PYTHON程式设计入门与运算思维 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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深入探索数据结构与算法的奥秘：面向现代编程挑战的实践指南 作者：[此处可填写一位资深软件工程师或计算机科学领域学者的名字] 出版社：[此处可填写一家信誉良好的技术图书出版社名称] 目标读者： 本书面向所有希望系统性掌握核心计算机科学理论，并将其应用于实际软件开发中的程序员、计算机专业学生、以及希望提升自身技术深度的工程师。无论您是初涉编程领域的新手，还是寻求巩固基础以应对复杂系统设计的老手，本书都将为您提供坚实的理论支撑和丰富的实战经验。 --- 内容概述 在快速迭代的软件工程领域，高效的代码与优雅的架构是区分优秀项目与平庸项目的关键。本书摒弃了对单一编程语言特性的浅尝辄止，而是将焦点完全集中在驱动所有高性能软件的底层基石：数据结构与算法。我们相信，只有深刻理解数据的组织方式和解决问题的逻辑步骤，才能真正写出可维护、可扩展、性能卓越的应用程序。 本书以一种高度结构化和循序渐进的方式，带领读者从最基础的数组和链表概念出发，逐步攀登至图论、高级搜索与动态规划的知识高峰。我们不仅关注“如何实现”某个结构或算法，更深入探讨“为什么选择这个”以及“在何种场景下它表现最佳”。 第一部分：基础构建块——数据组织的艺术 本部分着重于数据如何在内存中被高效地组织和访问。我们首先回顾基本数据类型的内存占用与操作效率，随后立即进入线性数据结构的核心。 1. 数组与内存访问的魔力： 我们将详细解析底层内存布局如何影响数组的访问速度（Cache Locality）。不仅讲解静态数组，还会深入探讨动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）在底层是如何通过倍增策略实现平均$O(1)$时间复杂度的插入与删除操作。我们会用实际的性能测试数据来佐证理论。 2. 链表家族的精细辨析： 从单向链表到双向链表，再到循环链表，每种结构都有其独特的适用场景。我们将重点讨论它们在插入/删除操作上的优势，以及相比于数组在随机访问上的固有劣势。高级主题将包括跳跃列表（Skip Lists）的构建，它如何巧妙地将链表的灵活性与二叉搜索树的查找效率相结合，为并发编程提供了新的思路。 3. 栈与队列的约束哲学： 作为最基础的抽象数据类型，栈（LIFO）和队列（FIFO）在系统调用、表达式求值、以及任务调度中无处不在。我们将通过迷宫求解和浏览器历史记录等经典案例，来阐释这些结构如何有效地管理程序的执行流程。更进一步，我们会探讨双端队列（Deque）的多功能性，以及如何在滑动窗口问题中使用它来优化计算。 --- 第二部分：树与图——复杂关系的建模专家 本部分是全书的重中之重，它专注于如何用层次结构和网络结构来表示现实世界中的复杂关联。 4. 二叉搜索树（BST）的平衡之道： 我们首先建立标准的BST模型，并揭示其在最坏情况下的性能退化（退化成链表）。随后，我们将投入大量篇幅解析自平衡树的实现精髓——AVL树和红黑树（Red-Black Trees）。我们将详尽剖析旋转操作的数学原理和维护树属性的规则，确保读者能够从零开始构建一个健壮的、保证$O(log N)$性能的动态集合结构。 5. 堆（Heaps）与优先级的统治： 本章聚焦于二叉堆，作为实现优先队列的核心数据结构。我们将详细讲解堆化（Heapify）过程的优化技巧，并应用堆来高效地实现堆排序，对比其与快速排序的实际性能差异。更进一步，我们将探讨二项堆和斐波那契堆在某些特定场景下（如Dijkstra算法的优化）的理论优势。 6. 图论的广阔疆域： 图结构是表示网络、路径、依赖关系的最佳工具。我们将系统介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵与邻接表，并分析它们在内存使用和边查询效率上的权衡。随后，深入讲解图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），及其在连通性、拓扑排序中的实际应用。 --- 第三部分：算法设计范式与性能分析 本部分将算法设计提升到方法论的高度，教会读者如何系统性地解决一类问题，而非仅仅记住单个算法的实现。 7. 搜索与排序的深度优化： 排序算法的比较是理解算法效率的绝佳切入点。我们将超越基础的冒泡排序，深入剖析快速排序的枢轴选择策略（如三数取中法），以及归并排序的稳定性保证。在搜索方面，我们将比较二分查找的极限性能，并引入插值查找和斐波那契查找作为特定数据分布下的优化方案。 8. 贪心算法的局部最优陷阱： 贪心策略以其简单和高效著称。本章将通过霍夫曼编码、活动选择问题等经典案例，展示贪心算法如何构造出全局最优解。同时，我们也将用反例明确指出贪心算法不适用的场景，从而培养读者的批判性思维。 9. 动态规划（DP）：重叠子问题与最优子结构： 动态规划被誉为“带记忆的递归”。我们将使用矩阵链乘法、最长公共子序列、以及背包问题（0/1与完全背包）来系统拆解DP的思考框架：状态定义、状态转移方程的推导，以及使用自底向上（Tabulation）或自顶向下（Memoization）进行实现。重点在于如何识别问题中的重叠子结构。 10. 摊还分析与高级主题： 为了更精确地评估复杂数据结构的性能，本书将引入摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用于解释诸如斐波那契堆或动态数组扩容等操作的平均性能。最后，我们将简要介绍高级图算法，如最小生成树（Prim/Kruskal）和最短路径问题（Dijkstra/Bellman-Ford），并讨论NP完备性的概念及其对实际工程的指导意义。 --- 学习特色与配套资源 代码无关性（Language Agnostic）： 全书的伪代码和核心概念描述独立于任何特定编程语言，确保理论的普适性。 严格的复杂度分析： 每一个结构和算法的实现都附带详细的时间复杂度（$O$）和空间复杂度（$S$）分析，并辅以实际运行时间的对比图表。 挑战性练习： 每章末尾均附有难度递增的“工程挑战”，旨在考察读者对理论的灵活应用能力，而非简单的记忆复述。 可视化辅助： 书中包含大量高质量的结构动态图示，帮助读者直观理解复杂的旋转、遍历和状态转移过程。 本书致力于将数据结构和算法从抽象的理论知识，转化为您工具箱中最可靠、最锋利的利器。掌握本书内容，您将具备设计和实现下一代高性能系统的坚实基础。

