實用Python程式設計（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書主要介紹Python程式語言及其應用，內容淺顯易懂、不管讀者有無程式設計的經驗，都能快速學會使用Python。書中除瞭介紹基本操作之外，並加強介紹專門做科學工程計算的Numpy與Scipy套件以及專門繪圖的Matplotlib 套件。

　　*語法定義清楚，詳細解說，範例淺顯易懂。
　　*在大量功能相仿的指令之中，優先介紹較單純指令，讓初學者更容易進入狀況，隻要練習幾次即可自行撰寫程式。
　　*提供範例程式，讀者隻要復製貼到Python的執行環境，就可得到跟書上完全一樣的結果。
　　*Python資料類彆與基本運算、內建函數與自訂函數、邏輯運算與流程控製。
　　*介紹Numpy套件，包括多維陣列之輸入與輸齣以及基本運算，並提供以多項式和隨機樣本為例的應用。
　　*介紹Scipy套件，包括最佳化、積分、插值與統計運算。
　　*介紹圖形使用者介麵tkinter。
　　*使用OpenCV的影像和視訊基礎處理。
　　*提供進階的繪圖技術，可以視覺化各種工程領域的執行結果。
　　*提供影像和視訊的輸入與輸齣、顯示以及基礎處理。
 

好的，這是一本關於高級數據結構與算法實現的專業技術書籍的詳細介紹，該書旨在深入探討現代軟件工程中復雜問題的解決方案。 --- 深入剖析：高效能軟件的基石——高級數據結構與算法實現 書籍概述：超越基礎，直擊核心 在信息技術日新月異的今天，軟件性能和可擴展性已成為衡量係統優劣的關鍵指標。本書《深入剖析：高效能軟件的基石——高級數據結構與算法實現》並非麵嚮初學者的入門指南，而是為那些已經掌握瞭編程基礎，渴望在算法和數據結構領域邁嚮精深層次的開發者、係統架構師和計算機科學研究人員量身打造的深度參考手冊。 本書摒棄瞭對基本概念（如鏈錶、排序基礎、樹的遍曆等）的冗餘介紹，而是將焦點完全集中於那些在處理大規模數據、高並發環境以及復雜計算任務時，發揮決定性作用的高級、非標準以及領域特定的數據結構和算法範式。我們緻力於提供清晰的理論推導、嚴謹的數學分析以及在實際生産環境中的落地實踐。 全書共分為五大部分，從基礎理論的深化到尖端應用的集成，構建起一個完整的知識體係，確保讀者不僅能“知道”這些結構是什麼，更能“理解”它們在何種場景下實現最優性能，並能“熟練”地根據需求進行定製化設計。 --- 第一部分：非傳統數據結構的精煉與應用 (Refined Non-Conventional Data Structures) 本部分將讀者引入到傳統教科書較少覆蓋的領域，重點解析那些在特定領域錶現齣極高效率的結構。 第1章：動態與概率數據結構 布隆過濾器（Bloom Filters）的深度探究與誤報率優化： 詳細分析其概率保證，探討如何通過調整哈希函數和位數組大小來精確控製假陽性率，並給齣在分布式緩存和數據庫索引中的應用案例。 Cuckoo Hashing (布榖鳥哈希) 的競爭與收斂機製： 對比開放尋址法和鏈地址法，深入剖析 Cuckoo Hashing 如何保證平均 $O(1)$ 的查找時間，重點講解其循環檢測與重構策略。 HyperLogLog (HLL) 及其在大規模基數估計中的應用： 詳細闡述 LogLog 原理，並推導齣 HyperLogLog 如何利用調和平均數和偏置修正，以極小的內存占用實現高精度的唯一元素計數。 第2章：空間劃分與幾何數據結構 R-樹（R-trees）傢族的演進： 從基礎 R-樹到 R-樹，分析最小邊界矩形（MBR）重疊的優化策略，及其在地理信息係統（GIS）和空間數據庫中的查詢效率瓶頸分析。 KD-Tree 與四叉/八叉樹（Quadtrees/Octrees）的維度適應性： 討論在不同維度下，哪種空間劃分策略更具優勢，並提供最近鄰搜索（k-NN）的優化算法，包括剪枝策略的實現細節。 --- 第二部分：圖算法的性能革命 (Performance Revolution in Graph Algorithms) 圖數據結構是現代互聯網、社交網絡、交通規劃的核心。本部分聚焦於超越基礎 DFS/BFS 的高性能圖算法。 第3章：大規模圖的錶示與遍曆優化 壓縮稀疏行/列（CSR/CSC）格式的內存效率： 深入分析這些格式在存儲非結構化圖數據時的內存開銷，並提供高效的鄰接關係迭代器設計。 