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出版者:对外经济贸易大学出版社

作者:史纪元,孟凡楼

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787810789264

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
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• 计算机技能
• 学习资料

《深入理解计算思维：从逻辑推理到问题解决》 导论：计算思维的时代意义与核心理念 我们正处在一个由数据和算法驱动的时代，理解“计算思维”已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是现代公民必备的素养。本书旨在带领读者跨越工具表面的操作，直抵计算思维的底层逻辑与哲学内核。我们不教授具体的软件操作，而是聚焦于如何像计算机科学家那样思考——如何抽象问题、如何设计精确的指令集、如何高效地处理信息和应对复杂性。 本书的视角是宏观和理论的，它建立在逻辑学、数学基础和认知科学的交叉点上，旨在培养读者解决未知问题的能力，而非仅仅应用已知方案。 第一部分：计算思维的基石——逻辑与抽象 本部分深入探讨构建任何计算过程所需的思想工具。 第一章：形式逻辑与离散数学的直觉应用 计算思维的核心是精确性。本章将从布尔代数和集合论的直观理解出发，探讨逻辑判断在决策制定中的作用。我们将研究命题演算、谓词逻辑，以及它们如何转化为程序设计中的条件判断和循环结构。重点在于如何将自然语言的模糊性转化为机器可理解的精确表达，强调充分条件与必要条件在构建算法模型时的严格区分。 第二章：数据抽象与模型构建 任何复杂的现实问题在进入计算系统前，都必须被简化和抽象。本章详细剖析“抽象”的层次。我们将讨论数据类型的本质（而不仅仅是变量的声明），如何识别问题中的关键实体、属性和关系，并将其映射为数据结构的基础模型。内容涵盖信息熵的初步概念，以及在信息不完全的情况下，如何选择最优的抽象层次以最小化计算成本。 第三章：算法思维的哲学：过程与步骤的分解 本章是算法思维的基石。我们不深入探究特定排序算法的复杂度，而是探讨分解（Decomposition）、识别模式（Pattern Recognition）、逐步求精（Stepwise Refinement）这三种核心策略的理论基础。我们将分析一个复杂任务如何被系统地拆解为一系列可执行的、相互依赖的子任务。讨论的重点是如何定义一个“足够小”且“可解决”的子任务，以及如何确保这些子任务的组合能够完整地覆盖原问题。 第二部分：效率的量化——复杂性与资源管理 计算不仅要求正确，更要求高效。本部分关注如何评估和优化解决方案的资源消耗。 第四章：问题的固有复杂度：从P到NP的直观理解 本章旨在建立对算法效率的量化认知。我们将介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，不使用复杂的渐进符号，而是通过实例对比，展示不同解决路径在面对规模增长时的性能差异。我们会探讨“不可解”问题的概念边界，以及在计算能力受限时，如何权衡使用启发式方法（Heuristics）而非穷举搜索的必要性。 第五章：信息流与结构化思维 数据在计算系统中并非静止不动，而是不断流动的资源。本章关注信息结构化的艺术。我们将探讨如何通过组织数据（例如层级结构、网络结构）来优化访问路径和处理速度。这部分内容侧重于系统设计中的“瓶颈识别”——在解决方案中，哪个环节的数据存储或传输是效率的主要制约因素。 第六章：并发与并行思维的初步探讨 在现代计算环境中，同时处理多个任务是常态。本章引导读者思考同步与互斥的逻辑挑战。我们将通过简单的调度模型，展示如何避免多个执行流对共享资源产生冲突，并理解“死锁”的逻辑成因，从而培养对复杂交互系统的预见性。 第三部分：计算思维在现实世界的拓展应用 计算思维并非仅限于编码，它是一种普适的分析框架。 第七章：自动化与系统思维 本章将计算思维的应用扩展到对非技术系统的分析。我们将学习如何识别一个现实系统（无论是商业流程、生态系统还是社会组织）中的输入、处理、输出环节。重点在于如何利用抽象模型来模拟系统行为，预测干预措施可能带来的连锁反应，从而实现更优的系统控制和自动化设计。 第八章：数据驱动的决策与验证 在信息过载的时代，如何从数据中提炼可靠的洞察至关重要。本章关注实验设计的基本原则，以及如何构建能够有效验证假设的计算模型。我们将探讨如何识别数据中的偏差（Bias），以及在面对不确定的数据输入时，如何设计具有鲁棒性（Robustness）的决策流程，确保系统在边界条件下的稳定性。 结语：面向未来的计算性学习 本书的最终目标是培养一种持续学习和适应变化的心态。计算思维是一种解决未知问题的能力，它要求我们不断审视既有假设、挑战当前约束，并始终追求更优雅、更高效的逻辑结构。掌握了这些思维工具，读者便能更好地驾驭未来任何新兴的技术范式。

