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出版者:

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出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2009-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787121088834

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
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• 计算机

《计算思维与编程实践：面向人工智能时代的计算素养提升》 图书简介 一、 核心定位与目标读者 本书旨在为非计算机专业背景的大学本科生、研究生以及对计算思维感兴趣的社会人士提供一套系统、深入且与时俱进的计算素养教育。我们深刻认识到，在当前以数据和算法驱动的时代，掌握基础的计算原理和编程能力已不再是计算机科学家的专属技能，而是成为跨学科研究和未来职业发展的基础能力。 本书的定位是作为一本“面向未来”的计算基础教材，它超越了传统意义上对硬件结构或Office软件操作的机械性讲解，而是聚焦于培养读者解决问题的思维模式、逻辑分析能力和快速应用编程工具的实践能力。 目标读者群主要包括： 1. 文科、商科、管理学、社会科学等专业学生： 需要利用数据分析、模型构建和自动化工具来提升专业研究效率和决策质量的群体。 2. 理工科（非信息大类）学生： 如生物、化学、环境科学、机械工程等，需要理解底层计算逻辑以更好地利用专业软件或开发特定领域的算法模型。 3. 终身学习者与职场人士： 希望系统性地学习现代计算思维和至少一种主流编程语言（本书侧重Python）的实践应用。 二、 内容架构与特色章节详解 本书共分为四个主要部分，共计十六章，内容组织上力求逻辑清晰、理论与实践紧密结合。 第一部分：计算思维的基石——抽象、分解与模式识别 (Foundations of Computational Thinking) 本部分旨在建立读者对“计算”的本质理解，区别于“使用计算机”。 第一章：从心智模型到机器逻辑 本章深入探讨计算思维的四大核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们不直接讨论CPU的工作原理，而是通过生活中的实例（如下棋、食谱制作、交通规划）来解构这些思维步骤。重点阐述“抽象”如何帮助我们屏蔽不必要的细节，专注于问题的核心逻辑。 第二章：信息、数据与表示的本质 本章不偏重于二进制的繁琐计算，而是强调信息论的基本概念。我们将讨论数据是如何被编码、存储和传输的。内容包括：文本、图像、声音等不同类型数据在计算机中的本质表示，信息熵的直观理解，以及数据结构在概念层面上的意义（例如，为什么列表和字典适用于不同的场景）。强调数据质量和数据伦理的初步引入。 第三章：逻辑推理与布尔代数在决策中的应用 本章聚焦于形式逻辑作为算法骨架的作用。通过讲解命题逻辑和谓词逻辑，并将其直接映射到编程中的条件判断（if-else结构）。内容包括：德摩根定律、真值表和逻辑门电路的概念性理解（不涉及电子工程细节，仅用于类比理解控制流），这是编写健壮程序的逻辑基础。 第二部分：算法与流程控制——Python语言的深度实践 (Algorithms and Control Flow with Python) 本部分是本书的实践核心，选择Python语言作为教学载体，原因在于其语法简洁、社区支持强大，且在数据科学和自动化领域占据主导地位。 第四章：Python环境搭建与基础语法解析 本章快速带领读者完成必要的环境设置（Anaconda/Jupyter Notebook），并介绍Python的基本数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）和变量命名规则。重点讲解“动态类型”的含义及其带来的便利与潜在风险。 第五章：流程控制的精妙：序列、分支与循环 本章详细讲解`if-elif-else`、`for`循环和`while`循环。通过大量的编程练习，如斐波那契数列生成、水仙花数判断等，确保读者对迭代和递归（作为概念引入）有扎实的掌握。强调循环的终止条件和边界条件的检查。 第六章：数据结构的函数式操作：列表、元组与集合 本章深入探讨Python内置的复合数据类型。重点对比列表（List）和元组（Tuple）在可变性上的差异及其在内存管理和性能上的影响。集合（Set）的唯一性特性将在算法去重和集合运算中得到应用。 第七章：核心工具箱：字典与映射关系 字典（Dictionary）作为键值对的结构，是处理现实世界中关联数据的关键。本章侧重于讲解字典的快速查找原理，以及在构建查找表、配置参数存储等实际场景中的应用。 第八章：函数的封装与代码的复用 本章讲解如何定义函数（`def`），参数传递机制（位置参数、关键字参数），以及作用域（Scope）的概念。强调函数是实现“抽象”的重要工具，如何通过函数签名来清晰地定义输入和输出，实现模块化编程。 第三部分：结构化、模块化与数据处理 (Structuring and Data Handling) 本部分将读者的技能从单文件脚本提升到处理复杂项目和外部数据的能力。 第九章：组织代码的艺术：模块、包与错误处理 讲解如何使用`import`语句组织项目结构，区分标准库、第三方库和自定义模块。重点介绍异常处理（Try-Except-Finally），教授读者如何编写“健壮”的代码，而不是在遇到未知输入时直接崩溃。 第十章：文件I/O：数据的持久化 本章聚焦于与外部世界的交互。讲解文本文件（`.txt`）和CSV文件的读写操作，重点教授上下文管理器（`with open(...)`），以确保资源的安全释放。初步接触JSON格式数据的解析与生成。 第十一章：面向对象编程（OOP）的初步概念 本章将OOP作为一种高级的抽象和组织方式引入。讲解类（Class）、对象（Object）、属性（Attribute）和方法（Method）的基本概念。通过构建一个简单的“图书馆藏书管理系统”示例，展示类如何封装数据和行为。 第十二章：进阶数据结构与基础效率分析 本章引入更复杂的数据结构概念，如栈（Stack，LIFO）和队列（Queue，FIFO），并通过它们解决实际问题（如表达式求值、任务调度）。引入时间复杂度（Big O Notation）的直观理解，使读者能够评估自己编写的算法的效率。 第四部分：计算思维在现代领域的应用前沿 (Frontiers of Application) 本部分旨在拓宽读者的视野，展示如何将前述技能应用于当前热门领域。 第十三章：数据可视化基础与图表传达 利用Matplotlib/Seaborn库（仅作界面调用，不深究底层绘图原理），教授如何将处理后的数据转化为有效的视觉信息。重点讲解直方图、散点图、折线图的选择原则，以及“好的图表”应具备的要素。 第十四章：数据清洗与初步探索性数据分析（EDA） 本章引入Pandas库的基础操作（DataFrame的创建与操作）。重点解决现实数据中常见的“缺失值”、“异常值”和“格式不一致”问题，这是所有数据工作的第一步。强调“脏数据”的处理流程。 第十五章：连接世界：网络请求与API的初步接触 介绍HTTP协议的概念性工作流程。使用Python的`requests`库，指导读者如何获取公开API（如天气数据、简单的公共数据集）的数据，实现程序与外部服务的动态交互。 第十六章：计算伦理、安全与未来展望 本章是对整本书的总结与升华。讨论算法偏见（Bias）、数据隐私（Privacy）和信息安全的基础概念。展望计算技术在未来不同行业中的融合趋势，鼓励读者将所学计算能力融入自己的专业领域，实现跨界创新。 三、 本书的教学理念 本书坚守“实践驱动，概念先行”的理念。我们避免陷入计算机底层结构（如汇编语言、操作系统内核）的泥潭，而是将精力集中在“如何将一个复杂问题拆解成计算机可以执行的、明确的步骤”这一核心能力上。通过大量的代码示例、自测习题和小型项目，确保读者不仅“知道”计算思维是什么，更能“做到”用代码实现它。本书提供的，是进入现代信息社会所需的计算素养操作系统，而非特定工具的说明手册。

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