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[美] 谷泰格（John V.Guttag） 著，梁杰 译

图书标签:

• 编程入门
• 计算机基础
• 算法
• 数据结构
• 程序设计
• Python
• C++
• Java
• 编程思想
• 逻辑思维

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115388018

版次：1

商品编码：11676663

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：268

正文语种：中文

编辑推荐

　　掌握多种不同的思维方式是每个人大学时代的必修课。事实上，高等院校要求学生学习多个学科的课程，其目的就是为了培养他们从多个角度思考问题的能力。《编程导论》以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野。

内容简介

　　《编程导论》基于麻省理工学院（MIT）的一门课程写成，主要目标是帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术。本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。
　　本书适合那些对编程知之甚少却需要（或者想要）使用计算方法来解决问题的学生，是学习更高级计算机科学课程的基础。

作者简介

　　John V. Guttag，1999年至2004年任麻省理工学院电气工程与计算机科学系主任（此前担任了5年的副主任）。Guttag教授目前是计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组的联合负责人。此外，他还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作，并出版过相关主题的图书。Guttag教授获得美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，获得多伦多大学计算机科学博士学位。

内页插图

目录

第1章　起步
第2章　Python介绍
2．1　Python的基本元素
2．1．1　对象、表达式和数值类型
2．1．2　变量和赋值
2．1．3　IDLE
2．2　分支程序
2．3　字符串和输出
2．3．1　输入
2．4　循环
第3章　一些简单的数值类程序
3．1　穷举法
3．2　for循环
3．3　近似解和二分查找
3．4　关于浮点数
3．5　牛顿?拉夫逊方法
第4章　函数、作用域和规范抽象
4．1　函数和作用域
4．1．1　函数定义
4．1．2　关键字参数和默认值
4．1．3　作用域
4．2　规范
4．3　递归
4．3．1　斐波那契数
4．3．2　回文和分治
4．4　全局变量
4．5　模块
4．6　文件
第5章　结构化类型、可变性和高阶
函数
5．1　元组
5．1．1　序列和多重赋值
5．2　列表和可变性
5．2．1　克隆
5．2．2　列表解析
5．3　函数对象
5．4　字符串、元组和列表
5．5　字典
第6章　测试和调试
6．1　测试
6．1．1　黑盒测试
6．1．2　白盒测试
6．1．3　执行测试
6．2　调试
6．2．1　学习调试
6．2．2　设计实验
6．2．3　如果遇到阻碍
6．2．4　找到"目标"错误之后
第7章　异常和断言
7．1　处理异常
7．2　把异常当作控制流来使用
7．3　断言
第8章　类和面向对象编程
8．1　抽象的数据类型和类
8．1．1　使用抽象的数据类型来设计
程序
8．1．2　使用类来记录学生和教师
8．2　继承
8．2．1　多层继承
8．2．2　替代法则
8．3　封装和信息隐藏
8．3．1　生成器
8．4　进阶实例：抵押贷款
第9章　算法复杂度简介
9．1　思考计算复杂度
9．2　渐近表示
9．3　一些重要的复杂度
9．3．1　常数复杂度
9．3．2　对数复杂度
9．3．3　线性复杂度
9．3．4　对数线性复杂度
9．3．5　多项式复杂度
9．3．6　指数复杂度
9．3．7　复杂度对比
第10章　一些简单的算法和数据结构
10．1　搜索算法
10．1．1　线性搜索和间接访问元素
10．1．2　二分查找和利用假设
10．2　排序算法
10．2．1　归并排序
10．2．2　把函数当做参数
10．2．3　Python中的排序
10．3　散列表
第11章　绘图以及类的扩展内容
11．1　使用PyLab绘图
11．2　扩展实例：绘制抵押贷款
第12章　随机算法、概率以及统计
12．1　随机程序
12．2　统计推断和模拟
12．3　分布
12．3．1　正态分布和置信水平
12．3．2　均匀分布
12．3．3　指数分布和几何分布
12．3．4　本福德分布
12．4　强队的获胜概率
12．5　散列和碰撞
第13章　随机游动和数据可视化
13．1　醉汉游动
13．2　有偏随机游动
13．3　危机重重的田地
第14章　蒙特卡罗模拟
14．1　帕斯卡的问题
14．2　过还是不过
14．3　使用查表提高性能
14．4　寻找π
14．5　模拟模型的结束语
第15章　理解实验数据
15．1　弹簧的行为
15．2　弹丸的行为
15．2．1　决定系数
15．2．2　使用计算模型
15．3　拟合指数分布
15．4　当理论缺失时
第16章　谎言和统计
16．1　垃圾输入只能产生垃圾输出
16．2　图表会骗人
16．3　与此谬误
16．4　统计方法并不能代替数据
16．5　抽样偏差
16．6　语境问题
16．7　当心外推法
16．8　得克萨斯神枪手谬误
16．9　百分比会说谎
16．10　小心谨慎
第17章　背包和图的最优化问题
17．1　背包问题
17．1．1　贪婪算法
17．1．2　0/1背包问题的最优解法
17．2　图的最优化问题
17．2．1　一些典型的图论问题
17．2．2　疾病传播和最小割
17．2．3　最短路径、深度优先搜索和广度优先搜索
第18章　动态规划
18．1　斐波那契数列
18．2　动态规划和0/1背包问题
18．3　动态规划和分治
第19章　机器学习简介
19．1　特征向量
19．2　距离度量
19．3　聚类
19．4　类型示例和聚类
19．5　K-means聚类
19．6　人造案例
19．7　稍微真实一些的示例
19．8　小结
附录　Python 2．7快速参考

