大学计算机——计算思维导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:战德臣

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2013-8

价格:45.00

装帧:双色印刷

isbn号码:9787121207228

丛书系列:

图书标签:

计算机
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具体描述

本书是教育部大学计算机课程改革项目成果，是大学计算科学、计算思维通识教育类课程的最新教材。全书以计算学科体现出的解决社会/自然问题的基本思维模式——计算思维为主线，组织相关的内容，以问题引导、深入浅出、案例分析、多视角讨论、图示化手段等，引导学生对计算思维从一个较浅的理解层次逐步过渡到较深入的理解层次。

全书共分6章。第1章引论，从发展史角度探讨了计算、计算科学与计算机科学；第2章计算系统的基本思维，以一种递进的思维化的方式介绍了计算系统；第3章问题求解框架，介绍了社会问题、自然问题求解的算法手段和系统手段；第4章算法与复杂性，以问题为中心介绍了典型算法的基本思维与研究方法；第5章数据抽象、设计与挖掘，介绍了以数据为中心的思维方式与基本研究方法；第6章计算机网络、信息网络和网络化社会，介绍了网络化环境下的思维方式与基本研究方法。

计算思维导论：解锁数字世界的底层逻辑本书并非《大学计算机——计算思维导论》的替代或补充，而是一本聚焦于计算思维（Computational Thinking, CT）核心概念、应用范式及其实践方法的独立著作。本书旨在为读者提供一个深入理解和掌握计算思维的全面框架，旨在培养一种跨越学科界限的、以计算机科学思想解决复杂问题的能力。第一部分：计算思维的基石——概念的解构与重构计算思维并非特指编程技能，而是一种思维模式的转变，它将复杂问题分解为计算机可以理解和处理的步骤。本书将从哲学和逻辑学的角度，系统地解构计算思维的四大核心支柱。第一章：分解（Decomposition）——化繁为简的艺术本章探讨如何将宏大、模糊的问题拆解成一系列可管理、可解决的子问题。我们深入分析结构化思维在不同领域（如项目管理、科学研究）的应用，并通过案例研究，展示如何识别问题边界、定义子任务的输入与输出。重点关注层次化分解策略（Hierarchical Decomposition）和迭代式分解的应用场景。本书将详细阐述“恰当的粒度”在分解过程中的重要性，避免过度简化或不必要的复杂化。第二章：模式识别（Pattern Recognition）——发现规律与共性模式识别是连接观察与抽象的关键步骤。本章不局限于数据挖掘中的统计模式，而是扩展到逻辑模式、流程模式和结构模式的识别。我们将引入形式逻辑工具，如布尔代数和集合论的基础概念，用以形式化地描述和记录发现的模式。案例分析将涵盖生物学中的序列比对、语言学中的句法结构分析，以及音乐创作中的和声进行规律。第三章：抽象（Abstraction）——抓住本质，屏蔽细节抽象是计算思维中最具创造性的环节。本章将详细区分描述性抽象（Descriptive Abstraction）和过程性抽象（Procedural Abstraction）。我们将探讨如何构建高效的模型（Models）和接口（Interfaces），使系统在不暴露内部复杂性的前提下实现功能。内容将涉及面向对象设计中的类与对象关系，以及如何利用抽象数据类型（ADT）来组织复杂数据结构，确保核心逻辑的纯净性。第四章：算法设计（Algorithm Design）——精确的指令集本章是实践性最强的部分，但重点仍在于思维过程而非特定编程语言的语法。我们将系统介绍设计高效算法的策略：贪心算法（Greedy Algorithms）的设计原则、动态规划（Dynamic Programming）中子问题重叠的识别与存储优化，以及分治策略（Divide and Conquer）的适用范围。本书将通过复杂度分析（如大 O 符号）的直观讲解，引导读者评估不同算法的效率和可行性。第二部分：计算思维的实践路径——模型、模拟与自动化计算思维的应用远超计算机科学范畴。本部分侧重于如何将前述的思维工具应用于实际的建模、仿真和自动化流程中。第五章：信息表示与数据结构的选择数据的结构直接决定了算法的效率。本章将探讨不同现实世界信息在计算机中的表示方式，重点比较数组、链表、树（特别是二叉搜索树和平衡树的概念）以及图结构（Graph Structures）的内在逻辑和操作复杂度。我们将讨论如何根据数据的访问特性（随机访问、顺序遍历、关系查询）来选择最合适的底层结构，强调数据结构设计即是抽象思维的具体体现。第六章：计算模拟与系统建模模拟是检验和理解复杂系统的有效手段。本章介绍如何利用离散事件模拟（Discrete Event Simulation）和基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）来预测系统行为。内容将涉及如何定义系统的状态空间、事件驱动机制，以及如何通过参数调整来观察模型的敏感性。我们将通过交通流、流行病传播等案例，展示模拟如何帮助决策者在真实世界实施干预前进行“虚拟实验”。第七章：自动化与流程重构计算思维的最终目标之一是实现自动化。本章探讨如何将结构化的流程转化为可执行的自动化脚本或流程。我们将介绍状态机（State Machines）在描述流程中的应用，以及正则表达式（Regular Expressions）作为一种强大的模式匹配和文本处理工具。重点在于识别流程中的冗余步骤、瓶颈，并利用自动化思维进行优化重构。第三部分：计算思维的拓展领域与伦理考量现代社会中，计算思维的影响力日益扩大，本部分将探讨其在交叉学科中的应用，并审视其带来的社会责任。第八章：计算思维在科学研究中的渗透本章展示计算思维如何变革传统科学领域的研究范式。我们将分析利用计算方法进行假设生成、实验设计和数据解释的过程。内容涵盖生物信息学中的序列比对算法对基因组学的推动，以及物理学中蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）在复杂积分和模拟中的作用。第九章：人机交互与可用性设计中的思维映射好的用户界面设计本质上也是一种抽象和模式识别的应用。本章从用户的角度审视计算思维的应用，探讨如何通过直观的界面设计来降低用户心智负担（Cognitive Load）。我们将分析信息架构（Information Architecture）如何反映深层的结构化思维，以及设计反馈机制如何实现有效的流程控制和错误预防。第十章：计算时代的伦理、偏见与责任随着算法在社会决策中扮演越来越重要的角色，本章要求读者反思计算思维的局限性与潜在风险。我们将探讨数据偏见（Data Bias）如何被算法固化和放大，以及透明度（Transparency）和可解释性（Explainability）在构建可信赖的计算系统中的核心地位。本书强调，计算思维不仅是一种技术能力，更是一种批判性思维工具，要求使用者对系统的社会影响负责。 --- 本书特点：独立性：全面聚焦计算思维的核心方法论，不依赖特定编程语言的教学。广适性：案例覆盖工程、科学、管理、设计等多个领域，展示 CT 的普适价值。深度性：深入剖析分解、抽象等概念背后的逻辑基础和设计权衡。目标读者：任何希望提升解决复杂问题能力、希望理解数字世界运作底层逻辑的大学生、工程师、研究人员和专业人士。

