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出版者:Thomson Brooks/Cole

作者:Behrouz A. Forouzan

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002

价格:USD 70.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534379681

丛书系列:

图书标签:

• 計算機
• 计算机科学
• 基础
• 算法
• 数据结构
• 理论
• 计算理论
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• 离散数学
• 计算机理论
• 教材

算法的艺术与计算的边界：探索计算机科学的基石 计算机科学，一个充斥着无数奇迹与可能性的领域，其发展历程便是人类智慧不断挑战极限、拓展认知的生动写照。从最初的抽象概念到如今深刻影响我们生活方方面面的强大技术，计算机科学的基石——那些隐藏在摩尔定律和海量数据之下的 fundamental principles——才是理解这一切的关键。本书并非旨在罗列现有的技术目录，也非浅尝辄止地介绍某一种编程语言或工具，而是致力于带您深入探索计算机科学那深邃而富有魅力的本质，揭示其核心的思想、严谨的逻辑以及构建现代计算世界的那些 foundational building blocks。 我们将首先从计算的理论极限出发，为您呈现一个引人入胜的开端。计算是否能够解决一切问题？又或者，是否存在一些问题，无论我们拥有多么强大的计算能力，都注定无法在有限的时间内得到解答？这个问题触及了计算理论的核心，也就是可计算性理论。我们将一起认识图灵机——这个抽象但无比强大的计算模型，它如同一把理论的标尺，定义了什么是“可计算的”。通过对停机问题等经典不可判定问题的剖析，您将深刻理解计算的边界，认识到并非所有的问题都能转化为算法，理解“不可计算”并非是能力的欠缺，而是逻辑上的必然。这部分内容将帮助您建立一种对计算本质的敬畏之心，培养您批判性地审视计算能力、避免陷入“万能药”思维的能力。 紧接着，我们将步入算法的王国。算法是解决问题的蓝图，是指导计算机执行任务的精确指令集。我们不仅仅会学习一些常见的算法，更重要的是理解算法设计的哲学与策略。本书将带领您领略分治法的优雅，如快速排序和归并排序，是如何将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分，再将子问题的解巧妙地组合起来；您将体会到动态规划的精妙，如何通过存储和重用子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决重叠子问题；我们还将探讨贪心算法的直觉性，理解何时可以做出局部最优选择，并期望它能导向全局最优。 然而，设计出算法只是第一步，分析算法的效率同样至关重要。我们不能仅仅满足于“它能跑通”，更要问“它跑得有多快”、“它需要多少空间”。本书将为您系统介绍渐进符号（Big O notation），这是一种强大的工具，能够以一种抽象而普适的方式描述算法的性能随输入规模增长的变化趋势。您将学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解什么是线性的、对数的、平方的、指数级的增长，并学会如何比较不同算法的优劣，从而在实际应用中做出明智的选择。这种对效率的深刻理解，是构建高效、可扩展系统的基石。 在理解了算法的理论与分析后，我们将进一步深入到数据结构的艺术。数据结构是组织和存储数据的方式，它直接影响着算法的效率和程序的性能。本书将为您详细介绍各种经典数据结构，从最基础的数组和链表，到能够实现高效查找和插入的栈和队列，再到能够支持快速搜索的树（如二叉搜索树、平衡二叉搜索树）和图。您将学习如何根据问题的特性选择最合适的数据结构，理解它们的内部机制、操作的时间复杂度以及它们之间的权衡。例如，您将明白为何在某些场景下链表比数组更灵活，为何需要平衡二叉搜索树来保证查找效率，以及如何利用图来表示复杂的关系网络。 随着我们对基本数据结构和算法的掌握，我们将开始探索计算模型的多样性。除了我们熟知的基于指令序列的冯·诺依曼架构，还有许多其他的计算模型，它们为我们提供了不同的视角来理解计算。我们将触及有限自动机，这个简单的模型能够识别正则语言，是正则表达式和词法分析的基础。我们将继续深入，了解下推自动机，它引入了栈，能够识别更复杂的上下文无关语言，是编译器语法分析的关键。这些模型虽然在形式上有所不同，但它们都围绕着“计算”这一核心概念，展现了计算机科学思想的丰富性。 离散数学是计算机科学的另一块重要基石。在本书的后续章节中，我们将为您系统梳理那些与计算机科学息息相关的离散数学概念。集合论为我们提供了描述和操作对象的语言，是理解数据结构和关系的基础；图论不仅是数据结构的延伸，更是网络、路径、连通性等问题的核心工具，在社交网络分析、路由算法等领域有着广泛应用；逻辑学，特别是命题逻辑和谓词逻辑，为我们提供了严谨的推理框架，是设计可靠系统、进行形式化验证的关键；计数原理和概率论则帮助我们理解组合问题、分析算法的平均情况以及处理不确定性。这些数学工具就像是计算机科学家手中的瑞士军刀，能够帮助我们精确地描述问题、严谨地推理和有效地解决问题。 本书还将带您审视计算的组织形式。我们理解了单个组件如何工作，接下来需要思考如何将它们有效地组织起来。操作系统作为计算机的灵魂，如何管理硬件资源，如何调度进程，如何处理内存，这些都是至关重要的。虽然我们不会深入到操作系统的具体实现细节，但您将理解其核心概念和设计原理，认识到操作系统是如何为上层应用提供一个稳定、高效的运行环境的。同样，计算机网络的原理，从基础的协议（如TCP/IP）到网络拓扑，将帮助您理解信息如何在世界各地流动，以及支撑现代互联网的复杂体系。 最后，我们将展望计算机科学的未来方向。随着技术的发展，计算机科学的面貌也在不断变化。人工智能，包括机器学习和深度学习，正以前所未有的速度改变着世界，它们背后的数学原理和算法思想是本书探讨的延伸。并行与分布式计算，旨在解决日益增长的数据处理需求和复杂计算任务，将让您看到如何协调多台计算机协同工作。计算的安全性，从密码学到信息安全，是保护数字世界免受威胁的关键。本书不会详细介绍这些前沿领域的技术细节，但会为您提供理解它们所必需的 foundational knowledge，帮助您把握计算机科学发展的脉络，为进一步的深入学习打下坚实的基础。 本书旨在为您提供一种理解计算的思维方式。它不是一本“如何做”的书，而是一本“为何如此”的书。通过对这些 fundamental concepts 的深入理解，您将能够： 培养严谨的逻辑思维能力：计算机科学的核心是逻辑，本书将帮助您训练这种能力，使其在解决任何问题时都能游刃有余。 提升抽象思维和模型构建能力：学习如何将现实世界的问题抽象成计算机可以处理的模型，这是所有计算机科学工作的基础。 建立对计算本质的深刻认识：理解计算的边界，认识到算法和数据结构的威力，以及它们如何共同构建强大的计算系统。 为未来的学习和发展奠定坚实基础：掌握了这些 foundational knowledge，您将能够更轻松地学习更高级的计算机科学概念和技术，并在这个快速发展的领域中找到自己的方向。 无论您是计算机科学领域的初学者，还是希望深化对基础知识理解的从业者，本书都将成为您探索计算世界、理解其深层奥秘的理想伴侣。让我们一起踏上这段激动人心的旅程，揭示算法的艺术，理解计算的边界，并为构建更美好的数字未来贡献力量。

