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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:钱飞卫

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:2003-8

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787502759216

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 二级
• 真题
• 解析
• 模拟题
• 练习题
• 上机考试
• 编程
• 基础知识
• 历年真题

数字时代下的编程思维与实践：面向未来技术的深度探索 图书名称： 《编程思维构建：从基础语法到复杂算法的实战演练》 图书简介： 在信息技术飞速发展的今天，编程已不再是少数专业人士的专属技能，而是理解和塑造现代世界的关键“语言”。《编程思维构建：从基础语法到复杂算法的实战演练》一书，旨在为所有渴望掌握现代编程核心能力的读者提供一条清晰、深入且极具实践性的学习路径。本书的核心目标是培养读者“像计算机科学家一样思考”的能力，而不仅仅是简单地记忆代码语法。 本书内容架构分为三大核心板块，层层递进，确保学习者能够构建起坚实且灵活的知识体系。 --- 第一部分：编程基石——逻辑构建与基础语法精讲 (Foundation & Syntax Mastery) 本部分着重于打下最坚实的编程基础，选择了一种现代主流且易于理解的编程语言（如 Python 或 Java，具体取决于本书的侧重点，此处假设为 Python 兼顾通用性）作为载体，但讲解的原理适用于所有面向对象或结构化编程范式。 1. 编程思维的本质剖析： 不同于市面上许多直接堆砌代码的教材，本书首先深入探讨了“计算思维”的内涵。这包括如何对问题进行分解 (Decomposition)、识别模式 (Pattern Recognition)、抽象化关键概念 (Abstraction) 以及设计循序渐进的算法 (Algorithm Design)。我们会通过大量非技术性的日常问题案例来引导读者建立初步的逻辑框架。 2. 核心数据结构与控制流的精细化解读： 我们会详细讲解变量、数据类型（整型、浮点型、布尔型、字符串）的内存模型与操作。控制流部分（如 `if/else` 条件判断、`for` 与 `while` 循环）不再是简单的“如何使用”，而是深入探究其在编译器/解释器中的执行效率和逻辑优先级。 3. 抽象的力量：函数、模块与封装： 函数是代码复用的核心。本书将重点讲解函数的定义、参数传递机制（值传递与引用传递的细微差别）、递归函数的构造原理及其潜在的栈溢出风险。同时，引入模块化编程的概念，指导读者如何组织代码文件，实现命名空间管理，为后续的复杂项目开发做好准备。 4. 结构化数据容器的深入应用： 列表 (List)、元组 (Tuple)、字典 (Dictionary) 和集合 (Set) 是处理结构化数据的基本工具。本书将超越基础的增删改查，重点分析每种数据结构在特定场景下的时间复杂度和空间复杂度优势。例如，何时应该用哈希表（字典）来替代线性搜索的列表，以及如何利用集合的特性进行高效的数学运算（并集、交集）。 --- 第二部分：进阶核心——面向对象与数据组织 (OOP & Advanced Data Handling) 掌握了基础语法后，本部分将引导读者进入现代软件工程的基石——面向对象编程 (OOP) 以及更复杂的数据处理技术。 1. 面向对象编程 (OOP) 的四大支柱： 详细阐述封装 (Encapsulation)、继承 (Inheritance)、多态 (Polymorphism) 和抽象 (Abstraction) 的概念。不仅仅是展示类的定义，更会通过模拟真实世界的系统（如一个简易的图书馆管理系统或交通模拟器）来演示如何利用 OOP 原则设计出可维护、可扩展的软件架构。书中会强调接口 (Interface) 和抽象类在定义契约中的关键作用。 2. 异常处理与健壮性编程： 没有完美的程序，只有健壮的处理机制。本章将聚焦于如何使用 `try-except-finally` 结构来优雅地处理运行时错误，包括自定义异常的创建，以及如何编写代码以应对不可预期的外部输入或系统状态变化，确保程序在“出错”时也能提供清晰的反馈。 3. 文件操作与持久化存储基础： 讲解如何使用标准库进行文本文件（CSV, TXT）和二进制文件的读写。重点在于正确的文件流管理和编码（如 UTF-8）的处理，确保数据在不同系统间的兼容性和完整性。 4. 初探标准库的威力： 本书将精选介绍一些极具实用价值的标准库模块，例如 `datetime` 用于时间序列处理，`os/path` 用于操作系统交互，以及 `re` 模块进行高级的正则表达式匹配，这些都是快速解决实际问题的利器。 --- 第三部分：算法思维与性能优化 (Algorithmic Thinking & Performance) 这是本书区别于基础入门书籍的关键部分。本部分将培养读者分析和优化代码性能的“工程师直觉”。 1. 算法复杂度分析的量化标准： 深入讲解大 O 符号 ($O$ Notation)，解释 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等常见复杂度的物理意义。读者将学会预估自己编写代码在数据量扩大后性能下降的趋势。 2. 经典搜索与排序算法的实现与比较： 我们将亲手实现并对比效率： 搜索： 线性搜索与二分查找（强调二分查找的先决条件）。 排序： 冒泡排序、插入排序（作为教学用例），重点深入分析快速排序 (Quicksort) 和归并排序 (Mergesort) 的分治策略、性能瓶颈及递归深度控制。 3. 数据结构的高级应用：堆栈、队列与树结构初步： 讲解栈（LIFO）和队列（FIFO）的实际应用场景（如深度优先/广度优先搜索的底层支持）。引入树结构的概念，特别是二叉树，并展示如何利用它来实现更高效的查找和组织，为后续学习图论打下基础。 4. 递归与迭代的平衡艺术： 通过经典的斐波那契数列或汉诺塔问题，对比递归实现与迭代实现的代码风格、内存占用和执行效率，指导读者在何时选择更直观的递归，何时选择更高效的迭代。 --- 本书特色总结： 本书的编写风格注重“知其所以然”，而非停留在“知其所以然”。每一项技术点都配有精心设计的、贴近现代工业场景的实战小项目或性能挑战。读者将通过动手实践，真正将编程知识内化为解决问题的能力。本书的目标读者包括：希望系统性夯实编程基础的自学者、需要从其他领域转型进入 IT 行业的专业人士，以及希望深化自身算法理解以应对更高阶技术挑战的在职工程师。掌握本书内容，您将获得的是一套强大的、面向未来的编程思维工具箱。

