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出版者:

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出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2009-8

价格:31.00元

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isbn号码:9787508467924

丛书系列:

图书标签:

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《编程思维与算法解析：走向高效编程之路》 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，软件已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的应用程序到复杂的科学计算，再到支撑全球经济运作的庞大系统。而这一切的基石，都离不开精妙的编程以及背后严谨的算法设计。本书《编程思维与算法解析：走向高效编程之路》旨在为读者，特别是初学者，构建坚实的编程思维模型，并深入浅出地解析核心算法原理，从而引导读者踏上高效、优雅的编程之路。 本书不同于市面上许多侧重于某种特定编程语言的入门书籍，它将语言作为一种表达思想的工具，而将“编程思维”和“算法”本身作为核心内容进行阐述。我们将从最本质的问题出发：什么是编程？我们为什么要编程？如何让计算机理解我们的意图？通过层层递进的讲解，帮助读者建立起一种抽象、逻辑化的思维模式，学会如何将现实世界的问题分解成计算机可以理解和处理的步骤。 第一部分：构建你的编程思维 这一部分将是本书的基石。我们将告别“按部就班”的指令堆砌，而着眼于“如何思考”。 第一章：问题的拆解与抽象——编程的灵魂 我们会从生活中的例子出发，例如规划一次旅行、整理房间，引导读者体会“分解问题”的重要性。 学习如何识别问题中的关键要素，并将其转化为计算机可以处理的数据类型（如数字、字符串、布尔值等）。 介绍“抽象”的概念，如何忽略不必要的细节，只关注核心的逻辑，从而简化问题。 通过一些简单的谜题和逻辑游戏，初步训练读者的逻辑推理和模式识别能力。 第二章：流程控制的艺术——顺序、选择与循环 顺序结构： 这是最基础的执行方式，我们将讲解如何按照预设的顺序执行指令。 选择结构（分支）： 介绍条件判断（if-else, switch-case等）如何让程序根据不同的情况做出不同的反应。我们将通过“猜数字”、“成绩评定”等实例，清晰地展示条件判断的应用。 循环结构（迭代）： 重点讲解如何重复执行一段代码（for, while, do-while等），以处理大量重复性的任务。我们将用“打印乘法表”、“求和”、“查找”等例子，说明循环的强大之处。 我们将强调，任何复杂的逻辑都可以由这三种基本结构组合而成，这是构建程序的基础。 第三章：数据的组织与管理——变量、数组与数据结构初探 变量： 学习如何为数据命名，并理解变量的生命周期和作用域。 数组： 介绍如何用数组一次性存储多个同类型的数据，以及如何通过索引访问和修改数组元素。我们将演示如何使用数组来处理一组相关数据，例如保存班级成绩、存储一系列测量值。 初步认识数据结构： 这一章将简要介绍一些基本的数据结构概念，如“列表”（List）、“栈”（Stack）和“队列”（Queue），不是深入讲解实现细节，而是让读者理解它们在组织和访问数据方面的不同特性和应用场景。例如，栈可以用于函数调用堆栈，队列可以用于任务调度。 第二部分：算法的奥秘与实践 在掌握了基本的编程思维后，我们将进入算法的世界。算法是解决特定问题的一系列明确指令。本书将聚焦于那些在计算机科学中扮演着重要角色的经典算法，并讲解其背后的思想和优化方法。 第四章：搜索算法——在信息海洋中寻觅 线性搜索（顺序搜索）： 这是最直观的搜索方法，我们将分析其效率，并指出其局限性。 