用Python學程式設計運算思維(第二版)(涵蓋ITS Python國際認證模擬試題) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李啟龍

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數據結構與算法：計算機科學的基石 內容簡介： 本書係統地探討瞭計算機科學領域最核心的兩個基石——數據結構與算法。它不僅僅是一本理論教材，更是一本注重實踐、旨在幫助讀者構建紮實計算思維的工程指南。全書結構清晰，從最基礎的抽象數據類型（ADT）齣發，逐步深入到復雜的數據組織形式和高效的求解策略。 第一部分：基礎與抽象 本書的開篇部分聚焦於為後續的深入學習打下堅實的基礎。我們首先介紹瞭計算思維（Computational Thinking）的本質，強調如何將現實世界的問題分解、抽象、模式化，並最終轉化為計算機可以理解和執行的步驟。這不僅僅是編程技能，更是一種解決問題的思維模式。 接著，我們詳細闡述瞭數據抽象的概念。數據結構的核心在於“抽象”，即將數據的邏輯組織與其底層的物理存儲分離。我們深入講解瞭棧（Stack）和隊列（Queue）這兩種最基本的綫性數據結構。對於棧，我們探討瞭其“後進先齣”（LIFO）的特性，並展示瞭其在錶達式求值（如中綴轉後綴）以及函數調用堆棧管理中的關鍵作用。對於隊列，我們分析瞭“先進先齣”（FIFO）的應用場景，包括任務調度和緩衝區管理。每一種結構都配有清晰的接口定義（ADT）和多種底層實現方式的性能對比。 第二部分：綫性結構的深度探索 在掌握瞭基礎的綫性結構後，本書轉嚮對綫性錶的深度挖掘。數組（Array）作為最直接的存儲方式，其隨機訪問的優勢和固定大小的局限性得到瞭詳盡的分析。隨後，我們引入瞭更具靈活性的鏈錶（Linked List），包括單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶。我們詳細比較瞭它們在插入、刪除操作上的時間復雜度優勢，以及在內存分配上的權衡。 本部分的高潮是對字符串處理的探討。字符串不僅是文本的載體，也是復雜算法的試驗場。我們介紹瞭高效的字符串匹配算法，從樸素的蠻力搜索，到利用預處理提高效率的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。這些算法的推導過程，清晰地展示瞭如何通過對模式字符串自身的分析來避免不必要的比較，是理解算法優化思想的絕佳範例。 第三部分：非綫性結構的構建 非綫性數據結構是描述復雜關係和層級結構的必備工具。本書用大量篇幅解析瞭樹（Tree）這一核心概念。 我們從最基礎的二叉樹（Binary Tree）入手，詳細講解瞭其遍曆方法（前序、中序、後序），並著重分析瞭如何利用這些遍曆方法來構造和理解樹的結構。隨後，本書重點介紹瞭二叉搜索樹（BST），強調瞭其有序存儲的特性。然而，標準的BST在極端輸入下可能退化成鏈錶，導緻效率下降。 為瞭解決這一問題，我們引入瞭平衡樹的概念，並詳盡分析瞭AVL樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的自平衡機製。紅黑樹的講解尤為深入，它通過一係列精妙的鏇轉和顔色調整規則，確保瞭所有操作的時間復雜度穩定在$O(log n)$，是現代標準庫中不可或缺的組件。 樹的應用擴展至堆（Heap）結構。我們深入探討瞭最大堆和最小堆的構建過程，以及它們在堆排序（Heap Sort）中的應用，該排序方法提供瞭與快速排序和歸並排序同等級彆的平均性能保證。 第四部分：圖論的廣闊世界 圖（Graph）是描述網絡、依賴關係和連接性的最強大工具。本書將圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）進行對比分析，並詳細介紹瞭圖的兩種基本遍曆策略：廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）。BFS的應用，如求解最短路徑問題（在無權圖中），和DFS的應用，如拓撲排序和連通分量識彆，被配以實際案例進行講解。 在高級圖算法部分，我們聚焦於最短路徑問題。針對帶權圖，本書係統地講解瞭Dijkstra算法的原理和實現，並特彆強調瞭其在處理非負權重時的有效性。對於包含負權邊的圖，我們深入剖析瞭Bellman-Ford算法，並展示瞭如何利用它來檢測圖中的負權環。 此外，本書還涵蓋瞭最小生成樹（MST）的概念，並提供瞭兩種經典的構造算法：Prim算法和Kruskal算法。我們對比瞭它們在不同圖結構下的性能錶現。 第五部分：排序與搜索的性能優化 高效的排序是數據處理的基石。本書不僅復習瞭基於比較的排序（如插入排序、選擇排序），更重點分析瞭性能更優的算法： 1. 快速排序（Quick Sort）：深入探討瞭“劃分”操作的實現細節，以及樞軸選擇（Pivot Selection）對性能的決定性影響。 2. 歸並排序（Merge Sort）：強調瞭其穩定的$O(n log n)$性能，並解釋瞭其在外部排序中的重要地位。 對於特定類型的數據，我們還介紹瞭非比較排序算法，如計數排序（Counting Sort）、基數排序（Radix Sort），它們在數據範圍受限時能達到綫性時間復雜度。 搜索方麵，除瞭二分查找（Binary Search）在有序數組上的應用外，本書還探討瞭哈希錶（Hash Table）。哈希錶的關鍵在於衝突解決機製（如鏈式法和開放定址法）的選擇和設計，這直接決定瞭平均查找時間的效率。 第六部分：算法分析與復雜度理論 貫穿全書始終的是對算法效率的嚴格分析。本書詳細介紹瞭大O錶示法（Big O Notation）、$Omega$（Omega）和$Theta$（Theta）符號，用以描述算法的最壞、最好和平均情況下的時間與空間復雜度。我們通過具體的代碼片段分析，演示瞭如何推導齣嵌套循環、遞歸函數的復雜度，為讀者建立起“效率優先”的編程觀念。 本書的最終目標是培養讀者對P類問題和NP完全問題的基本認知，理解哪些問題目前被認為是計算上不可解的（或效率極低），從而指導他們在實際工程中選擇可行的近似算法或啓發式方法。 本書內容全麵、邏輯嚴謹，旨在為有誌於深入計算機科學、軟件工程或算法競賽的讀者提供一套全麵且實用的學習路綫圖。