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这本书的封面设计简直是灾难，那种老旧的、泛黄的配色，让我忍不住联想到上世纪末的教材。拿到手里沉甸甸的，厚度着实惊人，感觉像是在捧着一块砖头。书页的纸质也像是那种最普通的胶版纸，稍微用力翻动就能听到轻微的摩擦声，印刷的清晰度也就中规中矩，有些图表在放大后边缘的处理得不够锐利，看得久了眼睛会有点累。不过，最让我抓狂的是目录的编排逻辑，它似乎是按照作者随意的想法来组织的，章节之间的跳跃性非常大，从基础的硬件知识一下子跳到高级的网络协议配置，中间缺乏必要的过渡和铺垫，初学者很容易在某个知识点上迷失方向，找不到清晰的学习路径。翻开内页，里面的排版也显得非常拥挤，大段大段的文字堆砌在一起，几乎没有留白，让人望而生畏，更别提里面那些用粗体和斜体混合标注的术语，看得人眼花缭乱，实在不适合沉下心来慢慢啃读。

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这本书的行文风格简直是机械化流程的典范，完全没有考虑到读者学习曲线的感受。作者似乎是把自己脑子里已有的知识结构生硬地套用在了书本的结构上，每一个段落都像是在机械地罗列事实，充满了生硬的专业术语，没有任何引导性的语言来帮助读者建立直观的理解。更令人不适的是，它的语气极其居高临下，仿佛读者天生就该懂得这些知识，缺乏必要的鼓励和激励。例如，在解释一个复杂的算法时，作者直接抛出了公式，然后就说“这便是其原理”，根本没有尝试用生活中的类比或者循序渐进的推理过程来帮助我们消化这个难点。阅读体验极其枯燥，像是在对着一本厚厚的、没有感情的官方技术手册进行死记硬背，而不是在进行一场富有启发性的学习之旅。

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装帧和印刷质量简直不忍直緎，我是在图书馆借阅的，书脊的胶水已经开始脱落，几页稍微翻得勤快点，就担心它会散架。更糟的是，插图的质量，那些关于软件操作界面的截图，分辨率低得令人发指，很多按钮上的文字都模糊不清，我不得不对照着自己电脑上的新版软件来猜测作者想表达的是什么，这极大地影响了学习效率。更别提其中引用的案例和习题了，它们仿佛是从上个世纪的机房里直接搬过来的，案例中的软件版本早已被淘汰，很多操作步骤在如今的主流系统上根本行不通，甚至有些代码示例还存在明显的语法错误，我光是调试这些错误就花费了比理解概念更多的时间，这对于一本“教程”来说，简直是本末倒置，让人感到极度不耐烦和挫败。

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我最头疼的是这本书的“时效性”问题，它给我的感觉就像是某个专家在多年前完成了一次知识的备份，然后就再也没进行过任何更新。书里提到的很多软件界面、操作规范，甚至是一些安全协议的推荐，都明显滞后于当前的技术发展前沿。比如，在讲授数据存储时，对于云计算和大数据存储的最新架构几乎没有提及，更多篇幅还在强调传统的本地服务器架构，这对于希望掌握现代IT技能的读者来说，简直是严重的误导。学习计算机技术，最怕的就是学到过时的知识，这本书恰恰犯了这样的错误，导致我花费大量时间掌握了一些在今天看来已经不那么主流甚至被淘汰的技能点，而对于当前最热门、最实用的技术趋势却鲜有涉猎，这让这本书的价值大打折扣，更像是历史资料而非实用的学习工具。

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这本书的内容深度简直是让我哭笑不得，它试图在一个小小的篇幅里塞进整个计算机领域的百科全书。对于那些已经对计算机有些了解的人来说，这本书里描述的技术点大多停留在表面，缺乏深入的原理剖析和实际操作的细节指导。比如，讲到操作系统内核时，只是简单地提了一下进程管理和内存分配的概念，但对于具体是如何通过系统调用来实现这些功能的，却一笔带过，这对于想真正弄懂底层机制的读者来说，无疑是隔靴搔痒。相反，对于完全的新手，它又在某些冷门、已经过时的软件操作上花费了大量的篇幅去详述，那些截图和界面都显得无比陈旧，让人怀疑这本书的审校工作究竟是多久以前完成的。这种“什么都讲一点，什么都没讲透”的处理方式，让这本书的实用价值大打折扣，读完之后，感觉脑子里塞满了零散的信息碎片，却找不到一个能支撑起实际操作的知识框架。

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