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Marina Umaschi Bers & 著

图书标签:

• 编程
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• 儿童
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• 创意编程
• 游戏开发
• 学习
• STEM
• 计算机科学
• 动手实践

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Routledge

ISBN：9781138225626

商品编码：18016455481

包装：平装

外文名称：Coding as a Playground...

出版时间：2017-09-15

页数：192

正文语种：英语

图书基本信息

Coding as a Playground: Programming and Computational Thinking in the Early Childhood Classroom
作者： Marina Umaschi Bers;
ISBN13： 9781138225626
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2017-09-15
出版社： Routledge
页数： 192
重量（克）： 272
尺寸： 22.86 x 15.24 x 1.524 cm

商品简介

Coding as a Playground is the first book to focus on how young children (ages 7 and under) can engage in computational thinking and be taught to become computer programmers, a process that can increase both their cognitive and social-emotional skills. Readers will learn how coding can engage children as producers--and not merely consumers--of technology in a playful way. You will come away from this groundbreaking work with an understanding of how coding promotes developmentally appropriate experiences such as problem solving, imagination, cognitive challenges, social interactions, motor skills development, emotional exploration, and making different choices.

《算法的艺术：从基础到前沿的深度解析》 作者： [此处可填入作者名，例如：张伟、李明] 出版年份： [此处可填入年份] --- 内容简介 在信息爆炸的时代，算法已不再是计算机科学的专属术语，而是驱动着现代社会运转的核心引擎。从搜索引擎的精准匹配，到金融市场的实时交易，再到人工智能的深度学习，无处不闪耀着算法的智慧之光。《算法的艺术：从基础到前沿的深度解析》一书，旨在为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的算法知识体系。本书不仅是技术人员提升硬实力的宝典，更是对任何渴望理解驱动当代科技进步底层逻辑的思考者，一份不可或缺的指南。 本书的编写遵循“循序渐进，兼顾深度与广度”的原则，力求在严谨的数学基础与直观的工程实践之间架起坚实的桥梁。全书内容分为六大核心部分，层层递进，确保读者能够扎实地掌握从经典理论到尖端应用的全景图。 第一部分：算法的基石——效率与思维的奠定 本部分专注于构建读者对算法分析的坚实基础。我们首先深入探讨了算法设计的基本范式，包括分治法 (Divide and Conquer)、贪心算法 (Greedy Algorithms) 和动态规划 (Dynamic Programming)。不同于泛泛而谈的介绍，本书着重于解析这些范式背后的数学原理和适用边界。 对算法效率的衡量是本部分的重中之重。我们详细剖析了渐进记号（大O、Ω、Θ）的精确含义，并辅以大量实例说明如何准确地评估时间复杂度和空间复杂度。此外，我们引入了摊还分析 (Amortized Analysis) 的概念，用以解决那些看似效率不高，但长期来看表现优异的数据结构（如动态数组和斐波那契堆）的性能评估问题。通过这一阶段的学习，读者将能够像工程师一样思考，用效率的标尺来衡量每一个设计决策的优劣。 第二部分：数据结构的魔术——组织信息的艺术 数据结构是实现高效算法的物质载体。