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出版者:机械工业出版社

作者:靳敏

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2004-2

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111137641

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 原理
• 应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
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• PostgreSQL

《计算思维与算法设计》 内容简介 在信息爆炸与数字化浪潮席卷全球的今天，理解和掌握计算思维已成为跨越学科界限、解决复杂问题的核心能力。本书《计算思维与算法设计》旨在为读者构建一套坚实的理论框架和实用的技术工具箱，深入剖析如何将现实世界的问题抽象、分解，并最终通过计算机高效地解决。 本书的结构清晰，逻辑递进，从计算思维的哲学基础出发，逐步深入到具体算法的设计、分析与优化。我们相信，算法不仅仅是编程语言中的代码实现，更是一种深层次的逻辑推理和问题求解的艺术。 第一部分：计算思维的基石 本部分着重于奠定计算思维的理论基础，帮助读者建立起与计算机“对话”所需的抽象和建模能力。 第一章：计算思维的本质与跨学科应用 本章首先界定了计算思维的核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们不将计算思维视为计算机科学的专利，而是探讨它在自然科学、社会科学、乃至艺术创作中的渗透与应用。通过丰富的案例分析，如生物信息学中的序列比对、金融市场中的风险建模等，展示计算思维如何作为一种普适性的工具，指导复杂系统的理解和优化。重点阐述了形式化和可计算性的概念，为后续算法分析打下理论基础。 第二章：数据结构与抽象数据类型（ADT） 数据结构是承载信息、组织计算过程的骨架。本章系统介绍了基本的抽象数据类型（ADT），包括栈（Stack）、队列（Queue）、链表（Linked List）以及更复杂的数据结构。我们不仅关注这些结构的实现细节，更强调理解不同ADT在特定应用场景下的适用性。例如，对比数组、链表和动态数组在内存分配和操作效率上的差异，引导读者在设计初期就考虑数据的组织方式对整体性能的影响。本章还会引入树这一核心结构，详细讨论二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树的概念引入，但不深入其复杂的旋转逻辑，侧重于其高效查找的原理）的基本操作与应用场景。 第二部分：经典算法的构建与分析 在理解了计算思维和基础数据组织方式后，本部分将聚焦于算法的设计范式和性能评估标准。 第三章：算法分析的数学基础 算法的优劣往往体现在效率上。本章详细讲解了衡量算法性能的工具——渐近分析。重点介绍大O记法（$O$）、大Omega记法（$Omega$）和小o记法（$o$），并辅以大量数学示例，解释如何通过求解递归关系式（如主定理的简单应用）来确定算法的时间复杂度和空间复杂度。我们强调，分析的目的是为了在多个可行方案中做出最优选择，而非仅仅是得出理论界限。本章还将探讨最坏情况、最好情况和平均情况下的性能差异。 第四章：高效搜索与排序策略 排序和搜索是算法设计中最经典的问题。