软件工程

软件工程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:高等教育出版社
作者:曾强聪
出品人:
页数:226
译者:
出版时间:2006-4
价格:18.80元
装帧:
isbn号码:9787040157437
丛书系列:
图书标签:
  • 技能提升
  • 双学位课程
  • 软件工程
  • 软件开发
  • 编程
  • 计算机科学
  • 系统设计
  • 需求分析
  • 测试
  • 项目管理
  • 软件质量
  • 软件架构
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具体描述

《软件工程》是普通高等教育“十五”国家级规划教材。具有结构严谨、概念清晰、内容紧凑,深入浅出、突出实用、便于自学等特点。全书内容紧凑,深入浅出。全书共10章正文,以软件生命周期为主线,主要内容包括:软件工程概论、软件工程过程模型、项目分析与规划、软件需求分析、软件概要设计、面向对象分析与设计、用户界面设计、程序算法设计与编码、软件测试、软件维护。附录部分包括软件文档管理规范和软件文档格式。《软件工程》适合于高等应用型本科院校、高等职业学校、高等专科学校、成人高校、本科院校举办的二级职业技术学院使用,也可供示范性软件职业技术学院、继续教育学院、民办高校、技能型紧缺人才培养使用,还可供本科院校、计算机专业人员和爱好者参考使用,并可用作软件技术人员资格(水平)考试的培训教材。

