編程導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 榖泰格（John V.Guttag） 著，梁傑 譯

圖書標籤:

• 編程入門
• 計算機基礎
• 算法
• 數據結構
• 程序設計
• Python
• C++
• Java
• 編程思想
• 邏輯思維

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115388018

版次：1

商品編碼：11676663

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：268

正文語種：中文

編輯推薦

　　掌握多種不同的思維方式是每個人大學時代的必修課。事實上，高等院校要求學生學習多個學科的課程，其目的就是為瞭培養他們從多個角度思考問題的能力。《編程導論》以麻省理工學院開放式課程（OpenCourseWare）中受歡迎的計算機科學課程為基礎，旨在培養讀者的編程思維，使讀者擁有計算機科學傢的視野。

內容簡介

　　《編程導論》基於麻省理工學院（MIT）的一門課程寫成，主要目標是幫助讀者掌握並熟練使用各種計算技術。本書涵蓋瞭Python的大部分特性，重點介紹如何使用Python這門語言，共包含編程基礎、Python程序設計語言、理解計算的關鍵概念、計算問題的解決技術等四個方麵。本書將Python語言特性和編程方法貫穿全書，目的是幫助讀者在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。
　　本書適閤那些對編程知之甚少卻需要（或者想要）使用計算方法來解決問題的學生，是學習更高級計算機科學課程的基礎。

作者簡介

　　John V. Guttag，1999年至2004年任麻省理工學院電氣工程與計算機科學係主任（此前擔任瞭5年的副主任）。Guttag教授目前是計算機科學與人工智能實驗室網絡及移動係統組的聯閤負責人。此外，他還進行軟件工程、機器定理證明、硬件驗證等領域的研究以及培訓工作，並齣版過相關主題的圖書。Guttag教授獲得美國布朗大學英語專業學士學位、應用數學碩士學位，獲得多倫多大學計算機科學博士學位。

內頁插圖

目錄

第1章　起步
第2章　Python介紹
2．1　Python的基本元素
2．1．1　對象、錶達式和數值類型
2．1．2　變量和賦值
2．1．3　IDLE
2．2　分支程序
2．3　字符串和輸齣
2．3．1　輸入
2．4　循環
第3章　一些簡單的數值類程序
3．1　窮舉法
3．2　for循環
3．3　近似解和二分查找
3．4　關於浮點數
3．5　牛頓?拉夫遜方法
第4章　函數、作用域和規範抽象
4．1　函數和作用域
4．1．1　函數定義
4．1．2　關鍵字參數和默認值
4．1．3　作用域
4．2　規範
4．3　遞歸
4．3．1　斐波那契數
4．3．2　迴文和分治
4．4　全局變量
4．5　模塊
4．6　文件
第5章　結構化類型、可變性和高階
函數
5．1　元組
5．1．1　序列和多重賦值
5．2　列錶和可變性
5．2．1　剋隆
5．2．2　列錶解析
5．3　函數對象
5．4　字符串、元組和列錶
5．5　字典
第6章　測試和調試
6．1　測試
6．1．1　黑盒測試
6．1．2　白盒測試
6．1．3　執行測試
6．2　調試
6．2．1　學習調試
6．2．2　設計實驗
6．2．3　如果遇到阻礙
6．2．4　找到"目標"錯誤之後
第7章　異常和斷言
7．1　處理異常
7．2　把異常當作控製流來使用
7．3　斷言
第8章　類和麵嚮對象編程
8．1　抽象的數據類型和類
8．1．1　使用抽象的數據類型來設計
程序
8．1．2　使用類來記錄學生和教師
8．2　繼承
8．2．1　多層繼承
8．2．2　替代法則
8．3　封裝和信息隱藏
8．3．1　生成器
8．4　進階實例：抵押貸款
第9章　算法復雜度簡介
9．1　思考計算復雜度
9．2　漸近錶示
9．3　一些重要的復雜度
9．3．1　常數復雜度
9．3．2　對數復雜度
9．3．3　綫性復雜度
9．3．4　對數綫性復雜度
9．3．5　多項式復雜度
9．3．6　指數復雜度
9．3．7　復雜度對比
第10章　一些簡單的算法和數據結構
10．1　搜索算法
10．1．1　綫性搜索和間接訪問元素
10．1．2　二分查找和利用假設
10．2　排序算法
10．2．1　歸並排序
10．2．2　把函數當做參數
10．2．3　Python中的排序
10．3　散列錶
第11章　繪圖以及類的擴展內容
11．1　使用PyLab繪圖
11．2　擴展實例：繪製抵押貸款
第12章　隨機算法、概率以及統計
12．1　隨機程序
12．2　統計推斷和模擬
12．3　分布
12．3．1　正態分布和置信水平
12．3．2　均勻分布
12．3．3　指數分布和幾何分布
12．3．4　本福德分布
12．4　強隊的獲勝概率
12．5　散列和碰撞
第13章　隨機遊動和數據可視化
13．1　醉漢遊動
13．2　有偏隨機遊動
13．3　危機重重的田地
第14章　濛特卡羅模擬
14．1　帕斯卡的問題
14．2　過還是不過
14．3　使用查錶提高性能
14．4　尋找π
14．5　模擬模型的結束語
第15章　理解實驗數據
15．1　彈簧的行為
15．2　彈丸的行為
15．2．1　決定係數
15．2．2　使用計算模型
15．3　擬閤指數分布
15．4　當理論缺失時
第16章　謊言和統計
16．1　垃圾輸入隻能産生垃圾輸齣
16．2　圖錶會騙人
16．3　與此謬誤
16．4　統計方法並不能代替數據
16．5　抽樣偏差
16．6　語境問題
16．7　當心外推法
16．8　得剋薩斯神槍手謬誤
16．9　百分比會說謊
16．10　小心謹慎
第17章　背包和圖的最優化問題
17．1　背包問題
17．1．1　貪婪算法
17．1．2　0/1背包問題的最優解法
17．2　圖的最優化問題
17．2．1　一些典型的圖論問題
17．2．2　疾病傳播和最小割
17．2．3　最短路徑、深度優先搜索和廣度優先搜索
第18章　動態規劃
18．1　斐波那契數列
18．2　動態規劃和0/1背包問題
18．3　動態規劃和分治
第19章　機器學習簡介
19．1　特徵嚮量
19．2　距離度量
19．3　聚類
19．4　類型示例和聚類
19．5　K-means聚類
19．6　人造案例
19．7　稍微真實一些的示例
19．8　小結
附錄　Python 2．7快速參考

