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[美] 约翰·谷泰格 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473769

商品编码：27453969330

包装：平装-胶订

出版时间：2018-02-01

图书基本信息
图书名称	Python编程导论 第2版	作者	约翰·谷泰格
定价	69.00元	出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115473769	出版日期	2018-02-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书基于MIT 编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python 3 为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨各类计算工具的使用。与本书* 1版相比，* 2版全面改写了后半部分，且书中所有示例代码都从Python 2 换成了Python 3。本书适合对编程知之甚少但想要使用计算方法解决问题的读者。

作者简介

John V. Guttag1999年~2004年任MIT电气工程与计算机科学系主任，所授计算机科学系列导论课程深受学生欢迎。目前为计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组联合负责人，还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作。获美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，多伦多大学计算机科学博士学位。

目录

编辑推荐

掌握多种不同的思维方式是每个人在大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写，旨在培养读者的计算思维，为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。- 以Python 3为示例，涵盖Python大部分特性，重在介绍编程语言可以做什么- 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序- 理解计算复杂度- 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法，以此解决问题，并深刻理解整个过程- 掌握有用的算法以及问题简化技术- 使用随机性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题- 使用计算工具（包括简单的统计、可视化以及机器学习工具）对数据进行理解与建模

文摘

序言

《数据结构与算法实战指南》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的数据结构与算法学习路径。在当今信息技术飞速发展的时代，无论你是软件开发工程师、数据科学家，还是系统架构师，对底层计算原理的深刻理解和驾驭复杂问题的能力都是核心竞争力。本书摒弃了纯理论的枯燥说教，采用“理论讲解—经典案例—动手实践”的结构，确保读者不仅知其然，更能用其精。 第一部分：基石——数据结构的核心概念与实现 本部分是理解一切复杂算法的基础。我们将从最基础的元素开始，逐步构建起现代计算所需的数据组织框架。 第1章：基础数据结构与内存模型 本章首先回顾计算机内存的基本工作原理，为理解数据存储的效率奠定基础。我们将详细剖析数组（Array）的连续性优势与局限性，重点讨论动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的底层扩容机制和时间复杂度分析。 接着，引入链表（Linked List）的概念，深入探讨单向链表、双向链表及循环链表的结构差异、插入与删除操作的效率对比。特别地，我们分析了在特定场景下，链表如何规避数组的随机访问劣势。 第2章：栈与队列：约束下的高效操作 栈（Stack）和队列（Queue）是最常见且应用广泛的抽象数据类型。本章着重讲解它们基于“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则的特性。我们将演示如何利用数组或链表实现这两种结构，并重点讨论循环队列（Circular Queue）如何优化空间利用率，避免假溢出问题。 实战应用方面，本章会深入分析栈在函数调用栈（Call Stack）中的作用，以及如何使用栈来解决表达式求值（中缀转后缀/前缀）和括号匹配等经典问题。