前言/序言

　　本书基于MIT的一门课程写成。这门课从2006年起每年开课两次，主要针对那些对编程知之甚少却需要（或者想要）使用计算方法来解决问题的学生。每年都有少数学生在掌握这门课之后继续学习更高级的计算机科学课程，但对于大多数学生来说，这是他们唯一一门计算机科学课程。
　　正因为如此，相比深度我们更加注重广度。我们的目标是让学生初步了解大部分主题，当他们需要使用计算方法来实现目标时更容易想到可行的方法。也就是说，这不是一门“计算赏析”课程，而是一门充满挑战、要求严格的课程，需要学生投入很多时间和精力来让计算机按照他们的想法运行。
　　本书的主要目标是帮助你掌握并熟练使用各种计算技术。你要学会如何将理论计算模式应用到实际问题，以及如何使用计算方法从数据中提取信息。本书会向你展示解决计算问题的艺术。
　　内容结构比较独特。第一部分（第1章至第8章）介绍了如何使用Python编程。和其他教程不同的是，本书涉及四个方面：
　　编程基础；
　　Python程序设计语言；
　　理解计算的关键概念；
　　计算问题的解决技术。
　　本书涵盖了Python的大部分特性，但侧重点是如何使用这门语言，而不是语言本身。例如，前三章介绍了穷举的概念、猜测和验证算法、二分查找以及高效近似算法，但只涉及一小部分Python知识。我们将Python的特性贯穿全书，类似地，也将编程方法贯穿全书，目的是帮助你在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。
　　第二部分（第9章至第16章）主要介绍如何使用计算来解决问题。这部分知识不会超出高中线性代数的范围，但读者要有严谨的思维并且不会被数学概念吓到。这部分会介绍一些入门教材中常见的主题，比如计算复杂度和简单算法，同时也会介绍许多在入门教材中很少提到的主题，比如数据可视化、概率和统计思维、模拟模型以及使用计算来理解数据。
　　第三部分（第17章至第19章）介绍三个进阶内容——最优化问题、动态规划以及集群计算。
　　第一部分可以作为独立的基础课程讲授，大约需要1/4到1/2学期。我建议用整个学期来讲授本书的第一部分和第二部分。如果要包含第三部分，学生可能会感到吃力。
　　有两个主题贯穿全书：系统性地解决问题以及抽象能力。学完本书之后你能：
　　学会用Python这门语言来表示计算；
　　学会系统性地组织、编写和调试中等规模的程序；
　　理解计算复杂度；
　　将模棱两可的问题陈述转换为可计算的形式，从而解决问题；
　　学会一些实用的算法和问题简化技术；
　　学会用随机化和模拟来处理棘手的问题；
　　学会使用计算工具，包括用简单的统计和可视化工具对数据建模，以及理解数据的意义。
　　编程从本质上来说是一件很难的事。就像“几何无坦途”一样，编程同样无坦途。你可以让学生完成一系列限制严格的“填空”编程题，让他们误以为自己已经学会了编程。但是，这并不能让学生掌握解决问题所必需的计算思维。
　　如果你真的想学懂这本书，只靠阅读是不够的，还要亲自动手运行书中的代码。书中的所有代码都可以在http://mitpress.mit.edu/ICPPRE上找到。从2008年开始，MIT的开源课程网站上就有了这门课的多个版本。网站收录了课程的视频录像、一系列练习题以及考试。从2012年秋季开始，edX和MITx提供了这门课的在线版。如果你真的想学懂这本书，我们强烈建议你完成这些网站上的练习题。