作者简介

战德臣，哈尔滨工业大学，计算机学院，教授，博导

目录信息

第1章引论 001
1.1 什么是计算 002
1.2 计算机科学与计算科学 002
1.3 来自计算机发展史的启示 003
1.3.1 来自计算工具发展的启示 003
1.3.2 来自元器件发展的启示 005
1.3.3 来自计算机硬件发展的启示 007
1.3.4 来自计算机软件发展的启示 009
1.3.5 一些重要思想/重要事件及其带来的影响 011
1.4 计算机应用 013
1.5 计算机发展趋势 015
1.5.1 高性能计算：无所不能的计算 015
1.5.2 普适计算：无所不在的计算 016
1.5.3 服务计算与云计算：万事皆服务的计算 017
1.5.4 智能计算 018
1.5.5 生物计算 019
1.5.6 未来互联网与智慧地球 020
思考题 022
参考文献 023
第2章计算系统的基本思维 025
2.1 理解0和1的思维 026
2.1.1 语义符号化的典型案例：0/1与《易经》 026
2.1.2 思维方式与逻辑运算：0/1与逻辑 027
2.1.3 二进制与算术运算：0/1与数值信息 028
2.1.4 编码与符号运算：0/1与非数值信息 031
2.1.5 0和1与电子元器件 034
2.1.6 0和1思维小结 038
2.2 图灵机与冯·诺依曼计算机 039
2.2.1 图灵机：关于通用机器及指令、程序及其自动执行 039
2.2.2 冯·诺依曼计算机 041
2.2.3 存储器：可按地址自动存取内容的部件 042
目录
XVIII
2.2.4 机器指令与机器级程序与算法 045
2.2.5 机器级程序的存储与执行 047
2.2.6 关于冯·诺依曼计算机的贯通性思维小结 050
2.3 现代计算机 051
2.3.1 现代计算机的构成 051
2.3.2 存储体系：不同性能资源的组合优化思维 052
2.3.3 为什么要有操作系统——硬件功能扩展的基本思维 055
2.3.4 化整为零的基本思维——磁盘与文件管理 057
2.3.5 任务-作业与内存管理：
分工合作与协同求解复杂系统问题的基本思维 059
2.3.6 分时-并行控制思维：任务-作业管理与处理机管理 062
2.3.7 现代计算机的工作过程 064
2.3.8 现代计算机的发展 065
2.3.9 关于现代计算机的贯通性思维小结 067
2.4 不同抽象层级的计算机（软件） 067
2.4.1 人-机交互层面的计算机——计算机语言与编译器 068
2.4.2 机-机交互层级的计算机：
协议与编码器/解码器/转换器/处理器 075
2.4.3 分层抽象进行复杂问题化简的示例：
操作系统对设备的分层控制 078
2.4.4 关于不同抽象层级计算机的思维小结 085
思考题 085
参考文献 087
第3章问题求解框架 089
3.1 传统程序的基本构成要素 090
3.1.1 常量、变量、表达式 090
3.1.2 语句与程序控制 092
3.1.3 函数与函数调用 097
3.1.4 常量/变量、数据存储与数据结构 098
3.1.5 程序构造及其表达方法 102
3.2 算法类问题求解框架 105
3.2.1 算法的基本概念 105
3.2.2 数学建模：建立问题的数学模型 108
3.2.3 算法思想：算法策略选择 109
3.2.4 算法设计：算法思想的精确表达 110
3.2.5 算法的模拟与分析 113
3.2.6 算法的复杂性 114
XIX
3.2.7 算法类问题求解框架 115
3.3 现代程序的基本构成要素 116
3.3.1 对象与类的概念——通俗示例 116
3.3.2 类与对象的概念——面向对象的程序 119
3.3.3 面向对象程序构造的一个例子——可视化编程的思维模式 121
3.3.4 现代程序构造及其表达方法 123
3.4 系统类问题求解框架 126
3.4.1 什么是系统 126
3.4.2 建立问题域/业务模型 130
3.4.3 建立软件域模型 135
