计算机科学导论

出版者:清华大学出版社

作者:瞿 中

页数:363

出版时间:2014-3-1

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302351078

具体描述

本书从理论讲解和应用推广的角度出发，严格根据教育部高教司主持评审的《中国计算机科学与技术学科教程2002》进行编写，并参照ACM(Association of Computing Machinery，美国计算机协会)和IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers，美国电气和电子工程学会)计算学科2005教程，对计算机科学与技术学科进行了系统化和科学化的阐述，介绍了计算机体系结构与组织、程序设计语言、程序设计基础、算法与复杂性、信息管理、软件工程、操作系统、网络计算、图形学和可视化计算、人机交互、离散结构、数值计算科学、智能系统、社会和职业问题等知识点，以便读者能了解计算机科学与技术学科的全貌。本书每章后均配有一定量的习题，可以让读者巩固所学内容。

本书既可作为高等学校计算机专业的专业基础课程教材，也可作为通信、电子信息、自动化等相关专业的计算机教材。

目录信息

第1章 概述 1
1.1 计算的起源 1
1.2 计算机的产生和发展阶段 3
1.2.1 计算机产生之前的计算历史 3
1.2.2 计算机的产生 8
1.2.3 计算机的发展阶段 12
1.2.4 中国计算机的发展历程 14
1.3 计算机的应用领域和发展趋势 17
1.3.1 计算机的应用领域 17
1.3.2 计算机的发展趋势 19
1.4 计算学科 21
1.4.1 计算学科的定义 21
1.4.2 计算学科的本质 21
1.4.3 计算学科的三个过程 22
1.4.4 计算学科新的应用领域 23
1.5 计算机科学与技术学科的知识体系 25
1.5.1 计算机科学与技术学科的
形成与发展 25
1.5.2 计算机科学与技术学科的
定义 25
1.5.3 计算机科学与技术学科的根本
问题及研究范畴 26
1.5.4 计算机科学课程体系的核心
内容 26
1.6 计算机科学与技术学科的教育 28
1.6.1 教育的目的和基本要求 29
1.6.2 工科还是理科 29
1.6.3 理论与实践相结合 30
1.6.4 创新意识培养 30
1.6.5 学习方法 31
1.7 社会信息化的挑战 32
1.8 计算机产业 32
本章小结 33
习题 33
第2章 计算机体系结构与组织 37
2.1 数值数据 37
2.1.1 数的表示及数制转换 37
2.1.2 数的原码、反码和补码 42
2.1.3 定点数和浮点数 44
2.1.4 十进制数的编码 46
2.2 非数值数据 47
2.2.1 文字信息的编码 47
2.2.2 声音的编码 50
2.2.3 图形数据的编码 51
2.3 数据的机器编码 51
2.3.1 数据的机器级编码 51
2.3.2 数据的汇编级编码 52
2.4 数字逻辑与数字系统 52
2.4.1 基本逻辑关系及逻辑门 53
2.4.2 逻辑代数与逻辑函数 55
2.5 计算机系统的组成 58
2.5.1 图灵模型 58
2.5.2 冯·诺依曼模型 59
2.5.3 计算机系统的组成 60
2.5.4 计算机的硬件系统 60
2.5.5 计算机的软件系统 67
2.5.6 计算机的特点 68
2.5.7 计算机系统的主要技术指标 69
2.5.8 计算机的分类 70
2.5.9 计算机的基本工作方式 71
2.6 存储系统的结构 71
2.6.1 存储器与存储系统 71
2.6.2 存储系统的组织结构 73
2.6.3 高速缓冲存储器 73
2.6.4 虚拟存储器 74
2.7 输入/输出系统 74
2.7.1 输入/输出系统 75
2.7.2 总线 75
2.7.3 输入/输出接口 76
2.8 多核技术 77
2.8.1 多核技术时代到来 77
2.8.2 多核的关键技术 77
2.9 高性能计算机 80
2.10 并行计算机 81
2.11 分布式系统 81
本章小结 82
习题 82
第3章 程序设计语言 85
3.1 程序设计语言概述 85
3.1.1 程序的概念 85
3.1.2 计算机程序设计语言 85
3.1.3 高级语言程序设计的基本
内容 89
3.1.4 高级语言的数据表示手段 92