《数据结构与算法：程序员的内功心法》 前言 在信息爆炸的时代，软件已渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的应用程序，到支撑起庞大互联网基础设施的服务器，再到驱动着人工智能飞速发展的深度学习模型，一切都离不开精巧的程序设计。而在这璀璨的软件世界背后，隐藏着一套至关重要、却常常被初学者忽视的基石——数据结构与算法。 许多初入编程之门的学习者，往往将注意力过多地集中在学习一门具体编程语言的语法和特性上，如同建造一座精美的房屋，却忽略了地基的牢固。当他们开始尝试构建更复杂的系统，解决更棘手的问题时，就会发现自己陷入了效率的泥沼，代码运行缓慢，内存占用惊人，调试过程痛苦不堪。这时，他们才会意识到，是时候深入探索那些隐藏在代码之下的“内功心法”了。 《数据结构与算法：程序员的内功心法》正是这样一本旨在为读者构建坚实编程基础的著作。它不是一本枯燥的理论堆砌，也不是一本只关注代码实现的小册子。我们的目标是，通过清晰的讲解、生动的比喻和丰富的实例，帮助你深刻理解数据结构的设计哲学，掌握算法的思维方式，并学会如何根据实际需求，巧妙地选择和组合它们，从而写出高效、优雅、可扩展的代码。 我们相信，优秀的程序员不仅是代码的编写者，更是问题的解决者。而数据结构与算法，正是解决复杂问题的核心工具。掌握了它们，你将能够： 更有效地组织和管理数据： 不同的数据结构适用于不同的场景，理解它们的特性，可以让你在存储和访问数据时事半功倍。 设计出更优的解决方案： 算法是解决问题的步骤和方法，掌握各种经典算法，并理解它们的优劣，能够帮助你找到最优解。 提升程序的性能： 即使是微小的算法优化，在处理海量数据时也能带来巨大的性能提升。 理解更高级的计算机科学概念： 数据结构与算法是许多高级主题，如操作系统、数据库、编译器、人工智能等的基础。 本书的写作过程中，我们始终坚持以下几个原则： 1. 理论与实践并重： 我们会深入浅出地讲解每个数据结构和算法的原理，同时提供大量的代码示例，帮助你将理论知识转化为实际能力。 2. 由浅入深，循序渐进： 从最基本的数据结构开始，逐步深入到更复杂、更高级的概念，确保读者能够稳步提升。 3. 注重问题导向： 我们会通过一系列典型问题来引出和讲解相应的数据结构与算法，让你在解决实际问题的过程中学习。 4. 强调思考过程： 我们鼓励读者主动思考，理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。 无论你是刚刚踏入编程世界的新手，还是希望提升自己技术水平的在职开发者，亦或是对计算机科学充满好奇的学生，《数据结构与算法：程序员的内功心法》都将是你不可或缺的良伴。让我们一起踏上这段探索之旅，发掘隐藏在代码深处的智慧，铸就你作为程序员的“内功心法”。 目录 第一部分：数据结构——数据的组织之道 第一章：初识数据结构：为何需要高效组织数据？ 1.1 什么是数据结构？ 1.2 数据结构的重要性：从蒜头到基因 1.3 数据结构的分类：逻辑结构与物理结构 1.4 度量数据结构：时间和空间复杂度初探 1.5 选择合适的数据结构：权衡与取舍 第二章：线性数据结构：有序的序列 2.1 数组：最基本的一维存储 2.1.1 数组的特点与操作 2.1.2 动态数组的实现与挑战 2.1.3 数组在实际应用中的例子 2.2 链表：灵活的节点连接 2.2.1 单向链表：向前延伸的串联 2.2.2 双向链表：双向奔赴的便捷 2.2.3 循环链表：无限循环的魅力 2.2.4 链表操作的效率分析 2.2.5 链表与数组的比较 2.3 栈：后进先出（LIFO）的规则 2.3.1 栈的基本操作：入栈与出栈 2.3.2 栈的应用场景：函数调用、表达式求值 2.4 队列：先进先出（FIFO）的秩序 2.4.1 队列的基本操作：入队与出队 2.4.2 队列的应用场景：任务调度、消息队列 2.4.3 循环队列的优化 第三章：非线性数据结构：多维的关联 3.1 树：层层递进的层级关系 3.1.1 树的基本概念：节点、边、根、叶子节点 3.1.2 二叉树：每个节点最多有两个子节点 3.1.2.1 满二叉树与完全二叉树 3.1.2.2 二叉树的遍历：前序、中序、后序 3.1.3 二叉搜索树（BST）：有序的二叉树 3.1.3.1 BST 的插入、查找与删除操作 3.1.3.2 BST 的性能瓶颈：退化与平衡 3.1.4 平衡二叉搜索树：AVL树与红黑树（概念介绍） 3.1.4.1 为何需要平衡？ 