大学生计算机科学基础(上、下册)

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出版者:
作者:杨绍增 编
出品人:
页数:386
译者:
出版时间:2009-7
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787302202042
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 大学教材
  • 基础知识
  • 编程入门
  • 数据结构
  • 算法
  • 计算机组成原理
  • 操作系统
  • C语言
  • 离散数学
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具体描述

《大学生计算机科学基础(套装上、下册)》是作者结合长期的大学计算机公共基础课程教学和教学改革研究的实践经验编写而成的《大学生计算机科学基础》教材的上册,它概述了计算机科学的主要领域,既有一定的广度,又有一定的深度(以广度优先)。全书分为9章,用科普文章的写作手法介绍了计算机科学的主要分支领域的基础理论知识,学生可以从中能够领悟计算机科学的真谛以及它与该领域其他课程的相互关系,从而激发他们进一步学习计算机其他课程的求知欲。《大学生计算机科学基础(套装上、下册)》既吸取了国内外多部优秀教材的优点,又具有自身独特的风格。

为与《大学生计算机科学基础(套装上、下册)》配合,同步编写了其姊妹篇《大学生计算机科学基础》的下册:操作实训篇。上下册密切配合、互相支撑,形成了新颖的教材体系。

《大学生计算机科学基础(套装上、下册)》例题丰富,适合作为普通高校本专科、成人教育和培训班计算机公共基础课程的教材,也可作为国家非计算机专业计算机二级考试先导课程的教材。