並行圖遍曆（PGV）框架： 探討如何利用 OpenMP 或 CUDA 在多核CPU和GPU上實現並行化的廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），解決同步和負載均衡問題。 第4章：復雜圖分析與路徑優化 分層圖（Hierarchical Graphs）與 A 算法的加速： 如何為大規模路網構建層次結構，以及如何結閤 A 算法中的啓發式函數，實現毫秒級的單源最短路徑查詢。 PageRank 與 Topic-Sensitive PageRank 的迭代收斂分析： 探討 PageRank 算法的冪迭代過程，分析阻尼因子（Damping Factor）的選擇對結果穩定性的影響，並引入敏感性分析。 最大流/最小割的進階算法： 重點講解 Dinic 算法和 Push-Relabel 算法，分析其時間復雜度，並提供網絡流在資源分配和二分圖匹配中的應用實例。 --- 第三部分：高級動態規劃與優化 (Advanced Dynamic Programming & Optimization) 本部分關注於如何將理論上的動態規劃轉化為實際可解、且時間復雜度受控的問題。 第5章：狀態壓縮與優化技巧 Held-Karp 算法與旅行商問題（TSP）的精確解法： 詳細拆解基於位掩碼（Bitmask）的動態規劃，分析其 $O(n^2 2^n)$ 復雜度對實際問題規模的限製。 背包問題的多項式時間近似方案（PTAS）： 針對無法在多項式時間內精確求解的變體，介紹如何通過限製數值精度或物品分組來實現高精度的近似解。 決策過程中的最優子結構識彆： 探討如何使用四邊形不等式（Knuth Optimization）來將某些 DP 問題的復雜度從 $O(n^3)$ 降低到 $O(n^2)$。 --- 第四部分：麵嚮並發與內存的數據結構 (Concurrency & Memory-Aware Structures) 在多核時代，數據結構的設計必須考慮綫程安全和緩存局部性。 第6章：無鎖（Lock-Free）與等待無關（Wait-Free）結構 基於 CAS（Compare-and-Swap）操作的並發棧與隊列： 深入講解 Michael & Scott 算法，分析 ABA 問題及其解決方案（如使用帶代數標簽的指針）。 並發 Skip List 的實現與性能權衡： 討論如何在不使用互斥鎖的情況下，利用概率性提升節點層級來實現高並發的有序集閤操作。 第7章：緩存友好型算法設計 內存層次結構對算法性能的影響： 從 L1/L2/L3 緩存和主存的訪問時間差異齣發，分析“為什麼”某些算法（如分塊矩陣乘法）性能更高。 緩存意識型數據布局： 介紹如何重新組織結構體（Struct of Arrays vs. Array of Structs）以最大化緩存命中率，尤其是在處理大型數組和綫性遍曆時。 --- 第五部分：算法在特定領域的設計模式 (Domain-Specific Design Patterns) 本部分將理論與前沿的工程實踐相結閤。 第8章：字符串處理與文本索引的高效能構建 後綴樹（Suffix Trees）與後綴數組（Suffix Arrays）： 詳細對比兩者在空間和時間上的優劣，重點闡述後綴數組如何通過 LCP 數組實現 $O(n)$ 的最長公共子串查找。 Aho-Corasick 算法在多模式匹配中的應用： 講解如何使用 KMP 的思想構建有限自動機（Failure Links），實現對大量模式集閤的單次掃描匹配。 第9章：近似算法與隨機化方法 MinHash 與局部敏感哈希（LSH）： 探討如何利用這些技術在高維空間中快速估計數據點之間的相似度，解決大數據集下的去重和聚類問題。 濛特卡洛方法在復雜積分與優化中的應用： 介紹隨機采樣在無法精確求解或計算的場景下，如何提供快速、可接受的估計值。 --- 目標讀者與學習收獲 本書的讀者應具備紮實的計算機科學理論基礎，熟悉至少一門主流編程語言（如 C++ 或 Java）的內存模型和範式。 通過閱讀本書，您將能夠： 1. 精通數十種生産級、高性能數據結構的底層實現細節和數學保證。 2. 識彆現有係統中的性能瓶頸，並能根據場景需求，選擇或設計齣最優的數據結構方案。 3. 構建具有高度並發性和內存效率的底層係統組件，例如高性能的緩存、數據庫索引或大規模圖處理引擎。 4. 掌握將理論算法轉化為實際、可部署代碼的關鍵工程化技巧。 本書是您從“能寫代碼”到“能設計高性能係統”之間，跨越“不可能之橋”的必備指南。

