程序員的數學1+2+3 數學思維+概率統計+綫性代數（套裝共3冊） [プログラマの數學プログラミングのための確率統計プログラミングのための線形代數] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[日] 結城浩，[日] 平岡和幸，[日] 堀玄 著，管傑，陳筱煙，盧曉南 譯

圖書標籤:

• 數學
• 程序員
• 概率統計
• 綫性代數
• 數學思維
• 編程
• 計算機科學
• 算法
• 數據分析
• 機器學習

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115002372

版次：1

商品編碼：11926068

包裝：平裝

外文名稱：プログラマの數學プログラミングのための確率統計プログラミングのための線形代數

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：1456

套裝數量：3

字數：1264000

正文語種：中文

編輯推薦

　　程序員的數學三書包括《程序員的數學》《程序員的數學2：概率統計》《程序員的數學3：綫性代數》，這套書通俗易懂，穿插大量有趣的實例和圖錶，以獨特的編排巧妙闡述程序員和數學愛好者所需掌握的數學基礎知識、概率統計和綫性代數知識。三者同時也是機器學習、數據挖掘、模式識彆領域必學。

內容簡介

　　《程序員的數學》講解瞭二進製計數法、邏輯、餘數、排列組閤、遞歸、指數爆炸、不可解問題等許多與編程密切相關的數學方法，分析瞭哥尼斯堡七橋問題、高斯求和方法、漢諾塔、斐波那契數列等經典問題和算法。
　　《程序員的數學2：概率統計》涉及隨機變量、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分布、協方差矩陣、多元正態分布、估計與檢驗理論、僞隨機數以及概率論的各類應用。
　　《程序員的數學3：綫性代數》主要內容包括嚮量、矩陣、行列式、秩、逆矩陣、綫性方程、LU分解、特徵值、對角化、Jordan標準型、特徵值算法等。

作者簡介

　　結城浩（Hiroshi Yuki），生於1963年，日本技術作傢和程序員。在編程語言、設計模式、數學、加密技術等領域，編寫瞭很多深受歡迎的入門書。代錶作有《數學女孩》係列、《程序員的數學》等。

　　平岡和幸，專攻應用數學和物理，對機器學習興趣濃厚。喜歡Ruby，熱愛Scheme。近期被Common Lisp吸引，正在潛心研究。工學博士。

　　堀玄，專攻應用數學和物理,主要從事腦科學與信號處理領域的研究。喜歡Ruby、JavaScript、PostScript等語言。近期正在研究基於統計學理論的語言處理。工學博士。

目錄

前言
第1章0故事——無即是有閱讀
第2章邏輯——真與假的二元世界
第3章餘數——周期性和分組
第4章數學歸納法——如何徵服無窮數列
第5章排列組閤——解決計數問題的方法
第6章遞歸——自己定義自己
第7章指數爆炸——如何解決復雜問題
第8章不可解問題——不可解的數、無法編寫的程序
第9章什麼是程序員的數學——總結篇
譯者序
前言
第1部分聊聊概率這件事
第1章概率的定義
第2章多個隨機變量之間的關係
第3章離散值的概率分布
第4章連續值的概率分布
第5章協方差矩陣、多元正態分布與橢圓
第2部分探討概率的應用
第6章估計與檢驗
第7章僞隨機數
第8章概率論的各類應用
附錄A本書涉及的數學基礎知識
附錄B近似公式與不等式
附錄C概率論的補充知識
參考文獻
前言
譯者序
第0章：動機
第1章用空間的語言錶達嚮量、矩陣和行列式
第2章秩、逆矩陣、綫性方程組——溯因推理
第3章計算機上的計算（1）——LU分解
第4章特徵值、對角化、Jordan標準型——判斷是否有失控的危險
第5章計算機上的計算（2）——特徵值算法
參考文獻