对于队列，则会介绍优先队列（Priority Queue）的实现原理（通常基于堆），及其在任务调度中的重要地位。 第3章：树结构：分层信息的组织艺术 树（Tree）是处理层级数据最自然的方式。本章从树的基本术语（根、节点、度、深度）入手，随后重点剖析二叉树（Binary Tree）的遍历方法：前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 本书的重点将放在二叉搜索树（BST）上，详细阐述其插入、查找和删除操作的原理。随后，我们将引入平衡搜索树的概念，作为解决BST在极端输入下退化为链表的对策。我们将详述AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与再平衡机制，解释这些机制如何保证操作时间复杂度始终维持在 $O(log n)$。 第4章：堆与图：效率与连接的世界 堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先队列的关键。本章将详细讲解最大堆和最小堆的构建过程，特别是堆化（Heapify）算法的优化技巧。堆排序的稳定性分析及其与快速排序的性能权衡是本章的难点与重点。 图（Graph）是描述复杂关系网络的终极数据结构。本章首先定义图的表示方法：邻接矩阵与邻接表，并分析它们在空间和时间复杂度上的优劣。随后，我们过渡到图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并演示它们在寻找连通分量、拓扑排序等问题中的应用。 第二部分：精粹——核心算法的设计与分析 掌握了数据结构，下一步就是学会利用它们来高效地解决问题。本部分聚焦于算法设计范式和效率优化。 第5章：算法复杂度分析与数学基础 本章为算法学习的“内功心法”。我们将系统性地介绍大O表示法（Big O）、$Omega$ 和 $Theta$ 符号，并区分最好、最坏和平均时间复杂度。读者将学会如何通过主定理（Master Theorem）快速求解递归关系的复杂度。本章还涵盖空间复杂度的概念，强调在内存受限环境下进行设计的重要性。 第6章：排序算法的演进 排序是算法世界的“Hello World”，但其背后的学问深厚。本章不仅会实现基础的冒泡排序、插入排序和选择排序，更会深入分析希尔排序（Shell Sort）的增量序列选择。 随后，我们将重点解析两大高效排序算法：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（Pivot Selection）对性能的决定性影响，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性保证。本章最后将比较所有排序算法的实际应用场景和稳定性。 第7章：递归与分治策略 递归是解决复杂问题的优雅工具。本章通过经典的汉诺塔问题引入递归思维，并讲解如何设计递归的基准情况（Base Case）和递归关系。 分治法（Divide and Conquer）是递归思想的宏大应用。除了快速排序，我们还会应用分治法解决最大子数组和问题（Kadane's Algorithm的变种）和最近点对问题的几何算法思路，展示如何将问题分解为独立子问题，从而实现效率的大幅提升。 第8章：贪心算法与动态规划 本部分探讨两种高级算法设计范式，它们在优化问题中占据核心地位。 贪心算法（Greedy Algorithm）侧重于每一步做出局部最优选择，以期达到全局最优。我们将通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，分析贪心算法的适用条件和证明其最优性的关键思路。 动态规划（Dynamic Programming, DP）则用于解决具有最优子结构和重叠子问题的复杂优化问题。本章将详述DP的两种实现方式：自顶向下的记忆化搜索和自底向上的表格填充法。经典案例包括背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法。 第三部分：前沿探索与优化实践 本部分将算法知识与实际工程需求相结合，介绍更高效或更专业的算法分支。 第9章：图算法的深度挖掘 在第一部分介绍完图的结构后，本章专注于图路径与连通性的高级算法。我们将详细讲解最短路径算法：Dijkstra算法的实现细节与负权边处理的限制，以及处理负权环的Bellman-Ford算法。 对于最小生成树（MST）问题，本书将对比Prim算法和Kruskal算法的实现，分析它们在稀疏图和稠密图上的性能差异。 第10章：高级主题：字符串匹配与搜索 字符串处理是软件开发的常见需求。本章将超越朴素的暴力匹配，详细介绍KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）的前缀函数（Prefix Function）设计，如何避免不必要的字符回溯，实现线性时间复杂度 $O(m+n)$ 的匹配。 