《算法的艺术与奥秘》 序言 在浩瀚的计算世界中,算法扮演着心脏的角色,驱动着每一次信息的流动,每一次决策的制定,每一次创新的实现。从搜索引擎的精准排序,到人工智能的深度学习,再到宇宙模拟的宏伟计算,算法无处不在,它们是解决复杂问题的抽象思维,是优化效率的精巧设计,是解锁未知可能的钥匙。本书并非一本关于“如何编写代码”的指南,也非一本“软件开发流程”的说明手册,而是旨在深入探究算法的本质、演进、美学以及它们如何塑造我们的数字生活。 我们生活在一个由算法构建的世界。每一次在社交媒体上刷到的新闻,每一次在线购物的精准推荐,每一次导航软件的最优路线规划,背后都隐藏着精妙绝伦的算法设计。它们在后台 silently 工作,默默地优化着我们的体验,有时甚至能预测我们的需求。然而,对于大多数人而言,算法的魅力与力量常常是神秘莫测的。它们像一个个黑箱,我们只看到输入与输出,却很少有机会一窥内部运作的精巧与智慧。《算法的艺术与奥秘》正是为了揭开这层神秘的面纱,带领读者走进算法的殿堂,感受其逻辑之美,体验其思维之趣。 本书的内容并非枯燥的技术堆砌,而是通过生动的语言、丰富的案例和严谨的分析,阐述算法的核心思想、设计原则以及应用场景。我们将穿越历史的长河,追溯那些奠定算法基石的伟大思想家和他们的开创性工作;我们将深入算法的内在逻辑,理解不同算法的优劣势、适用范围以及它们之间千丝万缕的联系;我们将放眼算法的未来,探讨人工智能、大数据等前沿领域如何不断拓展算法的边界,催生新的可能。 本书适合所有对计算思维、逻辑推理以及科技发展感兴趣的读者。无论您是学生、研究人员,还是希望深入了解科技驱动世界运作方式的普通爱好者,本书都能为您提供一个全新的视角。我们相信,理解算法,就是理解这个数字时代的底层逻辑,就是掌握解决未来挑战的关键能力。 第一章:思维的火花——算法的起源与演进 算法并非现代计算机科学的产物,它的根源可以追溯到人类早期解决问题的智慧。本书将从古代文明中的计算实践出发,探讨算筹、埃及数学中的算法思想,以及欧几里得的“整除算法”,这可能是人类历史上最早的、被明确记载下来的通用算法之一。我们将追随数学家的脚步,了解牛顿在微积分上的贡献如何催生了数值计算算法,以及高斯对最小二乘法的运用如何影响了数据分析的走向。 工业革命时期,效率成为核心追求,各种机械计算装置的出现,虽然在形式上与现代计算机不同,却蕴含了对自动化计算的早期探索。这为后来理论上的算法研究奠定了基础。20世纪初,计算机科学的先驱们,如图灵、丘奇、哥德尔等,通过对可计算性、可判定性问题的深入研究,从理论上界定了算法的边界,为算法的严谨定义和分析提供了理论支撑。 冯·诺依曼架构的出现,标志着现代计算机的诞生,它为算法的实现提供了物理载体,使得大规模、复杂算法的运行成为可能。二战期间,密码破译和弹道计算的需求,极大地推动了算法的研究和应用。随着计算机性能的飞速提升,算法的复杂度和应用范围也随之指数级增长。从简单的排序、搜索,到复杂的图论算法、动态规划,再到随机化算法和近似算法,算法的家族不断壮大,覆盖了从理论探索到实际应用的各个层面。 本章将通过历史的脉络,展现算法并非凭空出现,而是人类智慧在解决实际问题过程中不断积累、演化和升华的结晶。理解算法的历史,有助于我们更深刻地认识其内在的逻辑和发展的必然性。 第二章:逻辑的舞步——基本算法的设计与分析 在深入探讨复杂算法之前,理解一些基础且核心的算法至关重要。本章将聚焦于那些构建起算法世界基石的经典算法,并通过清晰的逻辑和直观的图示,解析它们的运作原理。 我们将从最基础的搜索算法开始,例如线性搜索和二分搜索。虽然简单,但它们清晰地展现了“空间换时间”或“时间换空间”的思想。二分搜索在有序数据集上的高效表现,将引出“预处理”与“查询”的权衡。 接着,我们将进入排序算法的领域。从容易理解的冒泡排序、选择排序、插入排序,到更高效的归并排序、快速排序、堆排序,我们将分析它们在时间复杂度(“慢”与“快”)和空间复杂度(“占内存”与“省内存”)上的差异。理解这些差异,将有助于读者掌握如何根据具体场景选择最合适的排序方法。例如,在处理大规模数据集时,快速排序和归冲排序的优势将显而易见;而在数据基本有序的情况下,插入排序的效率可能更高。 图论算法是解决网络、路径、连接等问题的强大工具。本章将介绍最短路径算法(如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法),它们在导航、通信网络优化等领域有着广泛应用。我们将探究它们如何通过“贪心”或“动态规划”的思想,一步步找到最优解。同时,我们将触及最小生成树算法(如Prim算法和Kruskal算法),理解它们在构建连接成本最低的网络时的巧妙之处。 动态规划作为一种强大的优化技术,将得到重点介绍。通过“分治”与“记忆化”的思想,许多原本指数级复杂的问题,可以在多项式时间内得到解决。我们将通过经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子,展示动态规划如何将大问题分解为相互关联的子问题,并利用子问题的解来构建整体最优解。 本章的重点在于培养读者的“算法思维”——如何将实际问题抽象化为算法模型,如何设计出满足特定需求的算法,以及如何评估算法的效率和可靠性。我们将强调“复杂度分析”的重要性,学会用大O符号来刻画算法的性能,为后续更深入的算法学习打下坚实基础。 第三章:智慧的棋局——数据结构的伙伴 算法的威力往往需要强大的数据结构作为支撑。数据结构是组织和存储数据的方式,不同的数据结构为特定类型的算法提供了最优的存取效率。本章将深入探讨各种重要数据结构,并阐明它们与算法之间的共生关系。 我们将从最基本的数据结构开始,如数组和链表。数组提供了高效的随机访问,但插入和删除操作可能效率低下;链表则在插入和删除方面表现优异,但随机访问成本较高。这种基础的权衡将贯穿于后续更复杂数据结构的讨论中。 栈和队列是遵循特定访问规则的数据结构。