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[美] 罗伯特·塞奇威克，[美] 凯文·韦恩，[美] 罗伯特·唐德罗 著，江红，余青松 译

图书标签:

• Python
• 程序设计
• 入门
• 计算机科学
• 编程
• 教学
• 教材
• 实践
• 导论
• 算法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111549246

版次：1

商品编码：12009881

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：519

内容简介

　　本书从跨学科的角度入手，强调应用，介绍Python有用的功能，包括编程的基本要素、功能、模块、面向对象编程和数据抽象对象、算法与数据结构，融汇了作者丰富的课堂教学经验，提供了大量源代码、I/O库和精选实例。适合作为高校计算机专业编程课程的教材。

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章　程序设计的基本元素1
1.1　你的第一个程序1
1.1.1　Python程序设计2
1.1.2　输入和输出4
1.1.3　问题和解答5
1.1.4　习题8
1.2　内置数据类型8
1.2.1　相关术语9
1.2.2　字符串14
1.2.3　整数16
1.2.4　浮点数18
1.2.5　布尔值20
1.2.6　比较22
1.2.7　函数和API24
1.2.8　数据类型转换26
1.2.9　小结28
1.2.10　问题和解答（字符串）28
1.2.11　问题和解答（整数）30
1.2.12　问题和解答（浮点数）31
1.2.13　问题和解答32
1.2.14　习题34
1.2.15　创新习题35
1.3　选择结构和循环结构37
1.3.1　if语句38
1.3.2　else子句39
1.3.3　while语句40
1.3.4　for语句44
1.3.5　语句嵌套46
1.3.6　应用实例48
1.3.7　循环和中断55
1.3.8　死循环56
1.3.9　小结57
1.3.10　问题和解答58
1.3.11　习题60
1.3.12　创新习题63
1.4　数组65
1.4.1　Python中的数组66
1.4.2　数组别名和拷贝70
1.4.3　Python对数组操作提供的系统支持71
1.4.4　一维数组应用实例73
1.4.5　二维数组80
1.4.6　二维数组应用实例：自回避随机行走84
1.4.7　小结87
1.4.8　问题和解答（字符串）87
1.4.9　习题88
1.4.10　创新习题89
1.5　输入和输出92
1.5.1　鸟瞰图93
1.5.2　标准输出95
1.5.3　标准输入97
1.5.4　重定向和管道100
1.5.5　标准绘图104
1.5.6　动画111
1.5.7　标准音频113
1.5.8　小结115
1.5.9　问题和解答116
1.5.10　习题118
1.5.11　创新习题121
1.6　应用案例：随机Web冲浪模型123
1.6.1　输入格式124
1.6.2　转换矩阵125
1.6.3　模拟126
1.6.4　混合马尔可夫链130
1.6.5　经验总结134
1.6.6　习题135
1.6.7　创新习题136
第2章　函数和模块137
2.1　定义函数137
2.1.1　调用和定义函数138
2.1.2　实现数学函数145
2.1.3　使用函数组织代码147
2.1.4　传递参数和返回值149
2.1.5　实例：声波的叠加152
2.1.6　问题和解答156
2.1.7　习题158
2.1.8　创新习题160
2.2　模块和客户端163
2.2.1　使用其他程序中的函数164
2.2.2　模块化程序设计的抽象概念168
2.2.3　随机数172
2.2.4　数组处理API174
2.2.5　迭代函数系统176
2.2.6　标准统计179
2.2.7　模块化程序设计184
2.2.8　问题和解答186
2.2.9　习题188
2.2.10　创新习题189
2.3　递归191
2.3.1　你的第一个递归程序192
2.3.2　数学归纳法194
2.3.3　欧几里得算法194
2.3.4　汉诺塔195
2.3.5　函数调用树196
2.3.6　指数时间198
2.3.7　格雷码199
2.3.8　递归图形200
2.3.9　布朗桥202
2.3.10　递归的陷阱205
2.3.11　展望207
2.3.12　问题和解答207
2.3.13　习题208
2.3.14　创新习题209
2.4　案例研究：渗透原理212
2.4.1　渗透原理213
2.4.2　基本脚手架代码214
2.4.3　垂直渗透215
2.4.4　测试217
2.4.5　估计概率220
2.4.6　渗透原理的递归解决方案221
2.4.7　自适应绘制图形224
2.4.8　经验总结227
2.4.9　问题和解答（字符串）228
2.4.10　习题229
2.4.11　创新习题230
第3章　面向对象的程序设计232
3.1　使用数据类型232
3.1.1　方法233
3.1.2　字符串处理234
3.1.3　字符串处理应用：基因组学237
3.1.4　用户自定义数据类型237
3.1.5　颜色242
3.1.6　数字图像处理244
3.1.7　输入和输出（进一步讨论）252
3.1.8　内存管理257
3.1.9　问题和解答258
3.1.10　习题259
3.1.11　创新习题261
3.2　创建数据类型264
3.2.1　数据类型的基本元素264
3.2.2　秒表270
3.2.3　直方图272
3.2.4　海龟绘图273
3.2.5　递归图形276
3.2.6　复数280
3.2.7　曼德布洛特集合281
3.2.8　商业数据处理285
3.2.9　问题和解答288
3.2.10　习题290
3.2.11　创新习题293
3.3　设计数据类型296
3.3.1　设计API297
3.3.2　封装299
3.3.3　不可变性303
3.3.4　实例：空间向量305
3.3.5　元组308
3.3.6　多态性309
3.3.7　重载310
3.3.8　函数是对象315
3.3.9　继承315
3.3.10　应用：数据挖掘316
3.3.11　契约式设计321
3.3.12　问题和解答322
3.3.13　习题323
3.3.14　数据类型设计习题324
3.3.15　创新习题325
3.4　案例研究：多体模拟325
3.4.1　多体模拟326
3.4.2　问题和解答332
3.4.3　习题333
3.4.4　创新习题333
第4章　算法和数据结构334
4.1　性能334
4.1.1　观察335
4.1.2　假说335
4.1.3　增长量级分类340
4.1.4　预测343
4.1.5　注意事项345
4.1.6　性能保证346
4.1.7　Python列表和数组347
4.1.8　字符串349
4.1.9　内存351
4.1.10　展望354
4.1.11　问题和解答355
4.1.12　习题357
4.1.13　创新习题361
4.2　排序和查找363
4.2.1　二分查找法363
4.2.2　插入排序算法369
4.2.3　归并排序算法374
4.2.4　Python系统排序方法377
4.2.5　应用：频率计数378
4.2.6　经验总结380
4.2.7　问题和解答381
4.2.8　习题382
4.2.9　创新习题383
4.3　栈和队

