程序设计导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:50.0

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isbn号码:9787040131987

丛书系列:

图书标签:

• 程序设计
• 入门
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 编程基础
• C++
• Python
• Java
• 导论

《计算思维与编程实践》 简介 在这个数字化浪潮席卷一切的时代，理解计算的本质、掌握程序设计的基本逻辑已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为现代公民必备的核心素养之一。然而，许多入门级的编程书籍往往过于侧重特定语言的语法细节，或者将复杂的理论包装得晦涩难懂，使初学者望而却步。《计算思维与编程实践》正是在这样的背景下应运而生，它致力于搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的计算概念与具体的编程实现。 本书的核心目标并非培养顶尖的算法专家，而是旨在系统性地引导读者建立起“计算思维”的能力框架，并将其应用于解决实际问题。计算思维，作为一种解决问题的思维模式，强调将复杂问题分解、抽象化、模式识别、以及设计出可执行的步骤（算法）。本书将这种思维的培养置于所有技术学习之上。 第一部分：计算思维的基石——抽象与分解 本书的第一部分专注于奠定坚实的思维基础，这是所有编程活动的逻辑前提。 1. 问题的本质与建模： 我们从探讨“什么是问题”开始。不同的领域——物理、经济、社会——都有其特有的问题结构。本章将详细阐述如何将一个模糊的现实世界需求，转化为计算机可以理解和处理的模型。重点剖析了数据模型（如实体、关系、属性）与过程模型（如状态转换、事件驱动）的区别与联系。 2. 逻辑的严谨性： 计算机的执行是绝对遵循逻辑的，容不得半点含糊。本章深入讲解了命题逻辑与一阶逻辑的基础，特别是如何使用布尔代数来表达复杂的条件判断。我们将通过大量现实案例，展示如何将自然语言中的歧义转化为清晰、无二义性的逻辑表达式，这是编写健壮代码的第一步。 3. 算法的雏形——流程图与伪代码： 在接触任何具体编程语言之前，读者需要学会用一套通用且直观的方式来描述解决问题的步骤。本章详细介绍了结构化程序设计的三大基本结构：顺序、选择、循环。通过大量手工绘制流程图和编写规范的伪代码练习，确保读者能够独立、清晰地勾勒出解决问题的完整路径。 4. 数据的组织与管理（初探）： 数据是程序的血液。本章引入了对数据结构基础概念的初步认识，包括如何用最简单的方式组织信息，例如固定大小的列表（数组）和键值对的概念，为后续深入学习复杂数据结构打下直观基础。 第二部分：程序设计的核心实践——结构化与控制 进入第二部分，我们将从理论走向实践，但依然保持对“为什么这样设计”的探究，而非仅仅停留在“怎么输入代码”。 5. 程序的骨架：函数与模块化： 良好的程序设计强调“高内聚，低耦合”。本章详细阐述了函数（或子程序）在代码复用、逻辑隔离和降低复杂度方面的核心作用。我们探讨了参数传递的机制（值传递与引用传递的差异）、副作用的控制，以及如何设计接口清晰的模块。 6. 控制流的精妙运用： 循环结构是程序自动化的核心。本章不仅涵盖了常见的 `for` 和 `while` 循环，更重要的是，它指导读者如何选择最合适的循环类型。深入讨论了迭代的终止条件、边界条件的陷阱，以及如何利用循环嵌套来处理二维或多维度的任务。 7. 错误处理与健壮性设计： 程序崩溃是效率的巨大杀手。本章系统地介绍了程序运行中可能出现的各种错误类型——语法错误、运行时错误、逻辑错误。重点教授如何通过预先的输入验证、异常捕获机制（介绍基本概念）来增加程序的容错能力，确保程序在遇到“非预期”输入时能够优雅地处理，而不是直接终止。 8. 递归思维：另一种视角： 递归是数学和计算机科学中的一个强大工具。本章通过斐波那契数列、阶乘等经典案例，清晰地展示了递归的“自我调用”与“基线条件”这两个关键要素。本部分将侧重于培养读者何时使用递归（问题天然具有自相似结构）以及何时应避免递归（性能和栈溢出的风险）。 第三部分：从抽象到实现——进阶主题与项目思维 本部分的学习目标是让读者能够将前两部分习得的思维模式和结构化能力，应用到更复杂的、需要综合考量的场景中去。 9. 复杂度分析的直觉： 好的程序不仅要“能跑”，还要“跑得快”。本章介绍对算法效率进行初步评估的直觉性方法，例如如何通过计数操作来估算程序运行时间。虽然不深入探讨大O符号的数学推导，但会清晰区分线性时间复杂度（O(n)）和平方时间复杂度（O(n²)）在实际运行中的巨大差异，帮助读者在设计初期就做出性能友好的选择。 10. 基础数据结构的深化理解： 在掌握了基本逻辑后，我们回头深入探究数据的存储效率。本章将专注于栈（Stack）和队列（Queue）这两种受限数据结构的实际应用场景，例如解析表达式（栈的应用）和任务调度（队列的应用）。理解这些结构如何反映了特定的访问限制，是高级数据结构学习的必经之路。 11. 调试的艺术与科学： 编程过程中，发现并修复错误（Debugging）占据了大量时间。本章将系统地传授调试技巧，包括如何有效地设置断点、单步执行、观察变量状态，以及如何运用“二分法”或“日志记录法”来隔离问题的根源。强调调试是一种系统性的、科学的探案过程，而非随意的猜测。 12. 软件的工程化视角： 编程不再是单人作业。本章引导读者思考如何写出“可维护”的代码。这包括清晰的命名规范、恰当的注释风格（注释的价值与局限性）、代码格式化工具的使用，以及如何编写简洁的文档描述程序的功能和使用方法。这是从“编写能运行的脚本”迈向“构建可靠软件”的关键一步。 读者定位与价值 本书的定位是为那些希望系统性理解计算原理，而非仅满足于记住特定语法规则的初学者、跨专业学习者、或希望重塑编程思维的工程师提供一份全面而扎实的指南。它强调的是“思考如何计算”，而非“使用哪种语言来计算”。通过本书的学习，读者将建立起一套强大的、可迁移的计算思维工具箱，为未来深入学习任何一门编程语言或专业计算领域打下不可动摇的基础。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“错误与调试”这一环节的重视程度，它没有将错误视为学习过程中的绊脚石，反而将其提升到了方法论的高度。作者用生动的小故事描述了程序开发过程中，那些“最愚蠢的错误”往往隐藏着最深刻的逻辑漏洞。书中关于调试的篇章，与其说是技巧介绍，不如说是一套严谨的科学探究流程：如何提出假设、如何设计实验（测试用例）、如何排除干扰因素，最终定位问题的核心。这种强调“过程透明化”和“可复现性”的训练，彻底改变了我过去那种“碰运气”的调试习惯。我现在发现，当我遇到一个bug时，不再是盲目地修改代码，而是先在脑海中构建一个关于程序执行路径的思维模型，然后精确地去验证哪个环节出现了偏差。这种心态的转变，无疑是学习任何复杂系统中最宝贵的财富之一。