作者简介

曹祥云

　　致理科技大学资讯管理系 副教授

　　学历
　　■ 台湾省立台北师专普通科
　　■ 国立交通大学资讯管理研究所硕士
　　■ 国立台湾大学商学研究所博士

　　证照
　　■ 76 年公务人员高考电子计算人员及格
　　■ 证券商高级业务员
　　■ ISO 27001 LA
　　■ EEC 企业电子化资料分析师
　　（巨量资料处理与分析）

　　经历
　　■ 致理技术学院／致理科技大学研发合作处处长／资讯学群召集人／多媒体设计系主任／资管系主任
　　■ 100 年度新北市市民免费电脑课程委外服务案/101 年度新北市数位希望据点委外服务案协同主持人
　　■ 101 年度经建会缩减妇女数位落差计画主持人
　　■ 102-106 年教育部补助软体人才培育计画／软体人才推升推广计画主持人
　　■ 经济部工业局100-106 年度资讯安全防护暨网路系统维护服务计画审查委员
　　■ 交通部102-105 年度网际网路通讯协定升级推动计画审查委员
　　■ 中华民国资讯管理学会秘书长

CHAPTE R 1 程式设计与运算思维
1.1 计算与运算 
1.2 运算思维
1.3 演算法
1.4 常用演算法简介

CHAPTE R 2 程式语言与Python 开发环境
2.1 电脑程式与程式语言 
2.2 高阶语言使用现况
2.3 Python 发展与特色
2.4 Anaconda 软体套件

