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程序设计

算法第一步(Python版)

作者：叶蒙蒙

出版社：电子工业出版社出版时间：2020-10-01

开本：其他页数： 272

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

算法第一步(Python版) 版权信息

ISBN：9787121391279
条形码：9787121391279 ; 978-7-121-39127-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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程序设计

算法第一步(Python版) 本书特色

适读人群：青少年计算机编程爱好者，及计算机相关专业初学者软件开发就是通过各种算法实现具体的业务逻辑，把繁杂的过程抽象化、可计算化的过程，了解基本原理，掌握数据结构和6大经典算法，手写代码实现，锻炼思维肌肉，让大脑灵活地转起来。即使没有任何程序设计基础的读者也可以阅读本书，书中同步讲解两方面内容：使用Python 语言编写程序，基础经典算法。由编程学算法，以算法促编程。用妙趣横生的插画描述复杂的原理的算法框架。

算法第一步(Python版) 内容简介

本书针对零基础的初学者，以算法为核心，以编程为手段，很终的目的是培养读者的计算思维。本书涉及大学计算机课程中程序设计、数据结构和计算机原理等多个领域的知识，从程序、编程和算法是什么入手；然后重点介绍了控制流程和数据结构，并针对数据结构的和实现剖析了现代电子计算机的基础：二进制和冯·诺依曼结构；很后重点介绍了6大经典算法的原理、过程和编程实现，以及其背后的算法策略。为了使零基础的读者能够上手编程，本书从操作角度阐述了编程工具的使用和程序编写、运行、调试的过程。

算法第一步(Python版) 目录

第1章认识算法
1.1 算法究竟是什么
1.1.1 广义的算法
1.1.2 计算机领域的算法
1.2 程序、编程和算法之间的关系
1.2.1 算法与程序
1.2.2 算法与编程
1.2.3 学习算法和编程的用处
1.3 学习算法的深度
1.3.1 掌握算法的5个层次
1.3.2 对应不同层次的讲解方法
1.3.3 算法驱动编程
1.3.4 算法的难点：从原理到实现

第2章万事的抽象：控制流程
2.1 认识流程
2.1.1 顺序
2.1.2 顺序结构
2.1.3 条件（分支）
2.1.4 条件（分支）结构
2.1.5 循环（迭代）
2.1.6 循环（迭代）结构
2.2 用简单的结构表达复杂的过程：控制结构的排列和嵌套
2.2.1 什么是流程图
2.2.2 极简版流程图符号表
2.2.3 *简单的流程图
2.3 流程图的粒度与嵌套
2.3.1 粒度
2.3.2 嵌套
2.3.3 条件结构和循环结构的嵌套
2.3.4 粒度均衡的流程图

第3章计算机是如何运行的
3.1 数据
3.1.1 信息数字化
3.1.2 数据化与数据
3.1.3 数据的组织
3.1.4 数据结构
3.2 计算机原理浅释
3.2.1 电子计算机的前世今生
3.2.2 冯·诺依曼结构
3.2.3 存储空间的地址和内容
3.2.4 一条指令是如何被执行的
3.2.5 冯·诺依曼结构的直观解释
3.2.6 冯·诺依曼结构的应用
3.2.7 冯·诺依曼结构的瓶颈
3.2.8 哈佛结构

第4章万物的抽象：数据结构
4.1 认识数据结构
4.1.1 数组
4.1.2 链表
4.2 直观理解数据结构
4.2.1 数组与链表
4.2.2 数组与链表之同
4.2.3 数组与链表之异
4.3 预留给货物的固定货架：内存中的数组
4.3.1 存储空间
4.3.2 数组：一块连续的存储空间
4.3.3 数组的下标
4.3.4 数组中的元素
4.3.5 数组的元素值
4.3.6 数组的特性
4.3.7 连续存储惹的祸
4.4 见缝插针地摆放货物：内存中的链表
4.4.1 链表
4.4.2 链表的编辑
4.5 数据结构的特性和发展
4.5.1 特性各异的链表与数组
4.5.2 数据结构的发展