此外，本章还会简要介绍Rabin-Karp算法（基于哈希）的思想，以及Trie树（前缀树）在字典查询和自动补全中的高效应用。 附录：复杂度分析速查表与性能调优技巧 附录总结了常用算法的时间和空间复杂度，并提供了一系列实用的工程调优建议，例如如何选择合适的数据结构以适应特定硬件（如缓存友好性），以及如何利用并行化思想初步优化部分算法。 本书力求成为一本经得起推敲的工具书，不仅教授“如何做”，更深究“为何如此”，帮助读者构建坚实的计算思维体系，从而在面对任何技术挑战时，都能从容应对，设计出高效、健壮的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，书里提供的那些练习题简直是敷衍了事，很多都只是对课本例子的简单改写，缺乏真正考察独立思考和解决复杂问题的能力。我做完前几章的练习后，感觉自己学到的只是如何复制粘贴和微调参数，而不是真正理解背后的编程逻辑。比如，涉及到文件操作和数据清洗的部分，给出的练习题目的数据量小得可怜，完全无法模拟真实世界中数据处理的挑战性。编程学习的精髓在于“动手实践”和“调试错误”，而这本书的配套练习没有提供足够的“错误”和“挑战”供我克服。如果能加入一些需要结合多个知识点才能解决的综合性项目，或者提供一些隐藏的“陷阱”让读者去发现和修复，这本书的价值会提升好几个档次。现在的练习，更像是走过场，学完即忘，收效甚微。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织结构显得有些混乱和跳跃，缺乏一个流畅的逻辑递进线索，这对于初学者来说简直是致命的。我发现作者似乎急于展示各种“炫酷”的特性和库，却忽略了最基本的概念的系统性铺垫。比如，在讲解到装饰器（Decorators）之前，很多关于函数作为一等公民的讨论还不够深入，导致我在理解装饰器的原理时，总感觉像是在云里雾里摸索。很多时候，我需要反复翻阅前面的章节，试图去寻找某个概念的上下文联系，但往往找不到清晰的指引。最好的教材应该像一位耐心的向导，一步步将你从新手村带入更高的世界，但这本书更像是一本零散的笔记集合，需要读者自己去费力地拼凑知识碎片。如果能增加更多由浅入深、层层递进的实例串联起各个知识点，相信对提升读者的学习曲线会有极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格实在是太过学术化和刻板，读起来让人昏昏欲睡。作者似乎更侧重于精确的技术定义和底层机制的描述，而牺牲了与读者建立有效沟通的必要性。很多本该用生动比喻或生活化场景来解释的抽象概念，都被包裹在冗长且晦涩的术语之中。例如，在解释面向对象编程中的“多态性”时，书中给出的例子非常枯燥，抽象到我需要额外去搜索网上的教程，才能通过更直观的例子来理解这个概念的实际应用场景。一本好的入门书，应该像一位热情的导师，用引人入胜的方式激发读者的好奇心和求知欲。遗憾的是，这本书的叙述方式更像是冰冷的官方文档，让人很难产生继续深入阅读的动力。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在涉及现代Python生态系统的一些前沿或常用实践时，显得有些力不从心和滞后。尽管它声称是“第二版”，但其中引用的某些库的版本似乎停留在几年前的某个时间点。举例来说，当涉及到异步编程（AsyncIO）的部分时，介绍的API和最佳实践已经不是目前社区主流推荐的方式了，这让我感到困惑，因为我学到的知识可能很快就会过时。在快速迭代的编程领域，教材的更新速度至关重要，它不仅关乎知识的准确性，更关乎读者未来在工作场所的适应性。这本书在一些关键的现代化模块上处理得不够及时，使得读者在学习过程中需要不断地去辨别哪些是过时的信息，哪些是仍然适用的原则，这无疑增加了额外的认知负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场灾难，感觉像是用最廉价的纸张和最粗糙的印刷技术匆匆赶出来的。我拿到手的时候，好几页的文字都有轻微的重影，尤其是那些代码示例，看得我头都大了。调试的时候，光是把那些错位的字符辨认清楚就浪费了我大量的时间和精力。说实话，作为一本入门级的编程教材，清晰的图文展示和舒适的阅读体验本应是基础，但这本书在这方面做得实在太差了。我不得不经常借助电子版来看那些模糊不清的图表和流程图，这完全违背了我购买实体书的初衷——我希望有一本可以随时翻阅、不受屏幕限制的参考书。而且，纸张的质量也让人堪忧，稍微用力按压一下，书页边缘就开始卷曲，感觉这本书的寿命不会太长。希望作者和出版社在后续的印刷中能对这些硬件问题给予足够的重视，毕竟内容再好，如果载体让人无法忍受，学习的效率和乐趣也会大打折扣。