程序设计导论
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作者(美)罗伯特·塞奇威克(Robert Sedgewick) 等 著;江红,余青松 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111549246
出版时间2016-11
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1201428551
上书时间2024-06-14
商品详情
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作者简介
罗伯特·塞奇威克，斯坦福大学博士，导师为Donald E.Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所和法国国家信息与电话研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。他同时也是《Java程序设计和算法（第4版）》的作者之一（另一个作者是Kevin Wayne）。
凯文·韦恩，康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系不错讲师“他自1998年开始任教于普林斯顿大学，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散化。他是ACM杰出教育家。
罗伯特·唐德罗，德雷塞尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系讲师。他自2001年开始任教于普林斯顿大学，曾获得8个杰出工程教育奖和一个终身成就奖。
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 栈和队列385
4.3.1 下堆栈（后进先出栈）386
4.3.2 基于Python列表（可变数组）实现栈387
4.3.3 基于链表实现栈389
4.3.4 堆栈的应用394
4.3.5 FIFO队列398
4.3.6 队列的应用402
4.3.7 资源分配404
4.3.8 问题和解答406
4.3.9 习题407
4.3.10 链表习题409
4.3.11 创新习题411
4.4 符号表415
4.4.1 符号表API415
4.4.2 符号表客户端417
4.4.3 基本符号表实现422
4.4.4 哈希表424
4.4.5 二叉搜索树426
4.4.6 BST的性能特点432
4.4.7 BST的遍历434
4.4.8 可迭代对象434
4.4.9 有序符号表操作436
4.4.10 字典数据类型437
4.4.11 集合数据类型437
4.4.12 展望438
4.4.13 问题和解答439
4.4.14 习题439
4.4.15 二叉树习题442
4.4.16 创新习题444
4.5 案例研究：小世界现象447
4.5.1 图448
4.5.2 图数据类型451
4.5.3 Graph客户端例子454
4.5.4 图的最短路径457
4.5.5 小世界图464
4.5.6 经验总结470
4.5.7 问题和解答471
4.5.8 习题471
4.5.9 创新习题473
后记477
词汇表479
索引482
应用程序编程接口512
内容摘要
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。
精彩内容
前 言Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach21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
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