计算机科学概论（第12版） pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] J.Glenn Brookshear

出品人:图灵教育

页数:436

译者:刘艺

出版时间:2017-1

价格:69.00

装帧:平装

isbn号码:9787115444271

丛书系列:图灵计算机科学丛书

图书标签:

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具体描述

《计算机科学概论》是计算机科学概论课程的经典教材，全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。《计算机科学概论》首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理，进而讲述操作系统和组网及因特网，接着探讨算法、程序设计语言及软件工程，然后讨论数据抽象和数据库方面的问题，讲述图形学的一些主要应用以及人工智能，以计算理论的介绍结束全书。《计算机科学概论》在内容编排上由具体到抽象逐步推进，很适合教学安排，每一个主题自然而然地引导出下一个主题。此外，书中还包含大量的图、表和示例，有助于读者对知识的了解与把握。

第12版主要是将Python程序设计语言方面的介绍纳入了重点章节，除了增加与Python相关的内容，几乎每一章都能看到对前一版对应章节的修订、更新以及修正。

好的，这是一份关于一本不同图书的详细简介，旨在避免提及您提到的特定书目及其内容。探索未知的领域：一部关于复杂系统与信息理论的综合性著作书名：《复杂性涌现与信息鸿沟：系统建模的新范式》导言：跨越传统边界的全新视角在当代科学的版图中，我们正目睹着一个深刻的转变——从还原论式的精确分析，转向对涌现现象和自组织模式的系统性理解。本书《复杂性涌现与信息鸿沟：系统建模的新范式》正是立足于这一前沿，提供了一套全新的框架，用以解析自然界、工程学乃至社会现象中普遍存在的复杂系统。它并非对某一特定学科（如基础编程、硬件结构或特定算法的入门介绍）的既有知识进行重复梳理，而是着重于揭示驱动这些现象背后的深层动力学、信息流动的瓶颈以及系统边界的本质。本书的核心目标是为研究人员、高级工程师和对系统科学有深入兴趣的读者提供工具，使其能够有效地对那些无法通过线性方法完全描述的、具有高度依赖性和非稳定性的系统进行建模、模拟和管理。第一部分：复杂性的数学基础与哲学意涵 (约 400 字) 本部分首先建立起理解复杂系统的理论基石，内容涵盖非线性动力学、混沌理论的最新进展，以及信息论在描述系统状态空间时的局限性。 1. 非线性系统的拓扑分析：我们将深入探讨相空间结构，重点分析吸引子的性质，特别是奇异吸引子在模式形成中的作用。内容细致地梳理了分岔理论（Bifurcation Theory）在系统稳定性转变中的应用，并引入了高维相图的可视化技术，用以揭示隐藏的周期性和类周期运动。 2. 涌现的本体论：复杂性并非仅仅是“许多部分相加”的结果。本章探讨了“涌现”（Emergence）的严格定义，区分了弱涌现和强涌现。我们将借鉴最新的哲学观点，讨论系统属性是否可以被完全还原为其组成部分的性质之和，并引入了“结构实在论”（Structural Realism）的视角来审视系统层级间的关系。 3. 统计物理学的范式转移：聚焦于非平衡态统计力学。不同于处理宏观平衡态的传统方法，本书详细阐述了远离平衡态的系统如何通过耗散结构（Dissipative Structures）维持自身的低熵状态。关键讨论包括：远离平衡态下的自由能概念的重新界定，以及如何利用涨落定理（Fluctuation Theorems）来描述微观过程的不可逆性。第二部分：信息流、熵与网络结构 (约 550 字) 信息是连接复杂系统各个组成部分的桥梁，但信息在流动和存储过程中会遭遇“鸿沟”——即信息的损失、失真或有效性的降低。本部分专注于量化这些现象。 1. 广义信息度量：舍弃传统的香农熵作为唯一度量标准，本书引入了基于互信息（Mutual Information）、条件熵（Conditional Entropy）以及高阶统计量（如Skewness和Kurtosis）的组合度量体系，以更全面地描述系统内部信息含量和依赖性结构。重点分析了在存在观测噪声时，如何估计真实的信息传输速率。 2. 网络拓扑与鲁棒性分析：对复杂网络的研究已成显学，但本书更侧重于网络的动态特性而非静态结构。我们详细分析了无标度网络（Scale-Free Networks）和小世界网络（Small-World Networks）在信息级联失败（Cascading Failures）下的脆弱性。引入了“网络熵流”（Network Entropy Flow）模型，用于追踪关键信息路径上的瓶颈效应，并提出了一套基于信息中心性（Information Centrality）的冗余分配策略，以增强系统的整体弹性。 3. 算法信息论与可压缩性：探讨柯尔莫哥洛夫复杂性（Kolmogorov Complexity）在评估系统模型简洁性方面的理论价值。然而，鉴于其不可判定性，本书转而关注马尔可夫链的近似可压缩性，并讨论了如何利用生成模型（Generative Models）来识别数据中真正具有预测价值的简洁结构，从而有效跨越“描述的鸿沟”。第三部分：自适应性、控制与模型不确定性 (约 550 字) 复杂系统的一大特征是其对外部扰动的适应能力，以及模型构建过程中内在存在的不确定性。本部分致力于提供解决这些实际问题的框架。 1. 自适应系统的控制理论：传统PID控制在面对环境动态变化时往往失效。本书引入了基于Lyapunov函数的稳定性分析，并重点介绍了模型参考自适应控制（MRAC）和基于微分几何的非线性反馈设计。特别关注了异构多智能体系统（Heterogeneous Multi-Agent Systems）中的分布式协同与冲突解决机制，其中控制信号的延迟和不确定性是关键挑战。 2. 贝叶斯推断与模型选择：在面对不完全信息时，任何模型都只是对现实的近似。我们全面回顾了概率编程（Probabilistic Programming）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在系统参数估计中的应用。核心内容是如何运用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging）来量化模型选择带来的不确定性，避免过度拟合某一特定模型结构。 3. 延迟微分方程与时滞效应：许多现实系统（如生态系统、金融市场）中存在显著的时间延迟。本书详细分析了延迟微分方程（DDEs）的稳定性分析方法，特别是与特征方程相关的超越方程求解。讨论了时滞对系统产生周期解乃至混沌行为的促进作用，并展示了如何通过引入智能传感和快速反馈机制来抑制延迟引起的不稳定性。结论：面向未来的系统思维《复杂性涌现与信息鸿沟》总结了从微观动力学到宏观行为的统一路径，强调了理解信息流动与系统边界对于解决前沿科学与工程难题的关键性。它是一本面向深度思考者和问题解决者的指南，旨在培养读者驾驭高度不确定性和非线性挑战的能力，是系统建模领域一部不可或缺的进阶参考书。