前言/序言

　　大傢好！我是結城浩。歡迎閱讀《程序員的數學》。
　　本書是為程序員朋友們寫的數學書。
　　編程的基礎是計算機科學，而計算機科學的基礎是數學。因此，學習數學有助於鞏固編程的基礎，寫齣健壯的程序。
　　有的讀者可能會說“但我數學不好啊”。特彆是很多讀者“一碰到算式就跳過不讀”。坦率而言，我自己遇到書中的算式也想跳過不看。
　　本書盡可能減少瞭“大傢不想看的算式”，也沒有過多的定義、定理和證明。
　　這是為幫助程序員更容易理解編程而寫的書。希望你能通過本書學到有助於編程的“數學思維”。
　　數學思維示例
　　學習“數學思維”說起來太抽象瞭，我們來舉些具體的例子。
　　【條件分支和邏輯】
　　在編程時，我們按照條件將處理方法分為多個“分支”。C語言和Java語言中使用的是if語句。處理方法為:當滿足條件時執行這條語句，不滿足條件時執行另一語句。這時，我們就使用瞭數學領域的“邏輯”來控製程序。因此，編程時必須熟練掌握“與”“、或”“、非”、“蘊涵”等邏輯構成元素。
　　【循環和數學歸納法】
　　我們在處理大量的信息時，使用程序進行“循環”操作。比如使用for語句可以循環處理大量數據。循環中使用的就是“數學歸納法”。
　　【分類和計數方法】
　　在將許多條件和數據“分類”時，程序員必須注意不能有遺漏。這時加法法則、乘法法則、排列、組閤等“計數方法”將助你一臂之力。這是程序員應該熟記於心的數學工具。
　　通過本書，也可以學到遞歸、指數、對數、餘數等重要的基礎思維方式。
　　人類和計算機的共同戰綫
　　我們寫程序是為瞭解決人類解決不瞭的問題。程序員理解問題，編寫程序；計算機運行程序，解決問題。
　　人類不擅長重復勞動，很容易厭倦，有時還會齣錯，但人類擅長解決問題。與此相對，計算機擅長重復勞動，但不能自行解決問題。
　　於是，人機閤力，如虎添翼。
　　遇到難題，光靠人類不能解決，光靠計算機也不能解決。而人機閤力就能解決問題。這也是本書要傳達的主旨之一。
　　不過，編寫程序也非易事，無論人類和計算機如何齊心閤力，總有解決不瞭的問題。本書也對人類和計算機的極限進行瞭分析。
　　希望你在讀完本書後能對以程序為媒介的人機閤作有更深刻的理解。
　　本書麵嚮的讀者
　　本書主要麵嚮的讀者是程序員。不過若你對編程或數學感興趣，讀起來也會一樣有意思。
　　你不需要精通數學。書中不會齣現∑和∫等很難的算式，因此自認為數學不太好的讀者也完全可以閱讀。閱讀本書隻需具備四則運算（＋－×÷）和乘方（23=2×2×2）等基礎知識。除此以外的知識在書中皆有說明。
　　如果你對數字和邏輯感興趣，可能會更喜歡本書。
　　你也不需要精通編程。不過如果稍有一些編程經驗，可能會更容易理解本書內容。書中有個彆例子是用C語言寫的程序，不過即使不懂C語言也不妨礙理解。
　　本書結構
　　本書各章內容可以按任意順序閱讀，但筆者推薦從第1章開始按順序閱讀。
　　第1章對0進行討論。以按位計數法為核心，學習如何用0來簡化規則，並對“無即是有”的意義進行瞭思考。
　　第2章學習使用邏輯來整理繁瑣的內容。介紹邏輯錶達式、真值錶、德?摩根定律、三值邏輯、卡諾圖等。
　　第3章討論餘數。我們要記住“餘數就是分組”的觀點。對於一些難題，有時隻要找到周期性規律就能解決。
　　第4章學習數學歸納法。數學歸納法隻需要兩個步驟就能證明無窮的斷言。本章還會舉例介紹使用循環不變式寫齣正確的循環。
　　第5章學習排列組閤等計數方法。計數的關鍵在於“認清對象的性質”。
　　第6章學習自己定義自己的遞歸。通過漢諾塔、斐波那契數列、分形圖形等，練習從復雜事物中發現遞歸結構。
　　第7章學習指數爆炸。計算機也很難解決含有指數爆炸的問題。我們將在這裏思考研究如何將指數爆炸為我所用，解決大型問題。另外本章還將以二分法檢索為例，學習將問題空間一分為二的意義。
　　第8章以停機問題為例，來說明許多程序上的問題是計算機如何發展都解決不瞭的。本章也會學到反證法和對角論證法。
　　第9章迴顧本書學習內容，思考人類全麵把握結構的能力對解決問題有多大幫助，以及人機協作具有何種意義。
　　緻謝
　　首先要感謝馬丁?伽德納。小時候我癡迷於閱讀您所著的《數學遊戲》，至今仍記憶猶新。
　　此外，還要感謝支持我的廣大讀者和為我祈禱的基督教朋友們。
　　以下各位為本書提齣瞭寶貴建議並給予瞭極大幫助，在此深錶謝意（按日語五十音圖順序）：天野勝、石井勝、岩澤正樹、上原隆平、佐藤勇紀、武笠夏子、前原正英、三宅喜義。
　　特彆感謝在本書編寫過程中給予我極大關懷和支持的SoftBank齣版有限公司的野澤喜美男主編。
　　感謝一直鼓勵我的愛妻和兩個兒子。
　　本書獻給在餐桌上教我方程式乃至微積分的父親。父親，謝謝您！
　　2005年2月
　　結城浩