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这本书在内容组织上的精妙布局，真正体现了“以用为本”的编辑理念。它没有简单地堆砌历年真题，而是将那些看似零散的试题点，巧妙地串联成了几个核心的知识体系框架。初学者可能会对某些高频考点感到茫然，但这本书通过对历年考情的深度分析，提炼出了那些“必考不败”的知识点集群。阅读体验中，我尤其欣赏它对例题解析的详尽程度。很多市面上的参考书，解析往往一笔带过，只是给出正确答案和简单的步骤，让人看了也如同雾里看花。但这里不同，它像是耐心的老师，不仅解释了“为什么选这个”，更深入剖析了“为什么其他选项是错的”，甚至是针对某种特定错误思路的预防性指导。这种深度挖掘和多角度阐释，极大地提升了学习的效率，避免了死记硬背，真正做到了举一反三，让每一个知识点都理解得滴水不漏。

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这本书的语言风格，可以说是介于严谨的学术论述和通俗易懂的口语讲解之间，找到了一个非常舒适的平衡点。它的技术术语使用准确无误，保证了专业性，但在解释复杂概念时，作者似乎非常善解人意地站在一个初学者的角度，用生活化的比喻或更直白的语句进行阐述。我特别喜欢那些插入在知识点旁边的“小贴士”或“注意事项”栏目，它们往往是经验之谈，点明了考试中常见的陷阱或易错点，这些零散却精辟的指导，比大段的理论陈述更有实战价值。这种亲切而又不失专业的水准，极大地降低了阅读门槛，使得即便是对计算机基础了解不深的读者，也能鼓起勇气去挑战这些看似高深的考点，阅读体验非常流畅和友好，减少了因晦涩难懂而产生的阅读疲劳。

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这本书的装帧设计和印刷质量着实令人眼前一亮，那种沉甸甸的质感，配合着清晰锐利的字体排版，立刻给人一种专业和权威的感觉。从我拿到它的那一刻起，就能感受到出版方在细节上的用心。封面设计虽然不算多么花哨，但那种稳重、务实的风格，却非常契合其作为考试用书的定位。内页的纸张选择也十分考究，书写起来顺滑且不易洇墨，这对于需要频繁在书上标注重点、勾画错题的考生来说，简直是福音。尤其要提一下的是，目录的编排逻辑性极强，知识点的划分层次分明，使得初次接触这套庞大资料的读者，也能迅速找到自己需要的模块，不用在厚厚的篇幅中迷失方向。整体来看，这本教材在“硬件”方面，已经为高效学习打下了坚实的基础。可以说，光是翻阅它时的触感和视觉体验，就已经让人对即将展开的学习旅程充满了信心，感觉这不仅仅是一本普通的习题集，更像是一份精心准备的“学习装备包”。

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这本书的价值，远不止于提供答案和解析。它更像是一份高质量的“应试策略手册”。通过对海量真题的打磨，书中无形中透露出命题人的出题偏好和考察重点的侧重方向。我通过细致研读，发现有些知识点在特定年份出现的频率明显高于其他，这为我的复习规划提供了明确的优先级排序。它教会我的不是“记住这个公式”，而是“理解为什么这个公式会在这种情境下被考察”，这种思维层面的提升，才是备考过程中最宝贵的财富。这本书成功地将“知识的记忆”转化为了“解决问题的能力”，这种能力培养的痕迹，贯穿在每一道题的解析和每一章的总结之中，让人感到，这不仅仅是在准备一场考试，更是在为未来的技术工作打下坚实的方法论基础。

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对于我这种偏爱系统化学习的读者而言，这本书在章节间的过渡设计，简直是教科书级别的示范。它的知识点并非孤立存在，而是呈现出一种螺旋上升的态势。前期的基础概念铺垫得非常扎实，为后续复杂算法和应用题的理解搭建了坚实的台阶。当翻到后面的进阶部分时，读者会清晰地感受到，那些曾经看似晦涩难懂的编程逻辑和数据结构，在新的场景下得到了灵活运用。此外，书中对于不同年份试题的难度梯度把握得也相当精准，让人在做题过程中，能清晰地感受到自己的进步轨迹，这对于维持学习的动力至关重要。这种精心设计的学习路径，避免了“先难后易”或“先易后难”可能带来的挫败感或松懈感，确保了学习的节奏感和连贯性，真正实现了对知识点的“渐进式掌握”。

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