计算思维：计算学科导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐培和，徐奕奕 著

图书标签:

• 计算思维
• 计算机科学
• 算法
• 编程
• 问题解决
• 逻辑思维
• 信息技术
• 教育
• 导论
• STEM

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121256998

版次：1

商品编码：11674767

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：353

字数：648000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《计算思维：计算学科导论（双色）》对计算思维具有独到见解。
　　《计算思维：计算学科导论（双色）》既适合作为高等学校各专业学生计算机入门课程的教材，也可以作为计算机及相关专业“计算机导论”课程的教材。

内容简介

　　《计算思维：计算学科导论》共分7章，分别介绍计算与计算思维、充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础、计算思维之方法学、计算思维之算法基础、面向计算之问题求解思想与方法、计算思维之程序基础、基于计算之问题求解思想与方法、从“计算”到“文化”等。
　　《计算思维：计算学科导论》特点：一是知识面比较广、内容非常丰富；二是尽量体现“实例化、生活化、故事化、图文并茂”的指导思想，以增强可读性；三是内容比较新颖。
　　《计算思维：计算学科导论》可作为高等院校计算机专业和非计算机专业的入门教材，也可供相关技术人员参考学习。

内页插图

目录

第1章 计算与计算思维
1.1 计算需求与计算技术的演变
1.1.1 远古时代的原始计算方法
1.1.2 机械式计算技术
1.1.3 机电式计算技术
1.1.4 电子计算技术
1.1.5 并行与分布式计算
1.1.6 云计算与海计算
1.1.7 未来的计算
1.2 科学研究的三大方法一理论、实验和计算
1.3 计算（机）科学与计算学科
1.4 计算思维
1.4.1 什么是计算思维
1.4.2 狭义计算思维与广义计算思维
1.4.3 计算思维之应用
阅读材料：计算机发展史大事记

第2章 充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础
2.1 独辟蹊径的数据表示方法
2.1.1 数据的表示——弃“十”选“二”的神来之笔
2.1.2 有限的字长与大小不一的数据
2.1.3 符号的表示——编码
2.1.4 鸿沟与代价
2.2 从逻辑学到逻辑电路——思维可计算吗
2.2.1 生活中的“逻辑问题”
2.2.2 逻辑与思维
2.2.3 数理逻辑
2.2.4 逻辑推理与人工智能
2.2.5 逻辑门电路
2.3 “九九归一”的加法运算
2.3.1 加法运算及其加法器的设计
2.3.2 补码运算——把减法当加法做
2.4 计算的本质——图灵机及其计算能力
2.4.1 图灵机模型
2.4.2 图灵机的工作原理
2.4.3 图灵机的计算能力一
2.5 计算机的构造——冯·诺依曼机及其工作原理
2.5.1 冯·诺依曼型计算机的组成和工作原理
2.5.2 思想与技术的演化
2.5.3 冯·诺依曼型计算机的特点及其局限性
2.6 计算技术的开拓与发展
2.7 什么都能计算吗——难题及其可计算性
2.7.1 难题何其多
2.7.2 可计算性与计算复杂性
2.7.3 难题大挑战及其科学意义
阅读材料：计算机系统（PC）的硬件组成

第3章 计算思维之方法学
3.1 问题求解过程
3.1.1 人类解决客观世界问题的思维过程
3.1.2 借助于计算机的问题求解过程
3.1.3 两种问题求解过程的对比
3.2 数学模型——问题的抽象表示
3.3 数据存储结构
3.3.1 顺序存储结构
3.3.2 链式存储结构
3.3.3 索引存储结构
3.3.4 散列存储结构
3.4 客观世界到计算机世界的映射方法
3.4.1 面向过程的结构化设计方法学
3.4.2 面向对象程序设计方法学
3.5 时间与空间及其相互转换
3.6 抽象
3.6.1 什么是抽象
3.6.2 计算学科中的抽象
3.6.3 抽象的层次性
3.6.4 程序中的抽象
3.6.5 抽象与模型
3.6.6 抽象与计算机语言
3.7 串行与并行
3.8 局部化与信息隐藏
3.9 精确、近似与模糊
3.10 折中与中庸之道
阅读材料：计算机软件及其软件系统