第5章复杂一些的数据结构：图和树
5.1 图
5.1.1 图的定义和分类
5.1.2 相关概念和算法
5.2 树
5.2.1 树的定义
5.2.2 二叉树
5.3 遍历算法
5.3.1 树的遍历和图的遍历
5.3.2 二叉树的深度优先遍历算法
5.3.3 二叉树的广度优先遍历算法
5.4 图和树的现实意义
5.4.1 图的抽象
5.4.2 树的抽象
5.5 图和树
5.5.1 树是图的真子集
5.5.2 树比图更加严谨

第6章 **行Python代码
6.1 跟你的计算机聊天：编程语言
6.1.1 什么是编程语言
6.1.2 从低级语言到高级语言
6.1.3 编译和解释
6.2 直观感受不同的编程语言
6.3 一条可爱的小蟒蛇：Python语言
6.3.1 主流编程语言
6.3.2 为什么选择Python
6.3.3 Python的特性
6.3.4 结合数组与链表的优点的列表
6.4 Python的编辑、运行环境
6.4.1 顺序安装
6.4.2 创建项目
6.4.3 开始编写**个程序
6.5 **个Python程序：让Python小蟒蛇动起来
6.5.1 你好世界
6.5.2 运行Python程序的几种方式
6.5.3 编程语言的基本概念
6.5.4 Python中的print()函数

第7章开始用Python语言编写程序
7.1 数据值和数据类型
7.1.1 数据的抽象和具象含义
7.1.2 数据类型
7.2 标识符
7.3 字面量、变量和常量
7.4 变量赋值
7.4.1 赋值的方式
7.4.2 赋值前无须声明类型
7.4.3 赋值后不能隐性转换类型
7.5 Python中的数组
7.5.1 逻辑上的数组
7.5.2 列表和元素
7.5.3 列表的赋值和复制
7.6 Python中的流程控制
7.6.1 用缩进划分代码块
7.6.2 关键字
7.6.3 Python中的3种控制结构
7.6.4 不同类型结构的嵌套

第8章实现**个算法并衡量其优劣
8.1 从*简单的算法开始学：顺序查找
8.1.1 什么是查找算法
8.1.2 查找算法的要素
8.1.3 顺序查找
8.2 顺序查找的数据结构和控制流程
8.2.1 数据结构
8.2.2 控制流程
8.3 用Python实现顺序查找算法
8.3.1 用变量和赋值重绘流程图
8.3.2 代码实现
8.4 用for语句实现顺序查找算法
8.4.1 Python循环关键字：for和while
8.4.2 用for循环实现顺序查找算法
8.5 如何衡量算法的性能
8.5.1 时间复杂度
8.5.2 常见算法的时间复杂度
8.5.3 空间复杂度

第9章简单但有用的经典查找算法
9.1 猜数游戏
9.1.1 游戏规则
9.1.2 不限制猜测次数的游戏的必胜攻略
9.1.3 限制猜测次数的猜数游戏
9.2 从“挨着找”到“跳着找”
9.3 二分查找：从原理到形式化描述
9.3.1 二分查找的原理
9.3.2 结构化的自然语言描述——流程图
9.3.3 形式化描述**步——变量和赋值
9.4 二分查找的编程实现
9.4.1 形式化流程控制
9.4.2 从流程图到代码
9.5 二分查找的性能
9.5.1 二分查找的时间复杂度
9.5.2 二分查找的空间复杂度

第10章程序中的函数
10.1 计算机领域的函数
10.1.1 编程中的函数
10.1.2 函数的定义
10.1.3 函数的调用
10.1.4 二分查找函数
10.2 函数的作用
10.2.1 重用
10.2.2 抽象和封装
10.2.3 从程序之外获得数据
10.3 函数的参数
10.3.1 函数的参数及其值的变化
10.3.2 Python的函数参数传递
10.3.3 函数参数问题的简化理解

第11章编程实现猜数游戏
11.1 用Python实现猜数游戏
11.1.1 猜数游戏与二分查找
11.1.2 编写猜数游戏攻击者辅助程序
11.2 修改后的猜数小助手为什么输了
11.3 Bug
11.4 Bug的天敌——Debug
11.4.1 什么是Debug
11.4.2 常用Debug方法：打印变量中间值
11.5 和Bug斗智斗勇
11.5.1 Bug的严重性
11.5.2 产生Bug的原因
11.5.3 防止Bug产生危害的方法

