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出版者:科学出版社

作者:王彬

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2005-8

价格:19.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030149893

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 信息检索
• Web应用
• 搜索引擎
• 数据挖掘
• 信息科学
• 计算机网络
• Web技术
• 信息管理
• 大数据

《计算思维与编程基础》 内容提要 本书旨在为初学者系统性地介绍计算思维的核心概念，并以Python语言为载体，深入浅出地讲解编程的基本原理和实践技巧。在信息爆炸的时代，理解数据背后的逻辑、掌握解决问题的系统化方法至关重要。本书摒弃了碎片化的技术堆砌，专注于培养读者“像计算机科学家一样思考”的能力，为读者搭建起坚实的逻辑基石和动手能力。 第一部分：计算思维的构建 本部分是全书的理论核心，重点在于如何将现实世界中的复杂问题，转化为计算机可以处理的抽象模型。 第一章：什么是计算思维？ 计算思维并非仅仅是学习编程语言，而是一种解决问题的框架。本章将从哲学层面探讨其定义，并阐述其四大支柱：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们将通过分析日常生活中的案例（如菜谱制作、路线规划）来具体展示这四个步骤是如何运作的。例如，分解一个复杂的项目为可管理的子任务，识别不同情境下的共同逻辑，提炼出问题的本质特征，最后设计出一步一步的执行步骤。 第二章：数据的表示与组织 计算机处理的本质是数据。本章将深入探讨数据在计算机内部是如何被编码和存储的。我们会从最基础的二进制（Binary System）讲起，解释位（Bit）和字节（Byte）的概念，以及它们如何构建出数字、字符（ASCII和Unicode）和多媒体信息。接着，我们会讨论如何高效地组织数据，引入基础的数据结构概念，如列表（Lists）、元组（Tuples）和字典（Dictionaries），并分析它们在空间和时间效率上的差异，为后续的算法分析打下基础。 第二章末尾：逻辑与布尔代数入门 逻辑是编程的骨架。本章将详细介绍布尔逻辑（Boolean Logic）——真（True）与假（False）——以及逻辑运算符（AND, OR, NOT）。通过真值表和简单的逻辑推理练习，读者将掌握构建条件判断和控制程序流程的基础工具。 第二部分：Python编程基础实践 本部分将以Python语言为工具，将抽象的计算思维转化为具体的代码实现。我们选择了Python，因为它语法简洁，贴近自然语言，非常适合入门。 第三章：Python环境搭建与基础语法 本章指导读者完成Python环境的安装（包括Anaconda环境的推荐），并介绍第一个“Hello, World!”程序。随后，重点讲解变量的命名规范、数据类型（整数、浮点数、字符串）的声明与转换，以及输入/输出（I/O）操作。我们会特别强调代码的可读性和PEP 8风格指南的重要性。 第四章：控制流：程序的决策与循环 程序的强大之处在于其决策和重复执行的能力。本章核心讲解条件语句（`if`, `elif`, `else`）在不同场景下的应用，包括嵌套条件判断。随后，深入探讨循环结构：`for` 循环（用于迭代已知次数的操作）和 `while` 循环（用于基于条件的持续执行）。我们将通过编写一个简单的猜数字游戏和斐波那契数列生成器来巩固对控制流的理解。 第五章：模块化编程：函数与代码重用 重复编写相同的代码是低效的。本章引入函数（Functions）的概念，讲解如何定义函数、参数的传递（按值传递与引用传递的初步区分）、返回值的机制。我们将详细讨论函数的作用域（局部与全局），以及如何利用内置函数库（如 `math`, `random`）来扩展程序功能。编写文档字符串（Docstrings）以提高函数自解释性是本章的重点实践内容。 第六章：复杂数据结构的深入操作 在前述的基础上，本章将集中讨论如何高效地操作更复杂的数据结构。 列表（Lists）的高级用法： 切片（Slicing）、列表推导式（List Comprehension）——这是一种简洁且高效的列表创建方式。 集合（Sets）与字典（Dictionaries）： 讲解集合的去重特性和集合运算（并集、交集、差集），以及字典的键值对查找优势。我们将通过实现一个简单的词频统计器来展示字典的强大威力。 第三部分：算法设计与基础数据结构实现 本部分将理论与实践相结合，引入基础算法的概念，并指导读者如何实现它们。 第七章：算法分析基础：效率的衡量 本章解释为何算法的效率如此重要。我们将引入时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）的概念，重点介绍大O表示法（Big O Notation）。通过对比线性搜索（O(n)）和二分搜索（O(log n)）的效率差异，让读者直观理解算法优化的价值。 第八章：基础排序与搜索算法 本章将详细实现和分析几种经典的入门级算法： 1. 简单排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）和选择排序（Selection Sort），用于理解排序的基本思路。 2. 高效排序算法初探： 引入插入排序（Insertion Sort）的效率提升。 3. 搜索： 再次深入二分搜索，强调其对有序数据的依赖性。 第九章：面向对象编程的初步接触（OOP Lite） 本章为进阶打下基础，介绍面向对象编程（OOP）的基本思想。我们将解释类（Class）与对象（Object）的区别，介绍如何定义一个简单的类，包括构造函数（`__init__`）以及定义实例方法。通过创建一个“图书”或“学生”的模型，让读者理解封装（Encapsulation）的基本概念，即数据和操作数据的方法捆绑在一起。 结语：从解决问题到持续学习 本书的终点是读者的起点。最后将概述如何利用已掌握的基础知识去探索更广阔的领域，如文件操作、错误处理（Try-Except机制），以及未来可以深入学习的网络编程、数据科学工具集等。强调计算思维的持续迭代性和解决未知问题的信心建立。 本书特点： 强调思维框架： 侧重于“如何思考”，而非“记住语法”。 实践驱动： 每章后附有详细的代码示例和“挑战练习”。 逻辑清晰： 从二进制到抽象算法，层层递进，确保知识体系的完整性。 语言友好： 采用清晰、非学术化的语言风格，使编程初学者感到平易近人。