第4章 计算思维之算法基础
4.1 算法
4.1.1 什么是算法
4.1.2 算法的性质
4.1.3 算法的种类
4.1.4 算法的表示（描述）
4.1.5 算法与程序
4.1.6 算法的比较与分析
4.2 算法设计的基本思想与方法
4.2.1 穷举法（也称为枚举法，Enumeration）
4.2.2 递推法（Recurrence）
4.2.3 递归法
4.2.4 回溯法（Backtracking）
4.2.5 分治法（Divideand Conquer）
4.2.6 仿生法——蚁群算法（Antcolony optimization，ACO）
4.2.7 并行算法
4.2.8 算法设计与计算思维
4.3 常用的经典算法
4.3.1 累加和、连乘积与最大（小）值
4.3.2 查找
4.3.3 排序
4.3.4 逻辑分析与推理
阅读材料：Matlab问题表示与计算

第5章 面向计算之问题求解思想与方法
5.1 大海捞针的搜索引擎
5.1.1 网页的自动下载与存储
5.1.2 网页索引与匹配
5.1.3 网页排序方法
5.2 瞒天过海的密码技术
5.2.1 有趣的对称加密技术
5.2.2 难解的非对称加密技术
5.2.3 数字签名及其应用
5.3 令人期待的人工智能
5.3.1 人工智能时代正在快步走来
5.3.2 人工智能方法论
5.3.3 人工智能应用
5.3.4 展望未来，人工智能会颠覆一切
5.4 不可思议的自纠错技术
5.4 ，1面临的问题与挑战
5.4.2 重复传输
5.4.3 冗余编码
5.4.4 校验
5.4.5 错误定位
5.4.6 推广应用
5.5 柳暗花明的自然语言处理
5.5.1 美好愿景
5.5.2 原始的“逐词替换”
5.5.3 基于“规则”的方法
5.5.4 从“规则”到“统计”
5.5.5 基于统计的机器翻译
5.6 削尖脑袋的数据压缩技术
5.6.1 无损压缩及其方法
5.6.2 有损压缩之“thinking”
5.6.3 展望未来
阅读材料：计算机网络

第6章 计算思维之程序基础
6.1 数据的类型与本质
6.1.1 我们熟悉的数与数据
6.1.2 计算机世界中的数据
6.1.3 数据的类型与本质
6.2 变量的特定含义
6.2.1 “先定义，后使用”
6.2.2 变量得有自己“好听”的名字
6.2.3 变量是有类型的
6.2.4 变量的作用域
6.2.5 变量的生命周期
6.3 有穷与无穷
6.3.1 数据的有穷性
6.3.2 程序的有穷性
6.4 程序的基本控制结构
6.4.1 顺序结构
6.4.2 条件选择结构
6.4.3 循环结构
6.5 问题求解的本质过程
6.6 效率与可读性
6.7 程序的构造特性
6.8 上下文无关文法
6.9 二义性
6.1 0严谨性
阅读材料：计算机语言概述

第7章 基于计算之问题求解思想和方法
7.1 重复迭代，寻根问底——方程求根
7.1.1 二分法（Bisection Method）
7.1.2 简单迭代法
7.1.3 牛顿法
7.1.4 其他求根方法
7.2 有限划分，无限逼近——定积分的计算
7.2.1 问题求解的基本思路与方法
7.2.2 求解算法
7.3 千年求精，万年求真——求解圆周率π
7.3.1 关于圆周率的计算
7.3.2 圆周率的计算史
7.3.3 圆周率的计算方法
7.3.4 圆周率的计算永无止境
7.3.5 研究圆周率的意义
7.4 大事化小，小事化了——有限元计算
7.4.1 有限元方法的诞生
7.4.2 什么是有限元方法
7.4.3 有限元方法的基本思想
7.4.4 有限元法求解问题的步骤
7.4.5 有限元方法的应用
7.4.6 有限元方法中的计算思维
7.5 万事俱备，不欠东风——数值天气预报
7.5.1 天气预报的发展
7.5.2 现代数值天气预报原理
7.5.3 天气预报对计算技术永无止境的需求
7.6 赌城之名，绝妙之法——蒙特·卡罗法
7.6.1 蒙特·卡罗方法导引
7.6.2 蒙特·卡罗方法的基本思想与过程
7.6.3 蒙特·卡罗方法的应用与分析
7.7 精确制导，百步穿杨——巡航导弹制导系统
7.7.1 制导方法分类
7.7.2 “战斧”式巡航导弹
7.8 红楼遗梦，作者存疑——《红楼梦》作者是谁
阅读材料：Python语言

