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出版者:机械工业出版社

作者:邱李华

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787111214748

丛书系列:

图书标签:

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《计算思维与算法基础》 本书导言：数字时代的思维基石 在信息技术日新月异的今天，数据和算法已成为驱动社会进步的核心引擎。然而，技术工具的更新迭代速度远超大多数人的认知。我们需要的不仅仅是掌握特定编程语言的语法，更深层次的是培养一种面向问题、结构化的思维方式——即计算思维。 本书《计算思维与算法基础》旨在为读者构建一个坚实的理论和实践基础，使其能够有效地将现实世界中的复杂问题转化为计算机可以理解和解决的逻辑流程。我们摒弃了对单一编程语言的深度纠缠，转而聚焦于跨越技术鸿沟的通用思维模型。 第一部分：计算思维的构建与解构 本部分是全书的理论核心，致力于帮助读者理解“计算机是如何思考的”。 第一章：从抽象到具体：计算思维的四大支柱 本章首先界定了计算思维（Computational Thinking）的内涵，并将其细化为四个关键维度：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。 分解艺术： 我们将通过分析大型工程项目（如交通管理系统或生物信息学流程）的案例，展示如何将一个庞大、模糊的问题拆解成一系列可管理、可独立解决的小模块。讨论了自顶向下和自底向上的分解策略及其适用场景。 模式识别的洞察力： 识别重复出现的结构和规律是高效解决问题的关键。本章将用大量实例，例如斐波那契数列在自然界中的体现，以及代码中的循环和递归结构，来训练读者的“模式嗅觉”。 抽象的力量： 抽象意味着抓住事物的本质，忽略不必要的细节。我们将深入探讨不同层次的抽象——从数据抽象（如数据结构的选择）到控制抽象（如函数的封装），以及如何建立有效的模型来代表真实世界。 算法思维的初步： 将前三个步骤的成果转化为精确指令集的过程。本章强调清晰、无歧义地描述每一步操作的重要性。 第二章：逻辑的基石：布尔代数与形式化表达 在计算世界中，一切都基于精确的逻辑判断。本章回归基础，探讨了支撑所有现代计算的数学逻辑体系。 命题逻辑与谓词逻辑： 详细阐述了逻辑连接词（与、或、非、蕴含）的真值表及其在程序流程控制中的应用。 状态机基础： 介绍有限状态机（FSM）作为描述系统行为的强大工具。通过模拟简单的用户界面交互或网络协议握手过程，展示状态转移如何定义系统的动态行为。 图论的初步应用： 图（Graph）是描述关系的最佳结构。本章介绍节点、边、路径等基本概念，为后续的搜索和优化算法打下基础。 第二部分：算法设计与分析的艺术 本部分将理论思维转化为可执行的、高效的解决方案。 第三章：算法的效率度量与复杂度分析 一个正确的算法并非总是一个好算法。效率是衡量算法质量的核心标准。 时间与空间复杂度： 引入大 O 记法（$O$ Notation），详细分析常数时间、对数时间、线性时间、平方时间等常见复杂度的含义。 最好、最坏与平均情况分析： 解释不同输入集对算法执行时间的显著影响，以及在实际工程中为什么“最坏情况”的考量至关重要。 渐进分析的局限性： 讨论在现代多核、高并发环境下，理论复杂度与实际运行时间之间的微妙关系，强调常数因子和硬件架构的影响。 第四章：基础排序与搜索算法的深度剖析 本章通过对最经典算法的深入挖掘，教授解决问题的系统方法论。 基础搜索： 线性搜索与二分搜索的对比，重点分析二分搜索对数据有序性的严格要求及对数时间复杂度的来源。 内部排序算法族： 详细分解冒泡排序、插入排序、选择排序，理解它们直观但效率低下的原因。随后，重点研究更优的算法：归并排序（Merge Sort） 和快速排序（Quick Sort）。我们将分析归并排序的稳定性与分治策略，以及快速排序的枢轴选择对性能的决定性影响。 高级排序： 介绍堆排序（Heap Sort）如何利用数据结构（堆）实现高效的线性空间排序，以及计数排序、基数排序等非比较排序的应用场景。 