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这本书的结构组织得非常松散，阅读体验极差。它没有形成一个清晰的逻辑主线来引导读者理解“应用”与“检索”之间的内在联系。一会儿讲到网络协议，一会儿又跳到信息分类法，让人抓不住重点。我本来期望能够看到一个从“提出需求”到“应用工具”再到“评估结果”的完整闭环学习路径。例如，一个针对学术研究场景的信息检索流程，或者一个针对市场调研的信息收集与整合策略。但这本书提供的更像是一系列零散的、未经验证的知识点堆砌。我读完后，最大的收获仅仅是确认了一些我早已知道的基础概念，而对于如何应对日益复杂和动态的网络环境，我依然感到迷茫。如果要推荐给朋友，我大概只会建议他们把这本书当作一本关于早期互联网架构的历史文献来阅读，而不是一本实用的工具书。

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当我翻开这本书时，我的期望是能找到一套系统的、面向操作层面的指南，能够帮我理清在海量信息中快速定位和评估信息价值的思路。我希望看到的是关于不同数据库的检索逻辑对比、有效信息源的甄别技巧，以及如何构建个人化的信息获取网络。这本书给我的感觉是，它更像是一份理论大纲，而非一本实战手册。它似乎更关心“信息是如何在网络上存在的”这一哲学问题，而不是“我如何快速找到我需要的信息”这一实际需求。那些关于信息冗余度、信息熵的讨论，虽然听起来高深，但对于我这个需要撰写报告、查找行业前沿资料的普通用户来说，毫无帮助。我甚至觉得，花同样的时间去Google Scholar或者专业论坛上搜集资料，都比啃完这本书来得有效得多。如果这是一本面向计算机专业学生的课程参考书，也许还能勉强说得过去，但作为一本面向大众读者的“应用与检索”读物，它的实用价值几乎为零。

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坦白讲，这本书最大的问题在于其内容的“时效性”和“深度”的严重失衡。它似乎努力想涵盖所有方面，结果却是样样都沾边，样样都不深入。比如，它提到了“超文本链接”的概念，但这已经是信息时代的基石，如今我们需要探讨的是如何应对信息茧房效应，以及如何评估那些通过算法推荐的信息流的公正性。我本想找寻一些关于隐私保护、数据泄露防范在应用层面的技巧，或者学习如何通过反向链接分析来判断一个网站的可信度。然而，书中对此类与读者切身利益息息相关的话题避而不谈，仿佛网络安全和隐私问题是独立于“信息检索”之外的另一个学科。这种故作高深的疏离感，让读者很难产生共鸣和学习的动力。

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这本号称“信息时代指南”的书，实在让人摸不着头脑。我本以为能学到一些实用的网络技巧，比如如何高效地利用搜索引擎进行深度挖掘，或者了解最新的网络安全防护策略。然而，书中的内容更像是对互联网发展史的一次冗长回顾，充斥着晦涩难懂的技术术语，仿佛是直接把某本老旧的计算机科学教科书搬了过来。我尝试着去理解那些关于数据包传输和协议标准的章节，但读起来枯燥乏味，完全没有提供任何可以立刻应用到日常工作或学习中的具体方法。更别提现在大家都在关注的短视频平台的内容分发机制、人工智能在信息筛选中的作用这些热门话题，书中更是只字未提。感觉作者对当前互联网的脉搏把握得不够准确，停留在了一个非常基础且脱节的理论层面，对于一个急于提升自己网络应用能力的读者来说，这简直是一场灾难性的阅读体验。

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这本书的排版和语言风格，简直是对现代阅读习惯的一种挑战。全书的文字密集，缺乏有效的图表和案例分析来辅助理解。我尤其想知道，作者是如何定义“信息检索”的，因为在我看来，书里讨论的更多是早期的信息存储方式，对于现代搜索引擎的复杂算法，比如PageRank的演变、自然语言处理（NLP）在搜索结果优化中的应用，几乎是空白的。我期待读到关于如何使用高级搜索运算符（如布尔逻辑、精确匹配、排除词汇）来提升搜索效率的详细讲解，或者学习如何利用专业搜索引擎的特定功能。但这本书似乎停在了上个世纪末，对于Web 2.0之后的范式转移，它选择了视而不见。读下去就像是驾驶一辆老式拖拉机，试图去参加现代F1比赛，完全跟不上节奏，而且过程异常颠簸和乏味。

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