第8章 从“计算”到“文化”
8.文化与计算文化
8.2 计算文化的本质特征
8.3 计算文化与传统文化
阅读材料：一路走来的“云计算”

附录A ASCII码字符集
附录B 几种常用进位制数值对照表

参考文献

前言/序言

《计算思维：计算学科导论》是一本面向广大读者的入门读物，旨在揭示计算学科的本质，引导读者掌握一种全新的解决问题的方式——计算思维。本书并非聚焦于枯燥的编程代码或复杂的算法推导，而是从更宏观、更具普适性的角度，深入浅出地阐释计算思维的核心概念及其在各个领域的应用价值。 在信息爆炸的时代，理解和运用计算思维已经成为一种必备的素养。本书跳出了传统计算机科学教育的窠臼，将计算思维视为一种分析、解决问题的通用框架。它教会我们如何将复杂的问题分解成更小的、可管理的模块，如何识别模式和抽象出关键信息，如何设计算法来指导解决步骤，以及如何通过评估和优化来提升解决方案的效率。这些思维方式不仅适用于计算机科学领域，更能渗透到数学、工程、科学、艺术乃至日常生活的方方面面。 本书的第一个重要主题是“分解”。我们将学习如何将一个庞大、难以把握的问题，拆解成若干个相互关联但独立的部分。这就像面对一项复杂的工程项目，我们会将其分解为设计、采购、施工、测试等阶段，每个阶段又有更细致的任务。这种分解能力是解决复杂问题的基石，它使得我们能够逐个击破，避免被问题的整体规模所压倒。 接着，本书将深入探讨“模式识别”。在大量的数据和现象中，隐藏着规律和重复的模式。学会识别这些模式，能够帮助我们找到解决问题的关键点，甚至预测未来的发展趋势。例如，在分析用户行为数据时，识别出用户的购买习惯和偏好模式，就能为产品推荐和营销策略提供重要的依据。 “抽象”是计算思维的又一个核心要素。它意味着我们要从具体的事物中提炼出本质的、通用的概念，忽略掉不必要的细节。比如，在设计一个交通信号灯系统时，我们可以抽象出“红灯表示停止，绿灯表示通行”的基本规则，而无需关心交通信号灯的具体颜色、形状或材质。抽象能力使得我们可以构建更通用、更灵活的解决方案，并且更容易将这些解决方案应用于不同的场景。 “算法设计”则是在分解、模式识别和抽象的基础上，为解决问题设计出清晰、明确的步骤。算法是解决问题的“菜谱”，它指导我们一步步地执行操作，最终达到预期的目标。本书将通过生动形象的例子，介绍算法的基本思想，以及如何设计出高效、可靠的算法。这并非要求读者成为算法专家，而是理解算法的设计逻辑和思维过程。 除了这四大核心要素，本书还将探讨“评估与优化”的重要性。任何解决方案都不是一成不变的，我们需要对其进行评估，判断其有效性、效率和可行性，并根据评估结果进行优化，使其在性能、成本或用户体验等方面达到最佳状态。 《计算思维：计算学科导论》并非一本面向专业程序员的书籍，它更像是一位引路人，为那些对计算世界充满好奇，希望提升解决问题能力的读者提供了清晰的指引。本书通过大量贴近生活的案例，将抽象的计算思维概念具象化，例如，利用计算思维来规划一次旅行，优化购物清单，甚至理解社交媒体上的信息传播机制。 本书的语言风格力求通俗易懂，避免使用过于专业的术语，而是用清晰的逻辑和生动的比喻来阐释概念。无论您是学生、教师、工程师，还是任何对提高思维能力感兴趣的普通读者，都能从中受益。它将帮助您以一种全新的视角审视世界，用更高效、更有条理的方式应对挑战，在未来的学习和工作中脱颖而出。 总而言之，《计算思维：计算学科导论》是一本关于思考方式的书，它将计算的强大力量融入您的思维模式， empowering 您成为一个更优秀的解决者，一个更具创造力的思考者。通过学习本书，您将不仅理解计算学科的基础，更重要的是，您将掌握一种通用的、适应未来的思维工具。