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这本厚重的“计算机科学基础”简直是一场智力上的探险，每一次翻页都像是在攀登一座知识的高峰。我刚开始接触计算机科学时，对那些晦涩的术语和抽象的概念感到无从下手，但这本书的叙述方式却有一种奇特的魔力，它没有用那些高高在上的理论把我砸晕，而是选择了一条更具“人性化”的路径。作者似乎深谙初学者的心理，用极其清晰的类比和生活化的例子，将那些原本冰冷的逻辑和算法变得鲜活起来。比如，在讲解算法复杂度时，那种逐步深入、层层剥茧的讲解，让我感觉自己不是在背诵公式，而是在解开一个精心设计的谜题。尤其是关于离散数学和布尔代数的章节，那些原本以为只能在象牙塔里讨论的理论，被作者巧妙地与现代计算的底层逻辑联系起来，让人豁然开朗。整本书的结构严谨得像一个精密计算的时钟，每一个章节都是不可或缺的齿轮，共同驱动着我对整个计算机科学宏伟蓝图的理解。我花了好几个周末才勉强消化完前三分之一，但那种“终于明白了”的成就感，是任何快餐式学习都无法比拟的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一套思维训练的工具箱，教会你如何像计算机科学家一样思考——结构化、逻辑化、追求效率。