本套书还包括:操作实训篇。

好的,下面为您呈上一份关于一本假想的计算机科学领域书籍的详细简介,该书与《大学生计算机科学基础(上、下册)》无关: --- 《深入理解高级算法与数据结构:从理论基石到工程实践》 书籍简介 本书旨在为具备一定计算机科学基础的读者,提供一套全面、深入且极具实践指导意义的算法与数据结构高级主题学习资源。它并非针对初学者的入门教材,而是定位于那些渴望突破现有知识瓶颈,向精通级算法设计与分析迈进的工程师、研究人员或高年级学生。全书内容围绕现代计算挑战展开,强调从理论的严谨性到工程实现的高效性之间的桥梁构建。 第一部分:高级数据结构与抽象建模 本部分聚焦于传统基础数据结构之上的复杂扩展与优化,重点探讨在特定约束条件下如何设计和选择最优的数据结构。 第1章:拓扑结构与图算法的深度剖析 本章首先回顾了基本图论概念,随后深入探讨了大规模图数据的处理挑战。重点内容包括: 高级最短路径算法: Dijkstra算法与Bellman-Ford算法的并行化与分布式计算模型。A搜索算法的启发式函数设计与性能调优。 网络流与匹配理论: Ford-Fulkerson方法的改进(如Edmonds-Karp和Dinic算法),最大流最小割定理在资源分配问题中的应用。二分图与一般图的最大匹配算法,如Hopcroft-Karp算法。 平面图与几何算法基础: 图的平面性判定、库拉托夫斯基定理的实际应用。计算几何中基础结构(如凸包、最近点对)在图结构建模中的角色。 第2章:动态数据结构与内存优化 本章关注数据结构在处理频繁更新和内存受限环境下的表现。 B树家族的变体: B+树、B树在数据库索引中的具体实现细节与查询优化机制。探讨B树在非易失性存储(NVM)环境下的性能考量。 跳跃表(Skip Lists)的随机化优势: 跳跃表的概率分析、并发控制机制的实现,并将其与平衡二叉搜索树进行性能对比。 基数树与Trie结构的高级应用: 压缩Trie(Radix Trees)在IP路由表和字符串匹配中的应用,探讨Patricia树的结构与操作复杂度。 第二部分:核心算法范式的精研 本部分是全书的核心,旨在系统性地剖析解决复杂问题的关键算法设计范式。 第3章:动态规划的深度与广度 超越标准的背包问题和最长公共子序列,本章探讨了动态规划在更抽象层次的应用。 状态压缩DP与Hamiltonian路径: 使用位掩码技术解决NP难问题(如旅行商问题)的近似解法与精确解法的界限分析。 树形动态规划(Tree DP): 在树结构上进行动态规划的通用框架,包括换根DP(Rerooting DP)技巧,用于求解树上路径依赖问题。 DP的滚动数组优化与内存访问局部性: 探讨如何通过优化状态转移的顺序,最大限度地提高缓存命中率。 第4章:贪心算法与局部最优的全局意义 本章深入探讨何时贪心策略能够保证全局最优,以及如何证明其正确性。 交换论证与剪枝技巧: 学习使用严格的数学证明方法(如Schur引理的推广)来验证贪心选择属性。 霍夫曼编码的扩展应用: 不仅仅是数据压缩,探讨基于优先级的调度算法设计。 Matroids理论与贪心选择: 介绍Matroids作为一种抽象结构,它完美地描述了哪些问题可以通过贪心算法高效解决。 第5章:分治策略与分治算法的边界 本章分析了分治法如何有效处理规模问题,并探讨其局限性。 Karatsuba乘法与Strassen矩阵乘法: 对经典分治算法进行深入的渐近复杂度分析,并讨论其实际计算开销与常数因子。 快速傅里叶变换(FFT)的原理与工程实现: 详细解析Cooley-Tukey算法,及其在多项式乘法和信号处理中的应用。 主定理(Master Theorem)的高级应用: 扩展主定理以处理更复杂的递推关系,包括不均匀的分治。 第三部分:计算复杂性与近似求解 本部分将读者带入理论计算机科学的前沿,探讨问题的内在难度和应对不可解性的策略。 第6章:NP完全性理论的实用视角 本章并非枯燥的理论堆砌,而是侧重于在实际工程中识别和处理NP完全问题的能力。 关键NP完全问题的归约技巧: 详细演示如何将已知NP完全问题(如3-SAT、顶点覆盖)归约为新的问题实例。 不可行性证明与P/NP问题讨论: 对P vs NP问题的现状进行客观的评估,理解其对实际软件设计的影响。 限制模型下的求解: 讨论在多项式时间内近似求解或在特定结构图上求解NP问题的方法。 第7章:近似算法与启发式搜索 当精确解计算成本过高时,本章提供了构造高质量近似解的工具箱。 近似比与性能保证: 理解多项式时间可近似(PTAS)、有效近似方案(FPTAS)的概念及其应用场景。 局部搜索与元启发式算法: 模拟退火(Simulated Annealing)、禁忌搜索(Tabu Search)的机制与参数调优。遗传算法(Genetic Algorithms)的交叉与变异操作的工程实现。 线性规划松弛与割平面法: 如何利用线性规划(LP)松弛技术为整数规划问题提供有效的下界或近似解。 第四部分:并行化与分布式算法设计 随着计算资源向多核与集群环境迁移,本部分探讨了算法如何在并行模型下进行重构和优化。 第8章:并行计算模型与数据依赖性 PRAM模型回顾与局限性: 比较EREW、CREW等不同PRAM模型,并分析其向实际硬件(如GPU)的映射难度。 并行前缀和与并行排序: 学习高效的并行算法,这些算法是构建更复杂并行结构的基础。 负载均衡与通信开销: 探讨在分布式系统中,如何通过优化数据分区和最小化节点间通信来提高整体吞吐量。 第9章:流式处理与在线算法 本章处理数据无法完全载入内存或必须实时处理的场景。 概率性数据结构: 布隆过滤器(Bloom Filters)、HyperLogLog用于高效的空间估计与成员查询。 Min-Wise Hashing与相似性度量: 在大规模数据集中进行近似Jaccard相似度计算的方法。 滑动窗口与时序数据结构: 如何在固定内存预算下维护和查询最近的数据窗口信息。 读者对象与学习目标: 本书要求读者熟悉基本的数据结构(栈、队列、链表、树、基础排序)和时间复杂度分析(O记法)。完成本书的学习后,读者将能够: 1. 独立分析并设计出解决复杂组合优化问题的算法框架。 2. 理解先进数据结构在特定工程领域的内部工作原理与性能瓶颈。 3. 能够在面对NP难问题时,权衡精确解与近似解的成本,并选择合适的求解策略。 4. 将算法思想有效地映射到并行或分布式计算环境中。 《深入理解高级算法与数据结构:从理论基石到工程实践》是算法工程师的进阶必备手册,它将抽象的理论知识转化为可操作的工程技能。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本《大学生计算机科学基础》的上下册,对于我们这些非计算机专业的学生来说,简直是打开了一扇新世界的大门。我记得刚开始接触编程的时候,那种完全摸不着头脑的感觉,仿佛面对的是一套完全陌生的语言系统。但是,这本书的叙述方式非常平易近人,它没有一上来就抛出那些让人望而生畏的专业术语,而是从最基础的计算机工作原理讲起。作者似乎很清楚我们这些初学者的思维定势和常见的困惑点,总能在关键时刻给出形象的比喻。比如,讲解数据存储时,它用“图书馆的借阅卡”来类比二进制编码,一下子就让抽象的概念变得具体起来。更让我印象深刻的是,它对算法的讲解,不是死板地罗列公式,而是通过一些小故事和图示,一步步引导你理解“效率”的重要性。我过去总觉得编程就是敲代码,但读完这本书,我才明白,背后的逻辑和思想才是真正的灵魂。它让我从一个纯粹的“使用者”变成了一个能理解“为什么会这样”的思考者。特别是下册对操作系统和网络协议的介绍,虽然深度有限,但足以构建起一个清晰的知识框架,让我知道计算机世界是如何协作运作的。这对于我们未来在任何领域都需要和技术打交道的场景,都是极其宝贵的底层认知。