前言/序言

　　本書基於MIT的一門課程寫成。這門課從2006年起每年開課兩次，主要針對那些對編程知之甚少卻需要（或者想要）使用計算方法來解決問題的學生。每年都有少數學生在掌握這門課之後繼續學習更高級的計算機科學課程，但對於大多數學生來說，這是他們唯一一門計算機科學課程。
　　正因為如此，相比深度我們更加注重廣度。我們的目標是讓學生初步瞭解大部分主題，當他們需要使用計算方法來實現目標時更容易想到可行的方法。也就是說，這不是一門“計算賞析”課程，而是一門充滿挑戰、要求嚴格的課程，需要學生投入很多時間和精力來讓計算機按照他們的想法運行。
　　本書的主要目標是幫助你掌握並熟練使用各種計算技術。你要學會如何將理論計算模式應用到實際問題，以及如何使用計算方法從數據中提取信息。本書會嚮你展示解決計算問題的藝術。
　　內容結構比較獨特。第一部分（第1章至第8章）介紹瞭如何使用Python編程。和其他教程不同的是，本書涉及四個方麵：
　　編程基礎；
　　Python程序設計語言；
　　理解計算的關鍵概念；
　　計算問題的解決技術。
　　本書涵蓋瞭Python的大部分特性，但側重點是如何使用這門語言，而不是語言本身。例如，前三章介紹瞭窮舉的概念、猜測和驗證算法、二分查找以及高效近似算法，但隻涉及一小部分Python知識。我們將Python的特性貫穿全書，類似地，也將編程方法貫穿全書，目的是幫助你在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。
　　第二部分（第9章至第16章）主要介紹如何使用計算來解決問題。這部分知識不會超齣高中綫性代數的範圍，但讀者要有嚴謹的思維並且不會被數學概念嚇到。這部分會介紹一些入門教材中常見的主題，比如計算復雜度和簡單算法，同時也會介紹許多在入門教材中很少提到的主題，比如數據可視化、概率和統計思維、模擬模型以及使用計算來理解數據。
　　第三部分（第17章至第19章）介紹三個進階內容——最優化問題、動態規劃以及集群計算。
　　第一部分可以作為獨立的基礎課程講授，大約需要1/4到1/2學期。我建議用整個學期來講授本書的第一部分和第二部分。如果要包含第三部分，學生可能會感到吃力。
　　有兩個主題貫穿全書：係統性地解決問題以及抽象能力。學完本書之後你能：
　　學會用Python這門語言來錶示計算；
　　學會係統性地組織、編寫和調試中等規模的程序；
　　理解計算復雜度；
　　將模棱兩可的問題陳述轉換為可計算的形式，從而解決問題；
　　學會一些實用的算法和問題簡化技術；
　　學會用隨機化和模擬來處理棘手的問題；
　　學會使用計算工具，包括用簡單的統計和可視化工具對數據建模，以及理解數據的意義。
　　編程從本質上來說是一件很難的事。就像“幾何無坦途”一樣，編程同樣無坦途。你可以讓學生完成一係列限製嚴格的“填空”編程題，讓他們誤以為自己已經學會瞭編程。但是，這並不能讓學生掌握解決問題所必需的計算思維。
　　如果你真的想學懂這本書，隻靠閱讀是不夠的，還要親自動手運行書中的代碼。書中的所有代碼都可以在http://mitpress.mit.edu/ICPPRE上找到。從2008年開始，MIT的開源課程網站上就有瞭這門課的多個版本。網站收錄瞭課程的視頻錄像、一係列練習題以及考試。從2012年鞦季開始，edX和MITx提供瞭這門課的在綫版。如果你真的想學懂這本書，我們強烈建議你完成這些網站上的練習題。

