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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] John V. Guttag

出品人:图灵教育

页数:284

译者:梁杰

出版时间:2015-4

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115388018

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

图书标签:

Python
编程
计算机科学
程序设计
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编程艺术
计算思维
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代码
学习

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具体描述

本书基于MIT（麻省理工学院）的一门课程写成，主要目标是帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术。本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python 这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。

探索数学的迷人世界：一本关于逻辑、结构与抽象的入门读物在这本书中，我们将踏上一段激动人心的旅程，一同探索数学那深邃而迷人的世界。本书并非一本传统意义上的数学教程，它不涉及复杂的公式推导，也不追求对某一学科分支的深入钻研。相反，我们旨在揭示数学背后的基本思想——逻辑的严谨性、结构的精妙以及抽象的力量。为何要探索数学？许多人对数学的印象可能停留在枯燥的计算和难以理解的符号。然而，数学远不止于此。它是人类理性思维的结晶，是理解我们所处世界的基本语言。从自然界的规律到计算机科学的运行，从艺术的比例到经济的波动，数学的影子无处不在。它塑造了我们的思维方式，教会我们如何清晰地思考、如何分析问题、如何构建解决方案。本书的目标是让每一位读者，无论其数学背景如何，都能感受到数学的魅力，并理解它在现代社会中的重要性。我们将通过一系列引人入胜的例子和概念，引导你领略数学的智慧光芒。核心内容概览：第一部分：思维的基石——逻辑与推理我们将从最基础的逻辑思维入手。你将了解到什么是命题，什么是真值，以及如何运用逻辑规则进行有效的推理。我们会探讨演绎推理和归纳推理的区别，理解它们在不同情境下的应用。通过分析一些简单的逻辑谜题和悖论，你将亲身体验逻辑的严谨性和它的力量。这一部分将为你构建一个清晰的思维框架，为后续更复杂的概念打下坚实的基础。命题与真值：了解构成逻辑的基本单位。逻辑联结词：掌握“与”、“或”、“非”、“蕴含”等基本逻辑运算。推理规则：学习如何从已知推导出未知，例如肯定前件、否定后件等。集合论初探：引入集合的概念，它是构建更复杂数学结构的基本单元。了解子集、并集、交集等基本操作，理解它们如何描述对象之间的关系。第二部分：秩序的艺术——结构与模式数学的另一个核心在于发现和描述事物之间的结构与模式。我们将看到，即使是看似杂乱无章的事物，也可能隐藏着深刻的数学结构。图论简介：探索点和线构成的网络，理解它们如何表示连接关系。我们将通过图论来分析社交网络、交通路线等现实世界中的问题，体会结构分析的力量。函数的概念：了解函数如何描述输入和输出之间的对应关系。我们将看到，函数不仅仅是代数中的符号，更是描述变化和依赖关系的强大工具。数的奇妙世界：深入了解不同类型的数，如整数、分数、无理数、复数等。我们将探讨它们的性质、运算以及它们在不同领域的应用，理解数的系统性。代数结构的初步认识：介绍群、环、域等基本的代数结构。不必担心这些术语的复杂性，我们将通过具体的例子，如整数的加法、乘法，来直观地理解这些结构所蕴含的对称性和规律性。第三部分：思想的飞跃——抽象与概括数学之所以如此强大，很大程度上归功于其高度的抽象能力。抽象使得我们能够将特定的问题提升到更普遍的层面，从而解决一大类相似的问题。数学模型的构建：学习如何将现实世界的问题转化为数学模型，并利用数学工具进行分析。我们将看到，一个好的模型能够极大地简化问题，并提供深刻的洞察。证明的力量：探索数学证明的概念和意义。理解证明不仅仅是找到一个答案，更是验证一个论断的普遍性和正确性的过程。我们将通过一些经典的简单证明，体会严谨证明带来的确定性。算法思维初探：简要介绍算法的概念，理解它是一种解决问题的明确步骤。虽然本书不是关于编程的，但我们将触及算法思维的本质，即如何分解问题、设计步骤，并预见其执行过程。本书的特色：语言通俗易懂：我们力求使用最清晰、最贴近生活的语言来解释复杂的数学概念，避免使用过多的专业术语。强调直觉与理解：我们不只是陈述事实，更重要的是引导读者建立直观的理解，体会数学思想的内在逻辑。贯穿现实世界的例子：我们将大量运用来自现实生活、自然科学、社会科学的例子，让你看到数学的实际应用和价值。循序渐进的难度：内容设计遵循由浅入深的原则，确保每一位读者都能逐步掌握。谁适合阅读本书？本书适合所有对数学感到好奇、希望拓展思维边界、理解世界运行规律的读者。无论你是学生，渴望对数学有一个更全面的认识；还是工作人士，希望提升逻辑思维和解决问题的能力；亦或是任何一个热爱探索的人，本书都将为你打开一扇新的窗户。结语：数学不是一种孤立的学科，它是理解宇宙、驾驭复杂性、创造未来的强大工具。希望这本书能点燃你对数学的热情，让你发现它不仅仅是符号和公式的堆砌，更是一种美妙的思想，一种探索未知、解决问题的有力武器。让我们一起，踏上这段充满发现和启迪的数学之旅吧！