前言/序言

　　前　言　　Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach　　21世纪以前的教育基础是“读、写和算术”，而现在的教育基础则是“读、写和计算”。学习编程是每个科学和工程专业学生教育过程中的重要部分。除了直接的应用外，学习编程是了解计算机科学本质的第一步。计算机科学对现代社会产生了毋庸置疑的影响。本书的目的是在科学环境中为需要编程或想学习编程的人讲授程序设计的基本方法和应用技巧。 　　我们的主要目标是通过提供经验和必要的基本工具使得学生更加有效地进行计算。我们的方法是向学生灌输这样的理念：编写程序是一种自然而然、富有成就感和充满创造性的体验。我们将循序渐进地介绍基本概念，并使用应用数学和科学中的典型应用来阐述这些概念，并为学生提供编写程序以解决相关问题的机会。 　　我们使用Python程序设计语言来编写本书中的所有程序—在本书的标题中，我们在“程序设计”之后提及“Python”以强调本书是关于程序设计的基本概念，而不仅仅是Python本身。这本书讲授了许多解决计算问题的基本技能，这些技能可以应用于许多现代计算环境中。本书自成体系，其目标人群是没有任何编程经验的人。 　　相对于传统的CS1课程而言，本书提供了一种跨学科的方法。我们将重点讲述计算在其他学科（材料科学、基因组学、天体物理学、网络系统等）中的重要地位。跨学科的方法向学生强调一种基本思想，即在当今世界中，数学、科学、工程和计算紧密结合在一起。同时，作为CS1的课本，本书主要面向对数学、科学和工程感兴趣的大学一年级学生。当然，本书也可用于自学，或者作为程序设计与其他领域相结合的课程的补充材料。 　　内容范围本书根据学习编程的四个阶段来组织：基本元素、函数和模块、面向对象的程序设计、算法和数据结构。在进入编程的下一阶段之前，我们将向读者提供他们需要的基本信息，使读者有信心编写每个阶段的程序。本书所讲授方法的基本特征是使用示例程序解决感兴趣的问题，并提供各种练习题，从自学练习题到需要创新解决方案的挑战性难题。 　　基本元素包括变量、赋值语句、内置数据类型、控制流程、数组和输入/输出，以及图形和声音。 　　函数和模块为学生揭开了模块化程序设计的面纱。我们使用熟悉的数学函数来介绍Python函数，然后讨论使用函数编程的意义，包括库函数和递归函数。贯穿本书，我们强调一种基本理念，即把一个程序分解为可以独立调试、维护和重用的模块。 　　面向对象的程序设计是我们对数据抽象的介绍。我们强调数据类型的概念，并使用Python的类机制实现数据类型。我们将教会学生如何使用、创建和设计数据类型。模块化、封装和其他现代程序设计理念是面向对象程序设计阶段的中心概念。 　　算法和数据结构把这些现代程序设计理念与组织和处理数据的经典方法结合起来，因为经典方法依旧可以有效地用于现代应用程序。我们介绍了经典的排序和搜索算法，同时也介绍了基本的数据结构及其应用，强调了使用科学方法来理解实现的性能特征。 　　在科学和工程中的应用是本书的一个主要特点。我们通过其对具体应用的影响来强调我们所讨论的每一个程序设计概念。我们的示例来源于应用数学、物理学、生物科学、计算机科学本身，并包括物理系统模拟、数值方法、数据可视化、声音合成、图像处理、金融模拟和信息技术。具体的示例包括第1章用于页面排名的马尔可夫链以及渗透问题、n体模拟、小世界现象的案例研究。这些应用都是正文不可分割的组成部分。它们为学生提供了资料，阐述程序设计概念的重要性，并提供了计算在现代科学和工程中扮演着重要角色的令人信服的证据。 　　我们的主要目标是教授学生学会有效解决任何程序设计问题所需要的具体机制和技能。我们完全使用Python程序，并鼓励读者也使用Python程序。我们关注个人的程序设计，而不是大型的程序设计。 　　本书在大学课程中的使用本书主要面向大学一年级课程，其目标是教授新生在科学应用的背景下进行程序设计。根据本书所讲授的内容，将来主修科学或工程技术的学生都将学会在熟悉的背景下学习程序设计。修完基于本书课程的学生将为在后续科学和工程技术课程中应用他们的技能做好准备，并会意识到本书所讲授的内容对进一步学习计算机科学是非常有益的。 　　特别是将来主修计算机科学的学生将会受益于在科学应用的背景下学习程序设计。与生物学家、工程师和物理学家一样，计算机科学家在科学方法中也需要相同的基本背景，并且要承担科学计算的任务。 　　实际上，跨学科的方法使得高等院校可给将来主修计算机科学或其他科学和工程技术的学生教授同一门课程。我们覆盖了CS1所规定的资料，但是我们对应用的关注给相关概念带来了生命，并激发了学生学习这些概念的兴趣。跨学科的方法向学生展示了许多不同学科中的问题，可帮助他们更明智地选择主修方向。 　　无论采用哪种具体机制，本书的使用最好安排在全部课程的早期。首先，这种安排允许我们利用高中数学和科学中所熟悉的资料。其次，学生在大学课程的早期学习程序设计将帮助他们在继续学习专业课程时有效地使用计算机。像阅读和写作一样，程序设计很显然也是任何科学家和工程师的一项基本技能。掌握本书概念的学生将终生不断发展这种技能，在其各自所选择的领域中，他们能够利用计算来解决或更好地理解问题和项目，并从这一过程中受益。 　　先修条件本书非常适合于科学和工程技术专业的大学一年级学生。也就是说，我们不需要其他的预备知识，本书的先修条件和其他入门级科学和数学课程的要求基本一致。 　　完备的数学知识很重要。我们没有详细阐述相关的数学知识，但我们引用了学生在高中已经学习的数学课程，包括代数学、几何学和三角学。本书目标人群中的大多数学生都自动满足这些要求。事实上，我们充分利用了他们在基础课程中所熟悉的知识来介绍基本的编程概念。 　　科学的求知欲也是一个重要的部分。科学和工程技术专业的学生天生对进行科学探究以帮助解释自然本质的能力非常着迷。我们使用简单的关于自然界的程序示例支持这种偏爱。本书任何特定的知识都没有超过高中课程中的数学、物理、生物和化学的知识范围。 　　程序设计经验不是必需的，但却是有益的。讲授程序设计是我们的主要目标，因此本书没有要求任何先行的程序设计经验。然而，编写一个程序解决一个新问题是一项富有挑战性的智力任务，所以在高中阶段编写了许多程序的学生会从选修基于本书的程序设计入门课程中受益。本书可满足各种不同背景的学生的授课需求，因为本书中的应用无论对于新手还是专家都具有吸引力。 　　使用计算机的经验也不是必需的，况且这根本不是问题。现在的大学生经常使用计算机与亲朋好友交流、听音乐、处理照片或进行许多其他活动。能够以有趣而又重要的方式驾驭自己的计算机需要扣人心弦和长期的训练。 　　总之，几乎所有科学和工程技术领域的学生都可以在他们第一个学期的课表中选修基于本书的课程。 　　目标在科学和工程技术专业的高级课程中，教师希望完成基于本书课程的学生学到什么样的知识呢？