《程序員的數學》係列：點亮代碼背後的智慧之光 在飛速發展的數字時代，編程已成為連接現實世界與數字世界的強大橋梁。然而，許多程序員在麵對復雜的算法、精巧的數據結構，或是試圖優化性能、理解底層原理時，常常感到力不從心。這時，我們不得不迴歸編程的基石——數學。數學並非高高在上、枯燥乏味的理論，而是隱藏在優雅代碼和高效解決方案背後的邏輯之美、推理之巧。 《程序員的數學》係列（套裝共3冊），正是為所有渴望將編程技藝提升至全新境界的開發者精心打造的智囊團。這套書並非堆砌晦澀的數學公式，而是以程序員熟悉的語言和場景為切入點，生動地揭示瞭數學在編程中的實際應用，幫助您構建堅實的理論基礎，培養嚴謹的數學思維，從而在解決實際問題時，擁有更深刻的洞察力和更強大的創新能力。 第一冊：《數學思維》（プログラマの數學） 如果您認為數學僅僅是代數和幾何的羅列，那麼《數學思維》將徹底顛覆您的認知。本書以一種極其貼近程序員日常工作的方式，引導您重新認識數學的本質——它是一種解決問題的強大工具，一種抽象和建模的藝術，一種邏輯推理的訓練。 本書將帶領您穿越那些看似與編程無關的數學領域，但卻在不經意間滲透到編程的方方麵麵。您將學習如何運用數學的思維方式去分析問題，如何將現實世界的復雜問題轉化為可計算的模型，如何通過邏輯推理找到最優解。書中不會充斥著令人望而生畏的定理證明，而是通過一係列精心設計的、與編程息息相關的例子，讓您體會到數學思維的魅力。 想象一下，您在設計一個遊戲引擎，需要計算物體的運動軌跡，優化碰撞檢測；或者您在開發一個推薦係統，需要理解用戶行為的潛在模式；又或者您在進行大規模數據分析，需要提煉關鍵信息，做齣準確預測。在這些場景下，缺乏數學思維的指引，您可能會陷入效率低下、錯誤頻齣的睏境。 《數學思維》將幫助您掌握以下核心能力： 邏輯推理與抽象能力： 學習如何清晰地界定問題，識彆關鍵要素，並將其抽象成簡潔的數學模型。理解命題邏輯、謂詞邏輯等基礎概念，並學習如何構建有效的論證。 模式識彆與歸納能力： 掌握從具體現象中發現普遍規律的方法，將零散的數據點串聯成有意義的模式，為算法設計提供靈感。 分析與求解能力： 學習如何將復雜問題分解為更小的、可管理的部分，並運用數學工具尋找最優解決方案。理解問題的結構，並能根據不同情況選擇閤適的分析方法。 批判性思維與嚴謹性： 培養對結果的審慎態度，不輕易接受未經檢驗的結論。學習如何驗證解決方案的正確性，並認識到數學在確保程序魯棒性和可靠性方麵的重要性。 本書的語言通俗易懂，即使您已經離開校園多年的數學課堂，也能輕鬆拾起學習的熱情。通過本書的學習，您將不再僅僅是代碼的編寫者，更能成為一個擁有深刻洞察力、能夠用數學語言理解和解決編程難題的“思考者”。 第二冊：《概率統計》（プログラミングのための確率統計） 在數據爆炸的時代，理解和駕馭不確定性是程序員麵臨的重要挑戰。無論是機器學習、數據挖掘、風險評估，還是僅僅是模擬實驗，概率統計都扮演著至關重要的角色。《概率統計》將為您打開通往不確定性世界的大門，讓您在代碼中遊刃有餘地處理隨機現象。 本書將以一種務實且貼近編程應用的方式，深入淺齣地介紹概率論和數理統計的核心概念。您將不僅僅是學習公式，更是理解它們背後的邏輯，以及如何在編程中應用這些知識來解決實際問題。 本書將涵蓋以下關鍵內容： 概率論基礎： 從隨機事件、概率的基本性質齣發，係統學習條件概率、獨立性、貝葉斯定理等核心概念。您將理解如何在代碼中模擬隨機過程，如何計算不同事件發生的可能性。 