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頁數:210

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出版時間:2009-8

價格:25.00元

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isbn號碼:9787121088834

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 大學教材
• 高等教育
• 計算機科學
• 信息技術
• 入門
• 基礎知識
• 學科教材
• 專業課
• 計算機

《計算思維與編程實踐：麵嚮人工智能時代的計算素養提升》 圖書簡介 一、 核心定位與目標讀者 本書旨在為非計算機專業背景的大學本科生、研究生以及對計算思維感興趣的社會人士提供一套係統、深入且與時俱進的計算素養教育。我們深刻認識到，在當前以數據和算法驅動的時代，掌握基礎的計算原理和編程能力已不再是計算機科學傢的專屬技能，而是成為跨學科研究和未來職業發展的基礎能力。 本書的定位是作為一本“麵嚮未來”的計算基礎教材，它超越瞭傳統意義上對硬件結構或Office軟件操作的機械性講解，而是聚焦於培養讀者解決問題的思維模式、邏輯分析能力和快速應用編程工具的實踐能力。 目標讀者群主要包括： 1. 文科、商科、管理學、社會科學等專業學生： 需要利用數據分析、模型構建和自動化工具來提升專業研究效率和決策質量的群體。 2. 理工科（非信息大類）學生： 如生物、化學、環境科學、機械工程等，需要理解底層計算邏輯以更好地利用專業軟件或開發特定領域的算法模型。 3. 終身學習者與職場人士： 希望係統性地學習現代計算思維和至少一種主流編程語言（本書側重Python）的實踐應用。 二、 內容架構與特色章節詳解 本書共分為四個主要部分，共計十六章，內容組織上力求邏輯清晰、理論與實踐緊密結閤。 第一部分：計算思維的基石——抽象、分解與模式識彆 (Foundations of Computational Thinking) 本部分旨在建立讀者對“計算”的本質理解，區彆於“使用計算機”。 第一章：從心智模型到機器邏輯 本章深入探討計算思維的四大核心要素：分解（Decomposition）、模式識彆（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法設計（Algorithm Design）。我們不直接討論CPU的工作原理，而是通過生活中的實例（如下棋、食譜製作、交通規劃）來解構這些思維步驟。重點闡述“抽象”如何幫助我們屏蔽不必要的細節，專注於問題的核心邏輯。 第二章：信息、數據與錶示的本質 本章不偏重於二進製的繁瑣計算，而是強調信息論的基本概念。我們將討論數據是如何被編碼、存儲和傳輸的。內容包括：文本、圖像、聲音等不同類型數據在計算機中的本質錶示，信息熵的直觀理解，以及數據結構在概念層麵上的意義（例如，為什麼列錶和字典適用於不同的場景）。強調數據質量和數據倫理的初步引入。 第三章：邏輯推理與布爾代數在決策中的應用 本章聚焦於形式邏輯作為算法骨架的作用。通過講解命題邏輯和謂詞邏輯，並將其直接映射到編程中的條件判斷（if-else結構）。內容包括：德摩根定律、真值錶和邏輯門電路的概念性理解（不涉及電子工程細節，僅用於類比理解控製流），這是編寫健壯程序的邏輯基礎。 第二部分：算法與流程控製——Python語言的深度實踐 (Algorithms and Control Flow with Python) 本部分是本書的實踐核心，選擇Python語言作為教學載體，原因在於其語法簡潔、社區支持強大，且在數據科學和自動化領域占據主導地位。 第四章：Python環境搭建與基礎語法解析 本章快速帶領讀者完成必要的環境設置（Anaconda/Jupyter Notebook），並介紹Python的基本數據類型（整型、浮點型、字符串、布爾型）和變量命名規則。重點講解“動態類型”的含義及其帶來的便利與潛在風險。 第五章：流程控製的精妙：序列、分支與循環 本章詳細講解`if-elif-else`、`for`循環和`while`循環。