实用Python程式设计（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书主要介绍Python程式语言及其应用，内容浅显易懂、不管读者有无程式设计的经验，都能快速学会使用Python。书中除了介绍基本操作之外，并加强介绍专门做科学工程计算的Numpy与Scipy套件以及专门绘图的Matplotlib 套件。

　　*语法定义清楚，详细解说，范例浅显易懂。
　　*在大量功能相仿的指令之中，优先介绍较单纯指令，让初学者更容易进入状况，只要练习几次即可自行撰写程式。
　　*提供范例程式，读者只要复制贴到Python的执行环境，就可得到跟书上完全一样的结果。
　　*Python资料类别与基本运算、内建函数与自订函数、逻辑运算与流程控制。
　　*介绍Numpy套件，包括多维阵列之输入与输出以及基本运算，并提供以多项式和随机样本为例的应用。
　　*介绍Scipy套件，包括最佳化、积分、插值与统计运算。
　　*介绍图形使用者介面tkinter。
　　*使用OpenCV的影像和视讯基础处理。
　　*提供进阶的绘图技术，可以视觉化各种工程领域的执行结果。
　　*提供影像和视讯的输入与输出、显示以及基础处理。
 

好的，这是一本关于高级数据结构与算法实现的专业技术书籍的详细介绍，该书旨在深入探讨现代软件工程中复杂问题的解决方案。 --- 深入剖析：高效能软件的基石——高级数据结构与算法实现 书籍概述：超越基础，直击核心 在信息技术日新月异的今天，软件性能和可扩展性已成为衡量系统优劣的关键指标。本书《深入剖析：高效能软件的基石——高级数据结构与算法实现》并非面向初学者的入门指南，而是为那些已经掌握了编程基础，渴望在算法和数据结构领域迈向精深层次的开发者、系统架构师和计算机科学研究人员量身打造的深度参考手册。 本书摒弃了对基本概念（如链表、排序基础、树的遍历等）的冗余介绍，而是将焦点完全集中于那些在处理大规模数据、高并发环境以及复杂计算任务时，发挥决定性作用的高级、非标准以及领域特定的数据结构和算法范式。我们致力于提供清晰的理论推导、严谨的数学分析以及在实际生产环境中的落地实践。 全书共分为五大部分，从基础理论的深化到尖端应用的集成，构建起一个完整的知识体系，确保读者不仅能“知道”这些结构是什么，更能“理解”它们在何种场景下实现最优性能，并能“熟练”地根据需求进行定制化设计。 --- 第一部分：非传统数据结构的精炼与应用 (Refined Non-Conventional Data Structures) 本部分将读者引入到传统教科书较少覆盖的领域，重点解析那些在特定领域表现出极高效率的结构。 第1章：动态与概率数据结构 布隆过滤器（Bloom Filters）的深度探究与误报率优化： 详细分析其概率保证，探讨如何通过调整哈希函数和位数组大小来精确控制假阳性率，并给出在分布式缓存和数据库索引中的应用案例。 Cuckoo Hashing (布谷鸟哈希) 的竞争与收敛机制： 对比开放寻址法和链地址法，深入剖析 Cuckoo Hashing 如何保证平均 $O(1)$ 的查找时间，重点讲解其循环检测与重构策略。 HyperLogLog (HLL) 及其在大规模基数估计中的应用： 详细阐述 LogLog 原理，并推导出 HyperLogLog 如何利用调和平均数和偏置修正，以极小的内存占用实现高精度的唯一元素计数。 第2章：空间划分与几何数据结构 R-树（R-trees）家族的演进： 从基础 R-树到 R-树，分析最小边界矩形（MBR）重叠的优化策略，及其在地理信息系统（GIS）和空间数据库中的查询效率瓶颈分析。 KD-Tree 与四叉/八叉树（Quadtrees/Octrees）的维度适应性： 讨论在不同维度下，哪种空间划分策略更具优势，并提供最近邻搜索（k-NN）的优化算法，包括剪枝策略的实现细节。 --- 第二部分：图算法的性能革命 (Performance Revolution in Graph Algorithms) 图数据结构是现代互联网、社交网络、交通规划的核心。本部分聚焦于超越基础 DFS/BFS 的高性能图算法。 第3章：大规模图的表示与遍历优化 压缩稀疏行/列（CSR/CSC）格式的内存效率： 深入分析这些格式在存储非结构化图数据时的内存开销，并提供高效的邻接关系迭代器设计。 