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[美] 約翰·榖泰格 著

圖書標籤:

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店鋪： 文舟圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115473769

商品編碼：27453969330

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	Python編程導論 第2版	作者	約翰·榖泰格
定價	69.00元	齣版社	人民郵電齣版社
ISBN	9787115473769	齣版日期	2018-02-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書基於MIT 編程思維培訓講義寫成，主要目標在於幫助讀者掌握並熟練使用各種計算技術，具備用計算思維解決現實問題的能力。書中以Python 3 為例，介紹瞭對中等規模程序的係統性組織、編寫、調試，幫助讀者深入理解計算復雜度，還講解瞭有用的算法和問題簡化技術，並探討各類計算工具的使用。與本書* 1版相比，* 2版全麵改寫瞭後半部分，且書中所有示例代碼都從Python 2 換成瞭Python 3。本書適閤對編程知之甚少但想要使用計算方法解決問題的讀者。

作者簡介

John V. Guttag1999年~2004年任MIT電氣工程與計算機科學係主任，所授計算機科學係列導論課程深受學生歡迎。目前為計算機科學與人工智能實驗室網絡及移動係統組聯閤負責人，還進行軟件工程、機器定理證明、硬件驗證等領域的研究以及培訓工作。獲美國布朗大學英語專業學士學位、應用數學碩士學位，多倫多大學計算機科學博士學位。

目錄

編輯推薦

掌握多種不同的思維方式是每個人在大學時代的必修課。具備使用計算思維解決問題的能力是程序員入門的基本技能。本書基於作者開授的MIT熱門MOOC教程編寫，旨在培養讀者的計算思維，為其日後的IT生涯打下堅實的編程基礎。- 以Python 3為示例，涵蓋Python大部分特性，重在介紹編程語言可以做什麼- 如何係統性地組織、編寫、調試中等規模的程序- 理解計算復雜度- 將模糊的問題描述轉化為明確的計算方法，以此解決問題，並深刻理解整個過程- 掌握有用的算法以及問題簡化技術- 使用隨機性和模擬技術清晰闡述很難得到封閉解的問題- 使用計算工具（包括簡單的統計、可視化以及機器學習工具）對數據進行理解與建模

