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出版者:清华大学

作者:秦光洁,张邵华,等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007.01

价格:28

装帧:

isbn号码:9787302157304

丛书系列:

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好的，以下是一本名为《大学计算机基础》的书籍的详细简介，这份简介将侧重于其他可能涵盖的计算机科学领域内容，以确保不与“大学计算机基础”的核心教学内容（通常是操作系统、办公软件应用、基础编程概念、硬件基础等）重叠。 --- 《尖端算法与复杂系统建模：从理论到实践的深度探索》 第一部分：前沿算法设计与分析 引言：超越基础，迈向计算的极限 本书旨在为具备一定计算机科学背景的读者提供一个深入、严谨的平台，用以探索现代计算领域中最具挑战性和前沿性的算法设计与分析方法。我们跳脱了基础课程中对排序、搜索等经典问题的表面介绍，直接进入到对P/NP问题的深度剖析、量子计算模型的理论基础，以及高性能计算中并行算法的优化策略。 第一章：复杂性理论的深度剖析 本章将详细阐述计算复杂性理论的核心概念。内容涵盖图灵机模型的精确定义、可判定性与不可判定性问题（如停机问题）的严格证明。重点在于对NP完全性的深入理解，包括Karp的21个NP完全问题的证明思想，以及如何通过归约法来判断一个新问题的难度。我们还将探讨交互式证明系统（IP）和随机化复杂性类（RP, ZPP），为理解现代密码学和近似算法奠定理论基石。 第二章：高级图论算法及其应用 传统的图算法通常集中在最短路径和最小生成树。本书则聚焦于更具挑战性的问题，例如： 极大流/最小割的进阶： 深入研究Dinic算法和Push-Relabel算法的内部机制，并将其应用于网络流的动态更新问题。 平面图嵌入与拓扑排序的非平面情况处理： 探讨如何处理大规模、非平面图中的结构化信息提取。 参数化复杂性（Parameterized Complexity）： 介绍FPT（Fixed-Parameter Tractable）算法，针对NP难问题中特定参数较小的情况设计高效的精确解法，这对于生物信息学中的序列比对至关重要。 第三章：概率性与随机化算法 在许多实际场景中，确定性算法的效率无法令人满意。本章将系统介绍如何利用概率论的力量来设计高效算法。内容包括： Las Vegas与Monte Carlo算法的区分与应用： 重点分析Karger的最小割随机算法，及其在保证解的质量或运行时间上的权衡。 快速傅里叶变换（FFT）在乘法中的应用： 介绍如何利用FFT将多项式乘法（进而用于大数乘法）的时间复杂度从$O(n^2)$ 降至 $O(n log n)$。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 详细介绍Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器，它们是现代统计推断和复杂系统采样的核心工具。 第二部分：大规模系统建模与仿真 引言：从抽象数学到真实世界的映射 本部分将计算机算法与数学建模相结合，探讨如何构建和模拟复杂的现实世界系统，特别是那些难以用经典微分方程求解的系统。 