Introduction to Computer Science Using Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dierbach, Charles

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2012-12

价格:$ 133.62

装帧:

isbn号码:9780470555156

丛书系列:

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深入探索计算思维与编程实践：一本面向新手的综合指南 书名：Fundamentals of Computational Thinking and Modern Programming Practices 简介： 本书旨在为渴望踏入计算机科学殿堂的初学者提供一套坚实、全面且极具实践性的入门路径。我们深知，现代计算世界的发展日新月异，掌握基础理论的同时，更需要理解如何将这些理论有效地应用于解决实际问题。因此，本书的编撰核心理念是“理论与实践的无缝衔接”，而非仅仅罗列枯燥的语法规则。 第一部分：奠定计算思维的基石 (The Foundations of Computational Thinking) 本部分致力于培养读者进行结构化、逻辑化思考的能力，这是任何优秀程序员必备的素质。我们不急于引入任何特定的编程语言，而是专注于抽象层面的思维训练。 第一章：何为计算？从哲学到实践的审视。 我们将追溯计算概念的起源，探讨图灵机、可计算性理论等核心概念的直观理解。重点阐述“算法”的本质——一个清晰、有限且可执行的指令序列。本章通过大量的案例分析，展示如何将日常生活中的复杂问题（如优化路线、排序待办事项）分解为一系列可计算的步骤。 第二章：逻辑与证明的力量。 计算机科学是建立在严密逻辑之上的学科。本章深入浅出地讲解布尔代数、命题逻辑和谓词逻辑。我们将教授如何构建有效的逻辑表达式来描述程序行为，以及如何运用归纳法和反证法来验证代码片段的正确性。重点讨论了决策树和状态机的基本构建方法，为后续的程序流程控制打下坚实的逻辑基础。 第三章：数据抽象与结构化表示。 数据是程序的灵魂。本章探讨了不同类型数据（数值、文本、图像、声音）在计算机内部的二进制表示方式。我们详细讲解了位（Bit）、字节（Byte）、原码、反码、补码的表示法及其对精度和范围的影响。随后，引入了抽象数据类型（ADT）的概念，如栈（Stack）、队列（Queue）和链表（Linked List）的逻辑结构，强调在选择数据结构时应优先考虑操作的效率。 第二章：构建有效算法的策略。 算法设计是计算科学的核心。本章系统地介绍了几种主流的算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 以经典的排序（如快速排序和归并排序的原理剖析）为例，展示如何通过递归分解问题来简化复杂度。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨在局部最优选择可能导致全局最优解的场景，例如霍夫曼编码的构建过程。 动态规划（Dynamic Programming）： 重点解释“重叠子问题”和“最优子结构”的识别，通过背包问题和最长公共子序列的实例，揭示其记忆化搜索的强大威力。 第三章：性能分析与复杂度理论。 编写能运行的代码是第一步，编写高效的代码才是关键。本章引入了大O表示法（Big O Notation），教授读者如何评估算法在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度和空间复杂度。我们将对比不同算法解决同一问题的性能差异，强调在面对大规模数据时，渐进复杂度分析的重要性。 第二部分：现代编程范式与工程实践 (Modern Programming Paradigms and Engineering Practices) 在掌握了计算思维后，本部分将引导读者进入实际的编程世界，专注于当前工业界普遍采用的设计思想和工具链。我们侧重于跨语言适用的编程哲学。 第四章：面向过程到面向对象：编程范式的演进。 本章详尽阐述了面向对象编程（OOP）的核心支柱：封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）。我们通过模拟一个复杂系统的构建过程，清晰区分类（Class）与对象（Object）的关系，并讨论何时使用过程式编程，何时转向面向对象。同时，也会简要介绍函数式编程（Functional Programming）的不可变性（Immutability）概念及其在并发处理中的优势。 第五章：软件设计原则与代码质量。 优秀的代码不仅要能工作，还必须易于阅读、维护和扩展。本章深入讲解了著名的SOLID设计原则（单一职责、开放/封闭、里氏替换、接口隔离、依赖反转）。此外，我们将探讨设计模式（Design Patterns），如工厂模式（Factory）、单例模式（Singleton）和观察者模式（Observer），展示成熟的解决方案如何应对常见的设计挑战。 第六章：程序控制流与错误处理的艺术。 本章专注于构建健壮的程序。除了基础的条件语句和循环结构外，我们将重点讨论异常处理机制（Exception Handling）。读者将学会如何预测可能发生的运行时错误（如文件不存在、网络连接中断），并设计优雅的回退方案，而不是让程序突然崩溃。此外，还会介绍断言（Assertions）在开发阶段作为内部校验机制的有效用法。 第七章：I/O操作、文件系统与数据持久化。 现代应用程序很少是孤立运行的。本章教授如何有效地与外部世界进行交互。我们涵盖了同步与异步I/O的基本概念，文件读写操作的上下文管理，以及序列化/反序列化的重要性。重点讨论了结构化数据存储的基础知识，例如CSV格式解析、XML和JSON数据的结构解析与生成，为后续接触数据库打下基础。 第八章：协作、版本控制与项目生命周期。 在实际的软件开发中，协作是不可或缺的一环。本章详细介绍了版本控制系统（Version Control Systems）的核心概念，特别是Git的工作流程（分支、合并、冲突解决）。我们将阐述持续集成/持续部署（CI/CD）的基本思想，帮助读者理解现代软件项目是如何从构思走向发布的完整生命周期。 本书的特点在于，我们提供的所有示例和练习都侧重于通用概念的深度理解，避免了对某一特定生态系统的过度依赖。通过本书的学习，读者将不仅学会“如何写代码”，更重要的是学会“如何像计算机科学家一样思考”，为未来深入学习任何编程语言或专业领域（如人工智能、网络安全或数据科学）做好充分的准备。