文摘

序言

《數據結構與算法實戰指南》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的數據結構與算法學習路徑。在當今信息技術飛速發展的時代，無論你是軟件開發工程師、數據科學傢，還是係統架構師，對底層計算原理的深刻理解和駕馭復雜問題的能力都是核心競爭力。本書摒棄瞭純理論的枯燥說教，采用“理論講解—經典案例—動手實踐”的結構，確保讀者不僅知其然，更能用其精。 第一部分：基石——數據結構的核心概念與實現 本部分是理解一切復雜算法的基礎。我們將從最基礎的元素開始，逐步構建起現代計算所需的數據組織框架。 第1章：基礎數據結構與內存模型 本章首先迴顧計算機內存的基本工作原理，為理解數據存儲的效率奠定基礎。我們將詳細剖析數組（Array）的連續性優勢與局限性，重點討論動態數組（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的底層擴容機製和時間復雜度分析。 接著，引入鏈錶（Linked List）的概念，深入探討單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶及循環鏈錶的結構差異、插入與刪除操作的效率對比。特彆地，我們分析瞭在特定場景下，鏈錶如何規避數組的隨機訪問劣勢。 第2章：棧與隊列：約束下的高效操作 棧（Stack）和隊列（Queue）是最常見且應用廣泛的抽象數據類型。本章著重講解它們基於“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）原則的特性。我們將演示如何利用數組或鏈錶實現這兩種結構，並重點討論循環隊列（Circular Queue）如何優化空間利用率，避免假溢齣問題。 實戰應用方麵，本章會深入分析棧在函數調用棧（Call Stack）中的作用，以及如何使用棧來解決錶達式求值（中綴轉後綴/前綴）和括號匹配等經典問題。對於隊列，則會介紹優先隊列（Priority Queue）的實現原理（通常基於堆），及其在任務調度中的重要地位。 第3章：樹結構：分層信息的組織藝術 樹（Tree）是處理層級數據最自然的方式。本章從樹的基本術語（根、節點、度、深度）入手，隨後重點剖析二叉樹（Binary Tree）的遍曆方法：前序、中序、後序遍曆的遞歸與非遞歸實現。 本書的重點將放在二叉搜索樹（BST）上，詳細闡述其插入、查找和刪除操作的原理。隨後，我們將引入平衡搜索樹的概念，作為解決BST在極端輸入下退化為鏈錶的對策。我們將詳述AVL樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉與再平衡機製，解釋這些機製如何保證操作時間復雜度始終維持在 $O(log n)$。 第4章：堆與圖：效率與連接的世界 堆（Heap）作為一種特殊的完全二叉樹，是實現高效優先隊列的關鍵。本章將詳細講解最大堆和最小堆的構建過程，特彆是堆化（Heapify）算法的優化技巧。堆排序的穩定性分析及其與快速排序的性能權衡是本章的難點與重點。 圖（Graph）是描述復雜關係網絡的終極數據結構。本章首先定義圖的錶示方法：鄰接矩陣與鄰接錶，並分析它們在空間和時間復雜度上的優劣。隨後，我們過渡到圖的遍曆算法：廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並演示它們在尋找連通分量、拓撲排序等問題中的應用。 第二部分：精粹——核心算法的設計與分析 掌握瞭數據結構，下一步就是學會利用它們來高效地解決問題。本部分聚焦於算法設計範式和效率優化。 第5章：算法復雜度分析與數學基礎 本章為算法學習的“內功心法”。我們將係統性地介紹大O錶示法（Big O）、$Omega$ 和 $Theta$ 符號，並區分最好、最壞和平均時間復雜度。讀者將學會如何通過主定理（Master Theorem）快速求解遞歸關係的復雜度。本章還涵蓋空間復雜度的概念，強調在內存受限環境下進行設計的重要性。 第6章：排序算法的演進 排序是算法世界的“Hello World”，但其背後的學問深厚。本章不僅會實現基礎的冒泡排序、插入排序和選擇排序，更會深入分析希爾排序（Shell Sort）的增量序列選擇。 隨後，我們將重點解析兩大高效排序算法：快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略（Pivot Selection）對性能的決定性影響，以及歸並排序（Merge Sort）的穩定性保證。本章最後將比較所有排序算法的實際應用場景和穩定性。 第7章：遞歸與分治策略 遞歸是解決復雜問題的優雅工具。本章通過經典的漢諾塔問題引入遞歸思維，並講解如何設計遞歸的基準情況（Base Case）和遞歸關係。 分治法（Divide and Conquer）是遞歸思想的宏大應用。除瞭快速排序，我們還會應用分治法解決最大子數組和問題（Kadane's Algorithm的變種）和最近點對問題的幾何算法思路，展示如何將問題分解為獨立子問題，從而實現效率的大幅提升。 第8章：貪心算法與動態規劃 本部分探討兩種高級算法設計範式，它們在優化問題中占據核心地位。 貪心算法（Greedy Algorithm）側重於每一步做齣局部最優選擇，以期達到全局最優。我們將通過活動安排問題、霍夫曼編碼（Huffman Coding）等實例，分析貪心算法的適用條件和證明其最優性的關鍵思路。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）則用於解決具有最優子結構和重疊子問題的復雜優化問題。本章將詳述DP的兩種實現方式：自頂嚮下的記憶化搜索和自底嚮上的錶格填充法。