本章深入探讨了多种排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序的原理与$O(n^2)$的局限性。随后，重点解析了基于分治策略的归并排序和快速排序，分析其$O(n log n)$的效率来源，并讨论快速排序中枢元选择对性能的实际影响。在搜索方面，除了线性搜索，本章详述了二分查找的精确条件和优化实现，以及在哈希表中解决冲突的方法（如链式法和开放定址法），阐明哈希查找实现平均$O(1)$效率背后的原理。 第五章：图论基础与遍历算法 图结构是建模网络、路径和关系的最有力工具。本章介绍了图的基本术语（顶点、边、权重、有向/无向、连通性）。核心内容集中于图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。通过实际的迷宫搜索和拓扑排序案例，展示BFS在寻找最短路径（无权图）中的优势，以及DFS在检测环路和构造生成树中的应用。本章为后续更复杂的网络优化问题打下基础。 第三部分：高级算法设计范式 本部分将介绍解决复杂问题的三大核心设计范式，它们是现代算法库和复杂软件系统的基石。 第六章：分治法与动态规划 分治法（Divide and Conquer）强调“分而治之”，例如快速傅里叶变换（FFT）的原理概述。随后，本章将重点转向动态规划（Dynamic Programming, DP）。DP通过存储子问题的解来避免重复计算，实现最优解。我们将通过经典的斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列案例，详细讲解DP的两个核心要素：最优子结构和重叠子问题，并演示如何通过自底向上的表格填充方法来系统地构建解决方案。 第七章：贪心算法与优化选择 贪心算法追求每一步局部最优的选择，期望最终达到全局最优。本章会探讨贪心算法适用的场景，例如霍夫曼编码和最小生成树（MST）问题。尤其会详细分析普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's），它们作为贪心策略在图论中的典范应用，并与利用松弛操作的迪杰斯特拉算法（Dijkstra's）进行明确的区分，强调贪心策略的局限性和适用边界。 第八章：回溯法与NP问题导论 当问题空间过于庞大，无法用确定性多项式时间算法解决时，我们需要探索性方法。本章介绍回溯法（Backtracking），这是一种系统地搜索解空间树的方法，常用于解决如八皇后问题、数独求解等组合优化问题。最后，本章将引入计算复杂性理论的初步概念，解释P类问题、NP问题、以及NP-完全问题的含义，阐明为什么某些问题被认为是“难解”的，引导读者在面对此类问题时，应转向近似算法或启发式方法。 第九章：算法在实际系统中的考量（选讲与展望） 本章将视野从纯理论转向工程实践。我们将简要讨论外部存储排序的基本思想（处理内存无法容纳的海量数据）、并行算法的基本概念（如对搜索空间的并行化），以及随机化算法在某些场景下如何提供优雅的解决方案。本章旨在激发读者思考：在资源受限的真实世界中，理论上的最优算法如何根据硬件特性和数据规模进行调整和取舍。 本书特色 注重实践导向： 每章均配有精心设计的编程练习，鼓励读者动手实现算法，而非仅停留在理论理解。 严谨与直观并重： 采用清晰的数学表述保证严谨性，同时辅以大量图示和实际案例，确保概念的直观理解。 思维训练优先： 强调算法设计范式，使读者掌握解决未知问题的通用方法论，而非仅仅记忆特定算法的步骤。 《计算思维与算法设计》是为所有希望深入理解计算机科学核心、提升逻辑推理能力，并致力于构建高效、可扩展解决方案的工程师、研究人员和高级学生量身打造的必备参考书。