《數據結構與算法：程序員的內功心法》 前言 在信息爆炸的時代，軟件已滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機上的應用程序，到支撐起龐大互聯網基礎設施的服務器，再到驅動著人工智能飛速發展的深度學習模型，一切都離不開精巧的程序設計。而在這璀璨的軟件世界背後，隱藏著一套至關重要、卻常常被初學者忽視的基石——數據結構與算法。 許多初入編程之門的學習者，往往將注意力過多地集中在學習一門具體編程語言的語法和特性上，如同建造一座精美的房屋，卻忽略瞭地基的牢固。當他們開始嘗試構建更復雜的係統，解決更棘手的問題時，就會發現自己陷入瞭效率的泥沼，代碼運行緩慢，內存占用驚人，調試過程痛苦不堪。這時，他們纔會意識到，是時候深入探索那些隱藏在代碼之下的“內功心法”瞭。 《數據結構與算法：程序員的內功心法》正是這樣一本旨在為讀者構建堅實編程基礎的著作。它不是一本枯燥的理論堆砌，也不是一本隻關注代碼實現的小冊子。我們的目標是，通過清晰的講解、生動的比喻和豐富的實例，幫助你深刻理解數據結構的設計哲學，掌握算法的思維方式，並學會如何根據實際需求，巧妙地選擇和組閤它們，從而寫齣高效、優雅、可擴展的代碼。 我們相信，優秀的程序員不僅是代碼的編寫者，更是問題的解決者。而數據結構與算法，正是解決復雜問題的核心工具。掌握瞭它們，你將能夠： 更有效地組織和管理數據： 不同的數據結構適用於不同的場景，理解它們的特性，可以讓你在存儲和訪問數據時事半功倍。 設計齣更優的解決方案： 算法是解決問題的步驟和方法，掌握各種經典算法，並理解它們的優劣，能夠幫助你找到最優解。 提升程序的性能： 即使是微小的算法優化，在處理海量數據時也能帶來巨大的性能提升。 理解更高級的計算機科學概念： 數據結構與算法是許多高級主題，如操作係統、數據庫、編譯器、人工智能等的基礎。 本書的寫作過程中，我們始終堅持以下幾個原則： 1. 理論與實踐並重： 我們會深入淺齣地講解每個數據結構和算法的原理，同時提供大量的代碼示例，幫助你將理論知識轉化為實際能力。 2. 由淺入深，循序漸進： 從最基本的數據結構開始，逐步深入到更復雜、更高級的概念，確保讀者能夠穩步提升。 3. 注重問題導嚮： 我們會通過一係列典型問題來引齣和講解相應的數據結構與算法，讓你在解決實際問題的過程中學習。 4. 強調思考過程： 我們鼓勵讀者主動思考，理解“為什麼”這樣做，而不僅僅是“怎麼做”。 無論你是剛剛踏入編程世界的新手，還是希望提升自己技術水平的在職開發者，亦或是對計算機科學充滿好奇的學生，《數據結構與算法：程序員的內功心法》都將是你不可或缺的良伴。讓我們一起踏上這段探索之旅，發掘隱藏在代碼深處的智慧，鑄就你作為程序員的“內功心法”。 目錄 第一部分：數據結構——數據的組織之道 第一章：初識數據結構：為何需要高效組織數據？ 1.1 什麼是數據結構？ 1.2 數據結構的重要性：從蒜頭到基因 1.3 數據結構的分類：邏輯結構與物理結構 1.4 度量數據結構：時間和空間復雜度初探 1.5 選擇閤適的數據結構：權衡與取捨 第二章：綫性數據結構：有序的序列 2.1 數組：最基本的一維存儲 2.1.1 數組的特點與操作 2.1.2 動態數組的實現與挑戰 2.1.3 數組在實際應用中的例子 2.2 鏈錶：靈活的節點連接 2.2.1 單嚮鏈錶：嚮前延伸的串聯 2.2.2 雙嚮鏈錶：雙嚮奔赴的便捷 2.2.3 循環鏈錶：無限循環的魅力 2.2.4 鏈錶操作的效率分析 2.2.5 鏈錶與數組的比較 2.3 棧：後進先齣（LIFO）的規則 2.3.1 棧的基本操作：入棧與齣棧 2.3.2 棧的應用場景：函數調用、錶達式求值 2.4 隊列：先進先齣（FIFO）的秩序 2.4.1 隊列的基本操作：入隊與齣隊 2.4.2 隊列的應用場景：任務調度、消息隊列 2.4.3 循環隊列的優化 第三章：非綫性數據結構：多維的關聯 3.1 樹：層層遞進的層級關係 3.1.1 樹的基本概念：節點、邊、根、葉子節點 3.1.2 二叉樹：每個節點最多有兩個子節點 3.1.2.1 滿二叉樹與完全二叉樹 3.1.2.2 二叉樹的遍曆：前序、中序、後序 3.1.3 二叉搜索樹（BST）：有序的二叉樹 3.1.3.1 BST 的插入、查找與刪除操作 3.1.3.2 BST 的性能瓶頸：退化與平衡 3.1.4 平衡二叉搜索樹：AVL樹與紅黑樹（概念介紹） 3.1.4.1 為何需要平衡？ 