3.1.4.2 AVL树的旋转机制 3.1.4.3 红黑树的规则与应用 3.1.5 堆（Heap）：优先级队列的实现 3.1.5.1 最大堆与最小堆 3.1.5.2 堆的插入与删除操作 3.2 图：网络的连接与遍历 3.2.1 图的基本概念：顶点、边、有向图、无向图 3.2.2 图的表示：邻接矩阵与邻接表 3.2.3 图的遍历：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS） 3.2.4 图的应用：社交网络、地图导航 第四章：哈希表：快速查找的利器 4.1 哈希函数：将数据映射到索引 4.1.1 理想哈希函数的特性 4.1.2 常见的哈希函数设计思想 4.2 冲突处理：当“命中”不同时 4.2.1 开放地址法：线性探测、二次探测、双重哈希 4.2.2 链地址法：将冲突节点串联起来 4.3 哈希表的性能分析与应用 4.4 负载因子与扩容策略 第二部分：算法——解决问题的艺术 第五章：算法基础：效率的度量与设计 5.1 什么是算法？ 5.2 算法的特性：正确性、可读性、健壮性、效率 5.3 算法复杂度分析：时间复杂度与空间复杂度 5.3.1 大O符号（O）表示法：渐进上界 5.3.2 常见复杂度类别：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!) 5.3.3 复杂度分析的案例实践 5.4 算法设计思想：分治、贪心、动态规划、回溯 第六章：排序算法：让数据井然有序 6.1 冒泡排序：简单但效率低下 6.2 选择排序：每次选择最小（大）的元素 6.3 插入排序：逐步构建有序序列 6.4 希尔排序：插入排序的改进版 6.5 快速排序：分治思想的典范 6.5.1 基准（pivot）的选择 6.5.2 分区（partition）操作 6.5.3 快速排序的平均与最坏情况 6.6 归并排序：稳定且高效的分治算法 6.7 堆排序：利用堆的特性进行排序 6.8 计数排序、桶排序、基数排序：非比较排序的奇迹（概念介绍） 6.9 排序算法的比较与选择 第七章：查找算法：在数据海洋中寻宝 7.1 顺序查找（线性查找）：最朴素的搜索方式 7.2 二分查找（折半查找）：高效的有序数据搜索 7.2.1 二分查找的原理与实现 7.2.2 二分查找的应用场景 7.3 插值查找：对二分查找的优化 7.4 斐波那契查找：另一种查找方式（概念介绍） 7.5 哈希查找：通过哈希表实现的查找（参见第四章） 7.6 树查找：在二叉搜索树中的查找（参见第三章） 第八章：图算法：探索网络的奥秘 8.1 图的遍历：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的深入应用（参见第三章） 8.2 最短路径算法：在网络中找到最快的路线 8.2.1 Dijkstra算法：单源最短路径（非负权边） 8.2.2 Bellman-Ford算法：单源最短路径（可处理负权边） 8.2.3 Floyd-Warshall算法：所有顶点对之间的最短路径 8.3 最小生成树算法：构建连接所有顶点的最小代价网络 8.3.1 Prim算法：贪心策略的应用 8.3.2 Kruskal算法：并查集（Disjoint Set Union）的应用 8.4 拓扑排序：有向无环图（DAG）的序列安排 第九章：动态规划：通过递推解决最优问题 9.1 动态规划思想：将大问题分解为小问题，存储子问题解 9.2 动态规划的两个要素：最优子结构与重叠子问题 9.3 经典动态规划问题： 9.3.1 斐波那契数列的动态规划解法 9.3.2 背包问题（0/1背包、完全背包） 9.3.3 最长公共子序列（LCS） 9.3.4 