评分☆☆☆☆☆

拿到《计算思维：计算学科导论》这本书，我最大的感受就是，它彻底颠覆了我对计算机科学的刻板印象。我原以为这会是一本枯燥乏味的理论书，充斥着各种晦涩难懂的术语和公式，但事实并非如此。它更像是一本引导我如何“思考”的指南，而“计算”只是这种思考方式的载体。书中最让我印象深刻的是对“逻辑”的深入探讨。我一直以为逻辑只是数学中的一部分，但这本书让我明白，逻辑是构建一切计算的基础，是连接问题与解决方案的桥梁。 书中通过很多清晰的案例，展示了如何运用逻辑推理来分析问题，如何构建严谨的论证，以及如何避免思维的误区。例如，它会通过一些简单的例子，比如“如果下雨，我就打伞”，来阐释条件语句和推理过程。这种将抽象的逻辑概念，与日常生活中随处可见的现象联系起来，让我觉得异常亲切和易于理解。我之前对很多事情的处理都有些凭感觉，不够系统化，读了这本书之后，我感觉自己的思维方式变得更加清晰、更有条理。这本书不仅仅是关于计算，更是关于如何用一种更理性和严谨的方式去面对生活中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

《计算思维：计算学科导论》这本书，真的是一本让我茅塞顿开的好书。我一直对计算机科学有着一种“远观而近瞧”的态度，觉得它很高大上，但又不知道从何下手。这本书以“计算思维”为核心，为我打开了一扇了解这个领域的新大门。它并没有直接教我怎么写代码，而是从更根本的层面，教我如何像一个计算机科学家一样去思考问题。 书中最让我感到惊艳的是它对“问题分解”的阐释。我常常会遇到一些看似棘手、无从下手的问题，然后就陷入焦虑。这本书教会我，如何把一个大问题拆解成一个个小问题，就像把一个庞大的任务分解成一个个小的、可执行的步骤。而且，它还强调了每个小问题都应该尽可能地独立，这样才能更容易找到解决方案，然后将这些小解决方案组合起来，最终解决整个大问题。这让我觉得，很多我们觉得难以逾越的障碍，其实是可以被“化整为零”的。这种思维方式，不仅仅适用于计算机科学，在我的学习和工作生活中，都带来了巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我对《计算思维：计算学科导论》这本书的评价，可以从我最初的阅读动机说起。我本来是想通过这本书来了解一些关于计算机科学的基础概念，特别是“计算思维”这个听起来既神秘又重要的词汇。然而，这本书的内容远远超出了我的预期，它并没有直接给我灌输那些抽象的技术理论，而是从一个更宏观、更普适的角度，阐释了“计算”在我们生活中的意义以及如何运用计算的逻辑去解决问题。 书中对于“迭代”概念的讲解，尤其让我印象深刻。在没有这本书之前，我总觉得“迭代”是个很技术化的词，似乎只和编程相关。但这本书通过很多生活化的例子，比如不断改进烹饪食谱，或者逐步完善一份演讲稿，来解释迭代的精髓——通过反复尝试、反馈和调整，逐步逼近最优解。这种“从小处着手，不断优化”的思想，让我觉得非常实用。它让我明白，很多看似庞大复杂的问题，都可以通过一次次的迭代来逐步解决，而不是追求一步到位。这本书让我对“进步”有了新的认识，它不一定是爆发式的，也可以是渐进的、持续的。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算思维：计算学科导论》真的是一次非常独特的阅读体验。我一直觉得计算机科学是个非常高冷的学科，但这本书却用一种非常亲切、甚至有点“接地气”的方式，将核心概念呈现在我面前。最让我着迷的是它对“模式识别”的强调。在没有读这本书之前，我总觉得“模式”是某种抽象的东西，难以捉摸。但这本书通过大量的例子，让我深刻理解到，识别数据中的规律和重复性，是进行有效计算的基础。 我举个例子，书中对于如何识别图像中的猫和狗的讨论，虽然不是直接给出图像识别的算法，但它很好地解释了，我们之所以能区分它们，是因为我们识别出了它们在形状、颜色、纹理上的不同“模式”。这种从海量信息中提取出有意义的模式，并以此进行分类和决策的能力，正是计算思维的核心所在。我之前还担心这本书会充斥着各种专业术语，读起来会很吃力，但事实证明我的担忧是多余的。作者的语言非常流畅，逻辑清晰，而且引用了很多跨学科的例子，让我能够从不同的角度去理解计算思维的普适性。这本书让我觉得，学习计算机科学，原来可以这么有趣，这么有意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算思维：计算学科导论》真是让我大开眼界。我一直对计算机科学有些模糊的概念，知道它很厉害，但具体是怎么回事，又是从哪里开始的，总觉得像隔着一层纱。拿到这本书，我最先被吸引的是它“计算思维”这个概念。一开始我以为它会直接教我怎么编程，写代码，但翻开才发现，这本书比我想象的要深邃得多。它并没有直接跳入那些复杂的算法和数据结构，而是从一个更宏观、更本质的角度去剖析“计算”这件事情。它探讨了如何将现实世界的问题抽象化，如何用计算的逻辑去思考问题，如何分解复杂性，以及如何通过迭代和优化来找到解决方案。这让我感觉，学习计算思维不仅仅是学习一项技术，更是一种思维模式的训练，一种解决问题的新视角。 我尤其喜欢书中对于“抽象”的讲解。在没有这本书之前，我总是把抽象理解成一种模糊的概念，但这本书里，它被具象化了，而且举了大量生动的例子。比如，如何从一个复杂的交通拥堵问题中提取出关键的变量——车流量、路口设计、信号灯时长等等，然后用数学模型来表示，甚至找到最优的解决方案。这种从纷繁复杂中抓住核心要素，并将其转化为可以计算的模式的能力，简直是太神奇了。作者并没有直接抛出大量的公式，而是通过非常易懂的语言和类比，引导读者一步步体会到抽象的魅力和力量。这本书让我明白，很多我们看似难以解决的现实问题，如果能够有效地进行抽象，就能够被分解成一系列更小、更易于管理的部分，从而找到可行的解决路径。我感觉这本书不仅仅是关于计算机科学的入门，更是关于如何用一种更系统、更严谨的方式来理解和改造世界。