第四章：计算物理与分子动力学模拟 本书不涉及基础的物理公式推导，而是专注于将算法应用于物理系统的精确模拟： 分子动力学（MD）的数值积分方法： 详细对比Verlet算法、速度Verlet以及预测-修正算法在稳定性和能量守恒性上的差异。 粒子网格方法（PGM）与平滑粒子流体动力学（SPH）： 探讨如何使用基于点的数值方法来模拟复杂流体（如爆炸、星系形成），并讨论网格划分与插值误差的控制。 多尺度建模： 如何结合量子化学计算（如DFT）的精度和MD模拟的尺度，实现跨越多个数量级的精确预测。 第五章：高级数据结构与内存优化 在处理TB级数据和需要极低延迟访问的场景中，标准的数据结构已显不足。本章侧重于硬件层面的优化： 缓存感知算法（Cache-Oblivious Algorithms）： 设计不依赖于特定缓存行大小的算法，使其在不同硬件架构上都能保持最优性能。 B树族的深度扩展： 深入B+树、B树及其在数据库索引、文件系统（如ZFS）中的具体实现细节。 非易失性内存（NVM）的编程模型： 探讨持久性数据结构的设计，如何利用PMem等新型内存技术来优化事务处理和数据库恢复机制。 第六章：图神经网络（GNN）与结构化数据挖掘 本章将GNN作为一种强大的结构化数据处理工具进行介绍，区别于基础的机器学习或深度学习课程。 GNN的理论框架： 详细介绍谱域方法（Graph Spectral Theory）与空间域方法（Message Passing Neural Networks, MPNN）的演进。 异构图与知识图谱嵌入： 探讨如何利用关系推理模型（如R-GCN, TransE的变体）来处理包含多种实体和关系的复杂知识库。 可解释性与鲁棒性： 研究如何通过梯度或注意力机制来解释GNN的预测结果，并探讨对抗性攻击对GNN的影响及防御策略。 第三部分：分布式计算与容错系统架构 引言：构建健壮且可扩展的计算基础设施 本部分关注如何在多节点环境中协调计算资源，确保大规模计算的正确性、高可用性和性能。 第七章：共识机制与去中心化系统 本书不教授如何使用区块链应用，而是深入其核心的分布式一致性算法： 拜占庭容错（BFT）的经典与现代变体： 详细分析PBFT（Practical BFT）的工作流程、性能瓶颈及其在现代分布式数据库中的应用。 Raft与Paxos协议的严格对比： 从状态机复制的角度，深入剖析Leader选举、日志复制和快照机制的数学保证。 一致性模型的细微差别： 区分线性一致性、顺序一致性和因果一致性，并讨论如何在实际系统中权衡这些模型带来的延迟开销。 第八章：容错计算与故障恢复策略 系统故障是不可避免的，本章关注如何通过软件和硬件层面的设计来容忍和恢复错误： 检查点与回滚恢复（Checkpointing and Rollback）： 分析确定性快照与非确定性快照的差异，以及最优检查点间隔的确定。 冗余编码技术： 探讨Reed-Solomon码在数据存储和传输中的应用，以及如何使用纠删码（Erasure Codes）来优化分布式存储系统的存储开销与重建时间。 系统级调试与可观察性： 介绍DTrace/eBPF等工具链，用于在生产环境中对复杂的、并发的系统进行性能瓶颈定位和故障根因分析。 --- 目标读者： 本书面向高年级本科生、研究生，以及希望从“使用”计算机转向“设计”和“优化”计算机系统的专业工程师。它要求读者具备扎实的离散数学基础和初步的算法分析能力。通过对这些前沿和深度主题的探讨，读者将能够驾驭和解决当代计算科学中最复杂的问题。