第五章：分治、贪心与动态规划 本章是算法设计范式的核心，教授读者如何应对不同结构的问题。 分治策略（Divide and Conquer）： 巩固快速排序和归并排序的原理，并引入遍历树结构（如二叉树的遍历）作为分治的典型案例。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，辨析何时贪心策略能保证全局最优，以及其局限性所在。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将详细讲解 DP 的备忘录化（Memoization） 与表格填充（Tabulation） 两种实现方式。深入分析最长公共子序列、背包问题等，建立起自底向上解决复杂优化的思维框架。 第三部分：数据结构——算法的载体 算法的效率往往受限于数据的组织方式。本部分聚焦于如何有效地存储和组织信息。 第六章：线性数据结构的精炼与应用 数组与链表： 对比它们的内存布局、访问时间与插入/删除操作的成本，理解为何在不同场景下需要选择不同的线性结构。 栈（Stack）与队列（Queue）： 深入探讨 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）原则，分析它们在函数调用栈管理、表达式求值（如逆波兰表示法）和任务调度中的核心作用。 第七章：非线性结构的深入探索 树结构（Trees）： 重点研究二叉搜索树（BST），分析其平均与最坏情况下的查找性能。进而引入平衡树的概念（如 AVL 树或红黑树的原理概述），理解维持对数性能的必要性。 堆（Heaps）： 详细解析最大堆和最小堆的构造和维护，说明它们是实现优先队列的理想选择。 哈希表（Hash Tables）： 这是现代编程中应用最广的数据结构之一。本章深入探讨哈希函数的设计原则、冲突处理机制（如链式法和开放寻址法），以及实现接近 $O(1)$ 平均查找时间背后的原理。 第八章：图的遍历与最短路径 回到图论，本章关注如何系统地探索网络结构。 图的表示： 邻接矩阵与邻接表的优劣势对比。 遍历算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的精确实现步骤，以及它们在连通性检测、拓扑排序中的应用。 最短路径算法： 重点剖析 Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边，并能检测负环），理解松弛操作的本质。 结语：面向未来的持续学习 本书旨在提供一个坚实的方法论框架，它独立于任何特定的编程语言。掌握了这些计算思维和算法基础，读者将能够更快速地学习任何新的编程范式，更有效地调试复杂的程序逻辑，并有能力设计出既正确又高效的解决方案。这不仅是技术学习的开始，更是培养严谨、结构化问题解决能力的起点。 本书目标读者： 计算机科学专业的初学者，需要建立坚实的理论基础。 软件工程从业者，希望从“会写代码”提升到“会设计高效算法”的阶段。 需要进行系统化数据分析或解决复杂逻辑问题的跨学科研究人员。 所有对信息世界运行机制充满好奇，希望掌握核心计算技能的自学者。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深沉的墨绿色搭配烫金的字体，透露出一种经典与权威感，拿在手里沉甸甸的，感觉就像抱了一块知识的砖头，让人油然而生一种想要深入钻研下去的冲动。内页的纸张质量也是上乘，触感细腻，光线不刺眼，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于我们这些需要对着屏幕和书本消化大量代码逻辑的人来说，简直是福音。不过，更让我欣赏的是它内页的排版布局，代码块和文字说明之间的留白处理得恰到好处，既保证了视觉上的舒适度，又清晰地划分了不同的知识模块。每章的标题和副标题都采用了非常醒目的字体，让你一眼就能抓住重点，这对于需要快速查找特定知识点的学习者来说，无疑大大提升了学习效率。而且，书脊的装订非常牢固，即便是经常翻阅查找某些关键函数定义的我，也不担心它会散架。总的来说，从物理层面来看，这是一本制作精良、注重用户体验的教材，看得出出版方在细节上是下了真功夫的，绝不是那种粗制滥造、糊弄读者的廉价读物。

