分：抽象的力量——模型构建与信息组织计算思维的精髓之一在于“抽象”的能力——即从复杂性中提取出关键特征并构建简化模型。本部分首先探讨了数据抽象。我们不涉及具体的内存分配，而是关注信息如何被组织。我们分析了线性结构（栈、队列）和非线性结构（树、图）的内在逻辑和适用场景。例如，我们对比了如何用树结构高效地表示层级关系（如文件系统），以及如何用图结构来建模复杂的网络交互。随后，我们将焦点转向问题抽象。这包括如何将一个现实世界的问题（如交通调度、资源分配）映射到一个可计算的模型上。我们讨论了状态空间的概念，即如何定义一个问题的所有可能配置，以及算法如何在这些状态之间导航。我们还引入了有限状态机（FSM）作为描述系统行为的通用抽象工具。通过分析简单的协议、词法分析或游戏规则，读者将学会如何使用有限的状态和明确的转移规则来精确定义一个系统的动态行为，这对于系统设计和调试至关重要。第四部分：计算的边界与扩展最后，本书触及了计算思维的哲学和局限性。我们探讨了可计算性的基本概念，引入了图灵机的抽象模型，以理解哪些问题原则上是可以通过算法解决的，而哪些是“不可判定”的。这并非要求读者理解图灵机的构造，而是建立起对“算法能力边界”的认知。我们还探讨了并发与并行的抽象概念——即如何设计出能同时处理多个任务的系统，强调了同步、互斥等核心挑战的逻辑结构，而不是依赖于操作系统提供的线程库。总结：《计算思维导论：逻辑、算法与抽象的艺术》是一本面向所有希望提升解决问题能力的人士的指南。它提供的是一把思想的钥匙，帮助读者解锁计算世界的底层逻辑，无论未来他们是从事科学研究、商业决策、工程设计，还是仅仅希望更清晰地理解我们生活的数字世界，本书所教授的思维框架都将是永恒的价值。本书不教授如何写代码，它教授的是如何像一个计算机科学家那样思考。