本书系统地回顾并深入探讨了核心数据结构，同时拓展到更复杂、更专业的结构。 我们从基础的线性结构（链表、栈、队列）开始，随后进入对效率至关重要的树形结构。这里，我们详尽地剖析了二叉搜索树 (BST) 的平衡化技术，包括AVL 树和红黑树 (Red-Black Tree) 的旋转和着色规则，理解它们如何保证在最坏情况下依然维持 $O(log n)$ 的操作时间。 更进一步，本书介绍了堆 (Heap) 结构及其在优先队列中的应用，以及图论中不可或缺的哈希表 (Hash Table)。关于哈希表，我们不仅讲解了基本的冲突解决策略（如链式法和开放寻址法），还特别探讨了一致性哈希 (Consistent Hashing) 在分布式系统中的重要作用。 第三部分：图论的广阔天地——连接世界的模型 图算法是算法设计中最富挑战性也最具应用价值的领域之一。本部分将图论视为一门独立的语言进行阐述。 我们详细讲解了图的遍历算法——深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，并展示了它们在寻找连通分量、拓扑排序等问题上的应用。随后，重点转向最短路径问题：从 Dijkstra 算法（处理非负权边）到 Bellman-Ford 算法（处理负权边），再到 Floyd-Warshall 算法（处理所有点对最短路径），每一种算法的推导都伴随着严格的证明。 此外，最小生成树 (MST) 的 Kruskal 算法和 Prim 算法被并列分析，以对比贪心策略在不同图结构上的实现差异。本部分还触及了最大流/最小割理论，介绍了 Edmonds-Karp 算法，为读者理解网络流问题奠定基础。 第四部分：高级算法范式——应对复杂性的挑战 随着问题规模的增大，我们需要更强大的工具来解决 NP 难题。本部分专注于介绍处理复杂计算问题的核心范式。 回溯法 (Backtracking) 和分支限界法 (Branch and Bound) 被详细介绍为解决组合优化问题的利器。通过实例，如八皇后问题和旅行商问题 (TSP)，读者将学会如何构建搜索树并有效地进行剪枝操作。 计算几何的基础概念，如点积、叉积、凸包算法（Graham 扫描法和 Jarvis 步进法），也被纳入考量，展示了如何在二维空间中高效地处理几何关系。 第五部分：计算复杂性理论——理解“不可解”的边界 理解一个问题是否能被高效解决，比解决某一个具体实例更为重要。本部分将理论的深度推向了计算复杂性领域。 我们深入阐述了P 类问题和NP 类问题的严格定义，并探讨了NP 完全性 (NP-Completeness) 的概念。通过著名的 Karp 21 个问题以及对归约 (Reduction) 过程的演示，读者将对“求解的难度”有一个量化的认识。本书强调，认识到某些问题在当前理论框架下是“几乎不可解的”，是进行工程化取舍和寻找近似解的前提。 第六部分：现代算法与工程实践 在理论学习的最后，本书将目光投向了现代计算环境下的算法应用。 并行与分布式算法被引入，讨论了 MapReduce 框架下的数据处理思想，以及如何设计算法以充分利用多核处理器。 概率性算法部分，我们介绍了随机化算法 (Randomized Algorithms)，如 Miller-Rabin 素性测试，展示了概率论如何在保证高准确率的前提下，显著提高算法的平均运行速度。 最后，本书对近似算法 (Approximation Algorithms) 进行了展望，解释了为什么对于某些问题，一个“足够好”的解比一个完美但耗时极长的解更有实际价值。 --- 本书特色 1. 严格的数学证明与直观的例子相结合： 确保读者不仅知其然，更知其所以然。 2. 代码实现侧重于清晰度和通用性： 示例代码使用 [此处可填写一种或多种语言，如 C++ 或 Python]，强调核心逻辑的表达而非特定库的调用。 3. 强调算法选择的决策树： 帮助读者在面对实际问题时，能快速判断出哪种算法和数据结构组合是最优解。 《算法的艺术》旨在培养读者对计算问题的深刻洞察力，让算法不再是死板的公式，而是解决现实世界复杂挑战的强大工具。掌握这些艺术，即是掌握了通往未来技术核心的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我是一个重度依赖视觉辅助的学习者，通常教科书的纯文字描述对我来说是巨大的挑战。然而，这本书在这方面做得非常出色，它巧妙地运用了各种图示和信息可视化技术来辅助解释复杂的流程。例如，当介绍到数据结构与算法时，作者没有仅仅给出伪代码，而是通过一系列动态的、渐进式的图表，展示了数据如何在内存中移动和重组，这使得原本晦涩的内部工作原理变得一目了然。这种对“展示而非告知”的坚持，极大地提升了学习效率。而且，这本书的排版设计也很有心思，阅读起来非常舒适，眼睛不容易疲劳。它似乎在每一个细节上都考虑到了读者的体验。此外，书中穿插了一些历史上著名程序员的小故事和他们的“顿悟时刻”，这不仅增添了趣味性，更重要的是，它们为抽象的编程概念提供了人性化的锚点。这些故事让我明白，即便是最伟大的头脑，也经历过挣扎和迷茫，从而减轻了我自己学习过程中的焦虑感。可以说，这本书不仅是知识的载体，更是一份精心设计的学习体验指南。