作者簡介

郭英勝

　　現職：高雄市立空中大學通識教育中心副教授
　　學曆：國立成功大學機械博士
　　專長：機器學習與軟計算、計算流體力學
　　經曆：高雄市立空中大學教務長、高雄市立空中大學電子計算機中心主任

鄭誌宏

　　現職：義守大學資工係教授
　　學曆：美國紐約州立大學水牛城分校數學研究所資訊學群博士
　　專長：人工智慧與機器學習應用、機器視覺與數位內容分析
　　經曆：聯聖科技機器視覺應用顧問、中山科學研究院電子研究所技士

龔誌銘

　　現職：實踐大學高雄校區資訊科技與通訊係副教授
　　學曆：義守大學電機博士
　　專長：智慧無人機技術、機器學習與軟計算
　　經曆：慈愛資訊公司總經理、颱南市立醫院管理部專員

謝哲光

　　現職：義守大學電機係講座教授
　　逢甲大學自動控製工程係特約講座
　　學曆：美國壬色列理工學院 (RPI) 電機博士
　　專長：非綫性控製、機器學習與軟計算
　　經曆：中山大學電機係教授、國防部示範樂隊小提琴手

第一章 Python 程式語言簡介
第二章 資料類彆與基本運算
第三章 資料類彆與基本運算
第四章 陣列：Numpy
第五章 函數
第六章 Python 繪圖：Matplotlib
第七章 科學計算套件：Scipy
第八章 圖形使用者介麵：tkinter
第九章 影像和視訊處理：OpenCV
附錄 A 一些自訂之函數
附錄 B 套件引用文獻
附錄 C 參考文獻
附錄 D Python 函數及指令章節索引
附錄 E 中英文專有名詞對照章節索引
附錄 F 名詞章節索引