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我最近沉迷于《量子计算导论》，这本书简直是物理学和计算机科学交叉领域的奇迹之作。它没有回避量子力学那些令人费解的概念，比如叠加态和量子纠缠，而是通过精妙的类比和图示，将这些抽象的理论拉到了可理解的层面。最让我震撼的是关于量子比特（qubit）的描述，它彻底打破了我对传统比特“非0即1”的二元对立思维，展现了一种更丰富的可能性空间。书中的算法部分，如Shor算法和Grover算法，虽然在数学上要求读者有扎实的背景，但作者的推导过程逻辑严密，每一步的跳跃都有迹可循，让人在攻克难题后获得巨大的成就感。读完关于量子霸权和未来计算形态的展望，我感觉自己仿佛站在了技术革命的悬崖边上，既兴奋又带着一丝敬畏。这本书的深度足以让专业人士细细品味，但其行文的激情和对未来的憧憬，也足以点燃每一个对前沿科技抱有好奇心的普通读者的热情。它不仅仅是一本教材，更像是一部关于人类认知边界拓展的史诗。

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《现代软件工程实践指南》这本书，与其说是一本“指南”，不如说是一部凝聚了业界数十年血泪教训的实战手册。我尤其欣赏它对敏捷（Agile）和DevOps文化的深入探讨，作者并没有将这些概念神化，而是赤裸裸地揭示了它们在实际落地过程中遇到的各种政治阻碍、团队摩擦和技术债务的陷阱。书中详细对比了瀑布模型、迭代模型到看板（Kanban）的演变，每一阶段的优缺点分析都基于真实的失败案例，读起来让人如坐针毡，因为你仿佛看到了自己团队过去的影子。关于持续集成/持续部署（CI/CD）流水线的构建，书中提供了大量可操作的脚本示例和工具选型建议，非常实用。更难得的是，它强调了“人员”和“流程”在软件交付中的决定性作用，超越了单纯的代码和架构讨论。这本书的语言风格非常直接、务实，没有太多华丽的辞藻，但字字珠玑，对于任何一个身处快速迭代环境中的开发人员或项目经理来说，都是一本可以随时翻开查阅的“救命稻草”。

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这本《信息安全导论》真是让我大开眼界，原以为安全只是冰冷的代码和防火墙，没想到它背后蕴含着如此丰富的哲学思考和实用的安全策略。书中对密码学的讲解深入浅出，从经典的凯撒密码到现代的椭圆曲线加密，每一种算法的演进都清晰地展现了人类在对抗信息泄露方面的智慧与艰辛。作者没有停留在技术层面，而是花了很大篇幅讨论了人性的弱点在安全链条中的关键作用，比如社会工程学，读起来让人脊背发凉，深感技术再高明，也抵不过一个疏忽的点击或一句轻信的回答。特别是关于零信任架构的论述，彻底颠覆了我过去那种“一旦进入内网就是安全的”的固有观念，它强调的持续验证和最小权限原则，在当前日益复杂的网络环境中，显得尤为重要。这本书的案例分析也很到位，选取了几个历史上著名的安全事件进行剖析，让我明白了理论知识如何在大规模系统崩溃中体现其价值和不足。对于想要系统了解信息安全全景的读者来说，这本书无疑提供了一个极其稳固的知识基石，它不仅仅是教会你如何防御，更是教会你如何思考“安全”的本质。

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《宏观经济学原理：跨越周期》这本书，以一种非常独特的视角审视了经济周期的起伏。作者没有陷入复杂的数学模型泥潭，而是聚焦于政策制定者和普通民众在繁荣与萧条中的行为偏差。书中对“非理性繁荣”和“羊群效应”的剖析极其深刻，它将金融市场的狂热描绘成一种集体性的心理现象，而非纯粹的逻辑错误。我特别喜欢其中关于财政政策和货币政策相互作用的案例分析，作者巧妙地利用了过去几次全球性经济危机作为背景，对比了不同国家采取的截然不同的应对策略及其长期后果。这种“历史的纵深感”让枯燥的经济理论变得鲜活起来，理解了为什么有时候看似最合理的干预措施，在复杂的人类社会系统中反而会引发意想不到的反作用力。读完之后，我对新闻中那些关于通胀、加息、量化宽松的报道，立刻有了一种更具穿透力的理解，不再只是被动接受信息，而是能从更长远的周期性视角去审视当下的经济动向。

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我最近翻阅了《古典音乐鉴赏入门》，这本书完全颠覆了我对古典音乐的刻板印象，原来它并非只是那些宏大、遥不可及的交响乐。作者非常细腻地捕捉了不同音乐时期（巴洛克、古典主义、浪漫主义、近现代）在社会背景下的细微差别。比如，在巴洛克时期，他对巴赫赋格曲中那种严谨的数学结构和宗教情怀的融合描绘得入木三分，让我第一次理解了“理性之美”在音乐中的体现。而在浪漫主义部分，书中对肖邦夜曲中那种个人情感的极致抒发，那种“不吐不快”的激情，描述得极具画面感和感染力，读完后立即想去听一遍原曲，感受那种从指尖流淌出的忧郁。这本书的优点在于它的“引导性”，它没有要求你成为音乐家，而是教你如何聆听，如何捕捉旋律中的“意图”和“对话”。对于一个零基础的初学者，它用最温柔的方式打开了一扇通往另一个艺术殿堂的大门，让人心生向往，并且充满了探索的动力。

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