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页数:324

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出版时间:2009-7

价格:29.50元

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isbn号码:9787302175575

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计算机科学前沿探索与应用实践：从算法思维到人工智能的深度剖析 图书简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入且面向未来的计算机科学知识体系。它超越了传统“计算机基础”课程的范畴，聚焦于驱动当前科技革命的核心理论、尖端技术以及实际应用。我们不再仅仅关注基础的硬件结构或简单的操作系统概念，而是将重点放在算法的精妙设计、数据结构的优化实现、现代软件工程的范式转变，以及人工智能和大数据时代的底层逻辑。 全书结构设计为理论深度、技术广度与实践锐度三位一体，适合有志于深入计算机领域、进行专业技术研发或希望掌握下一代信息技术核心能力的读者。 --- 第一部分：计算思维的升华与算法的艺术（理论基石的重构） 本部分着重于提升读者的抽象思维能力和问题求解的数学化能力，这是所有高级计算技术的基础。 第一章：离散数学与计算逻辑的严谨性 本章深入探讨了支撑所有计算模型的基础逻辑框架。我们从集合论和数理逻辑的严格定义出发，详细解析了命题演算与一阶逻辑在程序正确性验证中的应用。重点剖析了图论的高级应用，如网络流的最大最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）在资源分配和路径优化中的实际案例。此外，组合数学不再是简单的计数，而是与概率论相结合，为分析算法的平均时间复杂度提供严谨的数学工具。本章强调的是，严谨的数学表达是精确计算的前提。 第二章：高级算法设计范式与复杂度分析的深化 本章不再停留在对排序和查找的简单介绍，而是全面覆盖了现代算法设计中最为关键的几种范式。 动态规划的优化技巧：讲解如何通过四边形不等式优化和WQS二分等高级技巧，将原本指数级或伪多项式时间的DP问题转化为更高效的解决方案。通过对背包问题、最长公共子序列等经典问题的深入剖析，展示状态转移方程的构建艺术。 贪心算法的正确性证明：强调贪心策略的适用边界，并详细介绍交换论证法（Exchange Argument）和势能法（Potential Method）来严格证明贪心选择的全局最优性。 近似算法与NP-Hard问题：对于不可解问题，本章引入近似比分析的概念，重点讲解Christofides算法在旅行商问题（TSP）中的应用，以及如何通过线性规划松弛（LP Relaxation）和割平面法来逼近最优解。 并行与分布式算法基础：初步介绍PRAM模型，讨论如何在多核环境下设计能有效利用并行度的算法，为后续的大数据处理打下基础。 第三章：数据结构的前沿构建与性能调优 本章关注数据结构在处理海量、动态数据时的表现，以及如何通过结构调整实现性能的极致。 平衡搜索树的极限：除了AVL和红黑树，重点剖析B+树和B树在磁盘I/O优化中的核心地位，以及其在数据库索引中的具体实现原理。同时，介绍跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构在某些场景下的实用优势。 空间数据结构：系统阐述K-D树、R树和四叉树/八叉树，这些结构是地理信息系统（GIS）、碰撞检测和最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）不可或缺的工具。 高级堆结构：深入解析斐波那契堆（Fibonacci Heap）在实现Dijkstra和Prim算法时，如何将渐进时间复杂度优化至理论最佳，即便其实际常数因子较高。 --- 第二部分：现代系统与软件工程的范式（技术实现的核心） 本部分将理论知识转化为实际可构建、可维护的系统，关注高性能、高可靠性的软件实现。 第四章：操作系统的高级机制与性能剖析 本章不再是简单的进程/线程概念，而是深入到操作系统内核的工作机制。 内存管理与虚拟化：详述TLB（Translation Lookaside Buffer）的工作原理，以及现代操作系统如何通过分段、分页和页面置换算法（如CLOOK）来管理物理内存。深入探讨内存屏障（Memory Barriers）在多核同步中的作用。 