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这本书是一本详尽的 Python 入门着作，初学者能够从中获得有关于 Python 程式设计的完整知识。已经对 Python 有所认识的人士，则能够从中汲取不一定为人熟知的 Python 特性。本书教程整合了 Python 2.x 及 3.x 的所有知识，适用于所有 Python 的主流支援版本，读者可以根据需要选择任一版本进行实作。

　　本书的程式码可至下列网址下载：github.com/yehnan/python_book_yehnan

本书特色

　　完整收纳 Pyth

深入理解数据结构与算法：C++ 实践指南 本书特色： 本书旨在为具备一定 C++ 基础的读者提供一份全面而深入的数据结构与算法实践指南。我们深知，扎实的数据结构和算法功底是成为优秀软件工程师的基石。因此，本书摒弃了过于理论化和抽象的论述，转而采用大量的 C++ 代码实例和工程实践案例，将枯燥的理论转化为可操作、可理解的知识体系。我们专注于如何使用 C++ 17 标准及后续特性，高效地实现和应用各种经典与前沿的数据结构与算法。 核心内容模块： 第一部分： C++ 基础巩固与现代实践 在深入算法之前，我们首先确保读者对 C++ 现代特性的掌握已达到足以支撑复杂数据结构实现的水平。 C++ 内存模型与智能指针深度解析： 详细探讨栈、堆、静态存储区的区别，重点剖析 `std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr` 的生命周期管理、性能开销及在不同场景下的最佳实践。我们将通过内存泄漏的模拟与修复案例，强化资源获取即初始化（RAII）原则的应用。 模板元编程与泛型编程基础： 不仅仅停留在函数模板和类模板的使用层面，本书将介绍 SFINAE (Substitution Failure Is Not An Error) 原理、类型特征（Type Traits）的自定义，以及如何利用 C++20 的 Concepts 来约束模板参数，编写出类型安全且高性能的泛型代码。 STL 容器的内部机制与定制化： 深入剖析 `std::vector` 的动态扩容策略、`std::map`/`std::unordered_map` 的底层红黑树/哈希表实现原理。重点讲解如何高效地利用移动语义（Move Semantics）来优化大型数据结构在复制和转移时的性能损耗。 第二部分： 经典数据结构的高效实现 本部分将引导读者亲手用 C++ 实现教科书上介绍的各种数据结构，强调效率和健壮性。 链式结构的高级应用： 不仅实现标准的单链表、双向链表，还将实现循环链表和更复杂的“哨兵节点”技术，用于简化边界条件处理。重点展示如何在链表中高效地进行节点删除和插入操作。 树形结构精讲： 二叉搜索树（BST）与平衡： 实现 AVL 树和红黑树。红黑树的实现部分将极其详尽地覆盖旋转（左旋、右旋）和颜色调整的每一步逻辑，并提供完整的自平衡维护代码。 B 树与 B+ 树： 结合磁盘 I/O 的概念，讲解 B 树在数据库索引中的重要性，并提供 B+ 树的结构模拟实现，强调范围查询的优势。 Trie 树（前缀树）： 针对字符串高效查找、自动补全场景，实现基于 C++ `std::map` 或定制化数组的 Trie 结构，并分析其空间复杂度的权衡。 堆结构与优先队列： 实现二叉堆（最大堆、最小堆），并扩展到斐波那契堆（Fibonacci Heap）的概念介绍，侧重于其在 Dijkstra 算法中的理论优势。 