第12章二分查找的变形
12.1 二分查找变形记：重复数列二分查找
12.1.1 包含重复元素数列的二分查找
12.1.2 包含重复元素数列的二分查找的变形
12.2 让变形更高效：与经典二分查找相同的时间复杂度
12.2.1 包含重复元素数列的二分查找的时间复杂度
12.2.2 时间复杂度的计算
12.2.3 包含重复元素数列的二分查找的O(log(n))算法
12.3 二分查找再变形：旋转数列二分查找
12.3.1 有序数列的旋转
12.3.2 不包含重复元素旋转数列的二分查找
12.3.3 算法实现
12.3.4 代码优化
12.4 包含重复元素旋转数列的二分查找

第13章认识排序算法
13.1 处处可见的排行榜
13.1.1 什么是排序
13.1.2 排序算法的江湖地位
13.1.3 无处不在的排行榜
13.2 排序算法的分类
13.2.1 排序算法的分类方式
13.2.2 比较排序
13.2.3 比较排序的局限和优势
13.3 排序算法的基本操作：两两交换数组中的元素
13.3.1 查找算法和排序算法
13.3.2 两两交换数组中的元素
13.3.3 swap()函数
13.3.4 没有返回值的swap()函数

第14章几种简单排序算法
14.1 扑克牌游戏
14.1.1 用扑克牌做一个小游戏
14.1.2 排序要解决的问题
14.1.3 基于直觉的排序算法
14.2 选择排序
14.2.1 算法原理
14.2.2 数据结构
14.2.3 算法步骤
14.2.4 编程实现
14.3 起泡排序
14.3.1 历史
14.3.2 算法原理
14.3.3 算法步骤
14.3.4 编程实现
14.3.5 算法优化
14.4 插入排序
14.4.1 算法原理：又见扑克牌
14.4.2 在数组中插入元素
14.4.3 算法步骤
14.4.4 编程实现
14.5 简单排序概述
14.5.1 排序的时间复杂度
14.5.2 排序的空间复杂度
14.5.3 简单排序算法性能总结

第15章必须掌握的排序算法
15.1 快速排序
15.1.1 一个“笑话”
15.1.2 算法原理
15.1.3 算法的江湖地位
15.1.4 算法步骤
15.2 快速排序的时间复杂度
15.2.1 时间复杂度的计算
15.2.2 *佳时间复杂度
15.2.3 *差时间复杂度
15.2.4 平均时间复杂度
15.2.5 理解快速排序的平均时间复杂度
15.3 快速排序的空间复杂度
15.3.1 简单的分区函数
15.3.2 优化分区函数
15.4 解读分区算法源代码
15.4.1 “人肉计算机”法
15.4.2 打印解读法
15.5 编程实现快速排序算法
15.5.1 分治策略
15.5.2 快速排序的分与治
15.5.3 编程实现快速排序算法

第16章递归实现快速排序
16.1 递归：像“贪吃蛇”一样“吃掉”自己
16.1.1 历史悠久的概念
16.1.2 无效递归
16.1.3 有效递归
16.1.4 分形
16.1.5 斐波那契数列
16.2 递归函数
16.2.1 递归和分治
16.2.2 递归函数
16.2.3 *简单的递归函数
16.2.4 Python 限制递归深度
16.2.5 限制运行次数的递归函数
16.2.6 递归实现斐波那契数的计算
16.3 实现递归式快速排序
16.3.1 递归式快速排序的原理
16.3.2 递归式快速排序的编程实现
16.3.3 算法性能
16.4 测试算法程序
16.4.1 构造测试数据集
16.4.2 安装 pip 和用 pip 安装模块
16.4.3 用生成数据测试快速排序
16.4.4 分区函数带来的差异

第17章算法精进
17.1 如何算学会了一个算法
17.1.1 以二分查找为例了解“掌握算法的几个层次”
17.1.2 依据掌握的知识解决问题
17.1.3 学习算法的误区
17.2 学会之后——创新
17.3 如何自学算法
17.3.1 自学三要素
17.3.2 学习材料和内容
17.3.3 学习目的和深度
17.3.4 学习方法
17.3.5 如何阅读代码
17.3.6 练习与实践
17.4 说说刷题