3.1.4.2 AVL樹的鏇轉機製 3.1.4.3 紅黑樹的規則與應用 3.1.5 堆（Heap）：優先級隊列的實現 3.1.5.1 最大堆與最小堆 3.1.5.2 堆的插入與刪除操作 3.2 圖：網絡的連接與遍曆 3.2.1 圖的基本概念：頂點、邊、有嚮圖、無嚮圖 3.2.2 圖的錶示：鄰接矩陣與鄰接錶 3.2.3 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS） 3.2.4 圖的應用：社交網絡、地圖導航 第四章：哈希錶：快速查找的利器 4.1 哈希函數：將數據映射到索引 4.1.1 理想哈希函數的特性 4.1.2 常見的哈希函數設計思想 4.2 衝突處理：當“命中”不同時 4.2.1 開放地址法：綫性探測、二次探測、雙重哈希 4.2.2 鏈地址法：將衝突節點串聯起來 4.3 哈希錶的性能分析與應用 4.4 負載因子與擴容策略 第二部分：算法——解決問題的藝術 第五章：算法基礎：效率的度量與設計 5.1 什麼是算法？ 5.2 算法的特性：正確性、可讀性、健壯性、效率 5.3 算法復雜度分析：時間復雜度與空間復雜度 5.3.1 大O符號（O）錶示法：漸進上界 5.3.2 常見復雜度類彆：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!) 5.3.3 復雜度分析的案例實踐 5.4 算法設計思想：分治、貪心、動態規劃、迴溯 第六章：排序算法：讓數據井然有序 6.1 冒泡排序：簡單但效率低下 6.2 選擇排序：每次選擇最小（大）的元素 6.3 插入排序：逐步構建有序序列 6.4 希爾排序：插入排序的改進版 6.5 快速排序：分治思想的典範 6.5.1 基準（pivot）的選擇 6.5.2 分區（partition）操作 6.5.3 快速排序的平均與最壞情況 6.6 歸並排序：穩定且高效的分治算法 6.7 堆排序：利用堆的特性進行排序 6.8 計數排序、桶排序、基數排序：非比較排序的奇跡（概念介紹） 6.9 排序算法的比較與選擇 第七章：查找算法：在數據海洋中尋寶 7.1 順序查找（綫性查找）：最樸素的搜索方式 7.2 二分查找（摺半查找）：高效的有序數據搜索 7.2.1 二分查找的原理與實現 7.2.2 二分查找的應用場景 7.3 插值查找：對二分查找的優化 7.4 斐波那契查找：另一種查找方式（概念介紹） 7.5 哈希查找：通過哈希錶實現的查找（參見第四章） 7.6 樹查找：在二叉搜索樹中的查找（參見第三章） 第八章：圖算法：探索網絡的奧秘 8.1 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS）的深入應用（參見第三章） 8.2 最短路徑算法：在網絡中找到最快的路綫 8.2.1 Dijkstra算法：單源最短路徑（非負權邊） 8.2.2 Bellman-Ford算法：單源最短路徑（可處理負權邊） 8.2.3 Floyd-Warshall算法：所有頂點對之間的最短路徑 8.3 最小生成樹算法：構建連接所有頂點的最小代價網絡 8.3.1 Prim算法：貪心策略的應用 8.3.2 Kruskal算法：並查集（Disjoint Set Union）的應用 8.4 拓撲排序：有嚮無環圖（DAG）的序列安排 第九章：動態規劃：通過遞推解決最優問題 9.1 動態規劃思想：將大問題分解為小問題，存儲子問題解 9.2 動態規劃的兩個要素：最優子結構與重疊子問題 9.3 經典動態規劃問題： 9.3.1 斐波那契數列的動態規劃解法 9.3.2 背包問題（0/1背包、完全背包） 9.3.3 最長公共子序列（LCS） 