我们覆盖了CS1课程，但任何讲授入门级程序设计课程的教师都知道，教授后续课程的教师期望值很高：每个教师都希望学生已经熟悉所需使用的计算环境和方法。物理学教授可能期望某些学生在周末设计一个程序来运行模拟；工程学教授可能期望某些学生使用一个特定的软件包并基于数值方法求解微分方程；计算机科学教授可能期望学生掌握特定编程环境的详细知识。本书真的可以满足这些不同的期望吗？对于不同的学生群体，是否需要不同的入门级课程？自从20世纪后期计算机被广泛使用以来，高等院校就一直被这些类似问题困扰。对于这些问题，我们给出的解答是本书介绍通用的程序设计入门方法，类似于数学、物理学、生物学和化学中普遍接受的入门级课程。本书努力为科学和工程技术专业的学生提供必要的基本准备，同时也清楚地传递这样的信息：理解计算机科学比程序设计更重要。学习过本书的学生，教师可期望他们拥有适应于新的计算环境和在不同应用中有效利用计算机的必要知识和能力。 　　完成基于本书课程的学生，他们期望在后续课程中学习到什么呢？我们的观点是程序设计并不难学，但学会驾驭计算机意义深远。在未来的职业生涯中，掌握了本书知识的学生已为应对计算挑战做好准备。他们了解现代程序设计环境（例如本书介绍的Python）将为未来可能遇见的任何计算问题打开一扇大门，同时他们也获得了学习、评价和使用其他计算工具的信心。对计算机科学感兴趣的学生将准备好进一步追寻这些兴趣，科学和工程技术专业的学生将准备好将计算融合到他们的研究中。 　　本书官网在如下网站上，可以找到关于正文的大量补充信息： 　　http://introcs.cs.princeton.edu/python为了方便，我们把这个站点称为本书官网。该网站包含了为使用本书的教师、学生和其他读者准备的资料。我们在这里简要描述一下这些资料，虽然所有的Web用户都知道，最好的方法是通过浏览器纵览它们。除了少部分用于测试的资料，其他资料都是公开可用的。 　　本书官网的一个最重要的意义是让教师和学生可以使用自己的计算机教授或学习这些资料。任何拥有计算机和浏览器的人，均可按照本书官网提供的一些指示开始学习程序设计。这个过程并不比下载一个媒体播放器或一首歌更困难。和任何其他网站一样，我们的网站也一直保持更新。对于任何拥有本书的人而言，本书官网是一个非常重要的资源。特别是补充材料对于我们达到如下目标至关重要，那就是使得计算机科学成为所有科学家和工程师教育不可分割的有机组成部分。 　　对于教师，本书官网包含了与教学相关的信息。这些信息主要按照我们过去十几年开发的教学模式进行组织，我们每周为学生授课两次，并且每周对学生进行两次课外辅导，学生分成小组与任课教师或助教进行讨论。本书官网包括用于这些授课的演示幻灯片，教师可基于这些幻灯片根据需要进行补充和修改。 　　对于助教，本书官网包含了详细的问题集和编程项目，它们均基于本书的习题，但包含更多的详细信息。每个程序设计任务作业旨在基于一个有趣的应用环境教授一个相关的概念，同时为每个学生提出一个引人入胜的挑战。课外作业的进展体现了我们的教学方法。本书官网全面详细地说明了所有的作业，并提供详细的结构化信息帮助学生在规定时间内完成任务，包括有关建议方法的描述，以及在课堂中应该讲述的授课内容纲要。 　　对于学生，本书官网包含可快速访问的本书的大部分资料，包括源代码以及鼓励学生自学的额外资料。本书官网为书本中的许多习题提供了参考解答，包括完整的程序代码和测试数据。还有许多与程序设计作业相关的信息，包括建议的方法、检查清单、常见问题解答以及测试数据。 　　对于一般读者，本书官网是访问与本书内容相关的所有额外信息的资源库。所有的网站内容都提供Web超链接和其他路径，以帮助读者寻找有关讨论主题的更多信息。网站包含了非常多的信息，比任何个人所能想象和接受的信息多得多，因为我们的目标是为本书内容提供足够多的信息，以满足每位读者的需求。 　　致谢这个项目自1992年开始启动，迄今为止，许多人为这个项目的成功做出了贡献，我们在此对他们表示诚挚的感谢。特别感谢Anne Rogers的大力帮助，使本项目得以顺利启动；感谢Dave Hanson、Andrew Appel和Chris van Wyk耐心地解释数据的抽象化；还要感谢Lisa Worthington，她是第一个接受挑战，使用本书给大学一年级学生上课的老师。同时我们还要感谢/dev/126的努力；感谢过去25年中在普林斯顿大学致力于讲授本书内容的教师、研究生和教学人员；感谢成千上万努力学习本书的大学生们。 　　Robert SedgewickKevin WayneRobert Dondero2015.4 　　译者序Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach本书介绍程序设计的基本概念，而不仅仅是Python本身。本书的侧重点在于讲授使用程序设计解决各学科（从材料科学到基因组学、天体物理学、网络系统等）中的计算问题。本书除了讲述Python语言基础知识之外，还涉及许多新的研究领域（例如，随机Web冲浪模型、渗透原理、多体模拟、数据挖掘、小世界现象等），能激发学生对科学探究的求知欲，为以后专业课的学习打下坚实的基础。 　　本书采用跨学科的方法，重点讲述计算在其他学科中的重要地位。这种跨学科的方法向学生强调一种基本思想，即在当今世界中,数学、科学、工程和计算紧密结合在一起。本书面向对使用计算机程序解决数学、科学和工程问题感兴趣的大学生或研究生，作为教材的同时也可用于自学，或作为与其他领域相结合的程序设计课程的补充材料。 　　本书内容根据学习程序设计的四个阶段来组织：基本元素、函数和模块、面向对象的程序设计、算法和数据结构。本书由浅入深，将理论知识和实际应用相结合，逐步引导读者掌握通过计算机程序设计解决各种科学和技术研究问题的方法。本书的最大特色是提供丰富的实际应用示例，用于分析和解决各学科中涉及的计算问题。本书的应用示例涉及应用数学、物理、生物科学、计算机科学、物理系统、数字方法、数据可视化、声音合成、图像处理、金融模拟和信息技术等方面，真正体现了其跨学科的特点。 　　另外，本书包括大量的习题和创新习题，可引导读者进一步拓展通过程序设计解决科学和技术问题的能力。 　　本书配套课程是普林斯顿大学的精品课程，在其提供的教学官网（http://introcs.cs. princeton.edu/python）中包含大量的教学辅助内容，无论是教师、助教、学生还是一般读者，均可以从中获取与本书内容相关的所有资源库。 　　本书由华东师范大学江红和余青松共同翻译。衷心感谢本书的编辑王颖老师和刘诗灏老师，敬佩他们的睿智和敬业。我们在翻译过程中力求忠于原著，但由于时间和学识有限，且本书涉及各个领域的专业知识，故书中的不足之处在所难免，敬请诸位同行、专家和读者指正。 　　江红　余青松