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Introduction to Computer Science Using Python: A Computational Problem-Solving Focus introduces students to programming and computational problem-solving via a back-to-basics, step-by-step, objects-late approach that makes this book easy to teach and learn ...

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这本书的结构设计得非常合理，每一章都建立在前一章的基础上，很少出现“你必须知道这个才能理解那个”的情况，让我能够自信地一路读下去。即使遇到一些我暂时无法完全掌握的概念，比如函数和递归，作者也会用非常形象的比喻来辅助理解。我记得他在讲解函数的时候，就把它比作一个“工具箱”，你可以把需要重复使用的代码放进去，需要的时候直接调用，这样就能大大提高效率，避免代码冗余。而且，作者在书中穿插了很多小的练习题，这些练习题都不是很难，但能够帮助我立刻巩固刚刚学到的知识点，让我在动手中加深理解，而不是仅仅停留在理论层面。

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我是一个对技术细节比较挑剔的人，这本书在代码示例方面做得非常出色。每一个概念讲解完毕后，都会伴随有简洁、清晰、且可直接运行的代码片段。而且，这些代码片段并不是那种“为了举例而举例”的空泛代码，而是能够真正解决一个小问题的实用性代码。作者还会对代码中的每一行进行详细的注释，解释其作用，这让我即使对某些语法不太熟悉，也能通过注释来理解代码的逻辑。我特别欣赏的是，他对代码的风格和规范也有一定的强调，这对于我培养良好的编程习惯非常有益。

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我特别欣赏这本书在引导读者解决实际问题时的耐心和细致。作者不会假设我们已经具备了解决问题的能力，而是会一步一步地引导我们分析问题、拆解问题，并最终找到解决方案。他会鼓励我们尝试不同的方法，即使是错误的尝试，也能从中学习到宝贵的经验。我记得在讲解如何调试代码时，作者列举了非常多的常见错误场景，并提供了有效的调试技巧。这让我明白，犯错是学习过程中不可避免的一部分，重要的是如何从错误中学习并不断进步。