3.4.4 软件模块的构造与实现 141
3.4.5 软件系统的构造与实现 145
3.4.6 软件系统的测试、部署与运行 147
3.4.7 软件体系结构与软件模式问题 150
3.4.8 系统的可靠性和安全性问题 156
3.4.9 小结 158
思考题 159
参考文献 161
第4章算法与复杂性 163
4.1 排序问题及其算法 164
4.1.1 排序问题 164
4.1.2 基本排序算法 167
4.1.3 PageRank排序：排序问题的不同思考方法 174
4.2 递归及递归算法 180
4.2.1 递归：用有限的语句定义对象的无限集合 180
4.2.2 递归算法：自身调用自身，高阶调用低阶 187
4.3 遗传算法：计算复杂性与仿生学算法示例 194
4.3.1 可求解与难求解问题 194
4.3.2 遗传算法：仿生学算法的简单示例 196
4.3.3 遗传算法暨问题求解算法的进一步探讨 202
思考题 210
参考文献 211
第5章数据抽象、设计与挖掘 213
5.1 数据与大数据 214
5.2 数据管理和数据库：数据聚集的核心 216
5.2.1 数据聚集成“库”——数据库及数据库管理 216
XX
5.2.2 数据库的基本结构形式——数据表 217
5.2.3 数据表的操作——关系操作 220
5.2.4 用数学定义数据表及其操作——关系模型 223
5.2.5 数据库语言——用计算机语言表达数据表及其操作 226
5.2.6 DBMS——数据库语言的执行或者数据表操作的自动实现 231
5.3 数据分析的核心——联机数据分析和数据挖掘 232
5.3.1 例子——超市数据库 232
5.3.2 超市数据分析方法——二维交叉表 234
5.3.3 数据仓库联机数据分析（OLAP）：
由二维数据分析到多维数据分析 235
5.3.4 数据也是生产力——数据挖掘 240
5.4 抽象、理论和设计 248
5.4.1 抽象：理解→区分→命名→表达 249
5.4.2 理论：定义→性质（公理和定理）→证明 254
5.4.3 设计：形式→构造→自动化 257
5.4.4 抽象—理论—设计之间的关系 259
思考题 260
参考文献 261
第6章计算机网络、信息网络与网络化社会 263
6.1 网络与社会 264
6.2 计算机网络 264
6.2.1 网络通信的基本原理 264
6.2.2 计算机网络连接：不同类别的机器网络 269
6.3 因特网与Web——信息网络 279
6.3.1 由计算机网络走向文档/信息网络Web 279
6.3.2 超文本/超媒体的表达与解析 280
6.3.3 超文本/超媒体的组织与管理 284
6.3.4 无限资源库的发掘和利用：搜索引擎 286
6.3.5 互动网络与群体网络：
互联网的创新更重要的是思维的创新 287
6.4 网络化社会与网络计算：用科学方法研究网络问题 290
6.4.1 形形色色的网络 290
6.4.2 网络问题抽象与基本网络计算问题 291
6.4.3 网络计算示例：社会网络的一个问题研究 297
思考题 302
参考文献 304
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是对阅读耐心的严峻考验。字里行间挤满了密密麻麻的专业术语，很多关键概念的解释被压缩在极小的篇幅内，紧贴着晦涩难懂的流程图。我想寻找一些能够帮助我建立直观认知的比喻或类比，但书里几乎没有这类“人性化”的设计。它似乎完全假设读者已经具备了深厚的数学和逻辑基础，可以直接跳过所有的“软着陆”阶段。对于一个刚刚接触这个领域的学生来说，这种“硬开”的教学方法无疑是挫败感的来源。更令人费解的是，书中某些章节的逻辑跳转显得非常突兀，前一页还在讨论二进制运算的底层细节，下一页就跳到了数据结构的抽象模型，两者之间的桥梁完全需要读者自己去搭建，这大大增加了学习的认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