《探索算法的奥秘：从原理到应用》 本书旨在带领读者踏上一段深入理解和掌握算法世界的旅程。算法，作为计算机科学的基石，是解决计算问题的精妙策略和步骤。无论你是初学者，希望构建坚实的编程基础，还是有一定经验的开发者，渴望提升代码效率和解决复杂问题的能力，本书都将为你提供一条清晰的学习路径。 内容概览： 本书内容围绕算法的核心概念、设计方法、分析技术以及在实际问题中的应用展开。我们不会止步于枯燥的理论，而是通过丰富的实例和逐步深入的讲解，让你在实践中体会算法的魅力。 第一部分：算法的基石——理解与表达 何为算法？ 我们将从最基本的定义出发，探讨算法的本质，以及它在解决各类问题中的重要性。你将了解到算法不仅仅是代码，更是一种思维方式。 算法的表示法： 除了自然语言描述，我们将介绍流程图和伪代码等直观的表示方法，帮助你清晰地表达算法的设计思路，为后续的实现打下基础。 基本数据结构导览： 算法的效率往往与所使用的数据结构息息相关。本部分将简要介绍链表、栈、队列、树和图等基础数据结构，为理解后续更复杂的算法奠定基础。 第二部分：算法设计之道——策略与技巧 分治法 (Divide and Conquer)： 学习如何将一个大问题分解为若干个规模更小的相同子问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。我们将通过经典的排序算法（如归并排序、快速排序）和查找算法（如二分查找）来深入理解这一强大的设计范式。 动态规划 (Dynamic Programming)： 掌握如何通过将问题分解为相互重叠的子问题，并存储已解决子问题的结果，以避免重复计算，从而获得最优解。我们将以求解最长公共子序列、背包问题等为例，揭示动态规划的威力。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 学习在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解的策略。我们将通过活动选择问题、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等实例，展示贪心算法的应用场景和适用条件。 回溯法 (Backtracking)： 探索如何通过深度优先搜索的方式，尝试所有可能的解决方案，并在发现当前路径无法达到目标时，回溯到之前的状态，尝试其他路径。我们将以数独求解、N皇后问题等经典问题来演示回溯法的应用。 分支限界法 (Branch and Bound)： 了解如何在一个搜索空间中，通过限界函数来剪枝，排除不可能产生最优解的分支，从而更有效地搜索最优解。 第三部分：算法分析的艺术——衡量与优化 时间复杂度和空间复杂度： 这是衡量算法效率的核心指标。我们将详细介绍大O记法 (Big O Notation)，学习如何分析算法在最坏情况、平均情况和最好情况下的执行时间和所需空间，并理解不同复杂度等级的算法在处理大规模数据时的巨大差异。 渐近分析： 掌握如何关注算法在输入规模趋于无穷时表现出的性能特征，从而进行有意义的比较和优化。 主定理 (Master Theorem)： 学习如何利用主定理来快速分析递归算法的时间复杂度，简化分析过程。 第四部分：经典算法详解与实践 排序算法： 除了前面提到的归并排序和快速排序，我们还将深入探讨冒泡排序、插入排序、选择排序、堆排序等，并分析它们的优缺点和适用场景。 查找算法： 除了二分查找，我们还将介绍哈希查找及其相关技术。 图算法： 图的遍历： 深入理解广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 及其在求解连通性、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法： 学习Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及在无权图中的最短路径求解。 最小生成树算法： 详细讲解Prim算法和Kruskal算法。 字符串匹配算法： 介绍朴素匹配算法，并初步探索KMP等更高效的算法思想。 第五部分：算法的现代视角 概率算法与近似算法： 了解在某些问题上，设计精确算法极其困难，此时概率算法和近似算法可以提供有效的解决方案。 NP-完全性理论简介： 初步接触计算复杂性理论，理解NP-完全性问题的概念，以及它对算法设计的影响。 算法在实际中的应用： 探讨算法在搜索引擎、推荐系统、数据压缩、密码学、人工智能等前沿领域的应用实例，激发读者进一步探索的兴趣。 本书特色： 循序渐进的教学设计： 从基础概念到复杂算法，层层递进，确保读者能够逐步掌握。 理论与实践相结合： 每个算法设计策略和经典算法都配有详细的讲解和易于理解的示例，帮助读者将理论知识转化为实际能力。 注重分析与优化： 强调算法的时间和空间复杂度分析，培养读者对算法效率的敏感度，并学习如何优化算法。 广泛的应用视角： 介绍算法在不同领域的应用，帮助读者理解算法的价值和意义。 清晰易懂的语言风格： 避免使用过于晦涩的术语，力求让每一位读者都能轻松理解。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、软件工程等相关专业的在校学生。 希望系统学习算法知识，为面试或职业发展打好基础的开发者。 对计算机底层原理和问题解决之道充满好奇的学习者。 阅读本书，你不仅能掌握解决问题的各种“工具”，更能培养出一种严谨、高效、优化的思维模式，让你在未来的编程道路上更加游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书《程序设计导论：Python语言实践》带给我的，不仅仅是Python编程知识，更是一种全新的思维方式。我之前一直觉得编程是那些“聪明人”才能做的事情，自己肯定不行。然而，这本书让我彻底改变了这种看法。作者的讲解方式非常独特，他没有上来就讲复杂的语法，而是从“如何思考问题”入手，一步一步引导你用编程的逻辑去分解和解决问题。我印象最深的是关于“算法”的讲解，它没有用那些枯燥的数学公式，而是通过生活中的例子，比如“如何最快地找到一本字典里的单词”，来引出不同的算法思想，让我觉得算法并不遥远，而且非常有趣。 书中的Python代码示例也写得极其优美和规范，让我这个初学者一开始就接触到了高质量的代码，这对于建立正确的编程习惯至关重要。我尝试着跟着书中的例子去敲代码，去运行，去修改，每一次的尝试都让我对Python这个语言有了更深的理解。我尤其喜欢书中关于“模块和包”的讲解，它让我明白了如何利用已有的工具来提高开发效率，而不是什么都从头开始。这本书让我觉得，编程并不是一门孤立的学科，而是一种强大的工具，可以帮助我们解决生活和工作中的各种问题。它不仅仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我对未来的学习和探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《程序设计导论：Python语言实践》真的给了我很多惊喜。我之前对编程完全是个门外汉，看到各种代码就像看天书一样，朋友推荐我这本书，抱着试试看的心态开始读。没想到，书里的讲解方式非常接地气，一点点地引导我进入编程的世界。从最基础的“什么是程序”、“怎么写第一行代码”开始，一步步深入，完全没有给我留下任何“我怎么会看不懂”的挫败感。作者的语言风格非常亲切，就像一个经验丰富的程序员在手把手教你一样，会用很多生活中的例子来比喻抽象的概念，比如讲到变量的时候，会用“箱子”来比喻，讲到函数的时候，会用“流水线上的工人”来比喻，这些形象的比喻让我瞬间就明白了那些原本觉得晦涩难懂的知识点。 而且，这本书的排版也非常舒服，代码块清晰明了，重点内容都有加粗或者特殊标注，不像有些技术书籍密密麻麻全是文字，读起来让人头晕。我最喜欢的是它大量的实例练习，每一章都配有适合初学者的小项目，跟着书本的指引一步步完成，那种从无到有创造出一点东西的感觉真的太棒了！我记得我第一个写出来的小程序是一个简单的计算器，虽然功能很简单，但当我看到它按照我的代码正确运行时，我内心的成就感无法言喻。这本书不仅仅是教你语法，更重要的是培养你的逻辑思维能力，让你学会如何将现实世界的问题拆解成一步步可执行的指令。它让我看到了编程的魅力，也让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《程序设计导论：Python语言实践》这本书，对于那些渴望踏入编程殿堂，但又对繁杂的语法和概念望而却步的读者来说，无疑是一盏指路明灯。我个人在阅读过程中，最深刻的感受就是作者对于“引导”二字的极致运用。他并没有直接抛出复杂的理论，而是层层递进，就像剥洋葱一样，一层一层地揭开编程的面纱。从最基础的“print('Hello, World!')”开始，到后面构建更加复杂的程序，每一步都衔接得天衣无缝。我特别喜欢书中关于“数据结构”的讲解，比如列表（list）和字典（dictionary）的介绍，作者用了非常生动形象的比喻，将抽象的数据组织形式具象化，让我一下子就理解了它们在实际应用中的作用和区别。 更让我惊喜的是，这本书在强调理论讲解的同时，也没有忽视“实践”的重要性。每一章节后面都附带了精心设计的练习题，这些题目由浅入深，难度循序渐进，能够有效地巩固读者对所学知识的掌握。我记得我做的一个关于“学生成绩管理”的小项目，通过书中的指导，我能够自己独立完成，并且还能根据自己的想法进行一些小小的扩展，那种从零开始构建一个可用程序的感觉，真的是一种前所未有的满足感。这本书让我明白，编程并不是只有少数天才才能掌握的技能，只要有正确的方法和足够的耐心，任何人都可以成为一名优秀的程序员。它让我看到了编程世界的无限可能，也激发了我持续学习和探索的热情。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《程序设计导论：Python语言实践》这本书，给我的编程学习之旅带来了翻天覆地的改变。我之前尝试过其他的一些编程入门书籍，但总是感觉自己抓不住重点，学得非常吃力。这本书的出现，就像在我迷茫的编程道路上点亮了一盏明灯。作者的讲解方式非常独特，他不仅仅是教你Python的语法，更重要的是引导你建立起一套完整的编程思维模式。我印象特别深刻的是，书中在讲解“面向对象编程”的时候，并没有直接抛出“类”、“对象”等术语，而是从“现实世界中的事物”入手，通过分析它们的属性和行为，再逐步抽象出“类”和“对象”的概念，这种“由表及里”的讲解方式，让我豁然开朗。 而且，书中对Python语言的实践部分，做得非常扎实。他提供的代码示例，不仅简洁易懂，而且都经过了精心的设计，能够准确地反映出所讲解知识点的核心。我尝试着跟着书中的步骤，去完成一些小项目，比如一个简单的“天气查询”应用，一个可以自动化处理文件的脚本。每一次完成这些小项目，都让我觉得编程不再是枯燥乏味的理论知识，而是一种充满创造力和成就感的实践活动。这本书让我明白了，编程的本质是解决问题，而Python，就是实现这一目标的强大而优雅的工具。它不仅教会了我如何编程，更重要的是让我学会了如何用编程的视角去观察和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