作者简介

J. Glenn Brookshear 世界知名的计算机科学教育家。他在1975年获得新墨西哥州立大学博士后，创办了Marquette大学的计算机科学学位项目，并在该校任教至今。他的主要研究方向是计算理论。除了本书之外，他还著有《Theory of Computationr: Formal Languages, Automata, and Complexity》。

目录信息

第0章　绪论　1
0.1　算法的作用　1
0.2　计算机器的由来　3
0.3　学习大纲　6
0.4　计算机科学的首要主题　7
0.4.1　算法　8
0.4.2　抽象　9
0.4.3　创新　9
0.4.4　数据　10
0.4.5　程序设计　10
0.4.6　因特网　10
0.4.7　影响　11
社会问题　11
课外阅读　13
第1章　数据存储　14
1.1　位和位存储　14
1.1.1　布尔运算　14
1.1.2　门和触发器　15
1.1.3　十六进制记数法　18
1.2　主存储器　19
1.2.1　存储器结构　19
1.2.2　存储器容量的度量　20
1.3　海量存储器　21
1.3.1　磁系统　21
1.3.2　光系统　22
1.3.3　闪存驱动器　23
1.4　用位模式表示信息　24
1.4.1　文本的表示　24
1.4.2　数值的表示　26
1.4.3　图像的表示　27
1.4.4　声音的表示　27
*1.5　二进制系统　29
1.5.1　二进制记数法　29
1.5.2　二进制加法　30
1.5.3　二进制中的小数　31
*1.6　整数的存储　32
1.6.1　二进制补码记数法　33
1.6.2　余码记数法　35
*1.7　小数的存储　37
1.7.1　浮点记数法　37
1.7.2　截断误差　38
*1.8　数据与程序设计　40
1.8.1　Python入门　41
1.8.2　你好，Python　41
1.8.3　变量　42
1.8.4　运算符和表达式　43
1.8.5　货币转换　44
1.8.6　调试　44
*1.9　数据压缩　45
1.9.1　通用的数据压缩技术　45
1.9.2　图像压缩　47
1.9.3　音频和视频压缩　48
*1.10　通信差错　49
1.10.1　奇偶校验位　49
1.10.2　纠错码　50
复习题　52
社会问题　55
课外阅读　56
第2章　数据操控　57
2.1　计算机体系结构　57
2.1.1　CPU基础知识　57
2.1.2　存储程序概念　58
2.2　机器语言　59
2.2.1　指令系统　60
2.2.2　一种演示用的机器语言　61
2.3　程序执行　64
2.3.1　程序执行的一个例子　65
2.3.2　程序与数据　67
*2.4　算术/逻辑指令　69
2.4.1　逻辑运算　69
2.4.2　循环移位运算及移位运算　70
2.4.3　算术运算　71
*2.5　与其他设备通信　72
2.5.1　控制器的作用　72
2.5.2　直接存储器存取　74
2.5.3　握手　74
2.5.4　流行的通信媒介　74
2.5.5　通信速率　75
*2.6　数据操控编程　76
2.6.1　逻辑运算和移位运算　76
2.6.2　控制结构　77
2.6.3　输入和输出　79
2.6.4　马拉松训练助手　80
*2.7　其他体系结构　82
2.7.1　流水线　82
2.7.2　多处理器机器　83
复习题　84
社会问题　89
课外阅读　90
第3章　操作系统　91
3.1　操作系统的历史　91
3.2　操作系统的体系结构　94
3.2.1　软件概述　94
3.2.2　操作系统组件　96
3.2.3　系统启动　98
3.3　协调机器的活动　100
3.3.1　进程的概念　100
3.3.2　进程管理　100
*3.4　处理进程间的竞争　102
3.4.1　信号量　102
3.4.2　死锁　103
3.5　安全性　105
3.5.1　来自外部的攻击　106
3.5.2　来自内部的攻击　106
复习题　108
社会问题　110
课外阅读　110
第4章　组网及因特网　112
4.1　网络基础　112