最长递增子序列（LIS） 9.3.5 硬币找零问题 9.4 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）的实现方式 第十章：回溯算法与分支限界：在搜索空间中寻优 10.1 回溯法的思想：深度优先搜索的剪枝策略 10.2 经典回溯问题： 10.2.1 N皇后问题 10.2.2 数独求解 10.2.3 全排列生成 10.3 分支限界法：更优化的搜索策略（概念介绍） 第三部分：进阶与实战 第十一章：算法的优化与效率提升 11.1 空间换时间：利用额外空间加速计算 11.2 时间换空间：减少内存占用以换取计算时间 11.3 缓存与预计算：提前准备，快速响应 11.4 位运算的妙用：在特定场景下的极致优化 11.5 并发与并行：多核时代的算法挑战 第十二章：数据结构与算法在实际项目中的应用 12.1 操作系统：进程调度、内存管理 12.2 数据库：索引、查询优化 12.3 网络通信：路由算法、数据压缩 12.4 人工智能与机器学习：模型训练、搜索算法 12.5 游戏开发：路径寻找、AI行为 12.6 大 O 复杂度在性能分析中的实战 附录 A. 常见数据结构与算法复杂度速查表 B. 常用编程语言中数据结构与算法的实现建议 C. 进一步学习的资源推荐 结语 数据结构与算法，如同编程世界的内功心法，是修炼精湛技艺的必经之路。它们并非束之高阁的理论，而是解决实际问题的有力武器，是构建高效、可维护、可扩展软件系统的基石。通过本书的学习，我们希望你能掌握这些“心法”，理解其精髓，并在未来的编程实践中融会贯通，成为一名真正意义上的优秀开发者。旅途漫漫，愿你在此刻的积累，成为你未来腾飞的坚实平台。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《编程导论》，我原本抱着一种“了解一下”的心态，但书中的逻辑严谨性和深度很快就吸引了我。它并没有像许多入门书籍那样，浅尝辄止地介绍一些表面的语法，而是从最核心的计算思维出发，层层递进地构建起整个编程的知识体系。我尤其欣赏书中对“抽象”这一概念的多次强调，并将其贯穿于不同的编程范式中。作者通过一系列精心设计的例子，从数据抽象到过程抽象，再到面向对象中的类抽象，让我深刻理解了如何将复杂的问题简化，并通过构建模型来解决。 书中在讲解“数据类型”时，不仅仅是列举了int、float、string等，更深入地探讨了不同数据类型在内存中的表示方式，以及它们在运算时的精度和效率差异。它还引入了“位”和“字节”的概念，让我对计算机底层如何处理数据有了初步的认识。我记得有一个章节专门讨论了“溢出”问题，通过一个简单的加法运算，形象地展示了当数值超出范围时可能产生的错误。这种对底层原理的探究，让我感觉自己不是在“用”编程语言，而是在“理解”编程语言。 我对于书中关于“函数”的讲解印象特别深刻。作者将函数比作一个“黑箱”，输入某些东西，经过处理后会输出一些结果，而我们并不需要关心“黑箱”内部是如何工作的，只需要知道它的输入输出接口即可。这种“封装”的思想，让我理解了为什么函数能够提高代码的可重用性和可维护性。书中还详细讲解了函数的参数传递方式（值传递和引用传递），并解释了它们在程序运行中的不同行为，这对于避免许多常见的bug非常有帮助。 《编程导论》还花了不少篇幅来介绍“错误处理”和“异常机制”。它并没有回避编程中必然会遇到的错误，而是将错误处理视为程序健壮性的一部分。作者介绍了如何使用try-catch语句来捕获和处理可能发生的异常，并强调了编写清晰、有意义的错误信息的重要性。这让我明白，一个好的程序不仅要能完成预期功能，还要能够优雅地处理意外情况，从而提升用户体验和系统的稳定性。 最后，这本书在“并发与并行”这个话题上，虽然没有深入到非常复杂的细节，但也为我打开了新的视野。它简要介绍了多线程的概念，以及如何在程序中实现并发执行，以提高程序的响应速度和效率。作者也提到了并行计算的优势，并暗示了随着硬件的发展，理解和应用并发编程将越来越重要。