作者简介

作者简介：

John V. Guttag

1999年至2004年任麻省理工学院电气工程与计算机科学系主任（此前担任了5年的副主任）。Guttag教授目前是计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组的联合负责人。此外，他还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作，并出版过相关主题的图书。Guttag教授获得美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，获得多伦多大学计算机科学博士学位。

译者简介：

梁杰

北京航空航天大学计算机科学与技术专业大四学生。热爱开源、JavaScript、Python，喜欢做各种各样有趣的事情。

目录信息

第1章　起步　　1
第2章　Python介绍　　6
2.1　Python的基本元素　　7
2.1.1　对象、表达式和数值类型　　8
2.1.2　变量和赋值　　9
2.1.3　IDLE　　11
2.2　分支程序　　12
2.3　字符串和输出　　14
2.4　循环　　16
第3章　一些简单的数值类程序　　19
3.1　穷举法　　19
3.2　for循环　　21
3.3　近似解和二分查找　　23
3.4　关于浮点数　　26
3.5　牛顿拉夫逊方法　　28
第4章　函数、作用域和规范抽象　　30
4.1　函数和作用域　　31
4.1.1　函数定义　　31
4.1.2　关键字参数和默认值　　32
4.1.3　作用域　　33
4.2　规范　　36
4.3　递归　　39
4.3.1　斐波那契数　　40
4.3.2　回文和分治　　42
4.4　全局变量　　44
4.5　模块　　45
4.6　文件　　47
第5章　结构化类型、可变性和高阶函数　　49
5.1　元组　　49
5.2　列表和可变性　　51
5.2.1　克隆　　55
5.2.2　列表解析　　56
5.3　函数对象　　57
5.4　字符串、元组和列表　　58
5.5　字典　　59
第6章　测试和调试　　63
6.1　测试　　63
6.1.1　黑盒测试　　64
6.1.2　白盒测试　　66
6.1.3　执行测试　　67
6.2　调试　　68
6.2.1　学习调试　　70
6.2.2　设计实验　　71
6.2.3　如果遇到阻碍　　73
6.2.4　找到“目标”错误之后　　74
第7章　异常和断言　　75
7.1　处理异常　　75
7.2　把异常当作控制流来使用　　78
7.3　断言　　81
第8章　类和面向对象编程　　82
8.1　抽象的数据类型和类　　82
8.1.1　使用抽象的数据类型来设计程序　　86
8.1.2　使用类来记录学生和教师　　86
8.2　继承　　88
8.2.1　多层继承　　90
8.2.2　替代法则　　92
8.3　封装和信息隐藏　　92
8.4　进阶实例：抵押贷款　　97
第9章　算法复杂度简介　　101
9.1　思考计算复杂度　　101
9.2　渐近表示　　104
9.3　一些重要的复杂度　　105
9.3.1　常数复杂度　　105
9.3.2　对数复杂度　　106
9.3.3　线性复杂度　　106
9.3.4　对数线性复杂度　　107
9.3.5　多项式复杂度　　107
9.3.6　指数复杂度　　108
9.3.7　复杂度对比　　110
第10章　一些简单的算法和数据结构　　112
10.1　搜索算法　　113
10.1.1　线性搜索和间接访问元素　　113
10.1.2　二分查找和利用假设　　114
10.2　排序算法　　117
10.2.1　归并排序　　118
10.2.2　把函数当做参数　　120
10.2.3　Python中的排序　　121
10.3　散列表　　122
第11章　绘图以及类的扩展内容　　126
11.1　使用PyLab绘图　　126
11.2　扩展实例：绘制抵押贷款　　131
第12章　随机算法、概率以及统计　　137
12.1　随机程序　　138
12.2　统计推断和模拟　　139
12.3　分布　　149
12.3.1　正态分布和置信水平　　151
12.3.2　均匀分布　　154
12.3.3　指数分布和几何分布　　154
12.3.4　本福德分布　　156
12.4　强队的获胜概率　　157
12.5　散列和碰撞　　160
第13章　随机游动和数据可视化　　163
13.1　醉汉游动　　163
13.2　有偏随机游动　　169
13.3　危机重重的田地　　175
第14章　蒙特卡罗模拟　　177
14.1　帕斯卡的问题　　178
14.2　过还是不过　　179
14.3　使用查表提高性能　　182
14.4　寻找π　　183
14.5　模拟模型的结束语　　187
第15章　理解实验数据　　189
15.1　弹簧的行为　　189
15.2　弹丸的行为　　196
15.2.1　决定系数　　198
15.2.2　使用计算模型　　199
15.3　拟合指数分布　　200
15.4　当理论缺失时　　203
第16章　谎言和统计　　205
16.1　垃圾输入只能产生垃圾输出　　205
16.2　图表会骗人　　206
16.3　与此谬误　　208
16.4　统计方法并不能代替数据　　209
16.5　抽样偏差　　210
16.6　语境问题　　211
16.7　当心外推法　　212
16.8　得克萨斯神枪手谬误　　213
16.9　百分比会说谎　　215
16.10　小心谨慎　　215
第17章　背包和图的最优化问题　　216
17.1　背包问题　　216
17.1.1　贪婪算法　　217
17.1.2　0/1背包问题的最优解法　　219
17.2　图的最优化问题　　222
17.2.1　一些典型的图论问题　　226
17.2.2　疾病传播和最小割　　227
17.2.3　最短路径、深度优先搜索和广度优先搜索　　227
第18章　动态规划　　233
18.1　斐波那契数列　　233
18.2　动态规划和0/1背包问题　　235
18.3　动态规划和分治　　241
第19章　机器学习简介　　242
19.1　特征向量　　244
19.2　距离度量　　245
19.3　聚类　　249
19.4　类型示例和聚类　　250
19.5　K-means聚类　　253
19.6　人造案例　　255
19.7　稍微真实一些的示例　　259
19.8　小结　　265
附录　Python 2.7快速参考　　266
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