栈的“后进先出”(LIFO)特性在函数调用、表达式求值等方面发挥着关键作用;队列的“先进先出”(FIFO)特性则在任务调度、广度优先搜索等场景中不可或缺。 树结构将是本章的重点。二叉树、二叉搜索树(BST)以及平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)的引入,将解决大规模数据查找、插入和删除的效率问题。我们将分析它们的查找、插入、删除操作的时间复杂度,以及平衡树在保持查找效率方面的关键作用。 哈希表(散列表)是一种通过哈希函数实现快速查找、插入和删除的数据结构。我们将探讨哈希冲突的解决方法,如链地址法和开放寻址法,并理解其平均O(1)的查询效率,使其成为现代系统中不可或缺的数据结构。 堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,满足堆属性。最大堆和最小堆在优先队列的实现、堆排序算法中扮演着核心角色。 图数据结构将是本章的另一大亮点。我们将在图论算法的铺垫下,深入理解邻接矩阵和邻接表这两种常见的图表示方法,并分析它们在存储空间和遍历效率上的差异,为图算法的实现奠定基础。 本章强调,数据结构的选择并非孤立的决策,而是与所要解决的问题以及将要使用的算法紧密相关的。理解不同数据结构的优缺点,能够帮助我们构建出最高效、最优雅的解决方案。 第四章:进阶的奥秘——高级算法与优化技巧 在掌握了基本算法和数据结构之后,本章将带领读者探索更高级的算法设计范式和优化技巧,以应对更复杂、更大规模的问题。 我们将深入探讨分治策略,它将一个大问题分解为若干个相同类型的子问题,分别解决后再将子问题的解组合起来。除了前面提到的归并排序,我们将通过快速排序、Strassen矩阵乘法等例子,进一步理解分治的强大威力。 贪心算法以其“局部最优解推导出全局最优解”的策略,在许多优化问题中展现出简洁高效的特点。我们将分析贪心算法的适用条件,并通过霍夫曼编码、活动选择等经典问题,展示其设计思想。 回溯算法和分支限界法是解决组合搜索问题的强大工具。回溯法通过深度优先搜索的方式,尝试所有可能的解,并在发现不满足条件的路径时及时“回溯”。我们将通过N皇后问题、迷宫求解等例子,展示回溯法的精妙之处。分支限界法则通过引入限界函数,在搜索过程中剪枝,进一步提高搜索效率。 随机化算法将带来全新的视角。它通过引入随机性来设计算法,从而在期望意义上获得高效解。我们将会了解蒙特卡洛算法、Las Vegas算法等,以及它们在素性检验、近似计算等领域的应用。 近似算法是针对NP-hard问题(目前没有已知的多项式时间解法)而设计的。本章将介绍一些常用的近似算法设计技术,如贪心近似、基于线性规划的近似等,并探讨它们如何为不可精确求解的问题提供可接受的解决方案。 并行算法与分布式算法将在日益强大的计算环境中显得尤为重要。我们将初步探讨如何将问题分解,利用多处理器或多台计算机协同工作,以缩短计算时间。 最后,本章将讨论一些普遍适用的优化技巧,如记忆化搜索、剪枝、循环展开等,以及如何利用硬件特性(如缓存)来提升算法性能。 第五章:算法的疆域——人工智能与大数据中的应用 算法的真正价值在于解决现实世界中的问题。本章将聚焦于算法在人工智能和大数据这两个当前最热门领域的广泛应用,揭示算法如何驱动着现代科技的飞速发展。 在人工智能领域,机器学习算法是核心驱动力。我们将从监督学习、无监督学习、强化学习等基本范式出发,介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等经典模型。 深度学习的出现,将算法的能力推向了新的高度。卷积神经网络(CNN)在图像识别、目标检测方面取得的突破;循环神经网络(RNN)及其变种(如LSTM、GRU)在自然语言处理、序列建模方面的卓越表现;以及Transformer模型在自然语言理解和生成领域的革命性影响,都将得到深入浅出的介绍。我们将探讨这些深度学习模型是如何通过多层神经网络,自动学习数据中的复杂特征。 在自然语言处理(NLP)方面,我们将看到算法如何赋能机器理解、生成和翻译人类语言,例如词嵌入(Word Embeddings)、注意力机制(Attention Mechanism)等。 大数据分析同样是算法的用武之地。海量数据的处理和挖掘,需要高效的算法来支撑。我们将介绍关联规则挖掘、聚类分析(如K-Means)、分类算法(如朴素贝叶斯)等,以及它们在商业智能、用户行为分析、科学发现等方面的应用。 推荐系统作为大数据时代的典型应用,其背后依赖于协同过滤、基于内容的推荐等多种算法。我们将分析这些算法如何根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的内容推荐。 此外,本章还将触及图计算算法在社交网络分析、知识图谱构建中的作用,以及流式数据处理算法在实时分析和异常检测中的重要性。 通过这些案例,读者将深刻理解算法并非孤立的技术,而是与数据、算力和领域知识紧密结合,共同塑造着我们所处的数字未来。 结语 《算法的艺术与奥秘》之旅即将落下帷幕。我们从算法的源头追溯其历史演进,解构了其核心的逻辑结构,探索了其与数据结构的紧密联系,领略了其在高阶设计与优化中的精妙,最终触及了它在人工智能与大数据时代的应用疆域。 算法,是逻辑的语言,是解决问题的艺术,是驱动创新的引擎。它们以无形之手,编织着我们数字生活的方方面面。理解算法,不仅是掌握一项技术,更是培养一种思维方式——一种严谨、抽象、系统化地思考和解决问题的能力。 希望本书能够激发您对算法的兴趣,引导您深入探究其精妙之处。在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代,算法的知识将成为您理解世界、创造价值的重要工具。算法的边界仍在不断拓展,未来的挑战与机遇并存。愿您在算法的星空中,继续发现更多属于您的智慧之光。