这让我对未来的学习方向有了更清晰的认识，并激发了我对这个领域进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《编程导论》时，我最深的感受就是它的“讲故事”能力。作者并没有用枯燥的术语堆砌，而是将编程概念巧妙地融入到一系列引人入胜的场景中。比如，在解释循环语句的时候，他并没有直接给出for和while的语法，而是以一个“每天坚持跑步”的场景为例，形象地描述了重复执行某个动作的需求，以及如何通过不同的循环结构来实现。这种方式让我在阅读过程中，不仅学习了知识，还体验了一种“情境式”的学习乐趣。我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在积极地参与到编程的思考过程中。 书中对数据结构的介绍，同样让我眼前一亮。我一直以为数据结构是非常抽象和难以理解的，但《编程导论》却用非常生动形象的例子，比如“链表”被比作一串珍珠项链，每一颗珍珠都有一个指向下一颗珍珠的“线”，而“栈”则像是叠起来的盘子，只能从最上面拿取。这种将抽象概念与生活中的物品联系起来，极大地降低了学习门槛。我能清晰地看到不同数据结构在存储和访问数据时的特点，以及它们各自适合解决的问题。这让我意识到，选择合适的数据结构，对于程序的效率有着至关重要的影响。 还有一个让我印象深刻的部分是关于“版本控制”。在我的认知里，这好像是专业开发者才会接触的东西，但《编程导论》却把它提前介绍给了初学者，并用非常直观的图示来解释Git的基本操作，比如提交、分支和合并。作者强调了版本控制对于跟踪代码修改、协同开发以及回溯错误的重要性，并鼓励我们在学习过程中就养成良好的版本控制习惯。这让我感觉自己不仅仅是在学习一门编程语言，更是在学习一种现代软件开发的“工作流”，这对于我未来的职业发展非常有益。 书中关于“用户界面设计”的一些思考，也让我感到非常惊喜。我原以为《编程导论》只会专注于代码本身，但它却触及到了如何让程序变得更易用、更人性化。作者并没有深入讲解UI设计的具体细节，而是从用户的角度出发，强调了简洁、直观和一致性的重要性。他通过一些小例子，说明了糟糕的用户体验是如何影响用户对程序的整体印象的。这让我意识到，一个好的程序员，不仅要写出能运行的代码，还要考虑代码最终呈现给用户的效果，这是一种更加全面的编程思维。 最后，这本书在“如何继续学习”这个部分给出了非常实用的建议。它并没有止步于基础知识的讲解，而是为读者指明了进一步探索的方向，比如如何选择下一门编程语言，如何寻找优质的学习资源，以及如何参与到开源社区中。作者鼓励读者保持好奇心和探索精神，并强调了持续学习在编程领域的重要性。这种开放式的结尾，让我感觉自己不仅仅是获得了一本书的知识，更像是获得了一张通往更广阔编程世界的地图，充满信心继续前行。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《编程导论》时，我脑海里首先浮现的是“入门”这两个字，但翻开之后，我发现这本书远不止于此。它并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是用一种非常循序渐进的方式，将编程的世界一点点展现在我面前。我最欣赏的是书中对“为什么”的解释。很多技术书籍会直接告诉你“怎么做”，但《编程导论》却花了不少篇幅去阐述“为什么要这样做”。比如，在讲解变量的时候，它不仅仅是告诉你如何声明和使用，而是深入剖析了变量在程序运行中的作用，为什么需要存储数据，以及不同的数据类型如何影响程序的效率和准确性。这种对底层逻辑的强调，让我感觉自己不是在死记硬背代码，而是在理解编程的本质。 其中一个让我印象深刻的部分是关于算法的介绍。书中并没有直接给出复杂的算法实现，而是从解决问题的角度出发，引导读者思考如何将一个现实世界的问题转化为计算机可以理解的步骤。它通过一些生动有趣的例子，比如排序一个书架上的书，或者在一个迷宫里找到出口，来解释不同的算法思想。我记得有一个章节是讲“穷举法”和“分治法”，作者用非常通俗的比喻，让原本抽象的概念变得触手可及。