4.1.1　网络分类　112
4.1.2　协议　113
4.1.3　组合网络　115
4.1.4　进程间通信的方法　117
4.1.5　分布式系统　118
4.2　因特网　118
4.2.1　因特网体系结构　119
4.2.2　因特网编址　120
4.2.3　因特网应用　122
4.3　万维网　126
4.3.1　万维网实现　126
4.3.2　HTML　127
4.3.3　XML　129
4.3.4　客户端和服务器端的活动　130
*4.4　因特网协议　132
4.4.1　因特网软件的分层方法　132
4.4.2　TCP/IP协议簇　134
4.5　安全性　136
4.5.1　入侵的形式　136
4.5.2　防护和对策　137
4.5.3　加密　138
4.5.4　网络安全的法律途径　140
复习题　142
社会问题　143
课外阅读　144
第5章　算法　146
5.1　算法的概念　146
5.1.1　非正式的回顾　146
5.1.2　算法的正式定义　147
5.1.3　算法的抽象本质　148
5.2　算法的表示　148
5.2.1　原语　149
5.2.2　伪代码　151
5.3　算法的发现　154
5.3.1　问题求解的艺术　155
5.3.2　迈出第一步　156
5.4　迭代结构　159
5.4.1　顺序搜索算法　159
5.4.2　循环控制　160
5.4.3　插入排序算法　164
5.5　递归结构　167
5.5.1　二分搜索算法　167
5.5.2　递归控制　171
5.6　效率和正确性　174
5.6.1　算法效率　174
5.6.2　软件验证　177
复习题　180
社会问题　185
课外阅读　185
第6章　程序设计语言　186
6.1　历史回顾　186
6.1.1　早期程序设计语言　186
6.1.2　机器无关和超越机器无关　188
6.1.3　程序设计范型　189
6.2　传统的程序设计概念　192
6.2.1　变量和数据类型　193
6.2.2　数据结构　195
6.2.3　常量和字面量　196
6.2.4　赋值语句　197
6.2.5　控制语句　198
6.2.6　注释　201
6.3　过程单元　202
6.3.1　函数　202
6.3.2　参数　203
6.3.3　有返回值的函数　205
6.4　语言实现　207
6.4.1　翻译过程　207
6.4.2　软件开发包　212
6.5　面向对象程序设计　213
6.5.1　类和对象　213
6.5.2　构造器　216
6.5.3　附加特性　217
*6.6　程序设计并发活动　218
*6.7　说明性程序设计　220
6.7.1　逻辑推演　220
6.7.2　Prolog　222
复习题　224
社会问题　227
课外阅读　228
第7章　软件工程　229
7.1　软件工程学科　229
7.2　软件生命周期　231
7.2.1　周期是个整体　231
7.2.2　传统的开发阶段　232
7.3　软件工程方法学　234
7.4　模块化　236
7.4.1　模块式实现　236
7.4.2　耦合　238
7.4.3　内聚　239
7.4.4　信息隐藏　239
7.4.5　构件　240
7.5　行业工具　241
7.5.1　较老的工具　241
7.5.2　统一建模语言　242
7.5.3　设计模式　246
7.6　质量保证　247
7.6.1　质量保证的范围　247
7.6.2　软件测试　248
7.7　文档　249
7.8　人机界面　250
7.9　软件所有权和责任　252
复习题　254
社会问题　256
课外阅读　257
第8章　数据抽象　258
8.1　基本数据结构　258
8.1.1　数组和聚合　258
8.1.2　列表、栈和队列　259
8.1.3　树　260
8.2　相关概念　261
8.2.1　抽象　261
8.2.2　静态结构与动态结构　261
8.2.3　指针　262
8.3　数据结构的实现　263
8.3.1　存储数组　263
8.3.2　存储聚合　265
8.3.3　存储列表　266
8.3.4　存储栈和队列　268