9.3.4 最長遞增子序列（LIS） 9.3.5 硬幣找零問題 9.4 自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（迭代）的實現方式 第十章：迴溯算法與分支限界：在搜索空間中尋優 10.1 迴溯法的思想：深度優先搜索的剪枝策略 10.2 經典迴溯問題： 10.2.1 N皇後問題 10.2.2 數獨求解 10.2.3 全排列生成 10.3 分支限界法：更優化的搜索策略（概念介紹） 第三部分：進階與實戰 第十一章：算法的優化與效率提升 11.1 空間換時間：利用額外空間加速計算 11.2 時間換空間：減少內存占用以換取計算時間 11.3 緩存與預計算：提前準備，快速響應 11.4 位運算的妙用：在特定場景下的極緻優化 11.5 並發與並行：多核時代的算法挑戰 第十二章：數據結構與算法在實際項目中的應用 12.1 操作係統：進程調度、內存管理 12.2 數據庫：索引、查詢優化 12.3 網絡通信：路由算法、數據壓縮 12.4 人工智能與機器學習：模型訓練、搜索算法 12.5 遊戲開發：路徑尋找、AI行為 12.6 大 O 復雜度在性能分析中的實戰 附錄 A. 常見數據結構與算法復雜度速查錶 B. 常用編程語言中數據結構與算法的實現建議 C. 進一步學習的資源推薦 結語 數據結構與算法，如同編程世界的內功心法，是修煉精湛技藝的必經之路。它們並非束之高閣的理論，而是解決實際問題的有力武器，是構建高效、可維護、可擴展軟件係統的基石。通過本書的學習，我們希望你能掌握這些“心法”，理解其精髓，並在未來的編程實踐中融會貫通，成為一名真正意義上的優秀開發者。旅途漫漫，願你在此刻的積纍，成為你未來騰飛的堅實平颱。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《編程導論》這本書時，我首先被它簡潔大方的封麵設計所吸引，但真正讓我愛不釋手的是它內在的深度和廣度。這本書並非簡單地羅列編程語法，而是試圖從更宏觀的角度，幫助讀者建立起一套完整的編程思維框架。我最欣賞的是書中對於“流程控製”的講解，它不僅僅是展示if-else、for、while這些關鍵詞，而是通過大量的邏輯推理和流程圖，讓我深入理解瞭程序執行的順序、分支和循環。 書中對“遞歸”概念的闡述，我可以說印象深刻到難以忘懷。作者用“套娃”的比喻，將看似復雜的遞歸思想變得異常清晰。他詳細解釋瞭遞歸函數需要滿足的兩個基本條件：基本情況（停止條件）和遞歸調用。通過一個計算階乘的例子，我能夠一步步地追蹤遞歸的調用過程，理解它是如何層層遞進，最終迴到基本情況並得齣結果的。這讓我明白，有些問題看似難以直接解決，但通過將其分解為規模更小的同類問題，反而能找到更優雅的解決方案。 《編程導論》在講解“數組”和“字符串”時，也展現瞭其細緻入微的一麵。它不僅僅是介紹如何聲明和訪問這些數據結構，還深入探討瞭它們在內存中的存儲方式，以及在不同操作下的效率錶現。例如，書中就數組的“隨機訪問”特性和鏈錶的“順序訪問”特性進行瞭對比，讓我明白瞭在不同的場景下，選擇哪種數據結構能更有效地處理數據。這種對數據結構底層運作機製的理解，對於優化程序性能至關重要。 讓我驚喜的是，這本書還涉及瞭“文件I/O”這一實踐性非常強的部分。它詳細介紹瞭如何打開、讀取、寫入和關閉文件，以及如何處理文件操作中可能齣現的各種錯誤。作者通過一個簡單的日誌記錄程序案例，讓我親身體驗瞭如何將程序運行的數據持久化到文件中，並能在後續的程序中加載和使用。這讓我感覺編程不再僅僅是屏幕上閃爍的代碼，而是能夠與真實世界産生交互的強大工具。 最後，書中關於“測試”的章節，為我帶來瞭全新的視角。我之前總是認為寫完代碼就算完成瞭任務，但《編程導論》強調瞭測試的重要性，並介紹瞭單元測試、集成測試等基本概念。作者鼓勵讀者在編寫代碼的同時，就考慮如何對其進行測試，以確保代碼的正確性和穩定性。這讓我明白，一個真正優秀的程序員，不僅要能夠編寫代碼，還要能夠保證代碼的質量，而測試是實現這一目標的關鍵環節。

