算法与程序设计实践指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐宁

出品人:

页数:122

译者:

出版时间:2007-1

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787564106669

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 程序设计
• 实践
• 教学
• 计算机科学
• 编程入门
• 数据结构
• 问题解决
• C++
• Python

《计算思维的艺术：从抽象到实现》 简介 在信息爆炸的时代，理解和驾驭计算世界已不再是少数专业人士的专属技能，而是日益成为一项必备的素养。本书《计算思维的艺术：从抽象到实现》旨在引领读者踏上一段深度探索计算本质的旅程，它并非一本枯燥的指令堆砌，而是着力于培养一种解决问题的思维模式——计算思维。本书将计算思维视为一种强大的认知工具，教会读者如何将复杂的现实问题分解为可以由计算机处理的步骤，并在此过程中掌握构建高效、优雅解决方案的艺术。 本书的出发点是“抽象”，这是计算思维的核心基石。我们将深入剖析如何从纷繁复杂的世界中提炼出关键信息，忽略不必要的细节，构建出简洁而富有表现力的模型。这不仅仅是逻辑推理的训练，更是一种识别模式、分析关系、概括共性的能力。从简单的数学概念到复杂的现实场景，我们将通过一系列精心设计的案例，展示抽象在各个领域的广泛应用，以及如何利用抽象的力量来简化问题、发现潜在的规律。我们将讨论不同层面的抽象，从数据抽象、过程抽象到控制抽象，并阐释它们在构建复杂系统中的关键作用。你将学会如何用更少的代码，表达更丰富的意义，如何构建可复用、易于理解的模块，从而应对日益增长的软件复杂度。 继抽象之后，我们进入“分解”的领域。任何宏大的目标都由无数微小的步骤构成，而计算思维正是精通于将一个庞大的、难以解决的问题，分解成一系列更小、更易于管理、可独立解决的子问题。本书将详细介绍各种分解策略，包括自顶向下、自底向上等，并探讨如何识别子问题之间的依赖关系，以及如何有效地组合子问题的解决方案来构建整体。我们将通过实际例子，演示如何将一个复杂的软件项目分解为不同的模块，如何将一个庞大的数据集划分为若干小块进行处理，以及如何将一个复杂的算法拆解为一系列可执行的指令。这种分解能力不仅在编程中至关重要，在项目管理、科学研究、甚至日常生活决策中都扮演着关键角色。 “模式识别”是连接抽象与分解的桥梁，也是发现效率和优雅的关键。在面对问题时，人类的直觉常常能捕捉到相似之处，而计算思维则将其系统化。本书将引导读者训练自己识别重复出现的模式，无论是数据结构中的相似性，还是算法流程中的共性。一旦识别出模式，我们就可以利用已有的解决方案或通用方法来处理新的问题，从而大大提高效率，避免重复劳动。我们将探讨各种类型的模式，例如搜索模式、排序模式、图遍历模式等，并深入分析它们的特点和适用场景。通过大量的练习，你将能够敏锐地察觉到不同问题背后的相似性，并从中找到最经济、最高效的解决方案。 “算法”则是将抽象、分解和模式识别的成果转化为可执行指令的艺术。本书不仅仅是列举各种算法，更重要的是让你理解算法的设计思想和背后的逻辑。我们将从最基础的排序和搜索算法入手，逐步深入到更复杂的图算法、动态规划等。每一类算法的介绍，都将不仅仅停留在代码的实现层面，更会深入探讨其设计思路、时间与空间复杂度分析，以及它们在解决特定问题时的优势与劣势。我们将强调算法的可行性、效率和正确性，并引导读者思考如何根据问题的特点选择或设计最适合的算法。你将学会如何度量算法的优劣，如何分析算法的性能瓶颈，以及如何通过优化算法来提升程序的运行效率。 “数据结构”与算法是计算科学的孪生子，它们相互依存，共同构建起解决问题的框架。本书将深入介绍各种基础和高级数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。我们将详细阐述每种数据结构的内部组织方式、操作的实现原理，以及它们在不同场景下的应用。更重要的是，我们将强调数据结构与算法之间的紧密联系，讲解为何选择某种特定的数据结构能够极大地影响算法的效率。例如，为何在某些情况下使用哈希表比线性搜索更高效，为何在图算法中邻接矩阵和邻接表各有千秋。通过理解这些关联，你将能够更加灵活地设计出既高效又易于维护的解决方案。 “程序设计”是将计算思维转化为实际软件的最终环节。本书将把计算思维的理念贯穿于整个程序设计过程。我们并非一本纯粹的编程语言教程，而是将以一种更宏观的视角来审视程序设计。我们将讨论良好的编程习惯，包括清晰的代码风格、合理的命名、模块化设计等，这些都直接源于我们前面提到的抽象和分解思想。我们将强调代码的可读性、可维护性和可扩展性，以及如何通过模块化和接口设计来构建健壮的系统。本书还将涉及程序调试和测试的艺术，教会读者如何有效地定位和修复错误，以及如何通过严谨的测试来保证程序的质量。我们将鼓励读者通过实践来巩固所学，通过构建小型项目来体会将理论知识转化为实际成果的成就感。 “复杂性分析”是衡量计算思维有效性的重要标准。在解决问题的过程中，我们不仅要关注解决方案的正确性，更要关注其效率。本书将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，并教会读者如何分析算法和程序的资源消耗。我们将学习Big O表示法，理解其在评估算法性能时的作用，并能够对不同算法的复杂度进行比较和选择。这种分析能力将帮助你避免设计出虽然功能正确但效率极低的“性能陷阱”，从而在面对大规模数据或复杂计算时，依然能够保持程序的响应速度和稳定性。 本书还将触及“并行与并发”的初步概念，为读者打开通往更高级计算领域的大门。在多核处理器和分布式系统的时代，如何有效地利用并发资源来加速计算已成为一项重要课题。我们将简要介绍并发的基本原理，以及在处理大规模数据或需要同时执行多个任务时，并发的优势。虽然本书不会深入到复杂的并发编程模型，但会为读者打下基础，使其能够理解并行计算的价值，并为未来进一步的学习做好准备。 最后，《计算思维的艺术：从抽象到实现》将鼓励读者拥抱“持续学习与探索”的精神。计算领域日新月异，新的技术、新的算法层出不穷。计算思维的核心价值在于其普适性和可迁移性，它赋予你一种学习新知识、适应新环境的强大能力。本书的最终目标是让你成为一个独立的思考者和问题解决者，能够运用计算思维的工具，在不断变化的科技浪潮中，发现机遇，创造价值。通过本书的学习，你将不仅仅学会编程，更重要的是学会一种思考世界、解决问题的方式，一种属于未来、属于数字时代的强大思维方式。

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