經典案例包括背包問題（0/1和完全背包）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法。 第三部分：前沿探索與優化實踐 本部分將算法知識與實際工程需求相結閤，介紹更高效或更專業的算法分支。 第9章：圖算法的深度挖掘 在第一部分介紹完圖的結構後，本章專注於圖路徑與連通性的高級算法。我們將詳細講解最短路徑算法：Dijkstra算法的實現細節與負權邊處理的限製，以及處理負權環的Bellman-Ford算法。 對於最小生成樹（MST）問題，本書將對比Prim算法和Kruskal算法的實現，分析它們在稀疏圖和稠密圖上的性能差異。 第10章：高級主題：字符串匹配與搜索 字符串處理是軟件開發的常見需求。本章將超越樸素的暴力匹配，詳細介紹KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）的前綴函數（Prefix Function）設計，如何避免不必要的字符迴溯，實現綫性時間復雜度 $O(m+n)$ 的匹配。 此外，本章還會簡要介紹Rabin-Karp算法（基於哈希）的思想，以及Trie樹（前綴樹）在字典查詢和自動補全中的高效應用。 附錄：復雜度分析速查錶與性能調優技巧 附錄總結瞭常用算法的時間和空間復雜度，並提供瞭一係列實用的工程調優建議，例如如何選擇閤適的數據結構以適應特定硬件（如緩存友好性），以及如何利用並行化思想初步優化部分算法。 本書力求成為一本經得起推敲的工具書，不僅教授“如何做”，更深究“為何如此”，幫助讀者構建堅實的計算思維體係，從而在麵對任何技術挑戰時，都能從容應對，設計齣高效、健壯的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版簡直是一場災難，感覺像是用最廉價的紙張和最粗糙的印刷技術匆匆趕齣來的。我拿到手的時候，好幾頁的文字都有輕微的重影，尤其是那些代碼示例，看得我頭都大瞭。調試的時候，光是把那些錯位的字符辨認清楚就浪費瞭我大量的時間和精力。說實話，作為一本入門級的編程教材，清晰的圖文展示和舒適的閱讀體驗本應是基礎，但這本書在這方麵做得實在太差瞭。我不得不經常藉助電子版來看那些模糊不清的圖錶和流程圖，這完全違背瞭我購買實體書的初衷——我希望有一本可以隨時翻閱、不受屏幕限製的參考書。而且，紙張的質量也讓人堪憂，稍微用力按壓一下，書頁邊緣就開始捲麯，感覺這本書的壽命不會太長。希望作者和齣版社在後續的印刷中能對這些硬件問題給予足夠的重視，畢竟內容再好，如果載體讓人無法忍受，學習的效率和樂趣也會大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織結構顯得有些混亂和跳躍，缺乏一個流暢的邏輯遞進綫索，這對於初學者來說簡直是緻命的。我發現作者似乎急於展示各種“炫酷”的特性和庫，卻忽略瞭最基本的概念的係統性鋪墊。比如，在講解到裝飾器（Decorators）之前，很多關於函數作為一等公民的討論還不夠深入，導緻我在理解裝飾器的原理時，總感覺像是在雲裏霧裏摸索。很多時候，我需要反復翻閱前麵的章節，試圖去尋找某個概念的上下文聯係，但往往找不到清晰的指引。最好的教材應該像一位耐心的嚮導，一步步將你從新手村帶入更高的世界，但這本書更像是一本零散的筆記集閤，需要讀者自己去費力地拼湊知識碎片。如果能增加更多由淺入深、層層遞進的實例串聯起各個知識點，相信對提升讀者的學習麯綫會有極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在涉及現代Python生態係統的一些前沿或常用實踐時，顯得有些力不從心和滯後。盡管它聲稱是“第二版”，但其中引用的某些庫的版本似乎停留在幾年前的某個時間點。舉例來說，當涉及到異步編程（AsyncIO）的部分時，介紹的API和最佳實踐已經不是目前社區主流推薦的方式瞭，這讓我感到睏惑，因為我學到的知識可能很快就會過時。在快速迭代的編程領域，教材的更新速度至關重要，它不僅關乎知識的準確性，更關乎讀者未來在工作場所的適應性。這本書在一些關鍵的現代化模塊上處理得不夠及時，使得讀者在學習過程中需要不斷地去辨彆哪些是過時的信息，哪些是仍然適用的原則，這無疑增加瞭額外的認知負擔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格實在是太過學術化和刻闆，讀起來讓人昏昏欲睡。作者似乎更側重於精確的技術定義和底層機製的描述，而犧牲瞭與讀者建立有效溝通的必要性。很多本該用生動比喻或生活化場景來解釋的抽象概念，都被包裹在冗長且晦澀的術語之中。例如，在解釋麵嚮對象編程中的“多態性”時，書中給齣的例子非常枯燥，抽象到我需要額外去搜索網上的教程，纔能通過更直觀的例子來理解這個概念的實際應用場景。一本好的入門書，應該像一位熱情的導師，用引人入勝的方式激發讀者的好奇心和求知欲。遺憾的是，這本書的敘述方式更像是冰冷的官方文檔，讓人很難産生繼續深入閱讀的動力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，書裏提供的那些練習題簡直是敷衍瞭事，很多都隻是對課本例子的簡單改寫，缺乏真正考察獨立思考和解決復雜問題的能力。我做完前幾章的練習後，感覺自己學到的隻是如何復製粘貼和微調參數，而不是真正理解背後的編程邏輯。比如，涉及到文件操作和數據清洗的部分，給齣的練習題目的數據量小得可憐，完全無法模擬真實世界中數據處理的挑戰性。編程學習的精髓在於“動手實踐”和“調試錯誤”，而這本書的配套練習沒有提供足夠的“錯誤”和“挑戰”供我剋服。如果能加入一些需要結閤多個知識點纔能解決的綜閤性項目，或者提供一些隱藏的“陷阱”讓讀者去發現和修復，這本書的價值會提升好幾個檔次。現在的練習，更像是走過場，學完即忘，收效甚微。