3.2 声明和类型 93
3.3 类型系统 93
3.4 编译原理 94
3.4.1 编译程序概述 94
3.4.2 词法分析 96
3.4.3 语法分析 96
3.4.4 语义处理 97
3.4.5 中间代码生成 98
3.4.6 中间代码优化 98
3.4.7 目标代码生成 99
3.4.8 编译技术的新发展 99
3.5 程序设计语言的设计 100
本章小结 100
习题 101
第4章 程序设计基础 103
4.1 程序设计 103
4.2 程序设计方法 103
4.2.1 结构化程序设计方法 104
4.2.2 面向对象的程序设计方法 107
4.2.3 函数程序设计 109
4.2.4 程序设计风格 110
4.2.5 程序设计举例 111
4.3 基本数据结构 112
4.3.1 基本概念 112
4.3.2 几种典型的数据结构 113
4.3.3 查找 118
4.3.4 排序 119
4.4 事件驱动程序设计 121
本章小结 122
习题 122
第5章 算法与复杂性 124
5.1 算法分析 124
5.1.1 算法 124
5.1.2 算法的特性 125
5.2 常用算法 125
5.3 算法描述工具 128
5.4 算法的评价 129
5.5 算法设计策略 130
5.6 分布式算法 131
5.7 可计算性理论基础 131
5.8 NP问题 132
5.9 自动机理论 132
5.10 加密算法 133
5.11 几何算法 135
5.12 并行算法 135
本章小结 136
习题 136
第6章 信息管理 138
6.1 模型与信息系统 138
6.1.1 信息 138
6.1.2 信息模型 138
6.1.3 信息系统 139
6.2 数据库系统 139
6.2.1 数据库 139
6.2.2 数据管理技术的发展 141
6.2.3 数据模型 141
6.3 关系数据库 145
6.3.1 关系数据库 145
6.3.2 关系模型与关系模式 146
6.4 数据库查询语言SQL 148
6.4.1 SQL的特点 149
6.4.2 SQL的功能 149
6.4.3 SQL的基本概念 149
6.4.4 SQL的简单实例 150
6.5 关系数据库设计 152
6.5.1 关系数据库的设计原则 152
6.5.2 关系数据库的设计步骤 153
6.6 数据库管理 153
6.6.1 DBA和数据字典 153
6.6.2 数据库的安全性控制 154
6.6.3 事务处理 154
6.6.4 数据库的完整性控制 155
6.7 常用数据库管理系统 156
6.8 数据库的新发展 157
6.8.1 分布式数据库 157
6.8.2 空间数据库 157
6.8.3 多媒体数据库 158
6.8.4 数据仓库 158
6.8.5 信息存储与检索 158
6.8.6 超文本和超媒体 159
6.8.7 多媒体信息与多媒体系统 159
6.8.8 数字图书馆 160
本章小结 161
习题 161
第7章 软件工程 163
7.1 软件工程 163
7.1.1 软件危机 163
7.1.2 软件工程的基本概念 164
7.1.3 软件工程过程 166
7.1.4 软件生命周期 167
7.2 软件开发模型 168
7.2.1 瀑布模型 168
7.2.2 快速原型法模型 169
7.2.3 螺旋模型 171
7.2.4 喷泉模型 172
7.2.5 转换模型 173
7.2.6 智能模型 173
7.3 软件开发方法 174
7.3.1 面向数据结构方法 174
7.3.2 统一建模语言 174
7.3.3 软件复用和构件技术 175
7.4 软件质量评价和保证 177
7.4.1 软件质量的定义 177
7.4.2 软件质量的度量和评价 177
7.4.3 软件质量保证 178
7.5 质量度量模型 180
7.5.1 McCall 质量度量模型 180
7.5.2 ISO的软件质量评价模型 181
7.6 软件复杂性 182
7.6.1 软件复杂性的基本概念 182
7.6.2 软件复杂性的度量方法 182
7.7 软件项目管理 183
7.7.1 软件项目计划 183
7.7.2 软件项目计划内容 183
7.7.3 软件工程规范 183
7.7.4 软件开发成本估算 184
7.7.5 风险分析 184
7.7.6 软件项目进度安排 184
