🚀《认识编程:以Python语言讲透编程的本质》——探索编程世界的奥秘,从Python开始!💡

学习笔记

在这个数字化时代,编程已经成为了一项必不可少的技能。🤖 但是,编程的本质究竟是什么?它如何影响我们的生活和未来?《认识编程 以Python语言讲透编程的本质》这本书,将带你走进编程的世界,揭开它的神秘面纱。

一、内容概览💥

《认识编程》是一本深入浅出的计算机编程科普书籍。作者郭屹通过丰富的实例和生动的讲解,不仅介绍了编程的基础知识,还涉及了动态规划、概率统计和神经网络等高级主题。全书以Python语言为例,将理论与实践相结合,让读者在轻松愉快的氛围中掌握编程的核心。

二、重点内容📚

  1. 计算机软件发展史:了解软件的起源和演变,为学习编程打下历史基础。
  2. 编程原理:深入探讨编程的基本原理,包括数据结构和基本算法。
  3. Python语言特性:详细介绍Python语言的特点,为编程实践提供指导。
  4. 动态规划:通过实例讲解动态规划的原理和应用。
  5. 概率统计:介绍概率统计在编程中的应用,增强数据处理能力。
  6. 神经网络:探讨神经网络的基本概念,为深入学习人工智能打下基础。

三、金句分享📘

  1. "编程不仅仅是写代码,更是一种解决问题的思维方式。" —— 感受编程的魅力。
  2. "Python是打开编程世界大门的一把钥匙。" —— 体会Python的简洁与强大。
  3. "数据结构是编程的灵魂。" —— 理解数据结构的重要性。
  4. "算法是解决问题的策略。" —— 学习算法的精髓。
  5. "动态规划是优化问题求解的利器。" —— 掌握动态规划的技巧。
  6. "神经网络是人工智能的基石。" —— 探索神经网络的奥秘。

四、心得体会👍

  • 编程思维:编程不仅仅是技术,更是一种思考问题的方式。
  • Python的实用性:Python的简洁性让编程变得容易上手,适合初学者。
  • 理论与实践结合:书中的实例让我更好地理解了编程原理。
  • 动态规划的魅力:动态规划解决了很多看似无解的问题,让人着迷。
  • 概率统计的应用:通过学习概率统计,我对数据处理有了新的认识。
  • 神经网络的前景:神经网络是未来人工智能发展的关键,值得深入研究。
  • 编程的乐趣:编程不仅是工作,更是一种创造和探索的过程。

五、编程面试题👋

如何实现一个冒泡排序算法?

泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

以下是冒泡排序的Python代码实现:

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    # 遍历所有数组元素
    for i in range(n):
        # Last i elements are already in place
        for j in range(0, n-i-1):
            # 遍历数组从0到(n-i-1)
            # 交换如果发现元素j大于元素j+1
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

# 测试冒泡排序函数
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)

print("Sorted array is:", arr)
冒泡排序的时间复杂度:
  • 最好情况(已经排序): O(n),因为只需要一次遍历就能确认数组已经排序。
  • 最坏情况(逆序): O(n^2),因为每个元素都需要与其他元素进行比较和交换。
  • 平均情况: 也是 O(n^2)。

冒泡排序的空间复杂度是 O(1),因为它只需要一个额外的存储空间来交换元素。

冒泡排序对于小规模的数据或基本有序的数据集效果不错,但由于其时间复杂度较高,在大规模数据集上效率较低,因此在实际应用中,更高效的排序算法(如快速排序、归并排序等)更常被使用。

 

请解释什么是动态规划,并给出一个具体的例子。

动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种算法策略,它适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。动态规划通过将复杂问题分解为更简单的子问题,并将子问题的解存储起来(通常使用一个表格),避免重复计算,从而提高效率。

重叠子问题:一个问题可以分解为多个子问题,而这些子问题会多次出现。

最优子结构:一个问题的最优解包含其子问题的最优解。

动态规划通常用于求解最优化问题,比如求最大值、最小值等。

斐波那契数列的动态规划解法

斐波那契数列是一个每一项都是前两项和的数列,通常定义为:F(0) = 0, F(1) = 1,且对于 n > 1,有 F(n) = F(n-1) + F(n-2)

使用动态规划求解斐波那契数列的第 n 项,可以避免递归方法中的重复计算。

def fibonacci_dp(n):
    # 创建一个数组保存斐波那契数列的值,数组大小为 n+1
    # 因为我们要找到第 n 项,所以数组的索引范围是 0 到 n
    dp = [0] * (n + 1)
    
    # 初始化前两项
    dp[0] = 0
    if n > 0:
        dp[1] = 1
    
    # 计算从第 2 项到第 n 项的所有斐波那契数
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
    
    # 返回第 n 项的值
    return dp[n]

# 测试动态规划函数
n = 10
print(f"斐波那契数列的第 {n} 项是: {fibonacci_dp(n)}")

在这个例子中,我们使用一个列表 dp 来存储已经计算过的斐波那契数,这样在计算第 i 项时,可以直接使用 dp[i - 1]dp[i - 2] 的值,而不需要重新计算。

动态规划的时间复杂度是 O(n),因为我们需要计算从 2n 的所有项。空间复杂度也是 O(n),因为我们存储了 n + 1 个斐波那契数。如果使用空间优化的动态规划,只存储前两个计算过的值,可以将空间复杂度降低到 O(1)

 

六、同类书籍介绍🎉

《Python编程:从入门到实践》

一本非常适合初学者的Python编程书籍,通过实际项目引导读者学习编程。

内容丰富,案例实用,适合想要快速上手Python的读者。

《流畅的Python》

深入探讨了Python的高级特性,适合有一定基础的读者。

书中的示例代码质量高,能够帮助读者提升编程技能。

《你不知道的JavaScript》

对JavaScript语言进行了深入的剖析,适合前端开发者阅读。

书中对JavaScript的解释清晰,能够帮助读者更好地理解这门语言。

以上就是我对《认识编程 以Python语言讲透编程的本质》这本书的评价和介绍。希望能够帮助到对编程感兴趣的你!🚀

书籍信息

书名: 认识编程 以Python语言讲透编程的本质
作者: 郭屹
出版社: 机械工业出版社
副标题: 以Python语言讲透编程的本质
出版年: 2021-9-1
页数: 224
定价: 89.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787111687610

认识编程 以Python语言讲透编程的本质

内容简介

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,并进一步探讨了动态规划、概率统计和神经网络等进阶知识。作者通过轻松的笔调,由浅入深地对编程的本质进行了直观、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。

认识编程 以Python语言讲透编程的本质

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作者简介

郭屹:中国Java研发工程师鼻祖之一,JDBC Driver、Minis开发者,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。

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