評分☆☆☆☆☆

拿到《編程導論》這本書，我最直接的感受就是它在“如何思考”層麵的指引。書中沒有一味地灌輸編程技巧，而是花大量篇幅去講解“計算思維”的核心要素，比如問題分解、模式識彆、抽象和算法設計。作者通過一些生活中常見的例子，比如規劃一次旅行，或者整理房間，來闡釋這些抽象的概念。我特彆欣賞書中對“模式識彆”的講解，它引導我思考如何從看似不同的問題中找到共性，從而應用已有的解決方案。 書中對“變量和常量”的講解，遠超我的預期。它不僅僅是告訴你如何聲明，而是深入探討瞭變量在內存中的存儲，以及不同數據類型在內存占用和取值範圍上的區彆。作者還引入瞭“作用域”的概念，讓我理解瞭變量的生命周期和可見範圍，這對於避免命名衝突和理解代碼的局部性非常重要。我甚至還學到瞭一些關於“內存管理”的初步知識，比如垃圾迴收機製的基本原理，這讓我對程序的運行效率有瞭更深的認識。 我對於書中關於“布爾邏輯”的講解，感到豁然開朗。作者通過邏輯門電路的類比，將AND、OR、NOT這些邏輯運算變得直觀易懂。他進一步展示瞭如何將這些邏輯運算應用於程序中的條件判斷，從而實現復雜的分支控製。我記得書中有一個章節是關於“真值錶”的，通過列齣各種邏輯組閤下的結果，讓我清晰地看到瞭布爾邏輯的嚴謹性和確定性，這對於我理解和編寫復雜的條件語句非常有幫助。 《編程導論》還為我揭示瞭“數據結構”的奧秘，並不僅僅是簡單的列錶和數組。書中詳細介紹瞭“棧”和“隊列”這兩種基本的數據結構，並用生動形象的例子來比喻它們的特性。比如，棧就像是疊放的盤子，隻能從最上麵取放，而隊列則像是排隊買票，遵循“先進先齣”的原則。這讓我明白，不同的數據結構適用於不同的場景，選擇閤適的數據結構能夠極大地提高程序的效率。 最後，書中關於“調試技巧”的介紹，是我拿到這本書後最大的驚喜之一。作者並沒有迴避編程中齣現的錯誤，而是將調試視為一個學習和成長的過程。他詳細介紹瞭一些常用的調試方法，比如使用斷點來單步執行代碼，查看變量的值，以及如何利用日誌來追蹤程序的執行流程。這讓我不再害怕代碼中的bug，而是能夠以一種更積極、更係統的方式去解決它們，這對於我今後的編程實踐有著極其重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《編程導論》時，我最深的感受就是它的“講故事”能力。作者並沒有用枯燥的術語堆砌，而是將編程概念巧妙地融入到一係列引人入勝的場景中。比如，在解釋循環語句的時候，他並沒有直接給齣for和while的語法，而是以一個“每天堅持跑步”的場景為例，形象地描述瞭重復執行某個動作的需求，以及如何通過不同的循環結構來實現。這種方式讓我在閱讀過程中，不僅學習瞭知識，還體驗瞭一種“情境式”的學習樂趣。我感覺自己不是在被動地接受信息，而是在積極地參與到編程的思考過程中。 書中對數據結構的介紹，同樣讓我眼前一亮。我一直以為數據結構是非常抽象和難以理解的，但《編程導論》卻用非常生動形象的例子，比如“鏈錶”被比作一串珍珠項鏈，每一顆珍珠都有一個指嚮下一顆珍珠的“綫”，而“棧”則像是疊起來的盤子，隻能從最上麵拿取。這種將抽象概念與生活中的物品聯係起來，極大地降低瞭學習門檻。我能清晰地看到不同數據結構在存儲和訪問數據時的特點，以及它們各自適閤解決的問題。這讓我意識到，選擇閤適的數據結構，對於程序的效率有著至關重要的影響。 還有一個讓我印象深刻的部分是關於“版本控製”。在我的認知裏，這好像是專業開發者纔會接觸的東西，但《編程導論》卻把它提前介紹給瞭初學者，並用非常直觀的圖示來解釋Git的基本操作，比如提交、分支和閤並。作者強調瞭版本控製對於跟蹤代碼修改、協同開發以及迴溯錯誤的重要性，並鼓勵我們在學習過程中就養成良好的版本控製習慣。這讓我感覺自己不僅僅是在學習一門編程語言，更是在學習一種現代軟件開發的“工作流”，這對於我未來的職業發展非常有益。 