二分搜索（折半查找）： 重点讲解二分搜索的原理，即如何利用有序数据的特性，每次将搜索范围缩小一半，从而获得极高的效率。我们将通过“在字典中查找单词”、“有序数组查找”等例子，直观展示其速度优势。 哈希查找（散列查找）： 介绍哈希表的基本概念，以及如何通过哈希函数快速定位数据，虽然不深入其实现，但会展示其在某些场景下的巨大潜力。 第五章：排序算法——让数据井然有序 冒泡排序： 讲解最简单的排序算法之一，便于理解，但效率较低。 选择排序： 介绍如何通过选择最小（或最大）元素并将其放到正确位置来完成排序。 插入排序： 讲解如何像打扑克牌一样，将元素逐个插入到已排序序列的正确位置。 快速排序与归并排序（概念与优势）： 对这两种更高效的排序算法进行概念性介绍，重点阐述它们的“分治”思想和在实际应用中的优势，而不深入其递归实现细节。我们会说明它们如何能够以更快的速度完成大规模数据的排序。 我们将对比不同排序算法的时间和空间复杂度，引导读者理解“效率”的概念，并根据不同场景选择合适的算法。 第六章：图与树——组织复杂关系的模型 图的基本概念： 介绍图是由顶点和边组成的，可以用来表示各种关系，如社交网络、地图路线、网络连接等。 图的遍历（深度优先与广度优先）： 讲解如何系统地访问图中的所有顶点，以及它们在解决路径查找、连通性判断等问题中的应用。 树的基本概念： 介绍树形结构，如文件系统目录、组织架构等。 二叉树与二叉搜索树： 重点介绍二叉树及其特例——二叉搜索树，讲解其在数据检索、组织等方面的应用。我们会说明二叉搜索树如何实现高效查找。 第七章：动态规划入门——解决优化问题的利器 什么是动态规划？ 介绍动态规划是一种通过将大问题分解为更小的重叠子问题来解决优化问题的方法。 “无后效性”与“最优子结构”： 讲解动态规划的两个核心思想。 简单实例分析： 通过“斐波那契数列”、“爬楼梯”等简单例子，演示如何利用动态规划思想，通过记录中间结果来避免重复计算，从而获得高效的解决方案。 第三部分：从理论到实践的桥梁 本部分将帮助读者将所学的编程思维和算法知识转化为实际应用能力。 第八章：伪代码与流程图——沟通的通用语言 伪代码： 讲解如何使用一种介于自然语言和编程语言之间的伪代码来描述算法，它能够清晰地表达逻辑，而不受具体编程语言的语法限制。 流程图： 介绍使用图形符号来表示程序的执行流程，是一种直观的辅助工具。 通过范例，展示如何将一个问题描述转化为清晰的伪代码或流程图。 第九章：算法分析与效率评估 时间复杂度： 引入大O表示法，讲解如何分析算法执行时间的增长趋势，以及O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²) 等常见时间复杂度代表的效率等级。 空间复杂度： 分析算法运行时占用的内存空间，理解其与时间复杂度的权衡。 通过对前面介绍的各种算法进行分析，让读者深刻理解不同算法在处理大规模数据时的性能差异。 第十章：面向未来——学习路径与资源推荐 如何选择你的第一门编程语言？ 简要分析不同语言（如Python, Java, C++等）的特点和适用场景，为读者选择学习方向提供建议。 持续学习的重要性： 强调编程和算法是一个不断发展的领域，鼓励读者保持好奇心和学习热情。 推荐的学习资源： 提供一些优质的在线课程、社区、书籍等，帮助读者在阅读本书后继续深入学习。 本书特色： 思维导向： 强调“如何思考”而非“如何写代码”，培养读者解决问题的能力。 由浅入深： 从最基础的概念讲起，逐步深入到核心算法，适合零基础读者。 图文并茂： 通过大量图示、实例和对比，化繁为简，增强理解。 理论与实践结合： 不仅讲解原理，还提供分析方法和实践建议。 语言无关： 核心内容不依赖于特定编程语言，读者可以更容易地将知识迁移到任何语言的学习中。 阅读《编程思维与算法解析：走向高效编程之路》，你将获得不仅仅是一份编程知识的清单，更是一套解决问题的思考框架和一种严谨的逻辑训练。这将是你开启计算机科学探索之旅，成为一名优秀程序员的坚实起点。

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