7.7.7 软件质量保证 186
7.8 软件可靠性 186
7.8.1 软件可靠性定义 186
7.8.2 软件可靠性指标 186
7.8.3 软件可靠性模型 186
7.9 软件评审 187
7.9.1 设计质量的评审内容 187
7.9.2 程序质量的评审内容 188
7.10 容错软件技术 189
7.10.1 容错软件定义 189
7.10.2 容错的一般方法 189
7.10.3 容错软件的设计过程 190
7.11 软件工程环境 190
7.11.1 软件开发环境 190
7.11.2 软件开发环境的分类 191
7.11.3 软件工具的基本概念 192
7.11.4 计算机辅助软件工程 193
本章小结 193
习题 194
第8章 操作系统 196
8.1 操作系统概述 196
8.1.1 操作系统的概念 196
8.1.2 操作系统的基本组成 200
8.1.3 操作系统在计算机系统中的
地位 205
8.1.4 操作系统的启动 205
8.2 操作系统的发展 206
8.2.1 手工操作阶段 206
8.2.2 批处理系统阶段 207
8.2.3 多道程序系统阶段 208
8.2.4 现代操作系统阶段 209
8.3 操作系统原理 210
8.4 操作系统的分类 211
8.5 操作系统的功能 212
8.5.1 资源管理功能 212
8.5.2 扩展的虚拟机功能 214
8.5.3 网络操作系统的功能 215
8.6 操作系统的体系结构 215
8.7 并发性 216
8.8 调度与分派 216
8.9 安全与保护 217
8.10 文件系统 219
8.11 容错 220
8.12 系统性能评价 221
8.13 脚本 222
8.14 主流操作系统 222
8.14.1 Windows操作系统 222
8.14.2 UNIX操作系统 223
8.14.3 Linux操作系统 224
8.15 操作系统的新发展 225
本章小结 226
习题 226
第9章 网络计算 228
9.1 通信与组网 228
9.1.1 数据通信的基本概念 228
9.1.2 数据通信方式 229
9.1.3 数据传输方式 231
9.2 计算机网络 232
9.2.1 计算机网络的起源 232
9.2.2 计算机网络定义 234
9.2.3 计算机网络的主要部件 235
9.2.4 计算机网络的传输媒体 235
9.2.5 计算机网络的分类 238
9.2.6 计算机网络拓扑结构 240
9.2.7 计算机网络的体系结构 242
9.2.8 计算机网络间的互联 245
9.3 Internet和TCP/IP协议 246
9.3.1 Internet的起源及发展 246
9.3.2 TCP/IP协议 247
9.3.3 IP地址 248
9.3.4 Internet提供的主要服务 249
9.3.5 Intranet 252
9.4 网络管理 252
9.4.1 网络管理基础 252
9.4.2 网络管理功能 254
9.4.3 Internet的管理信息库 256
9.4.4 网络管理协议 257
9.4.5 网络管理发展方向 257
9.5 移动通信与无线上网 259
9.6 网络安全机制 259
9.6.1 网络安全的基本问题 259
9.6.2 网络安全的内容 260
9.6.3 数据加密技术 261
9.6.4 防病毒技术 262
9.6.5 防火墙技术 263
9.7 网格计算 264
9.8 云计算与物联网 265
本章小结 268
习题 268
第10章 图形学和可视化计算 271
10.1 计算机图形学 271
10.1.1 计算机图形信息的处理 271
10.1.2 计算机图形学的起源 272
10.1.3 计算机图形学主要研究的
内容 272
10.1.4 计算机图形学的应用 273
10.1.5 计算机图形的标准化 274
10.2 图形系统 275
10.3 计算机视觉和可视化 277
10.3.1 人的视觉 277
10.3.2 计算机视觉 277
10.3.3 可视化 277
10.4 图形用户界面 278
10.5 图像通信 278
10.6 几何建模 279
10.7 计算机动画 279
10.8 虚拟现实 279
10.9 3D打印 280
本章小结 281
习题 281
第11章 人机交互 283
11.1 人机交互 283
11.1.1 人机交互技术 283
