Python程式設計入門指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• Python基礎
• 初學者
• 編程教程
• 計算機科學
• 數據分析
• Web開發
• 自動化腳本
• 人工智能

　　*使用最新的Python 3.x，以豐富且紮實的教學內容，讓讀者快速進入Python的開發領域。

　　*本書從入門切入，涵蓋：Python基本程式設計，細述迴圈、函式、GUI程式設計、多維串列、繼承與多型、檔案與異常處理…等等。淺顯易懂的內容搭配豐富的範例程式，讓讀者可收事半功倍之效果。

　　*每一章附有練習題，以及不同難易度的程式設計題，使讀者可檢驗對此章節的瞭解。

　　*除瞭介紹Python的程式設計基本概念，也論及物件導嚮程式設計、turtle繪圖模組，以及Tkinter的GUI程式設計。

《數據結構與算法：從理論到實踐》 探索計算思維的基石，構建高效軟件的藍圖 在當今信息爆炸的時代，軟件的性能和效率已成為衡量其價值的核心標準。無論您是計算機科學專業的學生、軟件工程師，還是希望提升編程技能的開發者，對數據結構和算法的深入理解都是邁嚮精通的必經之路。本書《數據結構與算法：從理論到實踐》，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的知識體係，幫助您洞悉程序背後的邏輯，設計齣更快速、更健壯的解決方案。 本書的編寫，並非停留在概念的羅列，而是著重於將抽象的理論與具體的應用場景緊密結閤。我們相信，真正的理解源於動手實踐和對復雜問題的拆解能力。 第一部分：基礎構建——數據組織與抽象 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，明確數據結構在計算機科學中的核心地位。 第一章：計算思維與問題求解的哲學 本章首先探討“計算思維”的本質，它如何影響我們看待和解決問題的角度。我們將介紹算法設計的基本範式，如分治法、貪心算法和動態規劃的初步概念，並強調算法正確性驗證的重要性。重點討論瞭時間復雜度和空間復雜度分析的嚴謹性，使用大O錶示法來量化算法性能，使讀者能夠客觀比較不同解決方案的優劣。 第二章：綫性結構的精髓：數組與鏈錶 我們將從最基礎的結構——數組（Array）開始，詳細分析其在內存中的布局、隨機存取（Random Access）的效率，以及動態數組（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）的底層實現機製。隨後，深入探討鏈錶（Linked List），包括單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶。通過大量的對比案例，讀者將清晰理解何時應選擇固定大小的數組，何時更適閤使用靈活的鏈錶進行頻繁的插入和刪除操作。本章還包括對稀疏矩陣和循環緩衝區等特殊綫性結構的實現探討。 第三章：堆棧與隊列：操作的約束與應用 堆棧（Stack）和隊列（Queue）是受限抽象數據類型（LADT）的典型代錶，它們通過“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的原則，為特定操作序列提供瞭優雅的解決方案。本章將詳細講解如何使用數組或鏈錶實現這兩種結構。應用方麵，我們將著重探討堆棧在函數調用棧（Call Stack）、錶達式求值（中綴轉後綴/前綴）以及遞歸深度控製中的關鍵作用。隊列的討論將延伸至循環隊列、雙端隊列（Deque），並預示其在廣度優先搜索（BFS）中的基礎地位。 第二部分：非綫性結構的深度挖掘 非綫性結構是處理復雜關係和層次化信息的利器，也是算法效率提升的關鍵所在。 第四章：樹結構：層次化數據的核心 樹（Tree）是計算機科學中最常用且功能最豐富的非綫性結構之一。本章從基礎概念（根、節點、度、深度）入手，係統講解瞭二叉樹（Binary Tree）的遍曆方法（前序、中序、後序）及其在錶達式解析中的應用。隨後，我們將深入探討平衡搜索樹（Balanced Search Trees）的構建與維護： 二叉搜索樹（BST）： 探討其平均和最壞情況下的性能。 AVL 樹與紅黑樹（Red-Black Trees）： 詳細剖析鏇轉（Rotation）操作，解釋紅黑樹如何通過顔色屬性保證$O(log n)$的最壞情況時間復雜度，並討論它們在標準庫實現（如C++的`std::map`，Java的`TreeMap`）中的重要性。 第五章：堆（Heap）：優先級的有效管理 堆是一種特殊的完全二叉樹，是實現高效優先級隊列（Priority Queue）的基石。本章專注於最大堆和最小堆的構建、插入、刪除和“下濾/上濾”（Heapify）操作。我們將詳細展示如何使用數組來高效錶示堆結構，並重點講解堆在以下場景的應用： 1. 堆排序（Heapsort）： 證明其穩定地達到$O(n log n)$的排序性能。 2. Top K 問題求解： 如何利用最小堆或最大堆在海量數據中快速定位前K個元素。 第六章：圖論基礎與遍曆算法 圖（Graph）是錶示復雜實體間關係的終極工具。本章首先定義瞭有嚮圖、無嚮圖、權重圖等概念，並講解瞭兩種主要的存儲方式：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），分析各自的空間和時間開銷權衡。隨後，我們將聚焦於圖的遍曆算法： 深度優先搜索（DFS）： 結閤遞歸和堆棧，應用於連通性檢測和拓撲排序。 廣度優先搜索（BFS）： 結閤隊列，用於尋找無權圖中的最短路徑。 第三部分：高級算法與應用 本部分將引導讀者從數據結構的應用層麵，轉嚮更復雜的算法設計模式。 第七章：最短路徑與最小生成樹 在網絡、交通規劃和資源分配等領域，尋找最短路徑和最小成本連接是核心任務。本章全麵覆蓋圖算法中的經典篇章： Dijkstra 算法： 針對非負權圖的最短路徑求解，重點分析瞭使用優先隊列優化的實現。 Bellman-Ford 算法： 討論瞭如何處理含有負權邊的圖，並檢測負權環。 Floyd-Warshall 算法： 介紹動態規劃在求解所有頂點對之間最短路徑時的應用。 最小生成樹（MST）： 深入解析 Kruskal 算法和 Prim 算法，重點闡述並查集（Disjoint Set Union, DSU）在 Kruskal 算法中的優化作用。 第八章：排序算法的深度比較 排序是衡量一個程序員對算法理解程度的試金石。本章不僅復習瞭基礎的 $O(n^2)$ 排序（如插入排序、選擇排序），更側重於高效排序算法的內部機製： 快速排序（Quicksort）： 詳述分區（Partitioning）策略的選擇（如三數取中法）如何影響其實際性能，並分析其平均$O(n log n)$的保證。 歸並排序（Mergesort）： 強調其穩定性和在外部排序中的優勢。 計數排序、桶排序和基數排序： 介紹這些綫性時間復雜度（$O(n+k)$）的非比較排序算法，及其對數據分布的特定要求。 第九章：動態規劃：優化決策的藝術 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是解決具有重疊子問題和最優子結構問題的強大工具。本章將通過一係列經典案例，係統化地介紹自底嚮上（Bottom-Up）和自頂嚮下（Top-Down，帶有備忘錄/Memoization）的實現方式。重點案例包括： 1. 背包問題（Knapsack Problem）： 0/1 背包與完全背包的解法。 2. 最長公共子序列（LCS） 與 最長遞增子序列（LIS）。 3. 矩陣鏈乘法（Matrix Chain Multiplication）。 第十章：散列錶（哈希錶）：查找的極限速度 散列錶提供瞭平均 $O(1)$ 的查找、插入和刪除性能，是現代軟件係統中不可或缺的一部分。本章深入講解： 哈希函數的設計： 模運算、乘法法、通用哈希族的引入。 衝突解決策略： 鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙重哈希）。 負載因子（Load Factor）與性能關係： 探討何時需要進行錶格的動態擴容（Rehashing）。 實踐與展望 本書的每一章節都配有大量的僞代碼和針對主流編程語言（如C/C++、Java的思路藉鑒）的實現細節討論，確保讀者不僅知其所以然，更能用於實踐。最後，本書將簡要介紹Trie樹、B樹/B+樹等高級結構在數據庫和文件係統中的應用，引導讀者繼續在算法的海洋中探索。 通過學習《數據結構與算法：從理論到實踐》，讀者將能夠清晰地識彆問題類型，選擇最匹配的數據組織方式，並運用成熟的算法範式，為構建高性能、可擴展的軟件係統奠定不可動搖的根基。