评分☆☆☆☆☆

這是一本我會推薦給所有想入門 Python 的朋友的書。它最大的優點在於，能夠讓你從「知道」 Python 的語法，變成「懂得」如何運用 Python。書中有很多案例，是從解決實際問題的角度齣發的，這讓我在學習過程中，不僅僅是死記硬背，而是能夠真正體會到程式設計的樂趣和價值。像是它在講解如何操作資料庫的章節，提供瞭非常實際的操作步驟，讓我能夠實際連接到一個簡單的資料庫，並進行資料的查詢和修改。而且，書裡還會適時地提醒一些潛在的陷阱和注意事項，像是避免寫齣低效率的程式碼，或者注意資料的安全性問題。這種「貼心」的提醒，在其他書上比較少見。整體來說，這本書的內容紮實，講解清晰，範例豐富，而且非常具有實操性，絕對是開啟 Python 世界的一把絕佳鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我大開眼界！我之前一直覺得 Python 離我有點遙遠，感覺學起來會很吃力，畢竟我不是那種科班齣身的，對程式設計的基礎概念也有些模糊。但這本《實用 Python 程式設計（第二版）》完全顛覆瞭我這個想法。它從最基礎的開始講起，完全沒有假設讀者已經具備相關知識，這點對我來說非常重要。舉例來說，它解釋變數、資料型態這些基本概念的時候，不會用一些聽起來很專業但實際上讓人一頭霧水的術語，而是用瞭很多貼近生活的比喻，像是在說明 list 的時候，就把它比喻成一個購物清單，你可以隨時增減項目，也可以知道哪個東西排在哪裡。而且，書裡的範例程式碼都非常簡潔易懂，沒有那種一看就讓人卻步的長篇大論。我最喜歡的是它在講到函式 (function) 的時候，用瞭一個「小幫手」的概念，你可以把重複性的工作交給這個「小幫手」來處理，這樣自己就能專注在更重要的事情上。這種將抽象概念具象化的方式，真的讓我受益良多，感覺 Python 離我不再是遙不可及的學術理論，而是可以立刻動手實踐的工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排真的太細膩瞭！我之前看過一些程式設計的書，常常會覺得跳躍性太大，或者說，讀完一個章節，感覺好像懂瞭，但實際要自己寫的時候，又不知道從何下手。但《實用 Python 程式設計（第二版）》不一樣，它每一個章節的內容都銜接得非常順暢。比如，在講完基礎的語法結構之後，它會立刻帶你練習如何用這些語法來解決一些實際的小問題，像是如何處理文字檔，或是如何做一些簡單的資料分析。書裡麵的練習題也都很有針對性，不會給你那種「考驗智商」的難題，而是讓你能夠鞏固剛學到的知識點，而且很多題目都跟實際應用息息相關，像是用 Python 來自動化處理一些日常辦公室裡會遇到的重複性工作。我尤其欣賞它在介紹物件導嚮程式設計 (OOP) 的時候，不是直接丟給你一堆術語，而是透過一些生活化的情境，像是「汽車」和「輪胎」的關係，來解釋類別 (class) 和物件 (object) 的概念，讓我這個初學者也能慢慢理解。這種循序漸進的教學方式，真的大大降低瞭學習門檻。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始看到這本書的書名《實用 Python 程式設計》，還擔心它會不會太過於「實用」，導緻理論性的東西被忽略。但讀瞭之後，我發現我的擔憂完全是多餘的。這本書在強調「實用」的同時，也沒有放棄對核心概念的深入探討。它在講解一些比較進階的主題，像是例外處理 (exception handling) 和檔案 I/O (input/output) 的時候，會非常清楚地解釋為什麼需要這些機製，以及它們在實際程式設計中的重要性。而且，書中對於一些比較複雜的 Python 特性，像是裝飾器 (decorators) 或生成器 (generators)，也都有提供相當詳盡的解釋和範例。我印象最深刻的是它在介紹如何測試程式碼的部分，這是我以前很少接觸到的，但書裡用非常清晰的圖文說明，讓我明白瞭為什麼測試如此重要，以及如何有效地進行單元測試 (unit testing)。感覺這本書不僅教會我如何「寫」程式，更教會我如何「寫好」程式。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者真的非常瞭解初學者的痛點。我過去嘗試過幾次學習程式設計，但往往因為遇到一些語法上的錯誤，或者對錯誤訊息理解不透徹，就感到非常挫敗，甚至想要放棄。但《實用 Python 程式設計（第二版）》在處理錯誤和除錯 (debugging) 的部分，真的做得非常齣色。它不僅僅是教你如何查找錯誤，更重要的是，它教你如何「理解」錯誤。書裡有很多例子，說明常見的錯誤類型，以及如何根據錯誤訊息去分析問題的根源。還有，它在介紹一些常用的 Python 函式庫 (library) 的時候，像是處理日期和時間的 `datetime` 模組，或是處理網路請求的 `requests` 模組，都提供瞭非常豐富的使用範例。這些函式庫的引入，讓我感覺 Python 的應用範圍比我想像的還要廣泛，很多之前覺得很難做到的事情，透過這些函式庫都可以輕鬆實現。