评分☆☆☆☆☆

《计算思维：计算学科导论》这本书，真的是一本让我脑洞大开的佳作。我原本以为，这会是一本偏向技术理论的书籍，可能会涉及很多枯燥的算法和编程技巧。但这本书的内容，却将我引向了一个更加广阔和深刻的领域——“计算思维”本身。它并没有直接教我如何写代码，而是教我如何像一个计算机科学家一样去思考。 书中对“自动化”的讲解，尤其让我印象深刻。我之前把自动化理解成工业生产线上的机械臂，但这本书让我明白，自动化不仅仅是关于机器，更是关于如何将重复性的、繁琐的任务，通过一套精确的指令，让计算机去代替我们完成。它通过很多生活化的例子，比如如何自动化地整理邮件，如何自动化地处理数据分析报告，来阐释自动化的原理和优势。这种“让机器做重复的事，让我们做更有创造力的事”的理念，让我感到非常振奋。它让我意识到，很多我们认为理所当然的“劳动”，其实是可以被计算和自动化的，从而解放我们的大脑，让我们有更多的时间和精力去思考更重要的问题。这本书让我看到了技术的力量，更让我看到了思维方式的转变带来的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

我对《计算思维：计算学科导论》这本书的感受，可以用“豁然开朗”来形容。我一直对计算机科学这个领域充满了好奇，但又觉得它过于专业和遥远。这本书以“计算思维”为切入点，让我得以从一个全新的角度去认识这个领域。它并没有直接抛出那些复杂的代码或者晦涩的理论，而是从更本质的层面，去解析“计算”的思维方式。 书中对“模型”的运用，给我留下了极深的印象。我之前以为模型就是那种物理模型或者数学模型，但在书中，它被赋予了更广泛的意义。作者通过各种生动的例子，阐释了如何将现实世界中的事物进行抽象，然后构建出能够反映其本质特征的“模型”，以便我们能够更方便地对其进行分析和预测。比如，如何用一个简单的模型来模拟天气变化，或者如何用一个抽象的模型来描述人际交往中的沟通流程。这种“用模型简化世界，用模型理解世界”的思路，让我觉得非常强大。它不仅让我对计算机科学有了更深的认识，更让我看到了用这种思维方式去解决生活中各种问题的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算思维：计算学科导论》的书，对我来说，简直是一次思维的“洗礼”。我之前对“计算”的理解，仅仅停留在“计算机”的层面，觉得它就是一种工具。但这本书让我明白，计算思维是一种更深层次的思维模式，它能够帮助我们更有效地理解和解决世界上的各种问题。书中对“可视化”的强调，给我留下了深刻的印象。我之前总觉得“可视化”就是把数据画成图表，但这本书让我认识到，可视化不仅仅是呈现数据，更是一种理解和沟通的强大工具。 它会用各种形象的图示、流程图，来帮助读者理解抽象的概念，比如数据流动的过程，或者算法执行的步骤。通过视觉化的呈现，我能够更直观、更清晰地把握那些原本可能晦涩难懂的原理。这种“看见”比“听见”或“读懂”更容易让人接受。这本书让我体会到，如何将抽象的概念转化为直观的视觉信息，是提升理解效率和沟通效果的关键。我感觉，这本书不仅让我学会了如何进行计算，更教会了我如何“看见”问题，如何用更直观的方式去表达和理解。