复杂性思考

　　前言
　　第1章 复杂性科学
　　1.1 本书内容
　　1.2 一种新科学
　　1.3 范式转移吗
　　1.4 科学模型的轴线
　　1.5 一种新模型
　　1.6 一种新工程
　　1.7 一种新思维
　　第2章 图
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　　《复杂性思考》的诞生过程说来也十分有趣，作为计算机科学系的一位教授，Downey厌倦了大学课堂里讲解数据结构和算法的传统方法，同时又对复杂性科学十分着迷，于是他编写了这《复杂性思考》。它不仅使得数据结构这门课程变得更加有趣，而且填补了大学里没有开设复杂性科学这门课程的空白。
　　《复杂性思考》有多重特色：一，它是一本从实践的角度讲解复杂性科学的专著，对复杂性的相关技术进行了较为系统和详细的讲解；二，它是一本能提升Python程序员编程能力的著作，利用Python实现了大量经典的数据结构和算法，充分展现了Python的编程思想和魅力；第三，它是一本关于数据结构和算法的教程，通过大量复杂且有趣的案例讲述了一些经典数据结构和算法的实现过程，极具启发意义。

　　前言
　　第1章 复杂性科学
　　1.1 本书内容
　　1.2 一种新科学
　　1.3 范式转移吗
　　1.4 科学模型的轴线
　　1.5 一种新模型
　　1.6 一种新工程
　　1.7 一种新思维
　　第2章 图
　　2.1 图
　　2.2 图的表示
　　2.3 随机图
　　2.4 连通图
　　2.5 Paul Erds：逍遥的数学家，兴奋剂成瘾之人
　　2.6 迭代器
　　2.7 生成器
　　第3章 算法分析
　　3.1 增长量级
　　3.2 对基本Python运算的分析
　　3.3 对搜索算法的分析
　　3.4 hashtable
　　3.5 合并列表
　　3.6 pyplot
　　3.7 列表推导
　　第4章 小世界图
　　4.1 对图算法的分析
　　4.2 FIFO实现
　　4.3 Stanley Milgram
　　4.4 Watts与Strogatz
　　4.5 Dijkstra
　　4.6 何种分析
　　第5章 无标度网络
　　5.1 Zipf定律
　　5.2 累积分布
　　5.3 连续分布
　　5.4 Pareto分布
　　5.5 Barabási与Albert
　　5.6 Zipf、Pareto与幂次法则
　　5.7 解释模型
　　第6章 细胞自动机
　　6.1 Stephen Wolfram
　　6.2 实现CA
　　6.3 CADrawer
　　6.4 CA的分类
　　6.5 随机性
　　6.6 决定论
　　6.7 结构
　　6.8 普遍性
　　6.9 可证伪性
　　6.10 这是什么模型
　　第7章 生命游戏
　　7.1 实现生命
　　7.2 生命模式
　　7.3 Conway猜想
　　7.4 现实主义
　　7.5 工具主义
　　7.6 Turmite
　　第8章 分形
　　8.1 分形CA
　　8.2 渗流
　　第9章 自组织临界性
　　9.1 沙堆
　　9.2 谱线密度
　　9.3 快速傅立叶变换
　　9.4 红噪声
　　9.5 简化论与整体论
　　9.6 SOC、因果关系与预测
　　第10章 基于主体的模型
　　10.1 Thomas Schelling
　　10.2 基于主体的模型
　　10.3 交通拥堵
　　10.4 boid
　　10.5 囚徒困境
　　10.6 突现
　　10.7 自由意志
　　第11章 案例研究：糖域
　　11.1 最初的糖域
　　11.2 占领运动
　　11.3 糖域的新版本
　　11.4 税收与遗留
　　11.5 基尼系数
　　11.6 税收的结果
　　11.7 结论
　　第12章 案例研究：蚁群移动轨迹
　　12.1 简介
　　12.2 模型概览
　　12.3 API设计
　　12.4 稀疏矩阵
　　12.5 wx
　　12.6 应用
　　第13章 案例研究：有向图与结
　　13.1 有向图
　　13.2 实现
　　13.3 检测结
　　13.4 维基百科中的结
　　第14章 案例研究：志愿者困境
　　14.1 土拨鼠困境
　　14.2 分析
　　14.3 规范博弈
　　14.4 结果
　　14.5 提升可能性
　　附录A 案例提交邀请
　　附录B 参考书目
^ 收 起　　

　　《复杂性思考》的诞生过程说来也十分有趣，作为计算机科学系的一位教授，Downey厌倦了大学课堂里讲解数据结构和算法的传统方法，同时又对复杂性科学十分着迷，于是他编写了这《复杂性思考》。它不仅使得数据结构这门课程变得更加有趣，而且填补了大学里没有开设复杂性科学这门课程的空白。
　　《复杂性思考》有多重特色：一，它是一本从实践的角度讲解复杂性科学的专著，对复杂性的相关技术进行了较为系统和详细的讲解；二，它是一本能提升Python程序员编程能力的著作，利用Python实现了大量经典的数据结构和算法，充分展现了Python的编程思想和魅力；第三，它是一本关于数据结构和算法的教程，通过大量复杂且有趣的案例讲述了一些经典数据结构和算法的实现过程，极具启发意义。