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我最看重一本技术书籍的莫过于其内容逻辑的严谨性和循序渐进的讲解方式，而这本教材在这一点上做得极其出色。它并没有直接扑上来就抛出复杂的面向对象概念，而是从最基础的变量声明、数据类型开始，用非常生活化的比喻来解释抽象的编程逻辑，比如将内存地址比作信箱，将变量比作贴了标签的盒子，这些巧妙的比喻极大地降低了初学者的畏难情绪。随着章节的推进，难度曲线平滑得几乎难以察觉，当你还在为前一个知识点感到游刃有余时，作者已经自然而然地将你引导到了更深层次的控制流和过程设计上。尤其值得称赞的是，它对于错误处理（Exception Handling）这块的讲解，不是简单地罗列 `Try-Catch` 结构，而是深入剖析了程序在异常情况下的行为模式，并通过大量的实际案例展示了如何编写健壮且用户友好的程序。这种由浅入深、层层递进的叙事结构，让我在阅读过程中很少产生“跳跃感”，仿佛有一位经验丰富、耐心十足的导师全程相伴，细心地铺陈着知识的阶梯。

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这本书的配套资源建设也做得相当到位，这一点常常被忽略，但对学习体验至关重要。我特别关注了作者在书本末尾提供的关于如何获取随书代码和额外练习题的指引。通常情况下，这些链接要么失效，要么资源下载过程繁琐，但这里的指引清晰明了，而且资源库的组织结构非常有条理，各个章节的代码示例都分门别类地存放，便于读者对照学习。另一个让我印象深刻的是其“疑难解答”的章节（虽然是书籍内容的一部分，但其作用更像课后答疑），它没有回避那些初学者最容易感到困惑的边缘案例，比如数据类型的隐式转换陷阱、多线程环境下的资源竞争等，这些都是教科书上常常一带而过但实际开发中又经常遇到的“拦路虎”。作者对这些复杂问题的解释是如此的细致入微，使用了大量的流程图和时序图来辅助说明，使得原本晦涩难懂的概念变得可视化和直观化。这本书的整体风格非常务实，它关注的不是炫技，而是如何教会读者成为一个能够独立解决问题的软件工程师。

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坦率地说，我对市面上很多宣称“全面”的技术书籍都抱有保留态度，因为“全面”往往意味着深度不足。然而，这本书在覆盖面的广度和专业知识的深度之间找到了一个令人赞叹的平衡点。它详尽地阐述了文件I/O、数据库连接（尤其是对ADO.NET的介绍部分），甚至还花了不少篇幅讲解了基础的面向对象设计原则，如封装、继承和多态，并且非常贴合语言的实际操作环境。对于那些打算将所学知识投入到实际工作环境中的读者而言，这本书的价值是无可替代的。书中对性能优化的探讨也相当到位，比如讲解循环结构时，会对比不同的循环方式在处理大规模数据集时的效率差异，这体现了作者对代码质量的极高要求。在我看来，这本书的定位非常清晰：它不是给那些只想写“Hello World”的零基础小白准备的快速入门读物，而是面向那些渴望构建稳定、高效、专业应用程序的进阶学习者。它提供了扎实的底层理解，而非浮光掠影的操作指南，这点是其核心竞争力所在。

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作为一个对编程语言历史略有涉猎的人，我发现这本书在讲解特定语言特性时，总会不经意间透露出一些“幕后故事”或者设计哲学，这让学习过程变得不再枯燥，而是充满了探索的乐趣。比如，当它介绍到某些特定控件的事件模型时，会简略提及这是为了兼容早期版本系统而做出的权衡，这种对技术演进脉络的交代，极大地拓宽了我的视野，让我不仅仅停留在“怎么用”的层面，更能理解“为什么是这样设计”。书中的示例代码部分，是另一个让我爱不释手的设计。它们不是那种孤立的、生硬的片段，而是被巧妙地嵌入到一个完整的小项目中去，比如一个简易的库存管理系统或者一个简单的图形绘制器。这使得读者在学习理论知识的同时，能立刻看到这些理论是如何转化为实际应用价值的，代码的实用性和可操作性非常强。更棒的是，几乎每一个核心概念后面都跟着一个“实践挑战”的小环节，这些挑战的难度适中，正好卡在了“刚刚学会”到“能够熟练运用”的临界点上，是巩固知识的最佳催化剂。

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