11.1.2 人机交互模型 284
11.1.3 人机系统交互界面的构架 285
11.1.4 人机界面的设计 287
11.1.5 数据交互 289
11.1.6 语音交互 290
11.1.7 图像交互 290
11.1.8 行为交互 291
11.2 多媒体技术 291
11.2.1 多媒体 291
11.2.2 多媒体关键技术 292
11.2.3 多媒体技术的应用 294
本章小结 295
习题 295
第12章 离散结构 297
12.1 离散结构的研究对象及主要内容 297
12.1.1 离散结构的研究对象 297
12.1.2 离散结构研究的主要内容 297
12.2 数理逻辑 298
12.2.1 命题逻辑 298
12.2.2 谓词逻辑 302
12.3 集合论 304
12.3.1 集合的基本概念与运算 304
12.3.2 关系与函数 306
12.4 代数结构 310
12.4.1 代数结构概述 310
12.4.2 格与布尔代数 312
12.5 图论 313
12.5.1 图的基本概念 313
12.5.2 路径、回路及连通性 315
12.5.3 图的矩阵表示 315
12.6 离散概率 317
本章小结 317
习题 318
第13章 数值计算科学 321
13.1 高性能计算 321
13.2 数值分析 322
13.3 运筹学 323
13.4 数学建模与计算机模拟 324
本章小结 325
习题 325
第14章 智能系统 327
14.1 人工智能系统 327
14.1.1 人工智能 327
14.1.2 人工智能的主要学派 328
14.1.3 人工智能的研究与应用
领域 329
14.2 知识表示及推理 332
14.2.1 知识与知识表示 332
14.2.2 经典推理技术 332
14.2.3 高级知识推理技术 334
14.3 搜索技术 336
14.3.1 一般搜索技术 336
14.3.2 高级搜索技术 338
14.4 自然语言处理 339
14.4.1 语言及其理解 339
14.4.2 句法和语义的分析 340
14.4.3 机器翻译 341
14.5 智能计算 341
14.5.1 智能计算 341
14.5.2 遗传算法 342
14.5.3 集群智能 342
14.5.4 人工神经网络 343
14.6 机器学习 344
14.6.1 机器学习的基本概念 344
14.6.2 机器学习的发展过程 345
14.6.3 机器学习的主要研究方向 345
14.6.4 机器学习策略 346
14.6.5 机器学习方法 346
本章小结 348
习题 348
第15章 社会和职业问题 350
15.1 计算的社会背景 350
15.2 计算机与道德 351
15.2.1 道德的哲学含义 351
15.2.2 道德选择 351
15.2.3 道德评价 351
15.2.4 计算机专业人员的职业
道德准则 352
15.2.5 计算机用户的道德 352
15.3 基于计算机系统的风险与责任 353
15.4 知识产权 354
15.5 隐私与公民自由 356
15.6 计算机犯罪 357
15.7 团队合作 359
15.8 哲学框架 360
本章小结 361
习题 361
参考文献 363
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图形，主要以简洁的排版和清晰的字体为主，这倒是符合我对一本技术类入门书籍的期待。装帧质量摸上去感觉挺结实，应该能经受得住频繁翻阅。我最初拿到手的时候，是抱着一种比较谨慎的态度，毕竟“导论”两个字意味着它要面对的读者群体非常广泛，如何平衡深度与广度是一个巨大的挑战。然而，翻开前几页，我对作者的开场白印象深刻，它没有一上来就抛出复杂的数学公式或晦涩的术语，而是从人类历史上信息处理需求的演变讲起，这个叙事角度非常巧妙，一下子就把我拉入了计算机科学更宏大的历史背景之中，而不是仅仅停留在软件操作层面。作者似乎非常注重培养读者的“计算思维”，而不是教我们具体的编程语言语法。我特别欣赏其中关于“抽象化”概念的阐述，它用生活中的例子，比如制作地图和交通规划，来解释信息是如何被简化和建模的，这种由浅入深的引导方式，极大地降低了初学者的心理门槛。全书的行文流畅，即便是像“图灵机”这样的核心理论概念，也被分解成了易于理解的小模块，阅读体验远超我预期中的那种枯燥教材感。