書中關於“用戶界麵設計”的一些思考，也讓我感到非常驚喜。我原以為《編程導論》隻會專注於代碼本身，但它卻觸及到瞭如何讓程序變得更易用、更人性化。作者並沒有深入講解UI設計的具體細節，而是從用戶的角度齣發，強調瞭簡潔、直觀和一緻性的重要性。他通過一些小例子，說明瞭糟糕的用戶體驗是如何影響用戶對程序的整體印象的。這讓我意識到，一個好的程序員，不僅要寫齣能運行的代碼，還要考慮代碼最終呈現給用戶的效果，這是一種更加全麵的編程思維。 最後，這本書在“如何繼續學習”這個部分給齣瞭非常實用的建議。它並沒有止步於基礎知識的講解，而是為讀者指明瞭進一步探索的方嚮，比如如何選擇下一門編程語言，如何尋找優質的學習資源，以及如何參與到開源社區中。作者鼓勵讀者保持好奇心和探索精神，並強調瞭持續學習在編程領域的重要性。這種開放式的結尾，讓我感覺自己不僅僅是獲得瞭一本書的知識，更像是獲得瞭一張通往更廣闊編程世界的地圖，充滿信心繼續前行。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《編程導論》時，我腦海裏首先浮現的是“入門”這兩個字，但翻開之後，我發現這本書遠不止於此。它並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的概念，而是用一種非常循序漸進的方式，將編程的世界一點點展現在我麵前。我最欣賞的是書中對“為什麼”的解釋。很多技術書籍會直接告訴你“怎麼做”，但《編程導論》卻花瞭不少篇幅去闡述“為什麼要這樣做”。比如，在講解變量的時候，它不僅僅是告訴你如何聲明和使用，而是深入剖析瞭變量在程序運行中的作用，為什麼需要存儲數據，以及不同的數據類型如何影響程序的效率和準確性。這種對底層邏輯的強調，讓我感覺自己不是在死記硬背代碼，而是在理解編程的本質。 其中一個讓我印象深刻的部分是關於算法的介紹。書中並沒有直接給齣復雜的算法實現，而是從解決問題的角度齣發，引導讀者思考如何將一個現實世界的問題轉化為計算機可以理解的步驟。它通過一些生動有趣的例子，比如排序一個書架上的書，或者在一個迷宮裏找到齣口，來解釋不同的算法思想。我記得有一個章節是講“窮舉法”和“分治法”，作者用非常通俗的比喻，讓原本抽象的概念變得觸手可及。通過對比這兩種方法的優缺點，我不僅理解瞭算法設計的思路，還對如何選擇閤適的算法有瞭初步的認識，這對於我之後深入學習其他編程語言和更復雜的算法打下瞭堅實的基礎。 書中對於“調試”這個環節的細緻講解，也讓我受益匪淺。很多初學者都會把注意力集中在寫齣“正確”的代碼上，但忽略瞭代碼齣錯是常態，而如何找到並修復錯誤纔是關鍵。《編程導論》把調試看作是編程過程中一個非常重要且不可避免的環節，並提供瞭一套係統的方法論。它講解瞭如何通過閱讀錯誤信息來定位問題，如何使用斷點來單步執行代碼，以及如何通過日誌輸齣來追蹤程序的執行流程。這些技巧，雖然看似基礎，但對於提升編程效率和解決實際問題的能力至關重要。我感覺自己不再害怕代碼齣現bug，而是把它看作一個學習和優化的機會。 我特彆喜歡書中在講解麵嚮對象編程（OOP）時使用的類比。作者沒有一開始就跳到抽象的類和對象，而是先從現實生活中的事物入手，比如“汽車”這個概念。他詳細地解釋瞭汽車有哪些屬性（顔色、品牌、型號）和行為（啓動、加速、刹車），然後將這些屬性和行為映射到編程中的類和對象。這種從具象到抽象的過渡，讓我更容易理解麵嚮對象編程的核心思想，比如封裝、繼承和多態。我能夠清晰地看到，如何通過將現實世界的事物抽象成程序中的對象，來組織和管理復雜的代碼，這對於構建大型、可維護的軟件項目非常有啓發。 書中關於“軟件開發生命周期”的介紹，也讓我對編程有瞭更宏觀的認識。它不僅僅是編寫代碼，而是一個包含需求分析、設計、實現、測試、部署和維護的完整過程。《編程導論》通過一個貫穿全書的案例，展示瞭如何在不同階段進行思考和操作。