CH01　電腦、程式及Python概述
CH02　基本程式設計
CH03　數學函式、字元與字串
CH04　選擇
CH05　迴圈
CH06　函式
CH07　物件與類彆
CH08　再論字串與特殊方法
CH09　GUI程式設計使用Tkinter
CH10　串列
CH11　多維串列
CH12　繼承與多型
CH13　檔案與異常處理
CH14　數組、集閤及詞典
CH15　遞迴
APPENDIX A Python保留字
APPENDIX B ASCII字元對照錶
APPENDIX C 數字係統

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哇！拿到這本《Python程式設計入門指南》的時候，我真的超期待的！畢竟現在程式設計真的越來越重要，不論是工作上還是自己想做些小專案，Python 都是個很熱門的選擇。我身邊的工程師朋友，還有在學的學弟妹，幾乎都在學 Python。我一直覺得，學程式好像很難，像是數學、邏輯都要很強，但這本書的封麵跟排版看起來就比較親切，讓我這個對程式一竅不通的新手，也敢鼓起勇氣翻開。我最喜歡的是它從零開始，感覺不用怕跟不上。之前有試著看過網路上的教學，但常常看到一半就卡住瞭，不然就是發現自己連基本的東西都沒弄懂，然後就放棄瞭。希望這本書能真的把我帶進 Python 的世界，讓我能寫齣一些簡單的小程式，像是自動整理檔案，或是做個小網頁，感覺就很厲害！而且，我超想學會用 Python 來分析數據，現在的資訊爆炸時代，懂得怎麼從一大堆資料裡麵找到有用的資訊，絕對是一項超威的技能。這本書如果有介紹到一些實際的應用案例，那肯定更棒，這樣我纔能知道自己學到的東西，實際用在哪些地方。真的好期待能透過這本書，開啟我的程式設計之旅！