我带着一种近乎朝圣般的心情打开了这本书，希望能系统地构建起我对现代计算世界的认知框架。但遗憾的是，它更像是一本百科全书的索引，而非一本导论。它的覆盖面广得令人咋舌，从基础的逻辑门到高级的操作系统内核概念都有所涉及，但每一个部分的深度都停留在“浅尝辄止”的层面。举例来说，当它介绍到算法复杂度时，只是给出了大O表示法，却鲜少给出为什么某些特定算法在特定场景下表现优异的实际案例支撑。整本书读下来，我的感觉是知识点被“点到为止”，缺乏深入挖掘的动力和线索。如果作者能选择一到两个核心主题，进行彻底而透彻的剖析，这本书的价值可能会大大提升，而不是现在这种大而全，实则“空泛”的局面。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的编写风格充满了学院派的傲慢。它似乎更关注的是“我们已经掌握了哪些理论知识”，而不是“我们如何利用这些知识来创造价值”。书中的习题设计也印证了这一点，它们大多是纯理论推导或概念复述，很少有需要动手编程或进行系统设计的部分。这种脱离实践的教学方式，使得学习过程变得异常抽象和枯燥。我更倾向于那种通过项目驱动或问题导向来学习计算机科学的途径，因为那能让我更清晰地看到知识点是如何转化为生产力的。这本书更像是一份历史文献，记录了计算机科学发展的某些里程碑，但对于想要站在前沿、参与构建未来的人来说，它提供的工具箱似乎过于陈旧和不完整。

评分☆☆☆☆☆

翻开书页，一股浓厚的、仿佛来自上个世纪的教学气息扑面而来。我原本期待能从中看到一些关于现代编程范式或者新兴计算模式的探讨，比如云计算的架构或者人工智能的底层逻辑，然而，这本书的侧重点似乎停留在非常基础的、几乎可以说是“计算机科学的考古学”层面。它详细描述了早期的冯·诺依曼结构，对指令集的剖析也深入到了令人昏昏欲睡的程度。语言风格极其古板，像是在朗诵一份陈旧的规范文件，缺乏任何能够激发读者好奇心的元素。每当我想深入了解某个模块时，作者总会用一个极其简短的句子草草带过，而对一些边边角角的、但在实际工程中经常遇到的“陷阱”和“例外情况”，则只字不提。读完后感觉自己就像是完成了一次枯燥的体力劳动，知识点是接收到了，但缺乏内化和融会贯通的感觉，更像是一堆零散的知识碎片，拼不成一张完整的地图。

评分☆☆☆☆☆

这本号称“大学计算机”的教材，拿到手上首先映入眼帘的是那种略显沉闷的封面设计，黑白分明，规规矩矩，让人感觉这是一本很传统的理工科读物。内容上，它似乎把计算机领域的方方面面都想囊括进来，从硬件基础到软件原理，再到一些前沿的技术概念，一股脑地堆砌在一起。阅读体验相当吃力，作者的叙述方式过于学术化，充满了生硬的定义和复杂的公式推导，对于初学者来说，简直像是在攀登一座没有引导的陡峭山峰。书里的大量图示虽然试图辅助理解，但往往因为信息密度过大而显得杂乱无章，需要反复对照文字才能勉强拼凑出全貌。我希望能看到更贴近实际应用的案例分析，但这本书更多的是在空中楼阁中探讨理论的精妙，对于如何将这些知识运用到解决实际问题上，着墨甚少，读完后留下的更多是概念上的模糊感，而非清晰的知识体系。它更像是某个研究所内部的资料汇编，而非面向大众的入门教程。

评分☆☆☆☆☆

状态机

评分☆☆☆☆☆

对文科生不友好

评分☆☆☆☆☆

对文科生不友好

评分☆☆☆☆☆

这本书可能因为是导论的缘故，战线拉得更长了，讲了很多，但是每个都只有一两页，我还是觉得要有的放矢，讲透讲深入几个核心概念，剩下的可以顺藤摸瓜学起来，不一定要写在书中

评分☆☆☆☆☆