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读后感

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用户评价

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说实话,这本书的理论深度倒是没话说,但它的实用性,简直让人摸不着头脑。我关注的重点在于如何构建健壮、可维护的代码库,如何有效地进行代码重构和技术选型。这本书里花了不少篇幅去讲解各种过程度量指标——比如 McCabe 复杂度和圈复杂度,这些我承认是计算机科学的基础知识,但它似乎把这些理论知识堆砌起来,却鲜有将它们与现代软件开发中的实际痛点联系起来。例如,书中讨论了缺陷密度,却很少深入分析在 CI/CD 流水线中,如何利用自动化工具实时捕捉和反馈这些度量数据。我带着寻找“实战技巧”的期望来翻阅,结果发现很多章节更像是学术论文的摘要集合,充满了抽象的概念和公式推导,对于一个希望快速解决日常工程难题的开发者来说,帮助实在有限。我更希望看到的是关于如何利用 A/B 测试来验证设计决策,或者如何在高并发场景下进行性能调优的实战指南。这本书给我的感觉是,它在教你如何建造一艘完美的理论帆船,但却忘了告诉你,现在的航海早就进入了喷气式动力时代。它的“工程”感,似乎停留在上一个十年。

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我对书中对团队协作和人员管理的描述感到非常困惑。我一直认为,软件工程的本质是人与人之间的协作,技术只是实现工具。这本书似乎将人视为流程中可替换的、严格服从指令的“资源单元”。它详细描述了如何分配任务、如何记录工作时间,但对如何处理团队内部的冲突、如何激发创造力、以及如何在跨文化、跨地域的分布式团队中建立信任机制等关键问题,几乎避而不谈。这在如今这个远程工作日益普遍的时代,显得尤为脱节。我本期待看到一些关于如何运用心理学原理来提升团队士气,或者如何通过有效的沟通仪式(如站会、回顾会)来促进知识共享的深刻见解。结果,我只读到了一堆关于“角色职责划分”的刻板描述。这让我觉得,这本书提供的“工程”蓝图,缺乏了人性化的温度,它可能适用于流水线上的机器装配,但绝不适用于需要大量创新和灵活应变的软件开发领域。一个真正好的工程实践,必须是建立在对人的理解之上的。