8.3.5　存储二叉树　270
8.3.6　操控数据结构　272
8.4　一个简短的案例　273
8.5　定制的数据类型　277
8.5.1　用户定义的数据类型　277
8.5.2　抽象数据类型　278
8.6　类和对象　280
*8.7　机器语言中的指针　282
复习题　284
社会问题　287
课外阅读　288
第9章　数据库系统　290
9.1　数据库基础　290
9.1.1　数据库系统的重要性　290
9.1.2　模式的作用　291
9.1.3　数据库管理系统　292
9.1.4　数据库模型　293
9.2　关系模型　294
9.2.1　关系设计中的问题　294
9.2.2　关系运算　297
9.2.3　SQL　300
*9.3　面向对象数据库　302
*9.4　维护数据库的完整性　304
9.4.1　提交/回滚协议　304
9.4.2　锁定　305
*9.5　传统的文件结构　307
9.5.1　顺序文件　307
9.5.2　索引文件　309
9.5.3　散列文件　310
9.6　数据挖掘　313
9.7　数据库技术的社会影响　314
复习题　316
社会问题　319
课外阅读　320
第10章　计算机图形学　321
10.1　计算机图形学的范围　321
10.2　3D图形概述　322
10.3　建模　324
10.3.1　单个物体的建模　324
10.3.2　整个场景的建模　327
10.4　渲染　329
10.4.1　光－表面交互　329
10.4.2　裁剪、扫描转换和隐藏面的
消除　331
10.4.3　着色　333
10.4.4　渲染－流水线硬件　334
*10.5　处理全局照明　335
10.5.1　光线跟踪　336
10.5.2　辐射度　337
10.6　动画　338
10.6.1　动画基础　338
10.6.2　动力学和运动学　339
10.6.3　动画制作过程　340
复习题　341
社会问题　342
课外阅读　343
第11章　人工智能　344
11.1　智能与机器　344
11.1.1　智能体　344
11.1.2　研究方法　346
11.1.3　图灵测试　346
11.2　感知　347
11.2.1　理解图像　347
11.2.2　语言处理　349
11.3　推理　352
11.3.1　产生式系统　352
11.3.2　搜索树　354
11.3.3　启发式法　356
11.4　其他研究领域　360
11.4.1　知识的表达和处理　360
11.4.2　学习　361
11.4.3　遗传算法　362
11.5　人工神经网络　363
11.5.1　基本特性　363
11.5.2　训练人工神经网络　365
11.5.3　联想记忆　367
11.6　机器人学　369
11.7　后果的思考　371
复习题　372
社会问题　376
课外阅读　377
第12章　计算理论　378
12.1　函数及其计算　378
12.2　图灵机　380
12.2.1　图灵机的原理　380
12.2.2　丘奇-图灵论题　382
12.3　通用程序设计语言　383
12.3.1　Bare Bones语言　383
12.3.2　用Bare Bones语言编程　385
12.3.3　Bare Bones的通用性　385
12.4　一个不可计算的函数　387
12.4.1　停机问题　387
12.4.2　停机问题的不可解性　388
12.5　问题的复杂性　391
12.5.1　问题复杂性的度量　391
12.5.2　多项式问题与非多项式问题　394
12.5.3　NP问题　395
*12.6　公钥密码学　397
12.6.1　模表示法　398
12.6.2　RSA公钥密码学　399
复习题　400
社会问题　403
课外阅读　404
附录A　ASCII码　405
附录B　用于处理二进制补码表示的电路　406
附录C　一种简单的机器语言　408
附录D　高级程序设计语言　410
附录E　迭代结构与递归结构的等价性　412
索引　414
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