CHAPTE R 3 资料表示和运算
3.1 资料和资料类型的概念
3.2 数值资料的表示与运算
3.3 文字资料的表示和操作
3.4 批量资料表示与操作

CHAPTE R 4 基本控制结构
4.1 用Python 实现顺序结构程式
4.2 用Python 实现分支结构程式
4.3 用Python 实现反覆结构程式 
4.4 字串资料操作
4.5 Spyder 除错应用

CHAPTE R 5 函式与模组
5.1 Python 函式的基本概念 
5.2 Python 标准函式库
5.3 模组 
5.4 Python 第三方函式库

CHAPTE R 6 资料的输入和输出
6.1 标准输入输出程式 
6.2 档案输入输出程式
6.3 网路取得资料

CHAPTE R 7 物件导向程式设计
7.1 物件导向思维 
7.2 Python 中的类别和物件 
7.3 物件导向程式设计应用

CHAPTE R 8 Python 实务应用
8.1 Python_Facebook 
8.2 Python_Gmail 
8.3 Python 爬虫 
8.4 Python_Google 地图

序

　　21世纪以来，资讯科技一再推陈出新，启动了一连串的社会和文化变革。对教育之冲击也已逐渐成形，应用资讯科技及处理资讯是未来人才之基本条件。未来人才应是能有效使用资讯工具进行深度学习、能应用工具发挥创造力以分析、评断、表达与解决问题，同时具生产力与责任的数位公民。面对科技高度智慧化环境快速变迁，跨领域及问题解决能力亦是未来人才培育之关键，因此未来除学生专业技术能力外，更重视提升学生跨领域学习整合能力、问题解决能力与自主学习能力。

　　本书以运算思维为基础，以通俗易懂的方式介绍运算思维如何应用于解决问题。本书以Python 作为实作语言，展现利用运算思维解决问题方法的实现，通过这种跨学科应用问题求解的学习和实践，希望培养学生主动在各专业学习中利用运算思维的方法和技能，进行问题求解的能力和习惯，并能应用Python 大量的第三方函式库动手解决具有一定难度的实际问题。

　　本书在选择应用领域和案例时，着重在那些易于理解、不需要掌握演算法和程式设计就能解决的问题上，因此，本书不会深入讲解演算法，而是着重于如何利用运算思维理解和解决问题，展现运算思维在问题求解、系统构造、理解人类行为等方面发挥的重要作用。

　　本书适用于大学一年级新生或对成为未来人才有兴趣的读者，不要求有电脑程式设计经验，并且也不是以程式设计为主要内容，而是要求学生／读者专注于理解运算思维求解问题的方法和技能。一些Python 语言基础知识的介绍是帮助学生／读者阅读和理解讲义中给出的Python 程式，并能在理解的基础上，对这些程式进行小修改就能实现自己的问题求解方法。

　　本书的程式码均以开放原始码的方式公开于GitHub，URL 为github.com/sytsao/Python-ComputationalThinking-book，欢迎大家协助指教与讨论。