并行图遍历（PGV）框架： 探讨如何利用 OpenMP 或 CUDA 在多核CPU和GPU上实现并行化的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），解决同步和负载均衡问题。 第4章：复杂图分析与路径优化 分层图（Hierarchical Graphs）与 A 算法的加速： 如何为大规模路网构建层次结构，以及如何结合 A 算法中的启发式函数，实现毫秒级的单源最短路径查询。 PageRank 与 Topic-Sensitive PageRank 的迭代收敛分析： 探讨 PageRank 算法的幂迭代过程，分析阻尼因子（Damping Factor）的选择对结果稳定性的影响，并引入敏感性分析。 最大流/最小割的进阶算法： 重点讲解 Dinic 算法和 Push-Relabel 算法，分析其时间复杂度，并提供网络流在资源分配和二分图匹配中的应用实例。 --- 第三部分：高级动态规划与优化 (Advanced Dynamic Programming & Optimization) 本部分关注于如何将理论上的动态规划转化为实际可解、且时间复杂度受控的问题。 第5章：状态压缩与优化技巧 Held-Karp 算法与旅行商问题（TSP）的精确解法： 详细拆解基于位掩码（Bitmask）的动态规划，分析其 $O(n^2 2^n)$ 复杂度对实际问题规模的限制。 背包问题的多项式时间近似方案（PTAS）： 针对无法在多项式时间内精确求解的变体，介绍如何通过限制数值精度或物品分组来实现高精度的近似解。 决策过程中的最优子结构识别： 探讨如何使用四边形不等式（Knuth Optimization）来将某些 DP 问题的复杂度从 $O(n^3)$ 降低到 $O(n^2)$。 --- 第四部分：面向并发与内存的数据结构 (Concurrency & Memory-Aware Structures) 在多核时代，数据结构的设计必须考虑线程安全和缓存局部性。 第6章：无锁（Lock-Free）与等待无关（Wait-Free）结构 基于 CAS（Compare-and-Swap）操作的并发栈与队列： 深入讲解 Michael & Scott 算法，分析 ABA 问题及其解决方案（如使用带代数标签的指针）。 并发 Skip List 的实现与性能权衡： 讨论如何在不使用互斥锁的情况下，利用概率性提升节点层级来实现高并发的有序集合操作。 第7章：缓存友好型算法设计 内存层次结构对算法性能的影响： 从 L1/L2/L3 缓存和主存的访问时间差异出发，分析“为什么”某些算法（如分块矩阵乘法）性能更高。 缓存意识型数据布局： 介绍如何重新组织结构体（Struct of Arrays vs. Array of Structs）以最大化缓存命中率，尤其是在处理大型数组和线性遍历时。 --- 第五部分：算法在特定领域的设计模式 (Domain-Specific Design Patterns) 本部分将理论与前沿的工程实践相结合。 第8章：字符串处理与文本索引的高效能构建 后缀树（Suffix Trees）与后缀数组（Suffix Arrays）： 详细对比两者在空间和时间上的优劣，重点阐述后缀数组如何通过 LCP 数组实现 $O(n)$ 的最长公共子串查找。 Aho-Corasick 算法在多模式匹配中的应用： 讲解如何使用 KMP 的思想构建有限自动机（Failure Links），实现对大量模式集合的单次扫描匹配。 第9章：近似算法与随机化方法 MinHash 与局部敏感哈希（LSH）： 探讨如何利用这些技术在高维空间中快速估计数据点之间的相似度，解决大数据集下的去重和聚类问题。 蒙特卡洛方法在复杂积分与优化中的应用： 介绍随机采样在无法精确求解或计算的场景下，如何提供快速、可接受的估计值。 --- 目标读者与学习收获 本书的读者应具备扎实的计算机科学理论基础，熟悉至少一门主流编程语言（如 C++ 或 Java）的内存模型和范式。 通过阅读本书，您将能够： 1. 精通数十种生产级、高性能数据结构的底层实现细节和数学保证。 2. 识别现有系统中的性能瓶颈，并能根据场景需求，选择或设计出最优的数据结构方案。 3. 构建具有高度并发性和内存效率的底层系统组件，例如高性能的缓存、数据库索引或大规模图处理引擎。 4. 掌握将理论算法转化为实际、可部署代码的关键工程化技巧。 本书是您从“能写代码”到“能设计高性能系统”之间，跨越“不可能之桥”的必备指南。