在我拿到《程序设计导论：Python语言实践》这本书之前，我对编程的理解仅限于“写代码”这个字面意思，认为它是一件枯燥且技术门槛很高的事情。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常独特且富有启发性的方式，将编程的魅力展现在我面前。他并没有上来就讲一堆晦涩的专业术语，而是从最基础的“问题解决”和“逻辑思维”入手，逐步引导读者理解编程的核心。我印象深刻的是，书中在讲解“函数”的概念时，不仅仅是告诉你如何定义和调用函数，更是强调了函数在代码复用、模块化以及提高程序可读性方面的重要性。 书中大量的Python实践案例，更是让我受益匪浅。这些案例并非简单的语法堆砌，而是贴近实际生活和工作场景，例如如何利用Python进行数据分析、如何编写简单的自动化脚本等等。我尝试着跟着书中的步骤，一步步完成了几个小项目，这种从无到有创造出可用程序的感觉，真的让我体验到了编程的乐趣和价值。这本书让我明白，编程不仅仅是一门技术，更是一种解决问题的能力，一种创造的手段。它点燃了我对编程的兴趣，也让我对未来学习和应用编程充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《程序设计导论：Python语言实践》这本书，以其精妙的结构和极富洞察力的讲解，让我对编程产生了前所未有的浓厚兴趣。我一直认为编程是少数“聪明人”的游戏，自己可能永远也学不会。但是，这本书完全打破了我的这种固有观念。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的向导，带领我在编程的奇妙世界里探险。他没有上来就抛出复杂的理论，而是从最基本、最直观的概念入手，例如，在讲解“变量”时，他会将其比作一个可以存放不同物品的“盒子”，形象生动，让人一听就懂。 更让我惊喜的是，书中对Python语言的运用进行了极其深入的实践指导。他不仅仅是讲解语法，更是注重代码的“工程化”和“规范化”，这对于初学者建立良好的编程习惯至关重要。我尝试着跟着书中给出的例子，去编写和运行代码，每一次成功运行，都给我带来巨大的满足感。书中的项目实践部分，更是精彩纷呈，从一个简单的“爬虫”到可以进行基础数据分析的脚本，都让我看到了Python强大的应用潜力。这本书让我意识到，编程并非高不可攀，它是一种可以赋能我们解决实际问题、实现创意的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

