[特价书]Lehrbuch Grundlagen der Informatik pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9783827414106

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• 数据结构

《深入理解计算机科学：从基础到实践》 内容简介 这是一本旨在为初学者和有一定基础的读者构建扎实计算机科学知识体系的著作。本书以严谨的逻辑和清晰的结构，系统地阐述了计算机科学的核心概念、基本原理以及它们在实际应用中的体现。我们力求在理论深度和实践可行性之间取得平衡，帮助读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 第一部分：计算机科学的基石——计算的本质与逻辑 我们从最根本的问题入手：什么是计算？什么是信息？本部分将引导读者探索计算的抽象模型，理解图灵机、Lambda演算等计算理论的奠基性思想，从而洞察计算的边界和能力。我们将深入讲解布尔代数及其在数字电路设计中的应用，揭示逻辑门如何构成复杂的计算单元，为理解计算机硬件打下坚实基础。此外，还会涉及形式语言与自动机理论，帮助读者理解程序语言的语法结构和编译器的工作原理。 计算理论的演进： 从古代的计数工具到现代的冯·诺依曼模型，我们将梳理计算概念的历史发展脉络，介绍图灵、丘奇等先驱者的贡献，以及可计算性、不可解性等关键理论。 逻辑与数理基础： 详细阐述命题逻辑、谓词逻辑，以及集合论的基本概念，展示数学严谨性如何成为计算机科学的基石。 数字电路的逻辑： 深入解析基本的逻辑门（AND, OR, NOT, XOR等），讲解如何通过组合逻辑和时序逻辑构建加法器、寄存器等核心电路组件，理解二进制表示法在计算机内部的运作。 形式语言与自动机： 介绍正则表达式、有限自动机（DFA/NFA）、下推自动机（PDA）和图灵机，它们在文本匹配、编译器词法分析和语法分析中扮演的重要角色。 第二部分：程序的构建——算法、数据结构与编程范式 一旦我们理解了计算的本质，下一步便是如何用计算机去实现计算。本部分将聚焦于算法的设计与分析，以及高效的数据结构。我们将学习如何用系统性的方法来解决问题，并评估不同算法的效率。同时，本书还将介绍多种编程范式，包括命令式、函数式和面向对象编程，帮助读者理解不同风格的代码如何解决同一问题，以及它们各自的优势和适用场景。 算法设计与分析： 学习诸如分治法、动态规划、贪心算法等经典设计技术。重点在于算法的时间复杂度和空间复杂度的分析方法（大O表示法），以及如何根据问题特性选择最优算法。 核心数据结构： 深入剖析数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、堆）、图、哈希表等基本数据结构的原理、实现及其应用场景。理解不同数据结构在存储和检索数据方面的效率差异。 排序与搜索算法： 详细讲解冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序等经典排序算法，以及顺序查找、二分查找等搜索算法。 编程范式探索： 命令式编程： 强调指令序列和状态改变，这是大多数早期编程语言的基础。 函数式编程： 强调数学函数、不可变数据和无副作用，关注“做什么”而非“如何做”。 面向对象编程（OOP）： 介绍类、对象、封装、继承、多态等概念，以及如何通过对象之间的交互来构建复杂的系统。 递归与迭代： 深入理解递归的原理、实现方式以及其与迭代的相互转换，并探讨栈溢出等潜在问题。 第三部分：计算机系统概览——从硬件到操作系统 为了更全面地理解软件的运行环境，本书将对计算机系统进行概览。我们将探讨计算机硬件的基本组成，包括CPU、内存、存储设备和I/O接口，以及它们如何协同工作。随后，我们将深入操作系统，了解其作为用户与硬件之间桥梁的关键功能，例如进程管理、内存管理、文件系统和设备驱动。 计算机体系结构基础： CPU工作原理： 讲解指令集架构（ISA）、指令周期、流水线、缓存等概念，理解CPU如何执行机器指令。 存储器层次结构： 阐述寄存器、高速缓存（Cache）、主内存（RAM）和外存（硬盘、SSD）之间的关系，以及它们对程序性能的影响。 输入/输出（I/O）系统： 介绍中断、DMA（直接内存访问）等机制，以及如何高效地进行数据传输。 操作系统核心功能： 进程与线程管理： 讲解进程的概念、生命周期、调度算法，以及线程的优势和并发编程中的挑战。 内存管理： 探索分段、分页、虚拟内存等技术，理解操作系统如何管理和分配内存资源，以及缺页中断的处理。 文件系统： 介绍文件、目录、文件系统结构（如FAT、NTFS、ext4），以及文件 I/O 操作的原理。 并发与同步： 探讨多任务环境下如何处理共享资源访问问题，介绍互斥锁、信号量等同步机制。 第四部分：软件工程与现代开发 理解了计算机科学的基础原理和系统架构后，本书将转向软件开发实践。我们将探讨软件工程的基本原则，包括需求分析、设计模式、测试方法以及版本控制。此外，还将简要介绍现代软件开发中常用的工具和技术，帮助读者将理论知识转化为实际的开发能力。 软件生命周期模型： 介绍瀑布模型、敏捷开发等不同的软件开发流程，理解它们各自的优缺点。 需求工程： 探讨如何有效地收集、分析和管理软件需求，确保项目方向正确。 软件设计原则与模式： 引入SOLID原则等面向对象设计原则，以及工厂模式、单例模式、观察者模式等常用的设计模式，它们能够提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。 软件测试： 讲解单元测试、集成测试、系统测试等不同层次的测试，以及测试驱动开发（TDD）的概念。 版本控制系统： 强调Git等版本控制工具的重要性，学习如何协同开发、管理代码历史。 构建工具与集成开发环境（IDE）： 简要介绍Maven、Gradle等构建工具，以及Eclipse、IntelliJ IDEA、VS Code等IDE的使用，提升开发效率。 学习目标与价值 本书的目标是使读者能够： 建立严谨的逻辑思维： 掌握分析和解决计算问题的系统性方法。 理解计算的本质： 深刻认识计算机的工作原理及其内在的限制。 掌握核心算法与数据结构： 能够根据问题选择和设计高效的解决方案。 熟悉计算机系统的运作： 理解软件如何在硬件上运行，以及操作系统的关键作用。 掌握软件开发的基本实践： 具备构建、测试和维护软件的能力。 为进一步深入学习打下坚实基础： 为学习人工智能、机器学习、网络安全、分布式系统等更高级的计算机科学领域做好准备。 面向读者 本书适合以下人群： 计算机科学与技术专业的学生： 作为入门或核心课程的补充教材。 希望系统学习计算机基础知识的在职工程师： 巩固和拓展理论知识。 对计算机科学感兴趣的非专业人士： 渴望理解现代科技背后的原理。 希望转型的技术人员： 快速建立扎实的计算机科学知识体系。 我们相信，通过本书的学习，读者将能够构建起坚实的计算机科学知识体系，为未来的学习和职业发展奠定坚实的基础，并能够以更深刻的视角理解和驾驭不断发展的技术世界。

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