用Python學程式設計運算思維(第二版)(涵蓋ITS Python國際認證模擬試題) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李啟龍

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数据结构与算法：计算机科学的基石 内容简介： 本书系统地探讨了计算机科学领域最核心的两个基石——数据结构与算法。它不仅仅是一本理论教材，更是一本注重实践、旨在帮助读者构建扎实计算思维的工程指南。全书结构清晰，从最基础的抽象数据类型（ADT）出发，逐步深入到复杂的数据组织形式和高效的求解策略。 第一部分：基础与抽象 本书的开篇部分聚焦于为后续的深入学习打下坚实的基础。我们首先介绍了计算思维（Computational Thinking）的本质，强调如何将现实世界的问题分解、抽象、模式化，并最终转化为计算机可以理解和执行的步骤。这不仅仅是编程技能，更是一种解决问题的思维模式。 接着，我们详细阐述了数据抽象的概念。数据结构的核心在于“抽象”，即将数据的逻辑组织与其底层的物理存储分离。我们深入讲解了栈（Stack）和队列（Queue）这两种最基本的线性数据结构。对于栈，我们探讨了其“后进先出”（LIFO）的特性，并展示了其在表达式求值（如中缀转后缀）以及函数调用堆栈管理中的关键作用。对于队列，我们分析了“先进先出”（FIFO）的应用场景，包括任务调度和缓冲区管理。每一种结构都配有清晰的接口定义（ADT）和多种底层实现方式的性能对比。 第二部分：线性结构的深度探索 在掌握了基础的线性结构后，本书转向对线性表的深度挖掘。数组（Array）作为最直接的存储方式，其随机访问的优势和固定大小的局限性得到了详尽的分析。随后，我们引入了更具灵活性的链表（Linked List），包括单向链表、双向链表和循环链表。我们详细比较了它们在插入、删除操作上的时间复杂度优势，以及在内存分配上的权衡。 本部分的高潮是对字符串处理的探讨。字符串不仅是文本的载体，也是复杂算法的试验场。我们介绍了高效的字符串匹配算法，从朴素的蛮力搜索，到利用预处理提高效率的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。这些算法的推导过程，清晰地展示了如何通过对模式字符串自身的分析来避免不必要的比较，是理解算法优化思想的绝佳范例。 第三部分：非线性结构的构建 非线性数据结构是描述复杂关系和层级结构的必备工具。本书用大量篇幅解析了树（Tree）这一核心概念。 我们从最基础的二叉树（Binary Tree）入手，详细讲解了其遍历方法（前序、中序、后序），并着重分析了如何利用这些遍历方法来构造和理解树的结构。随后，本书重点介绍了二叉搜索树（BST），强调了其有序存储的特性。然而，标准的BST在极端输入下可能退化成链表，导致效率下降。 为了解决这一问题，我们引入了平衡树的概念，并详尽分析了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的自平衡机制。红黑树的讲解尤为深入，它通过一系列精妙的旋转和颜色调整规则，确保了所有操作的时间复杂度稳定在$O(log n)$，是现代标准库中不可或缺的组件。 树的应用扩展至堆（Heap）结构。我们深入探讨了最大堆和最小堆的构建过程，以及它们在堆排序（Heap Sort）中的应用，该排序方法提供了与快速排序和归并排序同等级别的平均性能保证。 第四部分：图论的广阔世界 图（Graph）是描述网络、依赖关系和连接性的最强大工具。本书将图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）进行对比分析，并详细介绍了图的两种基本遍历策略：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS的应用，如求解最短路径问题（在无权图中），和DFS的应用，如拓扑排序和连通分量识别，被配以实际案例进行讲解。 在高级图算法部分，我们聚焦于最短路径问题。针对带权图，本书系统地讲解了Dijkstra算法的原理和实现，并特别强调了其在处理非负权重时的有效性。对于包含负权边的图，我们深入剖析了Bellman-Ford算法，并展示了如何利用它来检测图中的负权环。 此外，本书还涵盖了最小生成树（MST）的概念，并提供了两种经典的构造算法：Prim算法和Kruskal算法。我们对比了它们在不同图结构下的性能表现。 第五部分：排序与搜索的性能优化 高效的排序是数据处理的基石。本书不仅复习了基于比较的排序（如插入排序、选择排序），更重点分析了性能更优的算法： 1. 快速排序（Quick Sort）：深入探讨了“划分”操作的实现细节，以及枢轴选择（Pivot Selection）对性能的决定性影响。 2. 归并排序（Merge Sort）：强调了其稳定的$O(n log n)$性能，并解释了其在外部排序中的重要地位。 对于特定类型的数据，我们还介绍了非比较排序算法，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort），它们在数据范围受限时能达到线性时间复杂度。 搜索方面，除了二分查找（Binary Search）在有序数组上的应用外，本书还探讨了哈希表（Hash Table）。哈希表的关键在于冲突解决机制（如链式法和开放定址法）的选择和设计，这直接决定了平均查找时间的效率。 第六部分：算法分析与复杂度理论 贯穿全书始终的是对算法效率的严格分析。本书详细介绍了大O表示法（Big O Notation）、$Omega$（Omega）和$Theta$（Theta）符号，用以描述算法的最坏、最好和平均情况下的时间与空间复杂度。我们通过具体的代码片段分析，演示了如何推导出嵌套循环、递归函数的复杂度，为读者建立起“效率优先”的编程观念。 本书的最终目标是培养读者对P类问题和NP完全问题的基本认知，理解哪些问题目前被认为是计算上不可解的（或效率极低），从而指导他们在实际工程中选择可行的近似算法或启发式方法。 本书内容全面、逻辑严谨，旨在为有志于深入计算机科学、软件工程或算法竞赛的读者提供一套全面且实用的学习路线图。