评分☆☆☆☆☆

我對程式語言學習的體驗通常是：入門容易，精通極難。很多人在學瞭基礎的變數、條件判斷、迴圈之後，就迷失在龐大的函式庫和框架世界裡，找不到方嚮感。我一直覺得，要真正掌握一門語言，核心在於理解其「思維模式」。這本如果能成功地將Python的特性與運算思維結閤起來，或許能幫助我建立起一套穩固的程式設計骨幹。我比較好奇的是，第二版在麵對現在快速演進的程式設計環境時，對於新特性（比如非同步編程基礎概念，或是物件導嚮的深入應用）的講解是否足夠與時俱進。畢竟，學程式不能隻看過去，更要看未來。如果書中的範例程式碼可以保持簡潔、現代，並且容易擴展，讓我能夠在學完書本內容後，很自然地銜接到實際專案中去，那絕對是一本值得推薦的好書。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，市麵上的Python入門書多到讓人眼花撩亂，但真正能讓我「有感」的並不多。我之前買過幾本，不是內容太學術，生硬到不行，讓人讀瞭幾頁就想闔上；不然就是內容太過簡略，隻介紹瞭語法，練習題少得可憐，根本無法內化。我對這本的期待是，它能找到一個完美的平衡點：既能把基礎概念講得淺顯易懂，讓像我這種半路齣傢的人也能輕鬆入門，又不會因為過於「親民」而犧牲瞭內容的深度。聽說第二版在內容編排上有做優化，如果它能用更貼近現代程式設計趨勢的案例，比如處理一些資料分析的初步概念，或者簡單的自動化腳本，那就更閤我心意瞭。我最怕那種用過時的範例，寫齣來的程式碼都快要被淘汰的書，學瞭等於白學。希望這本真的能讓我把「學程式」這件事，變成一種生活習慣，而不是應付考試的苦差事。

评分☆☆☆☆☆

說實話，對於一個在科技業摸爬滾打多年，但程式基礎一直有點虛的人來說，買書常常是抱著「賭一把」的心態。我對「運算思維」這四個字特別有感，因為很多時候，我們寫齣來的程式碼效率不高，不是因為語法寫錯瞭，而是一開始的邏輯思維就跑偏瞭。如果這本書能有效地從底層思維去建構Python的應用，讓我理解為什麼要用迴圈而不是巢狀結構，或者如何用更高效的資料結構來解決問題，那它的價值就遠遠超過一本純粹的語言教學書瞭。而且，既然提到瞭ITS Python國際認證，我猜測它在標準化和結構化的內容組織上應該做得不錯，這對於準備考試的人來說是極大的加分。我希望它不隻是教我怎麼寫齣能跑的程式，而是教我寫齣「對的」、「好的」程式。如果能附帶一些除錯的實用技巧，那就更完美瞭，畢竟寫錯程式是常態，但如何快速找到錯誤纔是真功夫。

评分☆☆☆☆☆

這本《用Python學程式設計運算思維（第二版）》聽說有更新，而且還納入瞭ITS Python國際認證的模擬試題，對我這種想從基礎紮穩，順便也想考個證照的自學者來說，簡直是救星來著。我之前學程式語言總是很怕自己學得不夠紮實，或者學的都是些皮毛，遇到真正要解決問題的時候就卡關。這本書如果真如傳聞所說，能把運算思維跟Python的語法編織得很自然，那就太棒瞭。我特別關注它在「運算思維」這個部分著墨多深，畢竟現在很多書都隻教你怎麼寫程式，卻沒告訴你背後的邏輯怎麼建立。如果它能透過實際的案例，把分析問題、拆解問題、設計演算法的過程講清楚，那我就真的賺到瞭。我希望這本不隻是工具書，更能成為引導我思考的指南，讓我從一個隻會輸入指令的「打字員」，蛻變成能真正思考的「設計師」。考證照隻是個階段性目標，真正重要的是學會用電腦的語言去思考，這纔是長久之計啊。

评分☆☆☆☆☆

這本書如果連ITS認證的模擬試題都涵蓋進去，那它顯然是鎖定瞭一個非常務實的目標群體——不隻求知，更求證。我身邊很多朋友在準備這類認證時，最大的痛點就是找不到與官方標準高度吻閤的練習資源。如果這本包含瞭模擬試題，我期望它不僅僅是提供答案，而是能針對每一道題目，詳細解析「為什麼選這個答案」以及「其他選項錯在哪裡」，最好還能連結迴書中教過的特定概念。這種「由試題反推學習重點」的學習路徑，對於應試者來說效率極高。我希望它能把「應試技巧」和「紮實的程式能力」做到完美的結閤，而不是為瞭應付考試而學習一些死闆的知識點。如果能做到這一點，這本書對我來說，就從一本「參考書」升級成瞭「必備工具書」瞭。