作者简介

郭英胜

　　现职：高雄市立空中大学通识教育中心副教授
　　学历：国立成功大学机械博士
　　专长：机器学习与软计算、计算流体力学
　　经历：高雄市立空中大学教务长、高雄市立空中大学电子计算机中心主任

郑志宏

　　现职：义守大学资工系教授
　　学历：美国纽约州立大学水牛城分校数学研究所资讯学群博士
　　专长：人工智慧与机器学习应用、机器视觉与数位内容分析
　　经历：联圣科技机器视觉应用顾问、中山科学研究院电子研究所技士

龚志铭

　　现职：实践大学高雄校区资讯科技与通讯系副教授
　　学历：义守大学电机博士
　　专长：智慧无人机技术、机器学习与软计算
　　经历：慈爱资讯公司总经理、台南市立医院管理部专员

谢哲光

　　现职：义守大学电机系讲座教授
　　逢甲大学自动控制工程系特约讲座
　　学历：美国壬色列理工学院 (RPI) 电机博士
　　专长：非线性控制、机器学习与软计算
　　经历：中山大学电机系教授、国防部示范乐队小提琴手

第一章 Python 程式语言简介
第二章 资料类别与基本运算
第三章 资料类别与基本运算
第四章 阵列：Numpy
第五章 函数
第六章 Python 绘图：Matplotlib
第七章 科学计算套件：Scipy
第八章 图形使用者介面：tkinter
第九章 影像和视讯处理：OpenCV
附录 A 一些自订之函数
附录 B 套件引用文献
附录 C 参考文献
附录 D Python 函数及指令章节索引
附录 E 中英文专有名词对照章节索引
附录 F 名词章节索引