通过对比这两种方法的优缺点，我不仅理解了算法设计的思路，还对如何选择合适的算法有了初步的认识，这对于我之后深入学习其他编程语言和更复杂的算法打下了坚实的基础。 书中对于“调试”这个环节的细致讲解，也让我受益匪浅。很多初学者都会把注意力集中在写出“正确”的代码上，但忽略了代码出错是常态，而如何找到并修复错误才是关键。《编程导论》把调试看作是编程过程中一个非常重要且不可避免的环节，并提供了一套系统的方法论。它讲解了如何通过阅读错误信息来定位问题，如何使用断点来单步执行代码，以及如何通过日志输出来追踪程序的执行流程。这些技巧，虽然看似基础，但对于提升编程效率和解决实际问题的能力至关重要。我感觉自己不再害怕代码出现bug，而是把它看作一个学习和优化的机会。 我特别喜欢书中在讲解面向对象编程（OOP）时使用的类比。作者没有一开始就跳到抽象的类和对象，而是先从现实生活中的事物入手，比如“汽车”这个概念。他详细地解释了汽车有哪些属性（颜色、品牌、型号）和行为（启动、加速、刹车），然后将这些属性和行为映射到编程中的类和对象。这种从具象到抽象的过渡，让我更容易理解面向对象编程的核心思想，比如封装、继承和多态。我能够清晰地看到，如何通过将现实世界的事物抽象成程序中的对象，来组织和管理复杂的代码，这对于构建大型、可维护的软件项目非常有启发。 书中关于“软件开发生命周期”的介绍，也让我对编程有了更宏观的认识。它不仅仅是编写代码，而是一个包含需求分析、设计、实现、测试、部署和维护的完整过程。《编程导论》通过一个贯穿全书的案例，展示了如何在不同阶段进行思考和操作。它强调了沟通和协作的重要性，以及在每个阶段都需要注意的关键点。这种全面的视角，让我明白编程不仅仅是技术活，更是一项系统工程，需要有条理、有规划地进行。这本书让我认识到，一个好的程序不仅仅是功能上的正确，更要在可读性、可维护性和可扩展性上有所考量。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《编程导论》这本书时，我首先被它简洁大方的封面设计所吸引，但真正让我爱不释手的是它内在的深度和广度。这本书并非简单地罗列编程语法，而是试图从更宏观的角度，帮助读者建立起一套完整的编程思维框架。我最欣赏的是书中对于“流程控制”的讲解，它不仅仅是展示if-else、for、while这些关键词，而是通过大量的逻辑推理和流程图，让我深入理解了程序执行的顺序、分支和循环。 书中对“递归”概念的阐述，我可以说印象深刻到难以忘怀。作者用“套娃”的比喻，将看似复杂的递归思想变得异常清晰。他详细解释了递归函数需要满足的两个基本条件：基本情况（停止条件）和递归调用。通过一个计算阶乘的例子，我能够一步步地追踪递归的调用过程，理解它是如何层层递进，最终回到基本情况并得出结果的。这让我明白，有些问题看似难以直接解决，但通过将其分解为规模更小的同类问题，反而能找到更优雅的解决方案。 《编程导论》在讲解“数组”和“字符串”时，也展现了其细致入微的一面。它不仅仅是介绍如何声明和访问这些数据结构，还深入探讨了它们在内存中的存储方式，以及在不同操作下的效率表现。例如，书中就数组的“随机访问”特性和链表的“顺序访问”特性进行了对比，让我明白了在不同的场景下，选择哪种数据结构能更有效地处理数据。这种对数据结构底层运作机制的理解，对于优化程序性能至关重要。 让我惊喜的是，这本书还涉及了“文件I/O”这一实践性非常强的部分。它详细介绍了如何打开、读取、写入和关闭文件，以及如何处理文件操作中可能出现的各种错误。作者通过一个简单的日志记录程序案例，让我亲身体验了如何将程序运行的数据持久化到文件中，并能在后续的程序中加载和使用。这让我感觉编程不再仅仅是屏幕上闪烁的代码，而是能够与真实世界产生交互的强大工具。 最后，书中关于“测试”的章节，为我带来了全新的视角。我之前总是认为写完代码就算完成了任务，但《编程导论》强调了测试的重要性，并介绍了单元测试、集成测试等基本概念。作者鼓励读者在编写代码的同时，就考虑如何对其进行测试，以确保代码的正确性和稳定性。这让我明白，一个真正优秀的程序员，不仅要能够编写代码，还要能够保证代码的质量，而测试是实现这一目标的关键环节。