读完《程序设计导论：Python语言实践》这本书，我感觉自己对编程的理解有了质的飞跃。我之前一直觉得编程是一门非常高深的学问，需要很强的数学基础和逻辑天赋，所以一直不敢轻易尝试。但是这本书完全颠覆了我的认知。它用一种非常友好的方式，将编程的世界展现在我面前。从最基础的语法规则，到如何组织代码，再到如何利用Python强大的库来解决实际问题，每一个环节都讲解得非常详细，而且逻辑清晰。作者在讲解过程中，非常注重代码的可读性和规范性，这对于我这样的新手来说非常重要，它让我一开始就养成良好的编程习惯，避免了以后走弯路。 我印象特别深刻的是书里关于“调试”的部分。之前我写代码，遇到bug就束手束脚，不知道从何下手。这本书提供了多种调试技巧，并且通过具体的例子演示了如何一步步找出问题所在，修复bug。这让我感觉编程不再是一件令人沮丧的事情，而是可以通过科学的方法来解决问题。而且，书中穿插的一些关于编程思想和开发流程的内容，也让我对软件开发有了更宏观的认识。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何成为一名合格程序员的“修炼指南”。通过这本书，我不仅学会了Python的语法，更重要的是学会了如何“像一个程序员一样思考”，如何将一个想法变成可执行的代码。