看看书名就知道这本书面向的读者群了，去年暑假时读过中文翻译的第10版，感觉该书的作者还是非常用心的，看看版次——第10版！其实最新的英文原版已经到了11版了，作者非常注重内容的更新改进，国内负责编纂计算机科学导论教材的老师应该好好学习了，还记得我当时(09年的样子)...

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本入门书有关于计算机科学的，全方位的入门知识普及，语言组织和表达非常的好语句和知识表达的非常经典，没有废话，全篇高能内容质量好到我认为应当背诵下来的程度个人最喜欢的一本书，读下来酣畅漓淋，引人入胜，非常好给5星是因为只有最高只有5星课后的习题...

评分☆☆☆☆☆

本书以令人满意的深度和广度展现了计算机科学的基本框架。此类其它书籍更多地由于刻意回避被认为不适合初学者的话题或者内容而显得鸡肋，而本书则对全部的话题做了适度的展开，这使之同时能够实现以下两种功能。其一，充当计算机科学初学者的启蒙教材。本书清晰的条理...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设置完全脱离了实际的学习需求，更像是对概念的机械性复述，缺乏真正的挑战性和启发性。很多练习题的答案在书后也找不到，或者提供的参考答案过于简单粗暴，完全没有展示推导过程，这使得我们在自学时遇到困难后无从下手。更让我抓狂的是，很多“动手实践”的部分只是停留在口头上，比如它会提到“尝试用你选择的语言实现一个缓冲区溢出防护机制”，但完全没有给出任何初步的指导或者可以参考的框架，这对于新手来说几乎是不可能完成的任务。它似乎假设读者已经拥有了扎实的高级编程能力和实验环境搭建能力，这与它作为“入门”教材的定位完全矛盾。一本好的教材应该能引导学生逐步构建知识体系，并在实践中巩固理解，但这本教材更像是在知识的悬崖边上把你推下去，然后告诉你“自己想办法飞起来”。这种放羊式的教学方法，只会让许多有热情的初学者迅速感到沮丧并放弃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其古板和学术化，阅读起来就像在啃一块干燥的石头。作者似乎完全不了解如何用生动、现代的方式来吸引读者的注意力。大量的长难句和不必要的修饰语充斥其中，使得获取一个核心概念需要反复阅读好几遍才能勉强理解。例如，在解释面向对象编程时，它用了一种极其绕口的哲学辩证法来描述封装性，而不是直接用一个清晰的类和对象实例来展示其益处。我感觉作者是在炫耀自己的词汇量和学术背景，而不是在认真地传授知识。此外，书中对一些新兴技术和发展趋势的捕捉明显滞后。比如，提到云计算和大数据时，使用的案例和术语都显得过时，没有体现出近五年计算机科学领域的巨大变革。这种“时间胶囊”般的体验，让我怀疑这本书的修订频率是否跟得上行业发展的步伐。如果一本教材不能与时俱进，它很快就会成为历史的脚注，而不是通往未来的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在理论深度上的挖掘是令人印象深刻的，它似乎试图涵盖计算机科学的每一个角落，但正是这种贪婪导致了内容的严重碎片化和不平衡。例如，关于计算理论的部分写得极其详尽，引用了大量的数学证明，这对有扎实数学基础的读者或许是宝贵的资料，但对于我这种主要想了解现代软件工程实践的读者来说，简直是天书。