隨機變量與概率分布： 深入理解離散型和連續型隨機變量的概念，掌握常見概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等）的性質和應用。這將幫助您更好地理解數據的分布規律，並為後續的統計推斷打下基礎。 期望與方差： 學習如何計算隨機變量的期望值和方差，理解它們在描述數據集中趨勢和離散程度上的作用。這對於理解算法的平均性能、誤差範圍至關重要。 統計推斷： 掌握點估計、區間估計、假設檢驗等統計推斷的基本方法。您將學會如何從樣本數據中推斷總體參數，如何驗證某個假設是否成立，這在 A/B 測試、模型評估等場景中尤為關鍵。 迴歸分析與相關性： 學習如何建立變量之間的迴歸模型，理解變量之間的綫性或非綫性關係。這將幫助您預測變量值，發現隱藏的關聯，為數據分析和模型構建提供有力支持。 模擬與采樣： 學習如何利用編程實現隨機數的生成，進行濛特卡洛模擬，以及如何進行抽樣統計。這將使您能夠通過實驗來探索復雜的概率問題，並驗證理論結果。 本書的重點在於將抽象的統計概念轉化為具體的編程實踐。您將看到如何利用 Python、R 等語言來實現概率計算、統計檢驗、模型擬閤等操作。通過本書的學習，您將能夠： 理解並解釋數據的隨機性： 能夠區分隨機誤差與係統誤差，並對其進行量化。 構建和評估統計模型： 能夠根據數據特性選擇閤適的統計模型，並對其進行評估和優化。 進行有效的風險評估和決策： 能夠利用概率統計知識，在不確定性環境中做齣更明智的決策。 為機器學習算法打下堅實基礎： 許多機器學習算法都建立在概率統計的理論之上，本書將為您提供必要的知識儲備。 第三冊：《綫性代數》（プログラミングのための線形代數） 綫性代數是現代科學和工程的基石，尤其在計算機圖形學、機器學習、數據科學、優化算法等領域，其重要性不言而喻。《綫性代數》將帶您領略嚮量、矩陣、綫性變換的奇妙世界，並揭示它們在編程中的強大應用。 本書將以一種直觀且強調幾何意義的方式，深入淺齣地講解綫性代數的核心概念。您將不再被冗長的符號和公式所睏擾，而是通過豐富的可視化例子和編程實踐，深刻理解這些數學工具的內在邏輯和實際效用。 本書將涵蓋以下關鍵內容： 嚮量與嚮量空間： 從嚮量的幾何意義齣發，理解嚮量的加法、數乘，以及嚮量空間的基本概念。您將學習如何在編程中錶示和操作嚮量，以及嚮量在錶示位置、方嚮、物理量等方麵的應用。 矩陣與矩陣運算： 深入理解矩陣的定義、類型和基本運算（加法、減法、乘法、轉置等）。您將學習矩陣在錶示綫性變換、存儲數據、進行計算等方麵的強大能力。 綫性方程組： 掌握求解綫性方程組的方法，如高斯消元法、剋拉默法則等。您將理解綫性方程組在實際問題中的建模方式，以及其在求解係統約束、優化問題中的應用。 行列式： 理解行列式的幾何意義（麵積、體積的縮放因子）和代數性質，以及它在判斷方程組解的唯一性、求解逆矩陣方麵的作用。 矩陣的逆與秩： 學習如何計算矩陣的逆，並理解矩陣秩的概念，這對於分析矩陣的性質、判斷綫性方程組解的個數至關重要。 特徵值與特徵嚮量： 掌握特徵值和特徵嚮量的計算方法，以及它們在理解綫性變換的“不變方嚮”上的深刻含義。這在主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）等降維和特徵提取技術中至關重要。 綫性變換： 將矩陣視為一種綫性變換，理解它如何改變嚮量和空間。這對於計算機圖形學中的鏇轉、縮放、平移等操作至關重要。 嚮量空間的正交性與基： 學習正交基的概念，以及它們在簡化計算、提高算法效率方麵的作用。 本書的獨特之處在於，它將理論講解與編程實踐緊密結閤。您將看到如何在 NumPy、SciPy 等 Python 庫中高效地實現各種綫性代數運算。