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这本书的实用性是毋庸置疑的,但更让我惊喜的是它所蕴含的对计算思维的哲学探讨。它不仅仅是工具书,更像是对现代信息社会底层运行机制的科普解读。上下册的衔接处理得非常自然,上册奠定的是硬件和基础编程逻辑的基石,而下册则扩展到了信息是如何组织、传输和被有效利用的宏观层面。我尤其对其中关于信息论基础的介绍印象深刻,虽然篇幅不长,但它清晰地阐述了“信息”的量化概念,这让我对数据压缩、加密等技术有了全新的认识,不再是停留在“好像很厉害”的表面层次。作者在行文间流露出一种对计算机科学之美的追求,他不仅仅在教“如何做”,更在阐述“为何如此”。这种深层次的价值导向,使得这本书读起来枯燥感大大降低,反而有种探索真理的乐趣。对于任何希望在这信息时代拥有主动权的人来说,这本书提供的远不止是一门课程的基础知识,而是一种理解世界的新视角。

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说实话,我之前对“计算机科学”这个词一直存在着一种敬畏感,觉得那是非常高深、只属于天才的领域。然而,这套教材彻底颠覆了我的这种固有印象。它的结构设计非常巧妙,不是那种教科书式的堆砌知识点,而更像是一场循序渐进的思维训练。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“思考题”,那些问题往往不是让你去记忆定义,而是让你去运用刚学到的知识分析一个实际场景。例如,在讲解了变量和数据类型后,它会让你设计一个简易的库存管理系统所需的最小数据结构。这种主动参与和构建的过程,远比被动接受信息来得有效得多。我感觉自己不是在“上课”,而是在和一位经验丰富的导师一起“搭建积木”。尤其是在涉及逻辑门和布尔代数的那部分,本来以为会是枯燥的数学推导,结果作者用生活中的开关电路做了类比,让人很容易就能理解“与、或、非”这些基本逻辑的强大威力。这本书最大的价值在于,它教会了我如何用计算机的思维去分解复杂问题,这是一种普适性的技能,远超出了单纯的编程技巧本身。它培养的是一种严谨、结构化的分析能力。

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作为一名文科背景的学生,我坦白地说,我对抽象概念的接受能力相对较弱。因此,我购买这本书时是抱着“试试看”的心态。但《大学生计算机科学基础》的优秀之处就在于,它似乎预判了我的挣扎点,并且提供了恰到好处的支撑。它的排版清晰,图文并茂,每当引入一个新概念,总会有详细的步骤分解图。我最欣赏的是它对“抽象层次”的把控。比如,在介绍高级语言到机器码的编译过程时,它没有陷入编译器的内部细节,而是聚焦于“翻译”这一行为本身,让我们理解不同层次的工具是如何协同工作的。这避免了初学者在面对过多细节时产生的认知超载。这本书的好处是,它提供了足够的“拐杖”让你安全地走过最困难的入门期,但同时又不会让你过度依赖拐杖。等你走到后半部分时,你会发现自己已经能够独立思考很多问题了,很多以前觉得不可能理解的技术名词,现在看来也只是不同层次的抽象表达而已。它真正做到了“授人以渔”,让我们掌握了学习后续计算机科学分支的底层方法论。

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我手中的这套《大学生计算机科学基础》在上学期结束后被我翻阅了不下五遍,每一次都有新的发现。它最大的优点在于其内容的广度和深度达到了一个极佳的平衡点。很多入门教材要么过于偏向某一门具体的语言(如只讲Python或Java),要么过于偏向理论而忽略了实践的趣味性。而这套书成功地避开了这两个陷阱。它用一种中立、系统化的方式介绍了计算思维的核心要素,编程语言部分的选择和讲解也更注重通用性,而不是追逐某一时的热点。例如,它在讲解循环结构时,会对比不同编程范式下的实现方式,这为我后来接触函数式编程等概念打下了很好的基础。再者,这本书的语言风格非常“诚恳”,它从不回避困难的概念,但总会用最接地气的方式去解释。我注意到,它很少使用过于华丽的辞藻,一切以清晰传达信息为目的,这对于一本理工科教材来说,是最大的优点。它就像一个可靠的向导,在我迷失在复杂的术语迷宫时,总能及时拉我一把,指引我看到清晰的路径。这套书,绝对值得所有理工科(乃至文科)新生珍藏。

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