评分☆☆☆☆☆

拿到《编程导论》这本书，我最直接的感受就是它在“如何思考”层面的指引。书中没有一味地灌输编程技巧，而是花大量篇幅去讲解“计算思维”的核心要素，比如问题分解、模式识别、抽象和算法设计。作者通过一些生活中常见的例子，比如规划一次旅行，或者整理房间，来阐释这些抽象的概念。我特别欣赏书中对“模式识别”的讲解，它引导我思考如何从看似不同的问题中找到共性，从而应用已有的解决方案。 书中对“变量和常量”的讲解，远超我的预期。它不仅仅是告诉你如何声明，而是深入探讨了变量在内存中的存储，以及不同数据类型在内存占用和取值范围上的区别。作者还引入了“作用域”的概念，让我理解了变量的生命周期和可见范围，这对于避免命名冲突和理解代码的局部性非常重要。我甚至还学到了一些关于“内存管理”的初步知识，比如垃圾回收机制的基本原理，这让我对程序的运行效率有了更深的认识。 我对于书中关于“布尔逻辑”的讲解，感到豁然开朗。作者通过逻辑门电路的类比，将AND、OR、NOT这些逻辑运算变得直观易懂。他进一步展示了如何将这些逻辑运算应用于程序中的条件判断，从而实现复杂的分支控制。我记得书中有一个章节是关于“真值表”的，通过列出各种逻辑组合下的结果，让我清晰地看到了布尔逻辑的严谨性和确定性，这对于我理解和编写复杂的条件语句非常有帮助。 《编程导论》还为我揭示了“数据结构”的奥秘，并不仅仅是简单的列表和数组。书中详细介绍了“栈”和“队列”这两种基本的数据结构，并用生动形象的例子来比喻它们的特性。比如，栈就像是叠放的盘子，只能从最上面取放，而队列则像是排队买票，遵循“先进先出”的原则。这让我明白，不同的数据结构适用于不同的场景，选择合适的数据结构能够极大地提高程序的效率。 最后，书中关于“调试技巧”的介绍，是我拿到这本书后最大的惊喜之一。作者并没有回避编程中出现的错误，而是将调试视为一个学习和成长的过程。他详细介绍了一些常用的调试方法，比如使用断点来单步执行代码，查看变量的值，以及如何利用日志来追踪程序的执行流程。这让我不再害怕代码中的bug，而是能够以一种更积极、更系统的方式去解决它们，这对于我今后的编程实践有着极其重要的指导意义。

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配送快，有个箱子，书不错，挺好的

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物流很快，纸张很好，已经开始阅读了！

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是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的操作系统中运行。目前，基于这种语言的相关技术正在飞速的发展，用户数量急剧扩大，相关的资源非常多。

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两人为MIT的现任和前任计算机系主任，课程的重要程度和过多的介绍我就不说了。

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很不错的书，推荐购买！很不错的书，推荐购买！

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送货快

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用的是python2.7版本。