Python計算與編程實踐

內(nèi)容概要

　　《計算機科學叢書：Python計算與編程實踐·多媒體方法（原書第2版）》是一本別出心裁的程序設計入門教程，以Python數(shù)字多媒體編程為主線，依次講解了圖像、聲音、文本和電影的處理，其中穿插介紹了大量的計算機程序設計基礎知識。方法獨到，示例通俗易懂，條理清晰，將趣味性和實用性融于講解之中。
　　《計算機科學叢書：Python計算與編程實踐·多媒體方法（原書第2版）》適合用做計算機專業(yè)導論課或非計算機專業(yè)編程課程的教材，也可用做軟件開發(fā)人員學習計算機數(shù)字多媒體處理知識和Python語言的專業(yè)參考書。

作者簡介

作者：（美國）古茲迪阿爾（Mark Guzdial） （美國）埃里克森（Barbara Ericson） 譯者：王江平  古茲迪阿爾（Mark Guzdial），是佐治亞理工學院計算機學院交互式計算專業(yè)的教授。他是ACM國際計算機教育研究系列研討會的創(chuàng)立者之一。ACM教育委員會副主席， “Journal of the Learning Sciences”和“Communications of the ACM”編委會委員。Guzdial博士主要關注計算機教育方面的研究。他的第一本著作論述Squeak語言及其在教育中的應用。他是Swiki（Squeak Wiki）的早期開發(fā)者。Swiki是第一個專門用于學校的wiki。他出版了多本關于利用多媒體編程環(huán)境學習計算機編程的著作。影響了世界各地的計算機本科生教學。 埃里克森（Barbara Ericson），是佐治亞理工學院計算機學院“計算機普及”課程的主管和研究人員。她從2004年開始就致力于改善計算機基礎教育，現(xiàn)在是計算機科學教師協(xié)會的師范教育代表，美國女性信息技術中心K-12聯(lián)盟的合作主席，計算機科學AP考試開發(fā)委員會成員。她的研究興趣涉及計算機圖形學、人工智能和面向?qū)ο缶幊痰榷鄠€領域。

書籍目錄

出版者的話
譯者序
第2版前言
第1版前言
第一部分 導論
　第1章 計算機科學與媒體計算導論
　　1.1 計算機科學是關于什么的
　　1.2 編程語言
　　1.3 計算機理解什么
　　1.4 媒體計算：為什么要把媒體數(shù)字化
　　1.5 大眾的計算機科學
　　習題
　第2章 編程導論
　　2.1 編程與命名有關
　　2.2 Python編程
　　2.3 JES編程
　　2.4 JES媒體計算
　　2.5 構建程序
　　習題
　第3章 使用循環(huán)修改圖片
　　3.1 圖片的編碼
　　3.2 處理圖片
　　3.3 改變顏色值
　　3.4 制作日落效果
　　3.5 亮化和暗化
　　3.6 制作底片
　　3.7 轉換到灰度
　　習題
　第4章 修改區(qū)域中的像素
　　4.1 復制像素
　　4.2 圖片鏡像
　　4.3 復制和轉換圖片
　　習題
　第5章 高級圖片技術
　　5.1 顏色替換：消除紅眼、深褐色調(diào)和色調(diào)分離
　　5.2 合并像素：圖片模糊化
　　5.3 比較像素：邊緣檢測
　　5.4 圖片融合
　　5.5 背景消減
　　5.6 色鍵
　　5.7 在圖像上繪圖
　　5.8 指定繪圖過程的程序
　　習題
第二部分 聲音
　第6章 使用循環(huán)修改聲音
　第7章 修改一段樣本區(qū)域
　第8章 通過合并片段制作聲音
　第9章 構建更大的程序
第三部分 文本、文件、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫和單媒體
　第10章 創(chuàng)建和修改文本
　第11章 高級文本技術：Web和信息
　第12章 產(chǎn)生Web文本
第四部分 電影
　第13章 制作和修改電影
　第五部分 計算機科學議題
　第14章 速度
　第15章 函數(shù)式編程
　第16章 面向?qū)ο缶幊?br />　習題
　附錄A Python快速參考
　參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   從所有情況中找出絕對最優(yōu)的組合永遠是極其耗時的任務。對于這樣的算法，類似D（2n）這樣的時間復雜度并不罕見。但還有其他一些問題，看似可以在合理的時間內(nèi)完成，實際卻不是。 這些問題當中，比較著名的一個就是旅行商問題（Traveling Salesman Problem）。想象自己是一名負責很多客戶的售貨員——比如說客戶數(shù)量是30，前面最佳歌曲問題的一半。為提高工作效率，你想在地圖上找一條能把每個客戶訪問一次，且不會重復訪問的最短路徑。 要求給出旅行商問題的最優(yōu)解，一種最有名的算法是O（n?。┘壍?。那可是n的階乘。另外有些耗時較短的算法能給出近似最短，但無法保證絕對最短的路徑。對30個城市來說，使用這種O（n?。碗s度的算法需要執(zhí)行30 ！個步驟，或者說265252859812191058636308480000000步。到1.5 GHz的處理器上運行看吧——在你有生之年是運行不完的。 真正嚴重的問題是：旅行商問題并不是人為搞出來的玩具題目。確實有人需要在全世界范圍內(nèi)規(guī)劃最短路由。還有一些類似問題，從算法上考慮與旅行商問題如出一轍，比如規(guī)劃機器人在廠房中的行走路線。這是個又大又難的問題。 計算機科學家把問題歸為三大類： 許多問題，比如排序，可以用運行時間為多項式復雜度（比如O（n2））的算法解決，我們把這類問題稱為P類問題（P代表“多項式”）。 另一些問題，比如求最優(yōu)組合，存在已知的算法，但解法太大太難，即使中等規(guī)模的數(shù)據(jù)量都難以在合理的時間內(nèi)解決。我們把這類問題稱為難解型（intractable）問題。 還有另一些問題，如旅行商問題，看似難解，但可能存在P類解法，只是我們尚未發(fā)現(xiàn)。 我們把這類問題稱為NP類問題。 理論計算機科學領域最大的未解問題之一就是證明要么NP和P完全不同（意味著我們永遠不能在多項式時間內(nèi)解決旅行商最短路徑問題），要么P包含NP。 你可能疑惑，有關算法的問題可以“證明”嗎？畢竟我們有這么多不同的編程語言和編寫算法的不同方式。如何能確定地證明一件事情是可做或不可做的呢？然而，這的確可以。事實上，Alan Turing（阿蘭?圖靈）甚至證明了某些算法是編寫不出來的。 在編寫不出來的算法當中，最著名的一個是程序停止問題（Halting Problem）。我們編寫過讀取或輸出其他程序的程序?？梢韵胂?，一個程序完全可以讀取另一個程序并輸出相關信息（比如此程序中有多少print語句）。那么，能否編寫一個程序，輸入另一個程序（比如通過文件），然后告訴我們那個程序會不會停止呢？考慮這樣一種情況：輸入程序中有一些復雜的while循環(huán)，導致我們難以判定while循環(huán)表達式會不會變成false。然后再想象一下這樣一組循環(huán)相互嵌套的情況。

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