Introduccion a la ciencia de la computacion/ Introduction to Computer Science (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:I.T.P. Latin America

作者:Behrouz A. Forouzan

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-06-30

价格:USD 60.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789706862853

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
编程
西班牙语
入门
算法
数据结构
计算理论
计算机基础
教育
教材

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具体描述

好的，这是一本关于计算机科学导论的图书简介，内容详实，旨在介绍该学科的基础知识、核心概念和发展方向，而不涉及特定书籍《Introduccion a la ciencia de la computacion/ Introduction to Computer Science (Spanish Edition)》的具体内容。 --- 计算机科学导论：探索数字世界的基石与未来书籍简介本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的计算机科学基础知识体系。在信息技术飞速发展的今天，理解计算机如何工作、数据如何处理以及算法如何驱动现代世界的运行，已不再是专业人士的专属技能，而是每一位现代公民的必备素养。本书立足于理论的严谨性与应用的实践性相结合的原则，构建了一座连接抽象计算思维与具体技术实现的桥梁。我们生活的世界正被数据和算法重塑。从智能手机的应用到复杂的科学研究，从金融交易到医疗诊断，计算机科学的思想和工具无处不在。本书从最基本的概念出发，逐步引导读者深入探索计算的本质，培养系统的、逻辑化的思维方式。第一部分：计算的基础与历史演进 1. 计算的起源与图灵的遗产计算机科学并非凭空出现，其根源深植于数学逻辑和可计算性理论之中。本部分首先回顾计算概念的早期哲学探讨，重点介绍艾伦·图灵（Alan Turing）的划时代贡献——图灵机模型。我们将详细解析图灵机如何成为现代计算机的理论蓝图，探讨“可计算性”的边界，并理解停机问题（Halting Problem）所揭示的计算的内在局限性。这为后续所有关于算法和程序设计的讨论奠定了坚实的理论基础。 2. 信息的本质与数据表示信息是计算机科学的核心。本章将深入剖析信息论的基本原理，解释信息如何被量化（比特）。随后，我们将系统地探讨数字系统中数据的不同表示方式：从最基础的二进制（Binary）系统，到用于表示整数、浮点数（定点和浮点表示）、字符（如ASCII和Unicode）的标准编码方法。读者将理解计算机内部如何精确而高效地存储和操作看似抽象的数据。同时，我们将触及信息的压缩技术，例如无损压缩和有损压缩的基本思想。 3. 硬件的架构：从逻辑门到中央处理器要理解软件如何运行，必须了解硬件的运作机制。本部分将从最底层的电子元件开始，介绍布尔代数（Boolean Algebra）及其在数字电路设计中的应用。我们将构建逻辑门（AND, OR, NOT, XOR等），并解释它们如何组合成更复杂的算术逻辑单元（ALU）和寄存器。随后，重点介绍冯·诺依曼（Von Neumann）架构及其核心组件——中央处理器（CPU）、内存（RAM/ROM）和输入/输出设备（I/O）。我们将剖析指令周期（Fetch-Decode-Execute cycle）的工作流程，帮助读者建立起对程序在物理设备上执行过程的清晰认识。第二部分：算法思维与数据结构 4. 算法设计与分析的艺术算法是解决特定计算问题的精确步骤序列，是计算机科学的心脏。本章将系统介绍几种主要的算法设计范式，包括：分治法（如快速排序、归并排序）、贪心算法（如霍夫曼编码）、动态规划（用于解决重叠子问题）以及回溯法。至关重要的是，我们必须学会衡量算法的效率。本书将详细阐述时间复杂度和空间复杂度的概念，并引入大O记法（Big O Notation）作为标准工具，用于分析算法在最坏情况、最好情况和平均情况下的性能表现。通过实例对比，读者将掌握如何选择更优的解决方案。 5. 组织数据的基石：核心数据结构数据结构是组织和管理数据的有效方式，直接决定了算法的效率。本部分将对最常用和最基本的数据结构进行详尽的讲解：线性结构：数组（Arrays）及其变种，链表（Linked Lists，包括单向、双向和循环链表），栈（Stacks）和队列（Queues）的操作与应用（如LIFO/FIFO原理）。非线性结构：树（Trees），特别是二叉树（Binary Trees）、二叉搜索树（BST）以及平衡树（如AVL树、红黑树）的构建、遍历（前序、中序、后序）和搜索机制。图论基础：图（Graphs）作为表示复杂关系的模型，介绍其表示方法（邻接矩阵与邻接表），以及关键的遍历算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。散列表（Hash Tables）：讲解散列函数的设计原则、冲突解决策略（如链式法、开放寻址法），及其在实现高效查找中的关键作用。第三部分：编程范式与软件工程实践 6. 编程语言的范式与抽象层次本书将探讨不同类型的编程语言及其背后的设计哲学。我们将对比命令式编程（Imperative Programming）和声明式编程（Declarative Programming）的特点。重点分析主流的面向对象编程（OOP）概念，如封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism），理解它们如何帮助管理大规模软件的复杂性。此外，还将简要介绍函数式编程（Functional Programming）的兴起及其在处理并发和不可变数据时的优势。 7. 操作系统：管理计算资源的中枢操作系统（OS）是硬件与应用程序之间的关键抽象层。本章将深入探讨操作系统的核心功能：进程与线程管理：进程的生命周期、上下文切换的机制，以及线程如何实现并发。内存管理：虚拟内存的概念、分页（Paging）和分段（Segmentation），以及内存分配和回收策略。文件系统：数据在持久化存储上的组织方式，文件权限和访问控制。并发与同步：解决竞态条件（Race Conditions）和死锁（Deadlocks）的经典方法，如使用信号量（Semaphores）和互斥锁（Mutexes）。 8. 计算机网络与互联网的结构互联网是现代信息社会的骨架。我们将从网络基础开始，介绍OSI七层模型或TCP/IP协议栈，理解数据如何在不同抽象层上传输。重点解析TCP（可靠连接）和UDP（无连接）的区别，以及IP地址、路由选择和域名系统（DNS）的工作原理。最后，我们将探讨应用层协议，如HTTP/HTTPS，为理解万维网的工作机制打下坚实基础。第四部分：计算的前沿与伦理责任 9. 数据库系统与数据管理在数据爆炸的时代，有效地管理和检索数据至关重要。本章将侧重于关系型数据库（RDBMS）的设计与原理，解释规范化（Normalization）的目的和方法，以及结构化查询语言（SQL）的基础操作。此外，也将简要介绍非关系型数据库（NoSQL）的兴起及其在处理大规模非结构化数据方面的优势。 10. 人工智能、机器学习与未来趋势计算机科学的快速发展正由人工智能驱动。本部分将为读者勾勒出AI领域的全景图，解释机器学习（ML）的基本思想，如监督学习、无监督学习和强化学习。我们将探讨神经网络的基本结构和工作方式，理解深度学习（Deep Learning）如何变革图像识别、自然语言处理等领域。同时，本书也将审慎地讨论计算技术带来的社会影响，包括数据隐私、算法偏见和人工智能伦理的重大议题，鼓励读者以负责任的态度参与到未来的技术构建中。 --- 通过对上述十大主题的系统学习，读者不仅能够掌握计算机科学的理论基石，更能培养起面向问题、逻辑严谨的“计算思维”。本书的目标是使每一位读者，无论其最终的专业方向如何，都能深刻理解驱动我们数字时代的强大力量，并为未来的技术探索做好充分准备。