计算技术习题集

计算技术习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:
出品人:
页数:215
译者:
出版时间:2009-1
价格:15.00元
装帧:
isbn号码:9787811225471
丛书系列:
图书标签:
  • 计算技术
  • 习题集
  • 计算机基础
  • 编程入门
  • 算法
  • 数据结构
  • 练习题
  • 教材
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具体描述

《计算技术习题集》包括珠算技术加减简单计算题、长数字加减计算题、账表计算题、倒减计算题,还有一目多行加减计算题等。珠算技术乘算题有一位乘算题、多位乘算题、小数乘算题和倍数乘算题。

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读后感

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用户评价

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这本书的另一大亮点在于它对现代计算范式的整合度非常高。我一直觉得很多习题集在更新上显得滞后,还停留在传统的单核计算模型上讨论问题,但翻阅这本《计算技术习题集》后,我的看法彻底改变了。它里面涉及到了相当数量关于多核并行化和GPU加速的思考题,比如如何利用CUDA的内存层次结构来优化矩阵乘法的性能,或者在OpenMP环境下如何有效地划分任务以最小化同步开销。这些题目不是简单地贴上“并行”的标签,而是真正要求读者理解硬件架构如何影响软件设计。比如,在解决一个大规模线性方程组的迭代法问题时,习题会引导你去对比串行版本的Jacobi迭代和采用Block-Jacobi策略的并行版本在NUMA架构下的表现差异。这种与时俱进的视角,使得这本书不仅是对传统计算理论的巩固,更是对未来计算趋势的预演,对于从事高性能计算领域的读者而言,它提供了极具前瞻性的实践指导。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮,封面采用了哑光质感的深蓝色调,中央烫金的“计算技术习题集”几个大字在灯光下熠熠生辉,透露出一种严谨而专业的学术气息。内页纸张的选取也相当考究,不是那种常见的亮白纸,而是略带米黄色的环保纸,长时间阅读下来眼睛感觉非常舒适,这对于需要长时间面对复杂公式和代码的读者来说,无疑是一个巨大的加成。排版方面,编辑显然花了不少心思,字体大小适中,行间距留得恰到好处,使得那些密集的数学表达式和算法流程图都有足够的呼吸空间,阅读起来条理清晰,不容易产生视觉疲劳。特别是对于习题的分类和编号,设计得非常系统化,从基础的离散数学概念过渡到高级的并行计算模型,逻辑链条衔接得非常自然,这表明编者对整个计算技术知识体系的把握非常到位,绝非是简单地将不同领域的题目拼凑在一起。我特别欣赏它在关键定义和定理旁边采用的细微加粗处理,虽然只是一个小小的细节,但却极大地提高了学习效率,让人一眼就能抓住核心知识点。整体而言,这本书的物理形态和视觉呈现,已经为接下来的学习过程定下了一个高质量、高效率的基调。

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我尝试着去做这本书里关于图论算法的那一部分习题,说实话,刚开始我有些被那些题目深度震撼到了。它们远非教科书后面那些浅尝辄止的练习题可比,而是真正触及了算法实现和效率分析的核心痛点。比如,有一个关于寻找最大流最小割的题目,它不仅要求我们写出算法的伪代码,还要求我们分析在特定稀疏图结构下,Dinic算法相比于Edmonds-Karp在时间复杂度上的理论优势,甚至细致到需要讨论当容量为非整数时应该如何处理数值精度问题。这种层次感和对细节的苛求,让我意识到这本书的目的不是让你“知道”算法是什么,而是让你“精通”算法的每一个运行环节。我花了整整一个下午才勉强理清其中一个动态规划优化的问题,过程中查阅了至少三篇相关的学术论文作为参考。对于初学者来说,这可能是一个陡峭的学习曲线,但对于那些有一定基础,渴望突破瓶颈,真正想在面试或者科研中展现深厚功底的人来说,这种强度的挑战是无价的。它迫使你跳出舒适区,去主动构建知识体系的内在联系。

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我必须提到这本书在不同难度层次之间的过渡处理得相当平滑。它很巧妙地避开了那种“所有题目都在一个难度梯度上”的单一化倾向。最初的几个模块,如布尔代数和基础数据结构操作,确实是为快速入门和巩固基础概念而设置的,难度适中,步骤清晰,适合刚接触计算技术领域的学生建立信心。但是,当你深入到后面关于形式语言与自动机理论的部分时,题目的抽象层次和对逻辑严密性的要求陡然升高。特别是关于上下文无关文法推导和图灵机停机问题的讨论题,要求极高的数学抽象能力和对计算本质的深刻洞察。这种由浅入深的结构,确保了无论是自学的爱好者,还是专业课备考的研究生,都能在这本书里找到适合自己的“挑战区”。它没有试图取悦所有人,而是明确地服务于那些愿意投入时间、追求深度理解的读者群体,是一本真正有“脊梁”的专业参考书。

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说实话,我一开始对这种“习题集”类型的书籍抱有比较低的期望,通常它们要么是标准答案的堆砌,要么就是对教材例题的简单复述,缺乏原创性和启发性。然而,这本书在引导性的设计上给我带来了巨大的惊喜。它并非直接给出最终的解法,而是在每个大章节的开头,会用一段精炼的文字概述该部分考察的核心概念群,并巧妙地设置一些“思考陷阱”式的引导语,让你在开始做题前就建立起正确的思维框架。例如,在组合优化那一块,它并没有直接抛出NP完全问题的定义,而是通过一系列从小规模到大规模的实例变换,让你自己去体会为什么某些问题本质上是困难的。这种“发现式学习”的路径设计,极大地提升了知识的内化程度。当你最终解答出一个复杂的证明或者推导出一个优化的算法时,那种“我理解了,而不是我记住了”的成就感,是纯粹的答案照抄所无法比拟的。这种对学习过程的精心设计,体现了编者深厚的教育理念。

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