评分☆☆☆☆☆

读完之后，我感觉自己对“创造”的理解都有了质的飞跃。这本书的论述风格极其个人化，仿佛作者是一位经验丰富的老工匠，正坐在你身边，用一种非常坦诚和充满热情的语气分享他的心路历程。它探讨了编程中那些更“软性”但极其重要的方面，比如如何克服“空白屏幕恐惧症”，如何与他人有效协作，以及最重要的——如何保持长期的学习热情。它没有避讳谈论编程中的挫折和陷阱，反而将这些困难描绘成是通往更深理解的必经之路，这让我感到非常踏实和被理解。我特别欣赏其中关于“代码美学”的讨论，作者认为好的代码不仅仅是能运行的代码，还应该是清晰、简洁、富有表现力的。这种对工艺的追求，提升了阅读体验，也让我开始在自己的小项目中注重代码的可读性。这本书的论证过程充满了哲学思辨，但又始终扎根于实际的编程操作，使得理论和实践达到了完美的平衡。它真的像一本编程领域的“心灵鸡汤”，但它的“营养”却是实实在在的，能让你在技术快速更迭的浪潮中，站稳脚跟，保持内心的驱动力。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书最让我惊喜的一点，是它对编程与创造力之间关系的深刻剖析。它似乎在无声地挑战着那种将编程视为纯粹逻辑或工程的狭隘观点。作者展现了一种将编程视为一种艺术形式的倾向，强调了“意图”和“表达”在代码中的重要性。它鼓励读者跳出“解决眼前问题”的局限，去思考代码的长期意义和它能带来的社会或个人影响。书中讨论了如何通过编程来构建叙事、创造互动体验，甚至是探索哲学命题，这极大地拓宽了我的思路。我发现自己开始不仅仅满足于让代码运行起来，更会思考这段代码的“风格”如何，它是否准确地传达了我想要表达的逻辑和美感。这种从“功能导向”到“表达导向”的思维转变，是这本书带给我最宝贵的财富之一。它不是一本面向特定职业技能的速成手册，而更像是一本关于如何与数字世界进行深度对话的哲学指南。对于那些寻求在技术领域实现个人价值和独特声音的思考者来说，这本书绝对是不可多得的精神食粮。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是编程学习的全新视角！我一直觉得编程就是枯燥的代码堆砌和晦涩的理论，但读完这本书，我的看法彻底改变了。作者的笔触非常生动，把编程比作一个充满无限可能的“游乐场”，让人瞬间燃起了探索的欲望。我尤其喜欢它对初学者极其友好的叙述方式，没有那种高高在上的技术术语轰炸，而是用大量的生动比喻和清晰的步骤，把复杂的概念拆解得无比易懂。比如说，解释面向对象编程的时候，作者居然拿我们日常生活中点外卖的过程来举例，一下子就把抽象的“类”和“实例”概念具象化了。这本书的重点似乎不在于教你掌握某一个特定的语言（虽然它也覆盖了基础），而在于培养你对“解决问题”这件事本身的乐趣。它鼓励你大胆去试错，把代码看作是搭建自己想象世界的积木，而不是必须完美无瑕的艺术品。那种“玩中学，学中玩”的氛围，真的让我这个拖延症晚期患者都忍不住一页接一页地往下读，完全停不下来。对于那些因为基础理论太难而快要放弃编程的朋友来说，这本书简直是及时雨，它让你重新找回了最初接触计算机时那种纯粹的好奇心和创造的快感。我强烈推荐给所有觉得编程很“硬核”的人，相信我，你会发现一个全新的、充满乐趣的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常精妙，它不像传统教材那样线性推进，而是提供了一种模块化的学习路径，让你可以根据自己的兴趣点自由探索。我最欣赏的一点是，它并没有固守任何一家独大的技术栈，而是保持了一种开放的、跨语言的视野。举例来说，它花了很大篇幅去讨论“编程思维”的本质，而不是仅仅关注Python的语法或者JavaScript的框架。这种高度的抽象和提炼，让我在学习新的编程语言时，能够迅速抓住其核心逻辑，避免了反复“重新学习”基础概念的弯路。我记得有一个章节专门讲了如何用不同的思维模型去解决同一个问题，那种对比和反思，对我理解算法的优雅性帮助极大。更重要的是，它强调了“迭代和反馈”在编程中的核心地位。作者似乎非常懂得现代软件开发的节奏——快速原型、快速失败、快速修正。书中许多案例都展示了如何通过快速的实验来验证想法，而不是一开始就试图写出完美的、石板上的诫命般的代码。这种强调实践和快速反馈的理念，让我对项目管理和代码重构有了更深层次的认识，它不仅仅是教你写代码，更是在塑造你作为一名工程师的工作哲学。这本书的价值在于它提供的“元知识”，那是比任何特定技术都更持久的财富。