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《程序设计导论：Python语言实践》这本书，就像是为我量身打造的编程启蒙课。我之前对编程一直存在一种“高不可攀”的心理，觉得那是天才才能掌握的技能。但是这本书，用一种极其平易近人的方式，把我拉进了编程的世界。作者的语言风格非常生动有趣，他用大量的比喻和类比，把那些抽象的概念变得具体易懂。我记得他讲解“递归”的时候，用的是“俄罗斯套娃”的比喻，瞬间就让我明白了递归的精髓。而且，书中的代码示例都非常简洁精炼，并且注重可读性，让我一开始就接触到了高质量的代码风格，这对我这样一个新手来说，是多么宝贵的财富。 最让我感到欣喜的是，这本书不仅仅是教我“怎么写代码”，更是教我“如何思考”。它通过一个个精心设计的案例，引导我学习如何将实际问题转化为计算机可以理解的步骤，如何运用逻辑思维来解决问题。我尝试着跟着书中的指导，完成了一些小项目，比如一个简单的文本分析工具，一个网页信息抓取脚本。每一次完成一个小小的功能，都让我充满了成就感，也让我更加渴望去学习更多更深入的知识。这本书让我明白，编程并不是一条孤寂的道路，而是一场充满探索和创造的旅程。它点燃了我对编程的热情，也为我未来的学习之路奠定了坚实的基础。