它強調瞭溝通和協作的重要性，以及在每個階段都需要注意的關鍵點。這種全麵的視角，讓我明白編程不僅僅是技術活，更是一項係統工程，需要有條理、有規劃地進行。這本書讓我認識到，一個好的程序不僅僅是功能上的正確，更要在可讀性、可維護性和可擴展性上有所考量。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開《編程導論》，我原本抱著一種“瞭解一下”的心態，但書中的邏輯嚴謹性和深度很快就吸引瞭我。它並沒有像許多入門書籍那樣，淺嘗輒止地介紹一些錶麵的語法，而是從最核心的計算思維齣發，層層遞進地構建起整個編程的知識體係。我尤其欣賞書中對“抽象”這一概念的多次強調，並將其貫穿於不同的編程範式中。作者通過一係列精心設計的例子，從數據抽象到過程抽象，再到麵嚮對象中的類抽象，讓我深刻理解瞭如何將復雜的問題簡化，並通過構建模型來解決。 書中在講解“數據類型”時，不僅僅是列舉瞭int、float、string等，更深入地探討瞭不同數據類型在內存中的錶示方式，以及它們在運算時的精度和效率差異。它還引入瞭“位”和“字節”的概念，讓我對計算機底層如何處理數據有瞭初步的認識。我記得有一個章節專門討論瞭“溢齣”問題，通過一個簡單的加法運算，形象地展示瞭當數值超齣範圍時可能産生的錯誤。這種對底層原理的探究，讓我感覺自己不是在“用”編程語言，而是在“理解”編程語言。 我對於書中關於“函數”的講解印象特彆深刻。作者將函數比作一個“黑箱”，輸入某些東西，經過處理後會輸齣一些結果，而我們並不需要關心“黑箱”內部是如何工作的，隻需要知道它的輸入輸齣接口即可。這種“封裝”的思想，讓我理解瞭為什麼函數能夠提高代碼的可重用性和可維護性。書中還詳細講解瞭函數的參數傳遞方式（值傳遞和引用傳遞），並解釋瞭它們在程序運行中的不同行為，這對於避免許多常見的bug非常有幫助。 《編程導論》還花瞭不少篇幅來介紹“錯誤處理”和“異常機製”。它並沒有迴避編程中必然會遇到的錯誤，而是將錯誤處理視為程序健壯性的一部分。作者介紹瞭如何使用try-catch語句來捕獲和處理可能發生的異常，並強調瞭編寫清晰、有意義的錯誤信息的重要性。這讓我明白，一個好的程序不僅要能完成預期功能，還要能夠優雅地處理意外情況，從而提升用戶體驗和係統的穩定性。 最後，這本書在“並發與並行”這個話題上，雖然沒有深入到非常復雜的細節，但也為我打開瞭新的視野。它簡要介紹瞭多綫程的概念，以及如何在程序中實現並發執行，以提高程序的響應速度和效率。作者也提到瞭並行計算的優勢，並暗示瞭隨著硬件的發展，理解和應用並發編程將越來越重要。這讓我對未來的學習方嚮有瞭更清晰的認識，並激發瞭我對這個領域進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

沒有導論啊，隻有Python的基礎介紹，層次比較low，不推薦。

評分☆☆☆☆☆

Python在編程領域的占有率一直處於穩步上升之中，根據最新的數據，Python排名第六。前五名分彆是Java、C、PHP、C++ 和 VB. 作為一個很年輕的語言，Python的位置已經相當令人振奮瞭。隨著微軟將Python納入.Net 平颱，相信Python的將來會更加強勁發展。Python 很可能會成為.Net平颱快速開發的主流語言。欲瞭解這方麵情況，請參考Iron Python的相關信息.

評分☆☆☆☆☆

與介紹一緻

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【課程描述】

評分☆☆☆☆☆

很棒的書，是正版。不錯，下次還會再來。

評分☆☆☆☆☆

為瞭mit那門在綫課買的，希望能有用

評分☆☆☆☆☆

此書非常不錯，適閤新手學習。

評分☆☆☆☆☆

圖靈就是書的品質保證！

評分☆☆☆☆☆

蠻好用的，價格也便宜，發貨快