MIT本科 6.0001和6.0002课程指定教材，MIT的教授结合教学自己编写的书，非常适合跟open course 结合使用，原版书要几百块，中文正版不到一百，在家里也能上MIT的课，一定记得去官网下载课件和习题，讲课视频B站上有，目前MIT open course上发布的是2016年秋季学期的课程，版本p...

评分☆☆☆☆☆

一开始想着应该有400+页，结果不到300页。 python语言、一般的算法理论、一些数学问题的算法、软件测试、机器学习都有所涉及，但是书本身太薄，这样很多地方势必写得不清楚。要举例子的话，我觉得类和面向对象编程说得太简略。另外python现在应该普及3.x了，没必要再以2.x...

评分☆☆☆☆☆

书是一名大四生翻译的，有些地方表达的不地道，姑且随手找出几处吐吐槽。 p1: [从内存的角度来说，一台普通的计算机可能有几百GB] 我从来没见过一台普通计算机的内存个能有几百GB，我猜测原文应该用的是memory，这里翻译成存储设备比较合适。 p3:[当一个整数整数存在整数立...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《编程导论》这本书，给我最大的惊喜在于它的“人文关怀”。它并非冷冰冰的技术手册，而是充满了对读者的体贴和引导。我常常在阅读过程中，感觉作者就像一个耐心的导师，时刻关注着我的理解进度。书中对于一些容易混淆的概念，都会反复强调，并且提供多种角度的解释，确保我能够真正理解。而且，作者并没有一上来就灌输大量的知识点，而是非常有策略地穿插了一些小故事和历史背景，让我了解到编程是如何一步步发展到今天的。这让我觉得，我不是在被动地学习，而是在参与一场关于技术演进的旅程。尤其是关于“算法”的章节，虽然还没有深入到具体的代码实现，但它通过一些生活中的例子，比如如何给小朋友讲故事，如何安排一天的工作，来阐述算法的设计思路，让我对算法的“效率”和“最优解”有了初步的认识。这种润物细无声的教学方式，让我觉得学习编程不再是一件痛苦的事情，反而充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