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这本书的语言风格是极其克制而又充满力量感的，它很少使用夸张的形容词或煽动性的语句，却总能在不经意间触动读者的求知欲。它对于基础概念的阐释，那种近乎偏执的清晰度和精确性，让我几乎不需要回头去翻阅之前的定义。特别是关于“数据结构”的讲解部分，它没有将各种结构视为孤立的工具箱，而是将它们置于解决特定类型问题的“最优解”的语境下去阐述。例如，在讨论链表与数组的选择时，作者不仅仅对比了时间和空间复杂度，更深入剖析了底层内存分配机制如何影响这些选择的合理性。这使得我对“选择”这件事有了更深层次的敬畏，明白每一个技术决策背后，都隐藏着对机器特性和应用需求的权衡。这本书教会我的，是如何在复杂性面前，保持清晰的头脑，做出最符合当下情境的设计取舍。

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这本书的阅读体验简直是一场酣畅淋漓的思想洗礼，它没有急于向我灌输那些晦涩难懂的编程语言的语法细节，而是选择了一条更具哲学意味的路径。作者似乎深谙初学者在面对“编程”二字时的那种茫然与敬畏，因此，开篇便着墨于计算思维的本质——如何将一个复杂的问题拆解、抽象，直至能够被机器理解和执行的步骤。我尤其欣赏其中关于算法美学的探讨，那种对效率与优雅并存的追求，远超出了教科书的范畴。它引导我思考的不是“如何写代码”，而是“如何像一个计算机科学家那样思考”。那些关于逻辑严谨性的论述，如同精妙的建筑蓝图，让我看到了程序背后那层坚实的理性结构。合上书卷时，我感觉自己不仅掌握了一套方法论，更像是获得了一把开启数字化世界大门的钥匙，看待周遭事物的眼光都变得更加锐利和结构化了。这本书的价值在于，它构建了一个宏大的认知框架，让后续学习的每一步都建立在了坚实的地基之上，而非空中楼阁。

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当我翻开这本书时，最初的期望其实非常功利，我期待的是一本能快速上手、解决实际工程问题的“速成宝典”。然而，我得到的却是一部沉静而深邃的引导之作。它的叙事节奏极其舒缓，几乎是以一种散文诗的姿态，娓娓道来关于编程的起源和演变。书中穿插了大量历史上的思想火花和那些伟大先驱们的“顿悟时刻”，这使得冰冷的逻辑学习过程充满了人情味和历史的厚重感。我记得有一次，我为一个看似简单的循环结构困扰了很久，但阅读到书中关于早期图灵机模型如何处理有限状态转移的章节后，豁然开朗。这并非直接给出了答案，而是通过追溯问题的根源，让我明白了“为什么”要这样做。这种“溯源式教学”的风格，极大地提升了我对编程概念的内在理解深度，而不是停留在表面的调用和实现上。它更像是一部关于“计算哲学”的入门读物，而非单纯的技术手册。

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我对这本书的结构设计佩服得五体投地，它巧妙地规避了传统教材中“先理论后实践”的刻板模式。相反，它采取了一种螺旋上升的教学法。初期，读者会接触到一些最基础的概念，但这些概念并非孤立存在，而是立刻被置于一个精心设计的、看似简单的应用场景中去体验。随着章节的推进，对同一概念的理解会不断加深，新的知识点像是层层剥开的洋葱，每一次剥离都带来更丰富、更细致的内涵。例如，它引入“抽象数据类型”时，不是直接给出定义，而是通过构建一个虚拟的图书馆管理系统雏形，让你在实际操作中“感受”到抽象化的必要性。这种“体验式学习”的方法，使得知识的吸收过程变得自然而然，仿佛你不是在学习一门技术，而是在参与一项智力探险。整个阅读下来，知识点之间形成了一张致密的网，而非零散的珍珠。

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