通過本書的學習，您將能夠： 理解計算機圖形學中的核心原理： 輕鬆掌握三維模型變換、光照計算等。 應用機器學習算法： 深入理解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、主成分分析（PCA）等算法的數學原理。 進行高效的數據處理與分析： 利用矩陣運算進行大規模數據集的轉換、降維和特徵提取。 構建和優化算法： 理解算法的復雜度，並能通過綫性代數的知識來優化算法性能。 《程序員的數學》係列：賦能您的編程之路 這套《程序員的數學》係列並非對您現有編程技能的替代，而是對您技能的有力補充和升華。通過這三冊圖書的學習，您將： 構建堅實的數學基礎： 掌握解決編程問題所需的數學工具和思維方式。 提升問題解決能力： 能夠從更深層次理解問題，設計齣更優雅、更高效的解決方案。 加速學習新領域： 為深入學習機器學習、人工智能、數據科學等前沿技術打下堅實基礎。 編寫更健壯、更可靠的代碼： 能夠理解算法的局限性，並能通過數學手段驗證代碼的正確性。 在職業發展中脫穎而齣： 掌握數學思維的程序員，在麵對復雜項目和技術挑戰時，將更具競爭力。 無論您是初涉編程的愛好者，還是經驗豐富的開發者，這套《程序員的數學》係列都將是您不可或缺的學習夥伴。它將點亮代碼背後的智慧之光，幫助您在瞬息萬變的科技浪潮中，始終保持領先，成為一名真正意義上的“解決問題者”。現在，就讓我們一起，用數學的力量，開啓一段全新的編程探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這套書的設計風格非常統一，從封麵到內頁的排版，都透露著一種專業和嚴謹。整體色調偏嚮冷靜，文字清晰，重點突齣，閱讀起來非常舒適，不容易産生視覺疲勞。即使長時間閱讀，眼睛也不會感到不適。我尤其欣賞書中對公式和定理的處理方式，它們被清晰地呈現，並配有詳細的解釋和推導過程，這對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說，簡直是福音。我不會滿足於僅僅記住一個公式，而是希望能夠理解它的來源和意義。書中的例子也都很典型，很多都與我們程序員熟悉的場景息息相關，這使得理論知識的學習能夠快速地與實踐聯係起來。我感覺這套書不僅僅是知識的堆砌，更是在引導讀者建立一種數學化的思維模式，教我們如何用數學的語言去描述和解決編程中的問題。我已經開始嘗試將書中的一些思想應用到我的代碼重構中，感覺思路清晰瞭不少。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這套書的時候，內心是有些許忐忑的。畢竟，“數學”這兩個字對於很多程序員來說，可能都自帶一種“勸退”屬性。但當我真正翻開第一冊《數學思維》時，這種顧慮就被大大緩解瞭。作者的敘述風格非常親切，他並沒有一開始就拋齣復雜的公式和定理，而是從一些貼近我們日常編程思維的例子入手，比如如何清晰地錶達一個算法的邏輯，如何嚴謹地定義一個數據結構。這種循序漸進的方式，讓我覺得數學不再是高高在上的理論，而是可以被理解、被應用到實際工作中的工具。書中的插圖也很有幫助，一些抽象的概念通過圖示呈現，立刻變得生動起來。我特彆喜歡其中關於“歸納法”和“演繹法”的講解，這對於我們編寫嚴謹的代碼、進行係統性的調試非常有啓發。讀起來的感覺，就像是有一個經驗豐富的導師，在旁邊耐心細緻地為你講解，而不是冷冰冰的教科書。我已經迫不及待地想把書中的內容消化吸收，看看它能如何幫助我提升代碼的健壯性和算法的效率。

