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认识编程——以Python语言讲透编程的本质电子书

笔者作为资深的企业软件设计师和架构师,主持研发的产品PSA多次荣获软件技术和产品奖: 2002年获得全球年度发伙伴奖 2007年获得澳大利亚*佳第三方发伙伴奖 2014年获得非洲年度发伙伴奖 在超过二十年的职业生涯中,主持过多个国家大型系统研发: 2006年负责发中国Veolia Water项目管理系统 2007 年负责发加拿大Avantage项目及计费系统(ATBS) 2009年负责发埃塞俄比亚电信(ETC)运营系统

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作       者:郭屹

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2021-08-27

字       数:10.9万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 成人/中高职教材

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本书是关于计算机编程的科普书,它包含了计算机软件的发展历史、原理、数据结构,以及基本算法等内容,并一步探讨了动态规划、概率统计和神经网络等阶知识。作者通过轻松的笔调,由浅深地对编程的本质行了直观、具体的讨论。虽然书中的例子都是用Python编写的,但是介绍的编程方法和思想却是通用的。书中的实例都有对应的完整代码实现,涉及初等数学、数据结构、排序与查找、数理统计、动态规划及神经网络等多个方面。这些实例把编程原理讲解和程序代码结合在一起,从而让概念更加容易理解。 本书适合学习Python,以及编程的读者阅读。<br/>【推荐语】<br/>笔者作为资深的企业软件设计师和架构师,主持研发的产品PSA多次荣获软件技术和产品奖: 2002年获得全球年度发伙伴奖 2007年获得澳大利亚*佳第三方发伙伴奖 2014年获得非洲年度发伙伴奖 在超过二十年的职业生涯中,主持过多个国家大型系统研发: 2006年负责发中国Veolia Water项目管理系统 2007 年负责发加拿大Avantage项目及计费系统(ATBS) 2009年负责发埃塞俄比亚电信(ETC)运营系统 2013年负责发加纳民航局(GCAA)人力资源系统   作者通过Python程序解决一个个有趣的问题,让人充分理解程序是如何组织,程序是如何执行的。 深浅出的讲解,讲透了编程的本质。作为一个资深程序员,现在读来依然收获颇多。 崇中华(北京代码澎湃CTO) 这本书不同于那些枯燥乏味的编程教程,作者彷佛给我们展一幅生动的画卷,化繁为简,用深浅出通俗易懂的语言,引领读者推编程世界的大门,领略科技的奇妙和程序的精髓。非常有启发性和趣味性。强烈推荐给初门的广大青少年和有兴趣认识编程的读者们。 盖平(资深企业软件产品专家,欧美同学会留美分会副秘书长) 本书实例详尽,浅深出,娓娓道来,是初学人员极好的门阶的编程指导。 张克君博士(美国Intelligent Transportation研究科学家) 程序里加法运算符的语义是什么?从cpu指令集里的加法指令到python虚拟机里加法算子的解释执行以及编程语言层面的加法运算符重载语法糖,加法运算符不仅可以操作数字,还可以操作字符串,数组,等任何对象,从底层到上层,从抽象到具体,加法的语义完成了一次华丽的转身。加法如此,编程其实也是如此,数据结构和算法是底层,也是本书的核心,好根基,才能更好的发上层应用。 肖雯敏(有赞支付系统专家) 这本书有像侦探小说,读完后会突然明白为什么在人工智能的大故事中,python能成为新宠,这不是一本简单讲解python语法的书,更能培养你计算机思维,帮助你洞察人工智能算法内在的灵魂。本书的可读性也很强,用词精准而克制,文风婉约而细腻,抽丝剥茧地展示python简洁的语法、丰富的类库、优雅的结构和不可限量的应用。 丁平刚(远光软件大数据技术总监) 编程的核心技术并不是编程语言本身的掌握,而是编程思维和认知的突破。 郭屹先生,用他的程序性思维,和您一起突破认知。 刘淦(北京英软弘毅科技总裁)<br/>【作者】<br/>郭屹:中国Java研发工程师鼻祖之一,JDBC Driver、Minis发者,Norming软件国际CTO。曾在Sun Microsystems公司Java研发中心担任J2EE研发工程师。<br/>
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前言

第1章 程序、数字与进制

1.1 概述

1.2 何谓程序?

1.3 计算机只有两根手指?

1.3.1 为什么偏偏是二进制?

1.3.2 计算机与十进制

1.4 Python怎么掰手指?

1.5 Python语言入门

第2章 计算机内部探秘

2.1 计算机本来就叫计算机

2.2 化计算为加法

2.2.1 从小学的1+1开始

2.2.2 计算机的移位操作

2.2.3 不单单是乘除法实现

2.3 进制转换及数据存储

2.3.1 进制的转换

2.3.2 计算机如何存储数据?

2.3.3 形象一点来看晶体管

2.3.4 抽象一点来看数据存储逻辑

2.3.5 字符的编号

2.4 从加法到芯片

2.4.1 万法归加法

2.4.2 自己做个加法器

2.5 101页报告改变了世界

2.5.1 又笨又快的图灵机

2.5.2 从101页报告到极简计算机

2.5.3 跟着“极简”执行代码

第3章 编程基础概念

3.1 计算机的外包装

3.2 计算机的高级语言

3.3 Goto语句有害

3.4 说说数据结构

3.5 面向对象编程

3.5.1 什么是面向对象编程?

