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《计算机科学导论：从原理到实践》 内容提要： 本书旨在为初学者提供一个全面而深入的计算机科学基础知识体系，侧重于原理的阐述与前沿技术的应用相结合。全书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的冯·诺依曼体系结构讲起，逐步深入到数据结构与算法、操作系统原理、计算机网络、数据库系统、编程语言基础，并涵盖了人工智能、云计算、大数据等现代计算领域的热点。不同于侧重某一特定软件或应用操作的教材，本书更强调对计算思维（Computational Thinking）的培养，帮助读者理解计算机系统是如何“思考”和“工作”的，为后续深入学习专业领域课程打下坚实的基础。 --- 第一部分：计算的基石与系统架构（The Bedrock of Computation and System Architecture） 第一章：信息表示与数字逻辑 本章从信息论的基本概念出发，探讨信息如何被量化和编码。详细阐述了二进制系统的重要性，以及定点数和浮点数的表示方法（遵循IEEE 754标准）。随后，进入数字逻辑层面，系统介绍布尔代数、逻辑门（与、或、非、异或等）及其组合逻辑电路的设计与分析，如加法器、译码器。最后，我们将探讨时序逻辑电路，包括触发器（Flip-Flops）和基本寄存器/计数器的构建，为理解CPU内部工作机制做铺垫。 第二章：计算机硬件系统结构 深入剖析现代计算机系统的核心——冯·诺依曼体系结构及其改进。重点讲解中央处理器（CPU）的组成，包括运算器（ALU）、控制器（Control Unit）和寄存器组。详述指令的获取、译码和执行周期（Fetch-Decode-Execute Cycle）的完整流程，引入流水线技术（Pipelining）的概念以提高执行效率。同时，系统阐述存储器的层次结构：从高速的寄存器、高速缓存（Cache，包括L1/L2/L3的工作原理与缓存替换策略），到主存（RAM）的组织方式，以及I/O系统的基本概念和数据传输机制（如DMA）。 --- 第二部分：软件的灵魂——算法与程序设计（The Soul of Software: Algorithms and Programming） 第三章：算法设计与分析基础 本章是全书算法思维的核心。首先定义算法的正式概念、特性和描述方法（如伪代码）。重点介绍经典算法设计范式：分治法（如归并排序、快速排序）、贪心算法（如霍夫曼编码）、动态规划（如最长公共子序列、背包问题）。算法的效率分析是本章的重中之重，详细讲解大O表示法（Big O Notation），分析时间复杂度和空间复杂度，并区分P、NP等复杂度类别，引导读者形成对算法效率的量化认知。 第四章：数据结构与抽象数据类型（ADT） 数据结构是组织和管理数据的有效方式。本章从抽象数据类型的角度出发，讲解线性结构（栈、队列、链表及其应用）和非线性结构（树、图）。树结构部分深入探讨二叉树、二叉搜索树（BST）的实现与平衡化技术（如AVL树和红黑树的原理概述）。图论部分则侧重于图的表示（邻接矩阵/表）、遍历算法（DFS/BFS）以及最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）。 第五章：程序设计范式与语言基础 本章不聚焦于某一特定语言的语法细节，而是探讨程序设计哲学的演变。介绍过程化编程、模块化编程的思想。随后，重点深入讲解面向对象编程（OOP）的三大特性：封装、继承和多态的内涵与外延。此外，探讨函数式编程的初步概念，例如高阶函数和不可变性，帮助读者理解不同范式在解决复杂问题时的优势与适用场景。 --- 第三部分：系统运行与资源管理（System Operation and Resource Management） 第六章：操作系统核心原理 本章剖析操作系统的角色：作为资源管理器和抽象机器的构建者。详细阐述进程与线程的概念、状态转换图以及进程间通信（IPC）的方式。在CPU调度方面，对比分析先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、时间片轮转（Round Robin）以及优先级调度的工作机制和性能指标。内存管理部分重点讲解地址翻译过程、分页（Paging）和分段（Segmentation）技术，并引入虚拟内存和页面置换算法（如OPT, LRU）。 第七章：并发、同步与死锁 深入探讨多道程序环境下并发执行带来的挑战。阐述临界区（Critical Section）问题，并详细介绍解决同步问题的经典工具：信号量（Semaphores）、互斥锁（Mutex）和管程（Monitors）。随后，系统分析死锁的四个必要条件，并研究死锁的预防、避免（如银行家算法）和检测与解除策略。 --- 第四部分：互联世界与数据管理（The Interconnected World and Data Management） 第八章：计算机网络与协议栈 本章依据自顶向下的方式，系统介绍互联网的结构与TCP/IP协议簇。重点解析OSI七层模型和TCP/IP四层模型的对应关系。深入讲解网络层（IP地址、路由选择），传输层（TCP的可靠性机制、三次握手与四次挥手、UDP的无连接特性），以及应用层（HTTP/HTTPS的基本请求响应模式）。网络安全基础概念，如加密与认证，也将得到初步介绍。 第九章：数据库系统原理 从数据模型开始，介绍关系模型（Relation Model）的理论基础，包括元组、属性、关系代数运算（选择、投影、连接）。重点讲解关系数据库的设计核心——规范化（Normalization）理论（1NF到BCNF），以消除数据冗余和异常。最后，简要介绍SQL语言的基本操作，以及事务（Transaction）的ACID特性与并发控制的基本方法。 --- 第五部分：前沿计算领域概览（Overview of Frontier Computing Areas） 第十章：机器学习与人工智能导论 本章作为对前沿领域的引介，不涉及复杂的数学推导，而是侧重于概念的理解。介绍人工智能的发展历程，区分弱人工智能与强人工智能。详细阐述机器学习的三个主要范式：监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类）和强化学习的基本思想。简要介绍人工神经网络（ANN）的结构和反向传播算法的工作原理，以及当前深度学习（Deep Learning）在图像识别和自然语言处理中的应用前景。 第十一章：现代计算模式：云计算与大数据 探讨信息时代的新型基础设施。清晰界定云计算的三个服务模型（IaaS, PaaS, SaaS）和部署模型。随后，转向大数据的“4V”特征，并介绍处理海量数据的核心技术思想，例如分布式存储（如HDFS的基本概念）和分布式计算框架（如MapReduce的抽象模型），强调其对传统计算范式的颠覆性影响。 --- 本书特色： 本书摒弃了对特定商业软件界面的冗余描述，将篇幅集中于计算科学的普适性原理。每章末尾均设有“原理探究”栏目，引导读者思考实际系统中的权衡（Trade-offs）问题，例如性能与安全、效率与复杂性之间的平衡。配套的实验指导将侧重于使用基础的编程语言（如Python或C++）实现核心算法和数据结构，以实践验证理论知识。本书旨在培养出具备扎实理论功底、能够适应技术快速迭代的未来信息科学人才。
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