評分☆☆☆☆☆

對於《概率統計》和《綫性代數》這兩冊，我則是抱持著一種“查漏補缺”的心態。在日常工作中，我偶爾會接觸到一些需要用到概率模型的場景，比如機器學習中的一些基礎算法，或者是進行數據分析時對結果的置信度評估。但坦白說，我在這方麵的理論基礎並不牢固，很多時候是依賴於現成的庫函數，知其然不知其所以然。這套書的齣現，讓我有機會係統地梳理一遍概率統計的核心概念，比如概率分布、期望、方差、貝葉斯定理等等，希望能對這些概念有更深入的理解。而《綫性代數》更是重中之重，無論是圖形處理、機器學習中的矩陣運算，還是優化問題，綫性代數都扮演著不可或缺的角色。我希望通過這套書，能夠真正理解矩陣、嚮量、特徵值、特徵嚮量這些基本元素在實際應用中的意義，而不僅僅是停留在符號運算層麵。特彆是書中可能會涉及到的矩陣分解、降維等內容，如果能有清晰的解釋，那將是對我工作非常有價值的補充。

評分☆☆☆☆☆

這套書的包裝確實很用心，從外殼的材質到內部書本的排版，都能感受到齣版方在細節上的考究。拿在手裏沉甸甸的，有一種沉穩厚重的感覺。我之所以會選擇這套書，很大程度上是因為我對“程序員的數學”這個主題本身就很感興趣。我一直覺得，在飛速發展的技術浪潮中，紮實的數學基礎是構建更深層理解、解決更復雜問題的關鍵。很多時候，我們可能僅僅停留在API的使用層麵，對底層原理和算法的數學推導感到模糊。這套書的齣現，恰好填補瞭我在這一領域的空白。特彆是第一冊“數學思維”，我非常期待它能為我梳理清晰數學的底層邏輯，讓我從更本質的角度去理解編程中的各種抽象概念。它的封麵設計也比較簡潔大方，沒有過多花哨的裝飾，反而更能吸引我這種偏愛技術類書籍的讀者。我仔細翻閱瞭一下目錄，看到裏麵涉及瞭不少邏輯推理、集閤論、函數等基礎但至關重要的數學概念，這讓我對後續的學習充滿瞭期待。而且，套裝的形式也非常方便，省去瞭我再單獨去尋找相關書籍的麻煩，可以直接係統地進行學習。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定工作經驗的程序員，我一直在思考如何突破技術的瓶頸，提升自己的核心競爭力。我發現，很多時候，我們所麵臨的挑戰，本質上都可以用數學來建模和解決。比如，在分布式係統設計中，如何評估任務調度的效率？在數據挖掘領域，如何有效地從海量數據中提取有價值的信息？這些問題背後，都離不開概率統計和綫性代數的支撐。這套《程序員的數學》套裝，正是為我們這些渴望提升內功的開發者量身打造的。它不是那種隻講理論、不談實踐的枯燥書籍，而是巧妙地將數學概念與編程實際相結閤，讓我們在學習數學的同時，也能不斷反思和改進自己的編碼習慣和算法設計。我尤其看重它所強調的“數學思維”，我認為這是程序員能否真正走嚮高級階段的關鍵。它不僅僅是學會某個算法，更是培養一種看待問題、分析問題、解決問題的獨特視角。

評分☆☆☆☆☆

自作孽男女那就是計算機計算機及計算機計算機計算機經濟學傢繼續驚聲尖叫

評分☆☆☆☆☆

非常經典的書，值得一讀。質量也非常不錯，很喜歡。

評分☆☆☆☆☆

書質量很好，寫的淺顯易懂，非常喜歡。

評分☆☆☆☆☆

很久之前就想買這本書瞭，經典中的經典，還有那麼多優惠，書是正版，內容不錯，很滿意。京東商城買東西放心！

評分☆☆☆☆☆

重溫大學時的知識，這個時代不充電不行啊

評分☆☆☆☆☆

很適閤入門，圖片很多不枯燥，真的很有必要入手一本來看看。

評分☆☆☆☆☆

買書都去京東買瞭。不錯的選擇……是正品。我在外麵等你們哦？你是怎麼迴事！你要不要來我傢吧、不錯呢、不錯呢……不要讓自己變瞭！

評分☆☆☆☆☆

收到貨的速度相當快，書本身也不錯。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈，終於下定決心買瞭這套書，可以慢慢看瞭，速度很快，下單第二天就到瞭！