并发控制与同步原语：超越互斥锁（Mutex），重点讲解信号量、读写锁、条件变量的底层实现，以及现代CPU提供的CAS（Compare-and-Swap）原子操作如何构建无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）。 I/O模型与异步编程：全面对比阻塞I/O、非阻塞I/O、I/O多路复用（select/poll/epoll），并解析Reactor模式和Proactor模式在构建高并发网络服务中的应用。 第五章：编译原理与程序优化策略 本章阐述代码如何从人类可读的形式转化为机器可执行的指令，以及编译器如何进行智能优化。 中间表示（IR）的设计：重点分析三地址码（Three-Address Code）和静态单赋值（SSA）形式，解释它们如何简化后续的优化过程。 代码优化技术：系统讲解常量折叠、死代码消除、循环展开、循环不变式外提等核心优化技术。特别关注寄存器分配问题，并探讨基于图着色的启发式算法。 垃圾回收机制（GC）：聚焦于Java和Go等现代语言中的内存自动管理。详细对比标记-清除、复制收集器（Copying Collector），并深入分析分代回收（Generational GC）和并发/增量式GC如何平衡STW（Stop-The-World）时间与内存效率。 第六章：网络通信协议与分布式系统架构 本章聚焦于构建跨越多个节点的健壮系统。 TCP/IP的深度解析：超越三次握手，重点分析拥塞控制算法（如CUBIC、BBR）如何动态调整网络吞吐量，以及快速重传/快速恢复机制保证了现代互联网的高效性。 分布式事务与一致性模型：讲解CAP理论在实际系统设计中的权衡，深入剖析两阶段提交（2PC）的局限性，并详细介绍Paxos算法和Raft协议在实现强一致性日志复制中的流程与角色。 微服务与服务治理：探讨服务注册与发现（如Consul/Etcd）、负载均衡的L7层策略，以及熔断、限流、降级等高可用性设计模式在实际系统中的部署。 --- 第三部分：智能时代的驱动力（前沿技术与未来方向） 本部分将视角投向当今最热门的领域，解析其背后的计算原理。 第七章：机器学习的数学内核与优化 本章旨在揭示AI模型并非“黑箱”，而是基于强大的数学和优化理论构建。 线性代数在数据表示中的核心作用：重点讲解奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）在降维和特征提取中的应用，理解数据在高维空间中的几何结构。 优化算法的收敛性：详细分析梯度下降法（GD）的变体，包括SGD、Momentum、RMSProp和Adam，讨论它们的学习率调度策略以及如何避免鞍点（Saddle Point）。 反向传播（Backpropagation）的精确推导：使用链式法则，清晰地展示梯度如何在深度网络中高效传递，这是训练深层网络不可或缺的工具。 第八章：大规模数据处理与计算范式 本章关注如何利用集群资源处理PB级别的数据。 MapReduce模型的深入理解：超越简单的编程模型，深入分析Shuffle阶段的优化、Combine操作的应用，以及如何设计高效的Mapper和Reducer来最小化数据传输。 流式计算架构：对比Lambda架构与Kappa架构，重点剖析Apache Flink/Spark Streaming中的时间窗口（Windowing）概念，如滚动窗口、滑动窗口和会话窗口，以及它们在实时数据分析中的应用。 数据存储的演进：分析HDFS的块存储机制，并对比NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）在最终一致性、分区容错性上的设计取向，理解面向不同查询模式的存储优化。 第九章：信息安全与密码学的原理实践 本章探讨保护信息系统的技术手段，强调计算的不可信性与对抗性思维。 对称与非对称加密原理：详细阐述AES的工作模式（如GCM），并深入解析RSA和ECC（椭圆曲线加密）的数学基础，特别是大数因子分解问题和离散对数问题的计算难度。 哈希函数与数字签名：探讨SHA-3（Keccak）的设计思想，以及如何利用公钥基础设施（PKI）实现数字签名和证书验证，保证数据来源的可靠性。 网络安全攻击与防御：分析常见的应用层攻击（如SQL注入、XSS）的原理，并阐述如何通过输入验证、输出编码和最小权限原则从代码层面进行防御。 --- 结语：迈向自适应计算 本书的终极目标是培养读者构建“自适应计算系统”的能力——即那些能够根据环境、资源和需求动态调整其算法、结构和部署策略的系统。通过对计算核心的深度挖掘，读者将不再局限于使用现有工具，而是能够设计、构建并优化下一代复杂的信息技术解决方案。本书是一张通往计算机科学前沿研究与工程实践的路线图。