刚开始翻阅《编程导论》，我脑子里还是充满着对“代码”的刻板印象，认为那是一堆只有极客才能理解的符号。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它并没有急于展示那些令人生畏的代码，而是从更宏观的角度，解释了编程的“哲学”。它让我明白，编程不仅仅是写代码，更是一种创造性的活动，一种将思想具象化的过程。我印象深刻的是关于“数据结构”的讨论，虽然书中没有给出复杂的结构图，但通过一些非常生活化的比喻，比如图书馆的书架、购物篮，来解释信息是如何组织和存储的，让我对数据结构有了直观的理解。这种从“为什么”到“是什么”，再到“怎么做”的层层递进，让我觉得学习过程非常顺畅。它让我看到了编程背后蕴含的逻辑思维和问题解决的能力，这不仅仅是技术，更是一种可以迁移到任何领域的思维方式。我开始觉得，掌握编程，就像是获得了一把能够解构和构建世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

《编程导论》这本书，可以说是彻底刷新了我对“学习一门新技能”的固有观念。它并非一本让你死记硬背的教科书，而更像是一位循循善诱的向导，带你逐步探索编程的奥秘。书中的语言非常简洁明了，避免了使用过多的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。我特别欣赏它对于“变量”和“函数”的讲解，作者用了一些非常生动的比喻，比如变量就像一个可以装不同东西的盒子，而函数就像一个完成了特定任务的工具，这让我对这两个基础概念有了深刻的印象。它并没有一开始就给你讲复杂的程序，而是从最基础的逻辑思维入手，让你理解计算机是如何工作的，以及编程的意义所在。这种由浅入深，由易到难的学习路径，让我觉得学习编程不再是一件困难的事情，而是充满乐趣和成就感的过程。它让我看到了，原来编程也可以如此“亲民”，如此“有趣”。

评分☆☆☆☆☆

终于抽空翻了几页《编程导论》，感觉像是踏入了一个全新的世界。之前对编程的印象，总觉得是那些高高在上的代码，晦涩难懂，遥不可及。但这本书的开篇，并没有上来就扔一堆专业术语，而是用一种非常平易近人的方式，就像一位老朋友在给你讲述一个有趣的故事。它并没有直接教你写代码，而是从“为什么”开始，解释了编程在现代社会中的重要性，以及它如何渗透到我们生活的方方面面。我读到关于信息是如何被处理，计算机又是如何“思考”的部分，虽然还是有些概念性的东西，但作者的描述让我觉得，这似乎并不是什么不可逾越的鸿沟。尤其是一些类比，比如把编程比作是给机器下达指令，就像我们平时和别人沟通一样，只是语言不同。这让我对编程产生了一种初步的亲近感，觉得它可能并没有想象中那么遥不可及，也许我也可以尝试去理解和掌握它。这种循序渐进的引导方式，给了我很大的信心，不再感到畏惧，而是开始对后续的内容充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

读《编程导论》的过程，就像是经历了一场思维的“洗礼”。我一直以为编程就是一行行枯燥的字母和符号，但这本书却让我看到了代码背后的逻辑和创造力。它不仅仅是关于技术，更是关于如何用一种严谨而有条理的方式去解决问题。书中的一些例子，虽然还没有涉及到复杂的算法，但已经能让我感受到，通过编程，我们可以将抽象的想法转化为实际的解决方案。我记得有一段讲到“流程控制”的，用非常生动的比喻说明了计算机如何按照预设的步骤一步步执行任务，这让我一下子就明白了“顺序”、“选择”和“循环”这些概念的本质。这种将复杂概念简单化，同时又不失其准确性的讲解方式，真的非常出色。我发现，原来编程不仅仅是程序员的工作，更是一种思维模式，一种分析和解决问题的能力，这对于我这样非技术背景的人来说，简直是打开了新世界的大门。它让我开始思考，在日常生活中，我遇到的很多问题，是不是也可以用类似编程的逻辑去分析和拆解，从而找到更有效的解决办法。

评分☆☆☆☆☆

MIT的书，是经典读物

评分☆☆☆☆☆

相比较SICP的玄幻，这本书更佳现实主义。

评分☆☆☆☆☆

之前入门的时候看的。后面涉及到了对科研的支持，没必要全读完

评分☆☆☆☆☆

"查看代码的时候，请记住我并没有完全理解它。否则程序不应该存在错误。"

评分☆☆☆☆☆

公开课讲义