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作为一名多年不碰代码的“老”程序员，我拿到这本《程序设计导论：Python语言实践》时，本以为会是本泛泛而谈的入门书，没想到它给我的触动远超预期。书里的Python实践部分做得相当扎实，不是那种只讲理论，不落地的浮光掠影。作者在讲解每个概念时，都会立刻跟上一个简洁而具有代表性的代码示例，而且这些示例都经过精心设计，能够精准地反映出所讲知识点的核心。我尤其欣赏的是它在讲解复杂概念时，循序渐进的处理方式。例如，在讲解面向对象编程时，它并没有一开始就抛出“类”、“对象”、“继承”、“多态”这些术语，而是先从“封装”的概念入手，用简单的类比来解释如何将数据和方法捆绑在一起，然后再逐渐引入更深入的概念，并且每一次的讲解都伴随着清晰的代码演示，让我这种有过经验的人也能重新审视和巩固这些基础。 书中的项目实践部分更是亮点。它不是那种为了练习而练习的简单题目，而是给出了一些贴近实际应用场景的案例，比如一个简单的文件管理器、一个爬取网页信息的脚本等。这些项目既能让你巩固学到的知识，又能让你体会到Python在实际开发中的强大之处。我尝试着跟着书中的步骤重写了一个我之前用其他语言写过的小工具，发现用Python配合书中的技巧，开发效率和代码的可读性都大大提升。这本书的魅力在于，它既能满足初学者快速入门的需求，也能让有一定基础的开发者从中获得新的启发和更深的理解。它对于“实践”二字的理解非常到位，让编程不再是枯燥的文字游戏，而是变成了一项充满创造力的实践活动。

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在阅读《程序设计导论：Python语言实践》的过程中，我最大的感受就是其“由浅入深，由易到难”的设计理念。我之前尝试过几本编程入门书，都因为过于理论化或者概念过于抽象而半途而废。但这本书，就像一位耐心的老师，一步一步地引导我，让我能够扎实地掌握每一个知识点。它从最基础的“变量”、“数据类型”开始，到“条件语句”、“循环语句”，再到“函数”、“类”，每一步都讲解得清晰透彻，并且配以大量的代码实例。我特别欣赏书中关于“异常处理”的讲解，它让我明白，在编程过程中出现错误是正常的，关键在于如何有效地处理这些错误，让程序更加健壮。 更值得称赞的是，这本书将“实践”放在了非常重要的位置。它不仅仅是让你阅读理论，更是让你动手去写代码，去体验编程的乐趣。书中的练习题和项目案例都非常有针对性，能够帮助你巩固所学的知识，并且培养你的解决问题的能力。我记得我曾经跟着书中的例子，自己动手写了一个简单的“猜数字”游戏，虽然代码很简单，但当我看到程序能够按照我的逻辑运行起来的时候，那种成就感真的无与伦比。这本书让我觉得，编程不再是一件遥不可及的事情，只要有心，人人都可以掌握。它为我打开了一扇新的大门，让我对编程的世界充满了好奇和期待。

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MIT计算机大一入门书籍，之前是计算机程序的构造和解释，不得不感叹他们的教育

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专业知识多，门槛有点高，代码很多没法实现！！！！

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国内目前最好的python入门教程，作者在美国巨牛，大师级的著作必须拜读。

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非常经典，推荐，不错，对学习编程非常有帮助

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正版，总体不错，好！

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很好的一本书，非常赞，学习python和数据结构必备！

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学习用品，很喜欢

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MIT计算机大一入门书籍，之前是计算机程序的构造和解释，不得不感叹他们的教育

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国内目前最好的python入门教程，作者在美国巨牛，大师级的著作必须拜读。