通過大量的編程練習，如斐波那契數列生成、水仙花數判斷等，確保讀者對迭代和遞歸（作為概念引入）有紮實的掌握。強調循環的終止條件和邊界條件的檢查。 第六章：數據結構的函數式操作：列錶、元組與集閤 本章深入探討Python內置的復閤數據類型。重點對比列錶（List）和元組（Tuple）在可變性上的差異及其在內存管理和性能上的影響。集閤（Set）的唯一性特性將在算法去重和集閤運算中得到應用。 第七章：核心工具箱：字典與映射關係 字典（Dictionary）作為鍵值對的結構，是處理現實世界中關聯數據的關鍵。本章側重於講解字典的快速查找原理，以及在構建查找錶、配置參數存儲等實際場景中的應用。 第八章：函數的封裝與代碼的復用 本章講解如何定義函數（`def`），參數傳遞機製（位置參數、關鍵字參數），以及作用域（Scope）的概念。強調函數是實現“抽象”的重要工具，如何通過函數簽名來清晰地定義輸入和輸齣，實現模塊化編程。 第三部分：結構化、模塊化與數據處理 (Structuring and Data Handling) 本部分將讀者的技能從單文件腳本提升到處理復雜項目和外部數據的能力。 第九章：組織代碼的藝術：模塊、包與錯誤處理 講解如何使用`import`語句組織項目結構，區分標準庫、第三方庫和自定義模塊。重點介紹異常處理（Try-Except-Finally），教授讀者如何編寫“健壯”的代碼，而不是在遇到未知輸入時直接崩潰。 第十章：文件I/O：數據的持久化 本章聚焦於與外部世界的交互。講解文本文件（`.txt`）和CSV文件的讀寫操作，重點教授上下文管理器（`with open(...)`），以確保資源的安全釋放。初步接觸JSON格式數據的解析與生成。 第十一章：麵嚮對象編程（OOP）的初步概念 本章將OOP作為一種高級的抽象和組織方式引入。講解類（Class）、對象（Object）、屬性（Attribute）和方法（Method）的基本概念。通過構建一個簡單的“圖書館藏書管理係統”示例，展示類如何封裝數據和行為。 第十二章：進階數據結構與基礎效率分析 本章引入更復雜的數據結構概念，如棧（Stack，LIFO）和隊列（Queue，FIFO），並通過它們解決實際問題（如錶達式求值、任務調度）。引入時間復雜度（Big O Notation）的直觀理解，使讀者能夠評估自己編寫的算法的效率。 第四部分：計算思維在現代領域的應用前沿 (Frontiers of Application) 本部分旨在拓寬讀者的視野，展示如何將前述技能應用於當前熱門領域。 第十三章：數據可視化基礎與圖錶傳達 利用Matplotlib/Seaborn庫（僅作界麵調用，不深究底層繪圖原理），教授如何將處理後的數據轉化為有效的視覺信息。重點講解直方圖、散點圖、摺綫圖的選擇原則，以及“好的圖錶”應具備的要素。 第十四章：數據清洗與初步探索性數據分析（EDA） 本章引入Pandas庫的基礎操作（DataFrame的創建與操作）。重點解決現實數據中常見的“缺失值”、“異常值”和“格式不一緻”問題，這是所有數據工作的第一步。強調“髒數據”的處理流程。 第十五章：連接世界：網絡請求與API的初步接觸 介紹HTTP協議的概念性工作流程。使用Python的`requests`庫，指導讀者如何獲取公開API（如天氣數據、簡單的公共數據集）的數據，實現程序與外部服務的動態交互。 第十六章：計算倫理、安全與未來展望 本章是對整本書的總結與升華。討論算法偏見（Bias）、數據隱私（Privacy）和信息安全的基礎概念。展望計算技術在未來不同行業中的融閤趨勢，鼓勵讀者將所學計算能力融入自己的專業領域，實現跨界創新。 三、 本書的教學理念 本書堅守“實踐驅動，概念先行”的理念。我們避免陷入計算機底層結構（如匯編語言、操作係統內核）的泥潭，而是將精力集中在“如何將一個復雜問題拆解成計算機可以執行的、明確的步驟”這一核心能力上。通過大量的代碼示例、自測習題和小型項目，確保讀者不僅“知道”計算思維是什麼，更能“做到”用代碼實現它。本書提供的，是進入現代信息社會所需的計算素養操作係統，而非特定工具的說明手冊。

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