图的表示与遍历： 采用邻接矩阵和邻接表（使用 `std::vector` 或 `std::vector`）两种方式实现图的存储。详细演示广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的迭代和递归实现，并讨论迭代加深 DFS 的应用。 第三部分： 核心算法的性能优化与实践 本部分聚焦于算法的思想、复杂度分析及在 C++ 中的最佳编码实践。 排序算法的深度比较： 实现并基准测试快速排序、归并排序、堆排序。重点分析快速排序的“三数取中法”优化，以及归并排序在并行计算中的潜力。对比这些算法在处理已排序、逆序或重复数据时的性能差异。 图论算法的实战： 最短路径： 详细实现 Dijkstra 算法（使用最小堆优化）和 Bellman-Ford 算法（用于处理负权边），并介绍 Floyd-Warshall 算法用于计算所有节点对之间的最短路径。 最小生成树： 实践 Kruskal 算法（利用并查集优化）和 Prim 算法（利用优先队列优化），并对比其在不同稀疏程度图上的性能表现。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG）的应用场景，实现基于 Kahn 算法（入度法）和 DFS 的拓扑排序。 动态规划 (DP) 的建模思维： 本书不会仅仅罗列经典 DP 问题的解法。我们将重点训练读者的“状态定义”和“转移方程”的构建能力。 案例覆盖背包问题（0/1 背包、完全背包、多重背包的优化）、最长公共子序列、矩阵链乘法等，并探讨如何使用滚动数组（Rolling Array）技术优化空间复杂度。 贪心算法与分治策略： 阐述贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、霍夫曼编码等案例，讲解如何确信贪心策略的正确性。分治策略则以归并排序和最大子数组和问题为例进行深入剖析。 第四部分： 高级主题与性能调优 本部分面向希望提升代码性能和处理大规模数据的读者。 散列表（哈希表）的定制： 深入理解哈希函数的构造（如 FNV-1a 算法），并动手实现线性探测、二次探测以及链地址法。着重讨论如何最小化“聚集（Clustering）”现象，提高 `std::unordered_map` 的平均性能。 字符串匹配算法： 实现 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）和 Boyer-Moore 算法，详细解释其前缀函数或坏字符/好后缀表的构建过程，展示其在文本搜索中的巨大性能飞跃。 算法复杂度分析的严谨性： 不仅关注渐近复杂度 $O(n)$，还会讨论算法在实际机器上的常数因子影响，介绍如何利用 C++ 内建函数和编译器优化来提升实际运行速度。 并发数据结构入门： 简要介绍无锁（Lock-Free）数据结构的基本概念，如原子操作 (`std::atomic`)，并展示一个简单的无锁队列的雏形，为读者后续学习并发编程打下基础。 目标读者： 熟悉 C++ 基础语法，希望系统性学习和实践数据结构与算法的计算机科学、软件工程专业学生。 希望夯实基础，提升面试竞争力的初、中级 C++ 开发者。 对高性能计算和系统级编程感兴趣，需要深入理解底层数据组织方式的工程师。 本书的代码全部采用现代 C++ 风格编写，注释详尽，易于编译和调试，确保读者在学习理论的同时，能够构建出真正可用于生产环境的健壮代码。通过本书的学习，读者将不再满足于仅会调用标准库函数，而是能够理解、设计并优化复杂系统背后的核心逻辑。