这本书的编排风格非常注重读者的反馈和参与感，这在技术书籍中并不常见。它在每章的末尾都设置了“思考题”和“进一步探索”两个板块，而这两个板块的设计水平，高出我以往接触过的任何入门读物。思考题往往不是简单的复述概念，而是需要你结合前后知识点进行小型的逻辑推理，有些甚至需要你用伪代码来描述一个解决方案的流程。而“进一步探索”部分，则非常贴心地为那些渴望深入的读者指明了方向，它会推荐一些经典论文的摘要，或者介绍一些前沿研究领域的萌芽状态，这极大地拓宽了我的视野，让我明白了计算机科学并非一个封闭的体系，而是一个充满活力、不断发展的领域。最让我印象深刻的是，作者在讨论编程范式时，没有偏袒任何一种主流语言，而是从函数式编程的纯粹性到面向对象的设计哲学，都进行了平衡且批判性的介绍，这种公正的态度，保证了读者能够形成一个更为成熟和全面的技术观，而不是被某种单一的流派所局限。

这本书的结构安排，简直可以称得上是教科书编排的典范，它似乎是经过了精心打磨，确保知识点之间的逻辑递进毫无阻滞。我发现它并没有采取那种常见的“先讲硬件再讲软件”的线性叙事，而是采取了一种交叉渗透的策略。比如，在讲解了基本的算法效率分析之后，它会立刻引入一个实际的存储结构作为案例支撑，让读者明白为什么算法复杂度在现实世界中如此重要。更让我感到惊喜的是，它在介绍操作系统原理的部分，竟然穿插了大量的历史轶事和关键人物的访谈片段，这使得原本非常抽象的内存管理和进程调度概念，瞬间变得有血有肉起来，仿佛我不是在阅读一本教材，而是在翻阅一本关于计算机先驱们的传记。这种将理论与人文关怀结合的方式，极大地激发了我的好奇心。我发现自己不再是被动地记忆定义，而是主动地去探究“为什么”会设计出这样的机制。此外，书中对计算复杂性理论的介绍也处理得恰到好处，没有过度陷入NP完全性的细节深渊，而是聚焦于它对解决实际问题的启示意义，这一点对于一个想建立全局观的入门读者来说，至关重要。

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场思维的重塑之旅。我原本以为，作为一本导论性质的书，它会在各个领域都浅尝辄止，泛泛而谈，但出乎意料的是，在某些核心议题上，它展现出了惊人的深度和洞察力。尤其是在探讨数据结构与算法的章节中，作者并没有满足于罗列标准实现，而是深入剖析了不同数据结构在特定场景下的性能权衡，比如B树在数据库索引中的应用，以及哈希冲突解决策略的演变。那些随处可见的插图和图表，绝非装饰品，它们是理解复杂流程的视觉拐杖，清晰地展示了递归调用栈的变化过程，或者网络数据包的路由路径。我甚至发现自己开始有意识地用书中的术语来审视我日常生活中遇到的问题，例如，当我看到超市排队结账时，我脑海中会浮现出“最短路径算法”的影子。这本书的价值就在于，它成功地将计算科学从冰冷的机器世界中剥离出来，转化为一种普适性的、解决问题的思维框架，这种迁移能力，才是真正的“导论”价值所在。

整本书的语言风格是那种沉稳而富有启发性的，读起来非常舒服，没有那种为了炫耀学识而堆砌的生僻词汇。我特别喜欢作者在讲解抽象概念时所采用的类比方式，它们非常贴近生活经验，例如，用图书馆的目录系统来比喻数据库的索引机制，用工厂的流水线来比喻并行计算的调度过程。这种“接地气”的表达，使得原本高高在上的计算机科学理论，变得触手可及。此外，书中对“信息”本身的探讨，也给了我极大的启发。它不只是在讲如何处理数据，更是在探讨信息的本质、量化以及传输的局限性。这种哲学层面的思考，让这本书的深度远超一本纯粹的技术手册。即便是那些我先前已经略有了解的知识点，在作者的重新组织和阐述下，也展现出了新的光彩和更深层次的内在联系。总的来说，它像一位经验丰富的向导，不仅带你走过了主要的风景，还指出了那些隐藏在山峦背后的壮丽远景，让人读完后，对未来学习的方向充满了期待和明确的目标感。