Visual Basic6.0程序设计语言实验与课程设计指导/面向21世纪高等院校计算机系列规划教 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:杨树林编

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2004-8

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787030138156

丛书系列:

图书标签:

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《计算机科学基础与前沿探索》 图书简介 本书旨在为学习计算机科学的读者提供一个全面而深入的知识框架，涵盖了从基础理论到新兴技术的前沿领域。我们力求构建一座坚实的理论基石，同时拓宽视野，引导读者理解和适应日新月异的科技发展。 第一部分：计算的基石——核心理论与算法 本部分深入剖析了计算机科学赖以生存的数学基础与逻辑结构。我们首先回顾了离散数学在计算机科学中的核心地位，详细阐述了集合论、图论、数理逻辑在构建算法和数据结构时的应用。特别是对命题逻辑和谓词逻辑的严谨阐述，为理解程序设计的形式化验证奠定了基础。 接着，本书将重点聚焦于算法分析与设计。我们不仅系统介绍了排序、查找等基础算法，更深入探讨了高级算法设计范式，如分治法、动态规划、贪婪算法等。对于每种范式，我们都提供了丰富的实例分析，并详细讲解了时间复杂度和空间复杂度的精确度量方法——大O、Omega和Theta记法。书中特别加入了对NP完全性理论的介绍，使读者能够对问题的计算难度有一个清晰的认识，避免在面对不可解问题时进行无效的计算尝试。 在数据结构方面，本书超越了传统的线性结构和树形结构，扩展到图结构的高级表示法（如邻接表与邻接矩阵的优化选择）以及面向特定应用场景的特殊结构，例如B树、B+树在数据库索引中的应用，以及堆（Heap）在优先队列实现中的精妙之处。对哈希表的深入剖析，包括开放寻址法和链地址法，以及如何设计高效的哈希函数，是本章节的重点。 第二部分：系统底层与硬件交互 理解程序如何在真实硬件上运行，是成为优秀软件工程师的必经之路。本部分从底层视角审视计算机系统。 计算机组成原理部分，我们着重讲解了冯·诺依曼体系结构下的CPU工作流程，包括指令周期、流水线技术，以及现代处理器中的超标量执行和分支预测机制。存储体系结构是本章节的另一核心内容，对缓存一致性协议（如MESI协议）的讲解，有助于读者理解多核编程中的并发难题。 操作系统的论述，侧重于核心管理模块的机制设计。我们详细解析了进程与线程的区别、进程间通信（IPC）的各种机制（管道、消息队列、共享内存），以及现代操作系统中高级内存管理技术，如虚拟内存、页面置换算法（LRU、OPT）的实际效果对比。关于并发控制，本书不仅讲解了经典的信号量和管程，还引入了现代编程模型中的无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的概念及其实现挑战。 第三部分：软件工程与开发范式 软件的规模日益庞大，有效管理复杂性成为关键。本部分关注软件的生命周期管理和高质量代码的产出。 我们首先概述了软件工程的基本流程模型，从瀑布模型到敏捷开发（Scrum、XP）的演进历程，并着重探讨了需求分析、设计模式和测试策略。设计模式部分，本书超越了GoF的23种经典模式，加入了在现代分布式系统和微服务架构中愈发重要的架构模式，如事件驱动架构（EDA）和Saga模式。 在编程范式方面，本书将面向对象（OOP）的封装、继承、多态进行系统化的回顾与深化，强调其在大型项目中的组织优势。随后，本书转向函数式编程（Functional Programming, FP）范式，详细阐述了纯函数、高阶函数、惰性求值等核心概念。通过对比命令式、面向对象与函数式编程的优劣，引导读者掌握“多范式编程”的思想，根据任务特性选择最合适的工具。 第四部分：数据驱动的未来——数据库与网络通信 数据存储与信息交互是当代应用的核心驱动力。 数据库系统的探讨，从关系代数出发，深入到SQL的优化技巧（索引选择性、查询执行计划的分析）。对于NoSQL数据库，本书分类讨论了键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库的适用场景，特别是对事务处理（ACID vs BASE）的权衡进行了深入的比较分析。 在计算机网络部分，本书以TCP/IP协议栈为框架，详细解析了每一层协议的细节。重点放在了TCP的拥塞控制算法（如CUBIC的原理）、HTTP/2和HTTP/3（QUIC）的改进，这些是构建高性能Web应用的关键。此外，书中专门开辟章节讨论了网络安全基础，包括公钥基础设施（PKI）、TLS/SSL握手过程，以及常见的Web攻击向量（如SQL注入、XSS）的防御策略。 第五部分：前沿探索与计算的边界 本部分旨在激发读者的创新思维，介绍当前和未来计算领域的热点方向。 人工智能与机器学习不再是遥不可及的概念，本书提供了一个扎实的入门基础。我们从统计学习理论出发，清晰解释了监督学习、无监督学习和强化学习的基本框架。对于深度学习，书中简要概述了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构，并探讨了模型的可解释性（XAI）问题。 并行与分布式计算是解决大规模问题的必然选择。本书详细介绍了MapReduce编程模型，并对现代云计算架构（IaaS, PaaS, SaaS）进行了剖析。对大数据处理框架（如Spark的RDD/DataFrame模型）的工作原理进行了概述，使读者能够理解如何有效地将计算任务分布到集群上。 最后，本书对量子计算的基本概念进行了初步介绍，解释了量子比特、叠加态和量子纠缠等核心概念，并简要探讨了Shor算法和Grover算法的意义，展望了这一颠覆性技术对经典计算的潜在冲击。 本书力求通过严谨的理论阐述、丰富的案例分析和对前沿技术的适度介绍，培养读者独立分析、设计和解决复杂计算问题的能力。它不仅是一本理论教材，更是一份面向未来技术挑战的指引手册。

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