评分☆☆☆☆☆

我一直对Python的机器学习和数据分析领域很感兴趣，但苦于没有扎实的编程基础，一直不敢轻易尝试。偶然间看到了这本《PYTHON程式設計入門與運算思維》，就抱着试试看的心态入手了。这本书最大的亮点在于它不仅仅是教你Python的语法，更侧重于培养“運算思維”。我理解的“運算思維”就是一种逻辑分析能力，能够把复杂的问题分解成一个个小步骤，然后用计算机能够理解的方式去解决。这本书在这方面做得非常出色，它通过很多实际的小项目来引导读者思考，而不是死记硬背代码。例如，它在讲解条件语句的时候，就设计了一个“天气预报”的小练习，让读者思考如何根据不同的天气情况给出不同的建议。这种方式让我感觉学习过程非常主动，我不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和发现。我相信，有了这本书打下的基础，我以后学习更复杂的机器学习算法时，也会更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的让人眼前一亮，那明亮的黄色和简洁的Python Logo，一看就知道是给初学者的，感觉很亲切。我当初挑这本书，纯粹是因为想学点Python，但又怕太理论的东西消化不了，所以重点看了它的“运算思维”这个词。我一直觉得，学编程不只是学语法，更重要的是培养一种解决问题的逻辑和思路，而这本书恰恰抓住了这一点。拿到书后，我迫不及待地翻开，第一印象是排版很舒服，字号适中，行距也够宽，读起来不会有压迫感。而且，它似乎用了不少图示和流程图来解释概念，这对我这种视觉型学习者来说简直是福音。我特别期待它在“运算思维”部分能给出一些实际的例子，比如如何把日常生活中的问题拆解成计算机可以理解的步骤，而不是上来就讲什么数据结构、算法之类的。希望这本书真的能帮我建立起一个扎实的编程基础，以后还能继续往更深入的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我有点担心这本《PYTHON程式設計入門與運算思維》会不会太“教科书”的感觉，毕竟“入门”这个词有时候会和“枯燥”划上等号。但翻开之后，我发现我的担忧完全是多余的！作者的叙述方式非常生动有趣，就像在跟一个经验丰富的程序员朋友聊天一样。他没有用那种冷冰冰的术语堆砌，而是通过一个个小故事、生活化的比喻来解释Python的概念。我尤其喜欢他对“变量”的讲解，竟然拿生活中的“盒子”来类比，一下子就把抽象的概念具体化了。还有那个关于“循环”的例子，他讲到每天早上都要重复的“起床、洗漱、吃早餐”的过程，然后引申到Python里的for循环和while循环，简直是神来之笔！这让我感觉学习编程不再是一件枯燥乏味的事情，而是像解谜一样，充满了乐趣和挑战。这本书真的是把“入门”做到了极致，让一个零基础的人也能轻松上手，而且还能体会到编程的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备转行到IT行业，所以对各种编程入门书籍都做了不少功课。最终选择了这本《PYTHON程式設計入門與運算思維》，原因也很简单——它不仅仅是教语法，更强调“運算思維”的培养。这一点真的太重要了！我看了很多其他书，感觉很多都只是停留在“知其然”的层面，而这本书则是在教你“知其所以然”。它通过一系列精心设计的案例，让我深刻理解了如何将现实世界的问题抽象化，然后用逻辑化的步骤去解决。举个例子，书里关于“算法”的讲解，没有直接抛出复杂的公式，而是通过一个“找零钱”的问题，一步步引导我思考最优解的生成过程，让我体会到算法背后的智慧。而且，它的代码示例非常简洁清晰，即使是初学者也能轻松看懂。我觉得这本书真的是一个非常好的起点，它不仅为我打开了Python编程的大门，更重要的是，它帮助我建立了一种受益终身的“運算思維”模式。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经工作几年的人，重新拾起编程对我来说是一个不小的挑战。我之前学过一些其他的编程语言，但感觉总是在语法上打转，很难真正理解背后的逻辑。这本书《PYTHON程式設計入門與運算思維》给我带来了完全不同的体验。它非常注重“運算思維”的培养，作者用了很多贴近生活的例子，把一些复杂的概念讲得非常透彻。我特别喜欢他关于“函数”的那部分讲解，他把它比作一个“黑盒子”，你只需要知道输入什么，它就能输出什么，而不需要关心它内部是怎么实现的。这种“封装”的思想对于我来说非常有启发。而且，这本书的练习题设计也非常巧妙，不是那种简单套用语法的题目，而是需要你运用逻辑去思考如何解决问题。我感觉这本书不仅仅是在教我Python，更是在训练我的思维方式，让我能够用一种全新的视角去看待问题。