评分☆☆☆☆☆

這是一本我會推薦給所有想入門 Python 的朋友的書。它最大的優點在於，能夠讓你從「知道」 Python 的語法，變成「懂得」如何運用 Python。書中有很多案例，是從解決實際問題的角度出發的，這讓我在學習過程中，不僅僅是死記硬背，而是能夠真正體會到程式設計的樂趣和價值。像是它在講解如何操作資料庫的章節，提供了非常實際的操作步驟，讓我能夠實際連接到一個簡單的資料庫，並進行資料的查詢和修改。而且，書裡還會適時地提醒一些潛在的陷阱和注意事項，像是避免寫出低效率的程式碼，或者注意資料的安全性問題。這種「貼心」的提醒，在其他書上比較少見。整體來說，這本書的內容紮實，講解清晰，範例豐富，而且非常具有實操性，絕對是開啟 Python 世界的一把絕佳鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始看到這本書的書名《實用 Python 程式設計》，還擔心它會不會太過於「實用」，導致理論性的東西被忽略。但讀了之後，我發現我的擔憂完全是多餘的。這本書在強調「實用」的同時，也沒有放棄對核心概念的深入探討。它在講解一些比較進階的主題，像是例外處理 (exception handling) 和檔案 I/O (input/output) 的時候，會非常清楚地解釋為什麼需要這些機制，以及它們在實際程式設計中的重要性。而且，書中對於一些比較複雜的 Python 特性，像是裝飾器 (decorators) 或生成器 (generators)，也都有提供相當詳盡的解釋和範例。我印象最深刻的是它在介紹如何測試程式碼的部分，這是我以前很少接觸到的，但書裡用非常清晰的圖文說明，讓我明白了為什麼測試如此重要，以及如何有效地進行單元測試 (unit testing)。感覺這本書不僅教會我如何「寫」程式，更教會我如何「寫好」程式。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排真的太細膩了！我之前看過一些程式設計的書，常常會覺得跳躍性太大，或者說，讀完一個章節，感覺好像懂了，但實際要自己寫的時候，又不知道從何下手。但《實用 Python 程式設計（第二版）》不一樣，它每一個章節的內容都銜接得非常順暢。比如，在講完基礎的語法結構之後，它會立刻帶你練習如何用這些語法來解決一些實際的小問題，像是如何處理文字檔，或是如何做一些簡單的資料分析。書裡面的練習題也都很有針對性，不會給你那種「考驗智商」的難題，而是讓你能夠鞏固剛學到的知識點，而且很多題目都跟實際應用息息相關，像是用 Python 來自動化處理一些日常辦公室裡會遇到的重複性工作。我尤其欣賞它在介紹物件導向程式設計 (OOP) 的時候，不是直接丟給你一堆術語，而是透過一些生活化的情境，像是「汽車」和「輪胎」的關係，來解釋類別 (class) 和物件 (object) 的概念，讓我這個初學者也能慢慢理解。這種循序漸進的教學方式，真的大大降低了學習門檻。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者真的非常了解初學者的痛點。我過去嘗試過幾次學習程式設計，但往往因為遇到一些語法上的錯誤，或者對錯誤訊息理解不透徹，就感到非常挫敗，甚至想要放棄。但《實用 Python 程式設計（第二版）》在處理錯誤和除錯 (debugging) 的部分，真的做得非常出色。它不僅僅是教你如何查找錯誤，更重要的是，它教你如何「理解」錯誤。書裡有很多例子，說明常見的錯誤類型，以及如何根據錯誤訊息去分析問題的根源。還有，它在介紹一些常用的 Python 函式庫 (library) 的時候，像是處理日期和時間的 `datetime` 模組，或是處理網路請求的 `requests` 模組，都提供了非常豐富的使用範例。這些函式庫的引入，讓我感覺 Python 的應用範圍比我想像的還要廣泛，很多之前覺得很難做到的事情，透過這些函式庫都可以輕鬆實現。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是讓我大開眼界！我之前一直覺得 Python 離我有點遙遠，感覺學起來會很吃力，畢竟我不是那種科班出身的，對程式設計的基礎概念也有些模糊。但這本《實用 Python 程式設計（第二版）》完全顛覆了我這個想法。它從最基礎的開始講起，完全沒有假設讀者已經具備相關知識，這點對我來說非常重要。舉例來說，它解釋變數、資料型態這些基本概念的時候，不會用一些聽起來很專業但實際上讓人一頭霧水的術語，而是用了很多貼近生活的比喻，像是在說明 list 的時候，就把它比喻成一個購物清單，你可以隨時增減項目，也可以知道哪個東西排在哪裡。而且，書裡的範例程式碼都非常簡潔易懂，沒有那種一看就讓人卻步的長篇大論。我最喜歡的是它在講到函式 (function) 的時候，用了一個「小幫手」的概念，你可以把重複性的工作交給這個「小幫手」來處理，這樣自己就能專注在更重要的事情上。這種將抽象概念具象化的方式，真的讓我受益良多，感覺 Python 離我不再是遙不可及的學術理論，而是可以立刻動手實踐的工具。