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《计算思维：计算学科导论》这本书带给我的启发，远远超出了我最初的预期。我一开始是带着一种“我想学点编程”的心态来翻阅这本书的，但它所阐述的“计算思维”却将我引向了一个更广阔的领域。它让我认识到，计算机科学并非仅仅是写代码、调试程序那么简单，而是一种解决问题的根本性方法论。书里对“算法”的讲解，尤其让我印象深刻。它并没有直接给出晦涩难懂的算法描述，而是通过一些生活化的场景，比如如何最有效地打包行李，如何规划最短的回家路线，来阐释算法的本质——一套明确的指令序列，用于解决特定问题。 我特别喜欢书中对于“复杂性”的讨论。我们生活在一个充满复杂性的世界里，很多事情看似棘手，难以入手。这本书教会我，如何运用“分解”的思维，将一个庞大的、难以处理的问题，一步步拆分成若干个更小、更易于理解和解决的子问题。然后，再对这些子问题分别寻找解决方案，最终将它们组合起来，形成一个整体的解决框架。这种“分而治之”的策略，在现实生活中也同样适用，我感觉这本书不仅能帮助我理解计算机科学，更能提升我在其他领域的分析和解决问题的能力。书中的案例分析都非常贴切，而且层层递进，让我在不知不觉中就掌握了一些看似高深的概念。

评分☆☆☆☆☆

《计算思维：计算学科导论》这本书，真的给我带来了意想不到的收获。我当初是因为被“计算思维”这个概念所吸引，想着是不是能借此了解一些编程的入门知识。但这本书的内容，远比我最初的设想要丰富和深刻。它并没有直接开始讲代码，而是从一个更根本的层面，探讨了“计算”的本质以及如何用计算的逻辑来解决问题。书中最令我拍案叫绝的，是对“评估”的阐释。我一直觉得“评估”就是简单地看看好坏，但这本书让我认识到，真正的计算评估，是建立在明确的标准和度量之上的。 书中的例子，比如如何评估不同交通路线的效率，如何评估一个算法的优劣，都让我看到了“评估”背后的严谨和系统性。它不仅仅是告诉你“哪个更好”，更是告诉你“为什么它更好”，以及“如何量化地证明它更好”。这让我意识到，在很多情况下，没有清晰的评估标准，我们就无法做出明智的决策，也无法有效地改进现有的方案。这本书让我开始反思，在我的日常生活中，我是否遗漏了许多重要的评估环节。它让我明白，学会“计算”不只是掌握技术，更是一种科学的决策方式，一种对效率和优化的不懈追求。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，内容也不错

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

…………………组织结构还是有些乱

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

一个大单买了十一本书拆成三个小单，第一单第二天中午到货，自提。

评分☆☆☆☆☆

书不错，里面有些例子写的不错，值得一看。

评分☆☆☆☆☆

很好，质量好。

评分☆☆☆☆☆

计算思维，学习一下，赞一个

评分☆☆☆☆☆

写的很好，深入浅出，值得入门者学习