评分☆☆☆☆☆

這本書如果連ITS認證的模擬試題都涵蓋進去，那它顯然是鎖定了一個非常務實的目標群體——不只求知，更求證。我身邊很多朋友在準備這類認證時，最大的痛點就是找不到與官方標準高度吻合的練習資源。如果這本包含了模擬試題，我期望它不僅僅是提供答案，而是能針對每一道題目，詳細解析「為什麼選這個答案」以及「其他選項錯在哪裡」，最好還能連結回書中教過的特定概念。這種「由試題反推學習重點」的學習路徑，對於應試者來說效率極高。我希望它能把「應試技巧」和「紮實的程式能力」做到完美的結合，而不是為了應付考試而學習一些死板的知識點。如果能做到這一點，這本書對我來說，就從一本「參考書」升級成了「必備工具書」了。

评分☆☆☆☆☆

這本《用Python學程式設計運算思維（第二版）》聽說有更新，而且還納入了ITS Python國際認證的模擬試題，對我這種想從基礎扎穩，順便也想考個證照的自學者來說，簡直是救星來著。我之前學程式語言總是很怕自己學得不夠紮實，或者學的都是些皮毛，遇到真正要解決問題的時候就卡關。這本書如果真如傳聞所說，能把運算思維跟Python的語法編織得很自然，那就太棒了。我特別關注它在「運算思維」這個部分著墨多深，畢竟現在很多書都只教你怎麼寫程式，卻沒告訴你背後的邏輯怎麼建立。如果它能透過實際的案例，把分析問題、拆解問題、設計演算法的過程講清楚，那我就真的賺到了。我希望這本不只是工具書，更能成為引導我思考的指南，讓我從一個只會輸入指令的「打字員」，蛻變成能真正思考的「設計師」。考證照只是個階段性目標，真正重要的是學會用電腦的語言去思考，這才是長久之計啊。

评分☆☆☆☆☆

我對程式語言學習的體驗通常是：入門容易，精通極難。很多人在學了基礎的變數、條件判斷、迴圈之後，就迷失在龐大的函式庫和框架世界裡，找不到方向感。我一直覺得，要真正掌握一門語言，核心在於理解其「思維模式」。這本如果能成功地將Python的特性與運算思維結合起來，或許能幫助我建立起一套穩固的程式設計骨幹。我比較好奇的是，第二版在面對現在快速演進的程式設計環境時，對於新特性（比如非同步編程基礎概念，或是物件導向的深入應用）的講解是否足夠與時俱進。畢竟，學程式不能只看過去，更要看未來。如果書中的範例程式碼可以保持簡潔、現代，並且容易擴展，讓我能夠在學完書本內容後，很自然地銜接到實際專案中去，那絕對是一本值得推薦的好書。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，市面上的Python入門書多到讓人眼花撩亂，但真正能讓我「有感」的並不多。我之前買過幾本，不是內容太學術，生硬到不行，讓人讀了幾頁就想闔上；不然就是內容太過簡略，只介紹了語法，練習題少得可憐，根本無法內化。我對這本的期待是，它能找到一個完美的平衡點：既能把基礎概念講得淺顯易懂，讓像我這種半路出家的人也能輕鬆入門，又不會因為過於「親民」而犧牲了內容的深度。聽說第二版在內容編排上有做優化，如果它能用更貼近現代程式設計趨勢的案例，比如處理一些資料分析的初步概念，或者簡單的自動化腳本，那就更合我心意了。我最怕那種用過時的範例，寫出來的程式碼都快要被淘汰的書，學了等於白學。希望這本真的能讓我把「學程式」這件事，變成一種生活習慣，而不是應付考試的苦差事。

评分☆☆☆☆☆

說實話，對於一個在科技業摸爬滾打多年，但程式基礎一直有點虛的人來說，買書常常是抱著「賭一把」的心態。我對「運算思維」這四個字特別有感，因為很多時候，我們寫出來的程式碼效率不高，不是因為語法寫錯了，而是一開始的邏輯思維就跑偏了。如果這本書能有效地從底層思維去建構Python的應用，讓我理解為什麼要用迴圈而不是巢狀結構，或者如何用更高效的資料結構來解決問題，那它的價值就遠遠超過一本純粹的語言教學書了。而且，既然提到了ITS Python國際認證，我猜測它在標準化和結構化的內容組織上應該做得不錯，這對於準備考試的人來說是極大的加分。我希望它不只是教我怎麼寫出能跑的程式，而是教我寫出「對的」、「好的」程式。如果能附帶一些除錯的實用技巧，那就更完美了，畢竟寫錯程式是常態，但如何快速找到錯誤才是真功夫。