它花了数十页去论证一个在实际应用中可能只需要几行代码就能解决的问题的复杂度，却对操作系统中进程间通信的实际陷阱一带而过。这种偏科现象使得这本书更像是一本针对特定学术方向的参考手册，而不是一本面向大众的“概论”。你读完关于图灵机的部分可能会觉得自己在读一本数学专著，但当你翻到网络协议部分时，会发现讲解得极其肤浅，像是匆忙塞进去的附录。我期待的是一个全面且均衡的视角，而不是这种在某些领域过度钻研，而在其他关键领域严重不足的畸形结构。这本书给我的感觉是作者在不同时间点写了不同章节，最后拼凑起来，缺乏统一的教学思路和目标读者定位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场灾难，插图模糊不清，很多关键的图示都没有清晰的标注，阅读体验极差。尤其是关于数据结构那一章，作者似乎完全不理解初学者在面对抽象概念时的困惑，用词晦涩难懂，完全没有提供足够的例子来辅助理解。我花了大量时间去猜测图表到底想表达什么，而不是去学习核心概念。更令人沮丧的是，书中的代码示例似乎是几十年前的版本，很多语法在现代编程环境中已经完全不适用，甚至有些示例根本无法运行。这对于希望通过实践来巩固知识的读者来说，无疑是巨大的障碍。感觉作者只是简单地将旧版本的内容堆砌在一起，丝毫没有进行现代化的修订和优化。如果一个入门教材连清晰的表达和实用的示例都做不到，那它的存在价值就非常可疑了。这本书在装帧设计上也没什么亮点，纸张质量一般，印刷的墨迹有时候浓淡不一，长时间阅读眼睛很容易疲劳。对于一本声称是“第12版”的权威教材来说，这种粗糙的制作水平是完全不能接受的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中对“跨学科应用”的论述感到非常失望。它在引言部分慷慨激昂地宣称计算机科学是现代所有学科的基础，但在后续章节中，这种宏大的叙事几乎完全消失了。它只是孤立地介绍了算法和数据结构，然后就回到了纯粹的理论推导中，完全没有展示这些工具是如何在生物信息学、金融建模或现代媒体处理中发挥关键作用的。这种脱节使得学习过程显得枯燥且缺乏目标感——我学这些复杂的计算模型到底有什么用？这本书似乎完全没有意识到，对于今天的学生而言，理解技术如何解决现实世界中的跨领域问题，远比记住某一个特定算法的复杂度分析更为重要。它更像是一部纯粹的“计算机科学史”的教科书，而不是一部教导我们如何利用这些工具去创造未来的实用指南。缺乏与实际应用场景的紧密结合，使得整本书的知识点显得漂浮不定，难以沉淀为可以实际操作的能力。

评分☆☆☆☆☆

真的是在啃

评分☆☆☆☆☆

系统全面的介绍了计算机科学涵盖的方方面面，在介绍每个单独知识点的时候生动形象又鞭辟入里，还不忘提醒我们技术之外的伦理道德问题，感谢遇到这本书。

评分☆☆☆☆☆

花了差不多一周的时间读完这本400页的大部头，感觉收获不少。首先，本书内容的选取很全面，包含了计算机组成原理、操作系统、计算机网络、算法与数据结构、程序设计与软件开发、数据库等计算机的基础内容和计算机图形学、人工智能、计算理论等关于计算机发展研究方向的内容。其次，本书确实做到了深入浅出，核心的概念通常用很生动的图解或实例阐明，而又不过分追究细节，真正做到了为初学者揭开计算机第一层面纱。最后，本书确实解答了几个我心中长久的疑问，也顺便帮我回顾了考研时期苦苦啃下的408。一句话说就是相见恨晚吧，如果早一些看到这本书可能我的备考过程会轻松一些。

评分☆☆☆☆☆

看着挺有意思的

评分☆☆☆☆☆

看着挺有意思的