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这本书给我的整体感觉是“中规中矩，安全可靠”，就像一辆家用车，性能稳定，绝对不会在路上抛锚，但你也不会指望它能在赛道上跑出什么惊人的速度。它的优点在于其内容的权威性和全面性，几乎涵盖了所有被认为是“计算机基础”范畴的知识点，保证了知识体系的完整性。你翻开任何一个主题，都能找到一个标准化的、教科书式的定义和解释。这对于准备考试或者需要一个统一知识框架的学生来说，无疑是最友好的。然而，正是这种“全面”和“标准”，使得这本书在“启发性”和“前沿性”上略显不足。它更多地是告诉你“现在是什么”，而很少探讨“未来会怎样”或者“为什么是这样”。例如，对于人工智能、大数据这些当下热门的概念，书中只有非常点到为止的提及，缺乏足够的篇幅去探讨其背后的计算逻辑和基础支撑，这让这本书的“时效性”打了个折扣，读完后会感觉知识停留在了一个相对静止的年代。

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坦白说，这本书的阅读体验简直是“坐过山车”式的起伏。有些章节，比如信息安全和网络基础的入门介绍，写得简直是精彩绝伦，充满了现代科技的魅力。作者对TCP/IP协议簇的简化描述，让我这个之前只知道“上网”的门外汉，大致明白了数据是如何跨越千山万水到达我手中的。那些关于加密、解密的基本原理介绍，也足够激发我对信息保护的兴趣。但是，一旦涉及到数据结构和算法的初步探讨时，整本书的“画风”就变了，变得异常的学术化和严谨，仿佛突然从一本面向大众的科普读物，切换到了专业研究生的参考资料。那些关于链表、栈和队列的抽象描述，如果没有配套的动态演示或代码示例来支撑，对于靠视觉和操作来理解的读者来说，简直就是一场灾难。因此，我不得不承认，这本书在平衡不同知识深度的受众方面做得并不完美，它在基础普及和专业深入之间徘徊不定，导致我在阅读体验上需要不断地进行心理调适。

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翻开这本厚厚的《大学计算机基础》，我的第一印象是，这绝对是为那些对计算机世界一无所知的人量身定制的“入门宝典”，但它的广度有时让我感到有些“泛泛而谈”。书的结构安排得很合理，从硬件的基本组成到软件的初步概念，层层递进，脉络清晰可见。尤其是关于计算机硬件系统的介绍，对CPU、内存、输入输出设备的功能划分，描述得简洁明了，就像一张清晰的设备说明书。然而，当内容深入到程序设计的基础部分时，我个人的体验就直线下降了。或许是为了照顾到所有专业的学生，它对编程逻辑的引入显得有些保守和谨慎，导致我们在学习基础算法和流程控制时，感觉像是隔着一层毛玻璃在看风景，总觉得缺点直击要害的“力度”。它给了你工具，却没怎么告诉你如何用这些工具去解决一个稍微复杂点的问题。对于渴望动手实践、想马上写出点东西来的读者来说，这本书可能需要搭配大量的在线教程和实验指导才能真正发挥效用。它更像是一本理论的基石，而不是实战的训练手册，这是我感受最深的一点差异。

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这本《大学计算机基础》给我的感觉，简直就像是走进了一个由0和1编织而成的迷宫，虽然有些地方依然感到迷茫，但整体的指引性还是相当清晰的。我原本以为这本书会是那种枯燥乏味的教科书堆砌，充满了晦涩难懂的术语，没想到它在基础概念的阐述上做得相当到位。比如，在讲解二进制和逻辑运算的那几章，作者似乎非常体谅我们这些“小白”的感受，用了不少贴近生活的例子来辅助说明，这一点非常加分。我记得当时看到关于数据存储和表示的部分，那些关于位（bit）、字节（byte）以及不同进制转换的讲解，比起我高中时接触到的那些抽象描述，要生动和易懂得多。不过，美中不足的是，在操作系统基础那块内容上，个人感觉篇幅略显单薄，对于进程管理和内存分配这些核心概念，如果能有更深入的图示或案例分析，或许能帮助我们这些初学者更好地理解计算机是如何“思考”和“运作”的。整体而言，这本书为我后续深入学习计算机科学领域打下了一个坚实的地基，虽然有些地方需要反复琢磨，但它确实像一把钥匙，为我打开了数字世界的大门，值得肯定。

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这是一本内容厚重，但阅读体验上略显“沉重”的教材。作者的知识储备毋庸置疑，书中的每一个论断都显得有理有据，尤其是在论述计算机体系结构和冯·诺依曼模型的那些章节，逻辑链条紧密得让人佩服。它强迫你慢下来，仔细咀嚼每一个概念的内涵，而不是囫囵吞枣。这种严谨性对于培养学术态度是极其有益的。然而，对于现代大学生的学习习惯而言，这种“慢节奏”可能成为一种负担。书中大量的纯文本叙述，缺少现代教材中常见的互动元素、彩色图表或是思维导图的辅助，使得长时间阅读后，大脑的疲劳感来得特别快。我常常需要在阅读几页后停下来，去网络上搜索相关的视频或动画来“激活”书本上晦涩的文字描述。总而言之，这本书是一份非常扎实的参考资料，可以作为你知识库中的核心藏书，但它绝不是一本能让你在闲暇时津津有味地翻阅的“读物”。它更像是一份严肃的合同，需要你投入足够的专注力才能完全理解其中的每一个条款。

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