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这本书确实是一本非常棒的入门读物，我作为一个对计算机科学完全不了解的“小白”，在翻阅它之前，脑海中的“编程”可能还停留在电视里那些闪烁着代码的神秘画面。然而，从第一页开始，我就被作者清晰的思路和循序渐进的讲解深深吸引了。他没有上来就抛出一堆晦涩的概念，而是用非常贴近生活化的例子，比如如何管理文件、如何用代码来做一些简单的计算，来引入基本的编程思想。我尤其喜欢作者在讲解变量和数据类型时，并没有直接给出定义，而是通过比喻，比如把变量想象成一个贴着标签的盒子，可以存放不同类型的东西，这让我立刻就能理解其本质。

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坦白说，在拿到这本书之前，我以为我会看到一本充斥着各种术语和复杂算法的“天书”。但这本书的语言风格非常友好，作者似乎很理解初学者的困境，总是用最简单、最直接的方式来解释问题。他很少使用那些只有计算机专业人士才能懂的行话，即便偶尔提到一些专有名词，也会立刻给出清晰的解释。我觉得最棒的一点是，他并没有试图把我变成一个“速成”的程序员，而是真正地在培养我对计算机科学的兴趣和基础理解。他会讨论一些算法的思想，但不会深入到复杂的数学证明，而是侧重于算法的逻辑和应用场景，这对我来说是恰到好处的。

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对我而言，这本书最大的价值在于它能够点燃我对计算机科学的好奇心。作者并没有把编程看作是一件枯燥的事情，而是用一种充满激情和趣味的方式来展现。他会适时地穿插一些有趣的编程小故事，或者介绍一些计算机科学领域的有趣应用，比如人工智能、数据科学等。这让我觉得，学习计算机科学不仅仅是为了掌握一门技术，更重要的是去探索和创造无限的可能性。我感觉自己不再是那个对代码一无所知的人，而是变成了一个对这个充满魅力的领域充满探索欲的学习者。

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我非常喜欢作者在讲解Python语言特性时，所采用的那种“由浅入深”的方式。他不会一开始就讲面向对象编程什么的，而是先从最基础的语法，比如如何输入输出、如何进行条件判断和循环，一步一步来。而且，他会非常细致地讲解每一种语法结构的作用和用法，甚至会提醒我一些常见的错误写法和注意事项。这就像是在学习一门新的语言，从认识字母、单词，到组成句子、段落，整个过程都非常平稳。我印象特别深刻的是，在讲解列表和字典时，他用了非常贴切的生活化例子，比如用列表来存储购物清单，用字典来存储联系人信息，这让这些抽象的数据结构立刻变得生动起来。

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这本书对于那些想要了解计算机科学“是什么”的人来说，绝对是一本不可多得的宝藏。它不仅仅是关于Python语言的教程，更是一扇通往更广阔计算机科学世界的大门。通过这本书，我开始理解什么是算法、什么是数据结构、什么是软件工程，以及它们是如何协同工作的。它为我打下了坚实的基础，让我对未来进一步深入学习计算机科学有了信心和方向。这本书的编写风格以及内容的深度和广度，都让我觉得物超所值。

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这本书带给我的惊喜远不止于此，作者在书中不仅教授了Python的语法，更重要的是，他还在潜移默化地培养我的“计算思维”。他会引导我去思考如何将现实世界的问题抽象成计算机可以理解的逻辑，如何分解复杂的问题，以及如何设计出高效的解决方案。比如，在讲解列表排序时，他会介绍不同的排序算法，并分析它们的优缺点，这让我明白了即使是同一个问题，也有多种解决方式，而选择哪种方式取决于具体的需求和效率考量。这种思考方式，对我来说是比记住一堆语法更宝贵的收获。

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这本书在内容组织上的流畅性给我留下了深刻的印象。它不是那种章节之间毫无关联的知识堆砌，而是一个有机的整体。每一个新章节的引入，都与前一章的内容紧密相连，并且会自然地引出下一章的概念。我记得在讲解文件操作时，作者就已经为后面讲解如何处理大量数据做好了铺垫。这种“环环相扣”的教学方式，让我在学习过程中感受不到断层，而是能够随着作者的思路，一步一步地构建起对计算机科学的整体认知。

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封面萌，内容深，不错的入门书

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