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这本书的语言风格,简直是一种挑战。我得承认,某些章节的叙述方式过于晦涩和冗长,仿佛作者在试图用最复杂的句子结构来表达最基础的概念。阅读起来,就像是在啃一本翻译得不太好的技术手册,需要反复回读才能抓住核心要点。例如,在描述软件测试策略时,作者使用了大量被动语态和复杂的从句,使得本应清晰明了的逻辑变得拖沓。我注意到,书中对“可维护性”的讨论非常多,但其论述方式却恰恰违背了可维护性的基本原则——清晰易懂。如果一个软件工程的指导书籍本身就难以被“阅读”和“理解”,那么它在指导我们如何创建清晰代码方面的说服力就大打折扣了。我更喜欢那种直截了当、论点鲜明、多用图表和流程图来辅助理解的写作方式。这本书更像是为那些志在攻读理论博士学位的学者准备的参考书,而不是给一线架构师或项目经理提供快速参考的工具。这让我不禁怀疑,作者在写作时,是否真的站在了需要快速吸收知识的工程师的角度来审视自己的文字。

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让我感到最遗憾的是,这本书在讨论“演进式开发”时,所给出的建议显得非常保守和滞后。在当前技术生态中,我们讨论的重点是如何拥抱变化、如何通过持续集成/持续交付实现快速反馈循环。然而,这本书似乎对持续交付的价值持谨慎保留态度,反而将大量篇幅用于论证如何避免在早期阶段就引入技术风险。这就像是,当所有人都开始学开车上高速公路时,这本书还在孜孜不倦地教你如何安全地骑马。它强调了前期详尽规划的重要性,却没有充分认识到在信息不完全的条件下,过度规划本身就是一种风险。我希望看到的是关于特性开关(Feature Toggles)、蓝绿部署、金丝雀发布等现代交付策略的深入探讨,这些才是真正能帮助企业在市场中保持竞争力的“工程”实践。这本书在技术选型上也显得过于保守,对新兴的、已被广泛验证的框架和工具缺乏应有的关注,给读者的感觉是,它提供的是一个安全但效率低下的“慢跑”路径,而非能冲刺成功的“竞赛”方案。

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这本《软件工程》的阅读体验,真是让人心情复杂。我本以为能从中汲取到一些关于敏捷开发、DevOps 流程或者现代架构设计的前沿知识,毕竟现在技术迭代这么快,一本新书理应紧跟时代步伐。然而,读完之后,我感觉自己像是被拉回了上世纪末的某个机房里,充斥着大量的瀑布模型图和冗长需求文档的讨论。书中对需求管理的强调固然重要,但其描述的流程显得过于僵化和理想化,完全没有考虑到实际项目开发中那种错综复杂的沟通障碍和技术债务的侵蚀。比如,书中对“完美”的需求规格说明书的描绘,简直就像是童话故事,我试着在自己的项目中套用那些步骤,结果光是文档编写和评审就耗费了团队一半的精力,实际编码的时间被挤压得所剩无几。我对书中提及的“严格的阶段性审查”印象深刻,那感觉就像是每走一步都要经过层层官僚的批准,效率低下得令人发指。如果作者能多花些笔墨去探讨如何在快速迭代的环境下,保持工程质量与交付速度之间的平衡,而不是一味地推崇那种耗时耗力的传统方法,我想这本书的价值会大大提升。我更希望看到一些关于微服务治理、云原生应用构建的实践案例,而不是反复强调那些已经被许多团队抛弃的旧范式。

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