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这本书给我的最深印象是其横跨多个领域的广度与深度兼备的平衡感。很多计算机科学的入门书，要么过于偏重编程实践，把底层原理一笔带过，要么就是陷入纯理论的泥潭，让实践者望而却步。然而，这部“基础”作品却成功地架起了理论与实践之间的坚固桥梁。它在介绍数据结构和算法时，不仅给出了严谨的数学分析，同时也无缝地衔接到不同编程范式下的实现考量。比如，它对内存管理和并发性的讨论，虽然不是最新的操作系统教材，但其奠定的原理基础，至今看来依然坚不可摧。我尤其欣赏其中对形式语言和编译原理的铺垫，那些看似枯燥的文法规则，在作者的引导下，逐渐显露出它们如何驱动着我们日常使用的软件的“生命线”。这本书的阅读过程，更像是一场自下而上的构建过程，我能清晰地看到，我们今天使用的所有复杂的软件系统，其基石是如何被一步步奠定起来的。它提供的知识结构，让我有信心去面对未来任何新的技术浪潮，因为我知道，任何新技术的底层逻辑，最终都会回归到这些坚实的“基础”之上。

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如果非要挑剔，这本书的“经典”气质或许会让一些习惯了现代化、多媒体互动的年轻读者感到一丝丝的“古老”。它的排版和设计风格，明显偏向于传统学术著作的严谨，缺乏当前流行教材中那种花哨的色彩和大量的边注提示。但有趣的是，正是这种朴素和克制，反而凸显了内容的重量。它不依赖视觉上的花哨来吸引注意力，所有的焦点都集中在文字本身的逻辑力量上。我曾尝试用它来辅助我进行一个涉及到图论和网络流的优化项目，结果发现书中的那些看似陈旧的算法证明，在实际应用中展现出了惊人的鲁棒性和效率。对于一个已经有一定编程经验的人来说，这本书的价值在于“校准”和“深化”——它能帮你发现那些在快速学习中被忽略的细微的、但至关重要的概念漏洞。它像一面高质量的镜子，让你审视自己对计算科学认知的准确性。阅读它需要耐心，更需要对知识本身的敬畏之心，这绝不是一本可以快速“刷完”的书籍。

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这本书带来的知识冲击力是持续性的，而非一时的。它最强大的地方在于，它为你构建了一个强大的心智模型，用以理解信息世界是如何运作的。它没有过多地涉及时下热门的AI或大数据，但它所铺垫的关于信息熵、信息论基础以及计算复杂度的讨论，却是理解现代所有尖端技术背后的“不变规律”。我发现，当我阅读关于机器学习收敛性的论文时，那些关于优化理论和离散优化工具的知识，很多都能在本书的早期章节中找到源头。这本书不是教你如何使用工具，而是教你如何“制造”工具。它培养了一种深入底层的习惯，让你在面对任何新算法或新系统时，首先想到的不是“API如何调用”，而是“这个问题的本质复杂度是多少，有没有更优的计算模型可以描述它”。对于想要成为真正的问题解决者，而非仅仅是代码实现者的人来说，这本书提供了一种近乎“内功心法”的训练。它会让你对计算的边界产生深刻的敬畏，并赋予你探索未知领域的勇气和基础。

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说实话，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它更像是一次与一位严厉但公正的导师的对话。它要求你付出百分之百的专注和思考，任何走马观花的翻阅都会让你在下一页迷失方向。我尤其欣赏它在探讨计算理论和可计算性时的那种哲学深度。它不仅仅停留在“如何做”的层面，而是深入追问“什么可以被做”的边界。图灵机、停机问题这些概念，在许多教材中往往被处理得过于简化，但在这里，作者用一种近乎偏执的严谨性，剖析了它们的内在含义和局限性。我记得有一次，我卡在一个关于P/NP问题的证明推导上，足足花了半个小时才理清其中的逻辑跳跃。这种被挑战的感觉，恰恰是这本书的精髓所在——它不是来讨好读者的，而是来塑造读者的。书中的图表和示意图设计得非常巧妙，它们不是简单的装饰品，而是帮助理解复杂抽象模型的关键视觉辅助。对于那些希望从根本上理解计算本质，而非仅仅停留在应用层面的读者来说，这本书无疑是一座必须翻越的里程碑。它的价值在于，它迫使你慢下来，去思考那些最根本的问题。

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在讀：今天第一次好好讀發現還蠻好看的…… 讀過：我不知道爲什麽明明有那麼多東西等著我去學我也不是不喜歡學也不是不想學可我就是不去學？【剛剛看完第二封家書。

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在讀：今天第一次好好讀發現還蠻好看的…… 讀過：我不知道爲什麽明明有那麼多東西等著我去學我也不是不喜歡學也不是不想學可我就是不去學？【剛剛看完第二封家書。

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