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基于MIT编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术。
内容简介
掌握多种不同的思维方式是每个人在大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写，旨在培养读者的计算思维，为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。
书中以Python3为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨各类计算工具的使用。
作者简介
作者约翰·谷泰格，1999年~2004年任MIT电气工程与计算机科学系主任，所授计算机科学系列导论课程深受学生欢迎。目前为计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组联合负责人，还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作。获美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位，多伦多大学计算机科学博士学位。
章节目录
版权信息
前言
电子书
致谢
第1章 启程
第2章 Python简介
2.1 Python基本元素
2.1.1 对象、表达式和数值类型
2.1.2 变量与赋值
2.1.3 Python IDE
2.2 程序分支
2.3 字符串和输入
2.3.1 输入
2.3.2 杂谈字符编码
2.4 迭代
第3章 一些简单的数值程序
3.1 穷举法
3.2 for循环
3.3 近似解和二分查找
3.4 关于浮点数
3.5 牛顿－拉弗森法
第4章 函数、作用域与抽象
4.1 函数与作用域
4.1.1 函数定义
4.1.2 关键字参数和默认值
4.1.3 作用域
4.2 规范
4.3 递归
4.3.1 斐波那契数列
4.3.2 回文
4.4 全局变量
4.5 模块
4.6 文件
第5章 结构化类型、可变性与高阶函数
5.1 元组
序列与多重赋值
5.2 范围
5.3 列表与可变性
5.3.1 克隆
5.3.2 列表推导
5.4 函数对象
5.5 字符串、元组、范围与列表
5.6 字典
第6章 测试与调试
6.1 测试
6.1.1 黑盒测试
6.1.2 白盒测试
6.1.3 执行测试
6.2 调试
6.2.1 学习调试
6.2.2 设计实验
6.2.3 遇到麻烦时
6.2.4 找到“目标”错误之后
第7章 异常与断言
7.1 处理异常
7.2 将异常用作控制流
7.3 断言
第8章 类与面向对象编程
8.1 抽象数据类型与类
8.1.1 使用抽象数据类型设计程序
8.1.2 使用类记录学生与教师
8.2 继承
8.2.1 多重继承
8.2.2 替换原则
8.3 封装与信息隐藏
生成器
8.4 进阶示例：抵押贷款
第9章 算法复杂度简介
9.1 思考计算复杂度
9.2 渐近表示法
9.3 一些重要的复杂度
9.3.1 常数复杂度
9.3.2 对数复杂度
9.3.3 线性复杂度
9.3.4 对数线性复杂度
9.3.5 多项式复杂度
9.3.6 指数复杂度
9.3.7 复杂度对比
第10章 一些简单算法和数据结构
10.1 搜索算法
10.1.1 线性搜索与间接引用元素
10.1.2 二分查找和利用假设
10.2 排序算法
10.2.1 归并排序
10.2.2 将函数用作参数
10.2.3 Python中的排序
10.3 散列表
第11章 绘图以及类的进一步扩展
11.1 使用PyLab绘图
11.2 进阶示例：绘制抵押贷款
第12章 背包与图的最优化问题
12.1 背包问题
12.1.1 贪婪算法
12.1.2 0/1背包问题的最优解
12.2 图的最优化问题
12.2.1 一些典型的图论问题
12.2.2 最短路径：深度优先搜索和广度优先搜索
第13章 动态规划
13.1 又见斐波那契数列
13.2 动态规划与0/1背包问题
13.3 动态规划与分治算法
第14章 随机游走与数据可视化
14.1 随机游走
14.2 醉汉游走
14.3 有偏随机游走
14.4 变幻莫测的田地
第15章 随机程序、概率与分布
15.1 随机程序
15.2 计算简单概率
15.3 统计推断
15.4 分布
15.4.1 概率分布
15.4.2 正态分布
15.4.3 连续型和离散型均匀分布
15.4.4 二项式分布与多项式分布
15.4.5 指数分布和几何分布
15.4.6 本福德分布
15.5 散列与碰撞
15.6 强队的获胜概率
第16章 蒙特卡罗模拟
16.1 帕斯卡的问题
16.2 过线还是不过线
16.3 使用查表法提高性能
16.4 求π的值
16.5 模拟模型结束语
第17章 抽样与置信区间
17.1 对波士顿马拉松比赛进行抽样
17.2 中心极限定理
17.3 均值的标准误差
第18章 理解实验数据
18.1 弹簧的行为
使用线性回归进行拟合
18.2 弹丸的行为
18.2.1 可决系数
18.2.2 使用计算模型
18.3 拟合指数分布数据
18.4 当理论缺失时
第19章 随机试验与假设检验
19.1 检验显著性
19.2 当心P-值
19.3 单尾单样本检验
19.4 是否显著
19.5 哪个N
19.6 多重假设
第20章 条件概率与贝叶斯统计
20.1 条件概率
20.2 贝叶斯定理
20.3 贝叶斯更新
第21章 谎言、该死的谎言与统计学
21.1 垃圾输入，垃圾输出
21.2 检验是有缺陷的
21.3 图形会骗人
21.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc
21.5 统计测量不能说明所有问题
21.6 抽样偏差
21.7 上下文很重要
21.8 慎用外推法
21.9 得克萨斯神枪手谬误
21.10 莫名其妙的百分比
21.11 不显著的显著统计差别
21.12 回归假象
21.13 小心为上
第22章 机器学习简介
22.1 特征向量
22.2 距离度量
第23章 聚类
23.1 Cluster类
23.2 K均值聚类
23.3 虚构示例
23.4 更真实的示例
第24章 分类方法
24.1 分类器评价
24.2 预测跑步者的性别
24.3 K最近邻方法
24.4 基于回归的分类器
24.5 从“泰坦尼克”号生还
24.6 总结
Python 3.5速查表
数值类型常用操作符
比较操作符与布尔操作符
序列类型常用操作符
常用字符串方法
常用列表方法
常用字典操作符
常用输入/输出机制
Python编程导论（第2版）是2018年由人民邮电出版社出版,作者[美]JohnV.Guttag。
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