作者简介

叶难

　　叶难是专精于技术领域的作家、译者以及部落客（yehnan.blogspot.tw/）。

　　近年作品：
　　《Arduino 轻松入门：范例分析与实作设计》
　　《Raspberry Pi 从入门到应用》

01 走入 Python 的世界
02 开始撰写 Python 程式
03 数值型别
04 序列型别与迭代
05 字典与集合
06 函式
07 档案、文字、编码、位元组资料
08 其他容器型别
09 再谈函式
10 模组
11 物件导向程式设计（OOP）
12 异常（exception）
13 延伸学习

附录 A Python 内建函式
附录 B Python 版本 2 与 3 的差异
附录 C ASCII
附录 D 参考资料与学习资源

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正讓我「愛上」程式設計的書，而這本《Python程式設計入門》無疑做到了！它不像市面上很多入門書那樣，只是枯燥乏味地羅列語法和指令，而是以一種引導式的、充滿樂趣的方式，帶你進入Python的世界。書裡的文字非常生動有趣，作者常常用一些詼諧幽默的語氣來解釋複雜的概念，讓我閱讀起來一點都不會感到壓力。而且，它非常注重「互動性」，每一段程式碼都配有詳盡的解釋，讓你清楚知道每一行程式的作用。我最喜歡的是書裡設計的「挑戰題」，這些題目不只是考驗你對語法的掌握，更激發你的邏輯思維和創意，讓我每次寫完都充滿了成就感。書裡還會介紹一些Python的「黑魔法」，像是如何利用列表推導式來簡化程式碼，如何使用裝飾器來提升程式的可讀性，這些都讓我大開眼界，覺得Python真是太神奇了！總之，如果你想找一本能讓你發自內心喜歡上程式設計的書，這本絕對是你的最佳選擇，它會讓你發現，程式設計不只是技術，更是一種充滿樂趣的創造過程。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《Python程式設計入門》的內容編排真的讓我驚豔！我之前學過一些基礎的程式概念，但總覺得斷斷續續，沒辦法串連起來，而且很多語法和函式總是記不住。這本書厲害的地方就在於，它不只教你「怎麼做」，更深入解釋「為什麼要這樣做」。從最基礎的變數、資料型態、迴圈、條件判斷，到後面的函式、模組、物件導向，每一個環節都循序漸進，而且前後呼應得非常巧妙。你會發現，前一章學到的概念，在後一章會被巧妙地應用，讓你對整個Python的架構有更清晰的認識。作者的寫作風格也很幽默，常常穿插一些小插曲和比喻，讓學習過程不那麼枯燥。我特別喜歡它介紹到「清單」和「字典」這兩個資料結構時，用了很多生活中的例子，像是購物清單、通訊錄，讓我能立刻理解它們的用途和操作方式。而且，書裡提供的範例程式碼都非常簡潔，但功能卻很強大，讓我看得津津有味，忍不住就想跟著動手寫寫看。總之，如果你想系統性地建立Python的知識體系，這本書絕對是你的不二之選，它會帶你從一個門外漢，變成一個有條理、有邏輯的Python學習者。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門》我真的是用完之後，才敢大聲推薦！身為一個對程式一直有點好奇，但又覺得很遙遠的上班族，我之前嘗試過幾本號稱「新手友善」的書，結果都看得霧煞煞，不是代碼寫得太深奧，就是解釋得太理論，像在背英文單字一樣，完全抓不到重點。但這本真的不一樣！作者很懂得台灣人的閱讀習慣，從一開始的環境設定，到第一個「Hello, World!」都講得非常細膩，每一個步驟都像是老師在旁邊手把手教學一樣。我最喜歡的是它沒有一味地塞一堆專有名詞，而是用很多貼近生活的例子來解釋，像是用Python來處理 Excel 表格、整理照片、甚至做個簡單的問卷調查。當我看到自己寫的程式碼真的跑出結果，而且還能幫我解決一些生活上的小麻煩時，那種成就感真的是無可取代！書裡的練習題也設計得很有趣，不會太難，但又足以讓我融會貫通，而且它還會提供解答和更深入的說明，讓我學到不只一種解法，更能理解背後的邏輯。總之，如果你跟我一樣，一直想學程式，但又怕被嚇到，這本絕對是你的最佳起點，讓你從零開始，也能輕鬆愉快地踏入Python的世界。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門》對我來說，簡直是一本「救命恩書」！我是在一個非常緊迫的專案中，被要求要用Python來處理一大堆資料，當時的我對Python一無所知，只能說是被迫硬著頭皮開始學。老實說，我對市面上那些厚重的程式書一直有點反感，覺得它們太學術、太難懂。但這本書卻顛覆了我的想像。它從最基本、最常用的語法開始，一步一步帶你進入狀況。我記得我才看了幾頁，就已經能寫出一個簡單的程式來處理我的資料了！這讓我信心大增。書裡解釋「檔案處理」的部分，更是讓我受益匪淺，我之前光是想到要處理CSV、JSON檔案就頭痛，但這本書用非常清楚易懂的方式，教我如何讀取、寫入、以及轉換各種格式的檔案，讓我能快速地完成專案的要求。而且，書裡還會分享一些實用的技巧，像是如何調用第三方函式庫，如何優化程式碼的效率，這些都是我在其他地方學不到的寶貴經驗。總之，如果你像我一樣，有實際的需求，想要快速上手Python，這本書絕對能幫助你，讓你用最有效率的方式，達成你的學習目標。

评分☆☆☆☆☆

我個人對於這本《Python程式設計入門》的「實戰導向」評價非常高。很多程式入門書，雖然理論講得很透徹，但實際操作起來卻處處碰壁，感覺像是紙上談兵。這本書完全沒有這個問題，它從頭到尾都圍繞著「解決問題」這個核心。每一個章節都搭配著精心設計的專案，從建立個人部落格、自動化網頁爬蟲，到開發簡單的數據分析工具，讓你親手實踐所學。我特別喜歡書裡提到的「小專案」的練習，它會引導你從一個需求出發，逐步拆解成小的程式模組，再將它們整合起來，這個過程非常貼近真實的開發流程。在學習過程中，遇到問題是很正常的，但這本書的好處是，它會不斷地鼓勵你去嘗試，去除錯，而且在錯誤中學習。作者也會分享很多調試程式碼的技巧，以及如何利用線上資源尋找解決方案，這些都讓我在學習的路上少走了很多彎路。而且，書裡的程式碼都經過優化，不僅易讀，而且效率很高，讓我學到許多寫出「好程式」的關鍵。總之，這本書不僅僅是教你程式語言，更是教你如何用程式來思考，如何用程式來解決問題，這對於我來說，是最大的收穫。