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《Python程式設計入門指南》的時候，心情真是既期待又有點忐忑。畢竟，現在資訊科技發展這麼快，程式設計儼然成為一項基本技能，很多工作都要求具備相關能力，或者至少要能理解一些基本的程式邏輯。我一直對這個領域充滿好奇，但礙於自己對數學和邏輯的掌握程度，總覺得程式設計是個遙不可及的領域。這本書的名稱聽起來就非常吸引人，它強調「入門」，這讓我這個完全的新手感到安心。我希望書中能詳細地介紹 Python 的基本語法，例如如何宣告變數、如何使用各種的迴圈和判斷式，還有如何定義函式等等。更重要的是，我希望能有實際的範例，讓我能夠動手操作，親身體驗程式的運行。我希望這本書能幫助我剋服對程式設計的恐懼，建立起自信心，並且能夠理解程式背後運作的原理。我渴望能夠學到一些能夠實際應用的技巧，例如如何利用 Python 來處理一些日常生活中遇到的重複性工作，或是製作一些簡單的自動化工具，讓我感覺自己也能跟上時代的腳步。

评分☆☆☆☆☆

說真的，拿到這本《Python程式設計入門指南》，我真的像是拿到瞭一張通往未知世界的門票！我一直都知道程式設計很酷，可以做很多有趣的事情，像是開發APP、設計遊戲，或是做齣很多自動化的工具，但我從來不知道該從何開始。市麵上有很多程式設計的書籍，但很多都讓我望之卻恐，因為看起來太專業、太難懂瞭。這本《Python程式設計入門指南》聽起來就比較親民，而且我聽說 Python 是相對容易入門的程式語言，所以非常期待。我希望這本書能夠用最簡單、最直觀的方式，把我從零開始引導進入 Python 的世界。我希望能學到如何寫齣最基本的程式指令，如何讓電腦聽從我的「指示」，做齣我想要的事情。我對「實作」這部分特別有期待，希望書中有足夠多的練習題和實際案例，讓我能夠邊學邊練，真正將知識內化。我夢想著有一天，能夠利用 Python 寫齣一個小工具，解決我生活中的一個小麻煩，那種成就感肯定爆棚！

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門指南》對我來說，可說是韆呼萬喚始齣來！身為一個對科技趨勢有點敏感，但又不太敢跨入程式設計領域的普通上班族，我總是聽說 Python 多麼強大，多麼有潛力。然而，光是「程式設計」這幾個字，就足以讓我卻步。我擔心自己的邏輯能力不夠好，擔心會看不懂那些複雜的語法。這本《Python程式設計入門指南》的齣現，就像一盞明燈，讓我覺得學習 Python 可能並沒有那麼睏難。我最期待的是，書中的內容能夠循序漸進，從最基礎的概念開始講解，例如什麼是「變數」，什麼是「函式」，以及它們是如何工作的。我希望能夠透過大量的範例，去理解這些抽象的概念。我也非常好奇，這本書會不會介紹一些 Python 在實際應用中的例子，例如數據分析、網頁開發，或是自動化測試，這樣我纔能更清楚地知道，學瞭 Python 之後，到底可以做些什麼。我希望能透過這本書，真正踏齣學習程式的第一步，並且對這個領域產生興趣，而不是把它當成一個遙不可及的學科。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《Python程式設計入門指南》這本書，對我來說真的是一個挑戰，也是一個渴望。我一直對程式設計有著濃厚的興趣，但總覺得自己不是那種「天生」的程式料。每次看到別人能夠寫齣程式，解決各種問題，內心都充滿瞭羨慕。我之前嘗試過幾次，但往往因為語法不熟悉、邏輯不清楚，或是環境設置太複雜而感到挫摺。這本《Python程式設計入門指南》聽起來就很有幫助，尤其是「入門」這兩個字，讓我覺得它應該是為像我這樣的初學者量身打造的。我最希望的是，這本書能用一種非常清楚、易懂的方式來解釋 Python 的基本概念，例如變數、迴圈、函式等等，而且最好能有大量的程式碼範例，讓我能夠邊學邊練。我對學習程式的期待很高，希望能從這本書開始，慢慢建立起自己的程式基礎，進而能夠獨立思考、解決問題。我一直覺得，學程式不隻是學一門技術，更是一種邏輯訓練，能夠培養解決問題的能力。我希望這本書能幫助我打下這個堅實的基礎，讓我能夠在未來的學習和工作中，更遊刃有餘。