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说实话，我对技术类的书籍一向敬而远之，总觉得它们晦涩难懂，但这次尝试阅读《大学计算机基础》的经历彻底颠覆了我的看法。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，它没有流于表面地介绍一些皮毛知识，但也没有陷入只有专业人士才能理解的泥潭。我特别欣赏作者在讲述算法和数据结构时所展现的清晰逻辑。他们没有直接抛出复杂的公式，而是先描绘一个实际问题，然后一步步引导我们思考如何用计算机的思维去解决它，这种“问题驱动”的学习方式极大地激发了我的学习兴趣。特别是关于编程思想的探讨，它不局限于某一种特定的编程语言，而是上升到了底层逻辑层面，让我对“如何思考”有了更深刻的理解。这本书的每一章都像一个精心构建的迷宫，每解开一个知识点，都会让人有一种豁然开朗的成就感。我甚至开始期待接下来的章节，想看看作者还会用怎样巧妙的方式来解析那些曾经令人生畏的技术难题。

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这本书的结构安排堪称典范。我用过很多教材，很多时候都会发现前半部分讲得太慢，后半部分又戛然而止，内容严重失衡。但《大学计算机基础》在时间和内容分配上达到了完美的平衡。它用了相当大的篇幅来介绍计算机系统的基本组成和工作原理，这部分内容详实且深入，对于理解现代电子设备如何运行至关重要。更让我感到实用的是，它对办公软件的高级应用和网络协议的解释，既包含了理论基础，也提供了大量的实操建议。比如，关于数据库基础的章节，它不仅解释了关系型数据库的范式理论，还穿插了如何用简单的SQL语句进行数据查询和管理，这对于马上要进入职场的我来说，简直是雪中送炭。这本书更像是一个导师，它确保你理解了“为什么”之后，才会告诉你“怎么做”，确保知识的内化而不是死记硬背。每次读完一个小节，我都会感觉自己的“数字素养”得到了质的飞跃。

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我原本以为这是一本标准的、带着浓重学术腔调的教材，但阅读下来，发现它更像是一本面向未来的“工具手册”。作者在撰写时明显考虑到了技术迭代的速度，因此，书中着重讲解的都是那些不易过时的核心概念。例如，在讲解计算机网络时，它对TCP/IP协议栈的剖析细致入微，而非仅仅停留在“互联网”这个宽泛的概念上。读到这里，我突然明白了我日常浏览网页背后的复杂传输过程，那种由模糊到清晰的转变体验非常美妙。此外，书中还非常负责任地探讨了计算思维在各个学科的应用潜力，这极大地拓宽了我的视野，让我意识到计算机不再是工科生的专属工具，而是未来所有领域都需要掌握的基础思维框架。这本书的语言风格非常严谨，但又不失启发性，没有那种冷冰冰的距离感，更像是领域内的专家在与一位求知欲旺盛的学生进行深入的对话。

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这本《大学计算机基础》简直是为我这种对计算机一窍不通的新手量身定做的。我原本以为面对那些复杂的概念和术语会感到头晕脑胀，但这本书的叙述方式极其亲切。它不像那些枯燥的教科书，上来就是一堆理论，而是通过非常生活化的例子来解释抽象的计算机原理。比如，讲到内存和存储的区别时，作者竟然用厨房的台面和食品储藏室来比喻，一下子就明白了。更让我惊喜的是，它对软件和硬件的介绍非常系统，从最底层的二进制代码，到我们每天都在用的操作系统，都有清晰的脉络。我尤其喜欢它对信息安全部分的讲解，用了很多当前社会的热点案例，让我意识到保护个人信息的重要性，读起来一点也不觉得乏味，反而充满了探索的乐趣。这本书的排版和插图也设计得很用心，色彩搭配得宜，图文并茂，让阅读体验得到了极大的提升。对于初次接触计算机科学的大学生来说，这本书无疑是一扇友好的大门，它打下的基础非常扎实，为后续更深入的学习铺平了道路。

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这本书的价值不仅仅在于传授知识点，更在于塑造一种正确的学习态度和批判性思维。在涉及新兴技术如人工智能和大数据原理的部分，作者的处理方式非常成熟。他们没有盲目鼓吹这些技术的万能性，而是客观地分析了其局限性和潜在的伦理挑战。这种平衡的视角非常重要，它教会我们不被技术潮流裹挟，而是要以一种审慎的态度去接纳和应用新工具。我特别喜欢它在章节末尾设置的“思考与探索”环节，这些问题往往不是简单的知识点复述，而是需要我们将本章学到的概念运用到更复杂的现实场景中去分析和解决。这种主动思考的过程，远比被动接受信息更有效。总而言之，这本《大学计算机基础》成功地将基础的广博性、原理的深刻性与应用的实践性融为一体，它是一部真正意义上的“奠基之作”，值得所有想要系统了解计算世界的读者反复研读。

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