3.5.2 Python的混合编程

3.6 进程与线程

3.7 递推与递归

3.8 关于分治

3.9 算法及性能分析

第4章 数学与编程是一家

4.1 什么是函数?

4.1.1 先算一个阶乘

4.1.2 往前走一步——求平方根

4.1.3 再往前走一步——求阶乘的平方根

4.1.4 Python常见的库

4.2 面向对象编程,再来求一求素数

4.2.1 捋清思路

4.2.2 过程执行

4.2.3 验证哥德巴赫猜想

4.2.4 验证与证明

4.3 递归,还记得斐波那契数列吗?

4.3.1 斐波那契数列

4.3.2 生活中的斐波那契数列

4.3.3 用递归重写阶乘

4.4 深入递归,汉诺塔问题

4.4.1 汉诺塔传说

4.4.2 塔也是递归,递归也是树

4.5 Python解方程

4.5.1 二次方程

4.5.2 高次方程

4.5.3 Python解同余方程

4.6 Python用刘徽割圆术求面积

4.6.1 刘徽割圆术求面积

4.6.2 进入递推,交给Python

4.7 跟着Ada计算伯努利数(向Ada致敬)

4.7.1 分析计算伯努利数

4.7.2 为什么要向Ada致以敬意?

第5章 字符处理

5.1 先来谈谈字符编码

5.1.1 首先是Unicode

5.1.2 有了Unicode还不够

5.2 Python如何操作字符串

5.2.1 丰富的字符串操作

5.2.2 开始造个轮子

5.3 凯撒密码(Caesar cipher)

5.4 字符串查找(KMP算法)

5.4.1 从最笨的方法开始

5.4.2 聪明一点的方法

5.5 Python如何操作文件

5.5.1 操作文件的方式

5.5.2 简单地演练一下

5.6 JSON是谁

5.6.1 JSON对象

5.6.2 解析JSON

5.6.3 解析复杂JSON

5.7 关于正则表达式

5.7.1 正则表达式的功用

5.7.2 正则解释器

5.7.3 正则表达式的应用

第6章 数据结构

6.1 Python的序列

6.1.1 ArrayList和LinkedList操作

6.1.2 首先是ArrayList

6.1.3 接下来是LinkedList

6.2 关于栈——先进后出

6.3 括号如何匹配

6.4 数学表达式解析

6.4.1 计算机读取数学表达式

6.4.2 获取操作数与操作符序列

6.4.3 开始计算

6.5 关于HashMap

6.5.1 Python中的字典操作

6.5.2 手动做HashMap

6.5.3 增删改查

6.5.4 HashMap遍历

6.5.5 成果验收

6.6 树之遍历

6.6.1 先构建一棵二叉树

6.6.2 再遍历二叉树

6.6.3 换一种方式遍历

6.7 树之构建和查找

6.7.1 还是先构建树

6.7.2 然后查找特定元素

6.7.3 让树更加泛用

6.8 平衡树(AVL算法)

6.8.1 平衡二叉树

6.8.2 平衡二叉树增加节点

6.8.3 不平衡就旋转

6.9 图的表示

6.10 拓扑排序

6.11 最短路径(Dijkstra算法)

6.12 关键路径CP

第7章 查找与排序

7.1 查字典——冒泡排序

7.2 每次吃最甜的葡萄——选择排序

7.3 抓牌看牌——插入排序

7.3.1 先来描述一下场景

7.3.2 进入Python

7.4 向左向右看齐——快速排序

7.4.1 先来分而治之

7.4.2 开始编写快速排序程序

7.5 先分叉再排序——堆排序

7.5.1 先理解堆排序思路

7.5.2 Python的时间

7.6 不会淘汰的季后赛——归并排序

7.7 以上排序的比较

7.8 插入排序2.0——希尔排序

7.9 桶排序——计数排序

7.10 二分查找(试着做一个字典)

第8章 动态规划

8.1 游戏币贪心算法——DP导入

8.1.1 游戏币的动态规划

8.1.2 随机数字三角的动态规划

8.2 序列的最大公约数——LCS

8.3 基因序列比对(Levenshtein算法)

8.4 背包问题

8.4.1 背包问题解析

8.4.2 开始变成程序

第9章 数理统计与人工智能

9.1 人均收入统计

9.1.1 先从数据出发

9.1.2 进入程序世界

9.1.3 来看点经济学(基尼系数)

9.2 用贝叶斯公式智能诊断

9.2.1 先来谈谈概率

9.2.2 “智能医生”的训练

9.3 预测广告效果的线性回归

9.3.1 线性回归

9.3.2 向量

9.3.3 编写线性回性程序

9.4 马尔可夫模型

9.4.1 什么是马尔可夫模型

9.4.2 开始解决一些问题吧

9.5 最后聊聊人工神经网络

9.5.1 可以开始做点仿生了——一个简单的神经元

9.5.2 “神经元”如何学习

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