新编计算机基础教程(上册) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:教 组

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:18.0

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isbn号码:9787505356436

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计算机科学导论：数字时代的思维基石 ——探索信息世界的奥秘与构建未来技术的蓝图 本书旨在为初学者构建一个全面、深入且富有启发性的计算机科学知识框架。它并非侧重于某一特定操作系统的使用技巧，或某一种编程语言的语法细节，而是着眼于信息技术背后的核心原理、逻辑结构以及演进历史，为读者打下坚实的理论基础，从而能够理解和驾驭飞速发展的数字技术浪潮。 第一部分：信息本质与计算的起源 本部分将带领读者追溯计算机科学的哲学根源，理解“信息”本身的定义、度量方式以及在物理世界中的表现形式。 第一章：数字世界的基石——信息论与编码 我们将深入探讨克劳德·香农奠定的信息论基础。什么是信息熵？它如何量化不确定性？本章详细解析了信息如何被数字化——从最基本的比特（Bit）到字节（Byte）的构造。重点内容包括： 二进制系统与逻辑运算： 深入解析二进制表示法，理解位（Bit）的物理意义，以及布尔代数（Boole Algebra）如何成为所有现代计算的逻辑骨架。讲解与、或、非、异或等基本逻辑门的操作原理及其在电路层面的实现方式。 数据表示标准： 考察不同类型数据如何在计算机中存储和表示。包括整数（有符号与无符号）、浮点数（IEEE 754 标准详解，理解精度与范围的权衡）、字符编码（ASCII、Unicode 及其演变，特别是 UTF-8 的全球化意义）。 信息的冗余与纠错： 探讨数据传输中的噪声问题，介绍奇偶校验码、汉明码等基础的纠错机制，理解信息论在保证数据完整性方面的实际应用。 第二章：计算思想的萌芽与图灵机模型 本章回顾了人类历史上对“可计算性”的哲学思考和数学探索。 古代计算工具的演进： 简要回顾算盘、帕斯卡加法器等早期计算设备的机械原理，为理解自动化计算的初步尝试提供背景。 莱布尼茨与二进制复兴： 探讨莱布尼茨对二进制系统的重新发现及其对未来计算的预见。 图灵的革命： 详细解析阿兰·图灵提出的“图灵机”这一抽象计算模型。解释什么是读写头、纸带、状态转移函数，以及图灵机如何被证明是“通用”的——即任何可计算的问题都可以通过图灵机解决。这是理解算法和程序本质的关键一步。 可计算性与不可判定性： 介绍停机问题（Halting Problem）的意义，理解计算的边界，认识到并非所有数学问题都存在算法解。 第二部分：硬件架构与系统运作原理 本部分将揭示计算机内部的物理结构和运行机制，帮助读者理解软件是如何在硬件之上运行的。 第三章：计算机的组织与结构 本章侧重于冯·诺依曼体系结构（Von Neumann Architecture）的解析及其衍生。 核心组件划分： 详细介绍中央处理器（CPU）、存储器（Memory）、输入/输出设备（I/O）各自的功能与相互协作方式。 CPU 的工作流程： 深入分析指令周期（取指、译码、执行、写回）的每一个步骤。讲解程序计数器（PC）、指令寄存器（IR）、通用寄存器组的作用。 算术逻辑单元（ALU）的实现： 探讨加法器、减法器等基本电路如何组合实现复杂的算术和逻辑运算，理解位运算的底层实现。 控制单元的设计： 简述硬布线控制与微程序控制的基本概念，了解控制单元如何同步和协调整个系统的操作。 第四章：存储系统的层次化设计 理解计算机性能的关键在于理解存储器的访问速度差异和层次结构。 存储器的分类与特性： 区分易失性（RAM）和非易失性（ROM, 硬盘）存储介质。 主存（内存）的工作原理： 介绍随机存取存储器（SRAM 与 DRAM）的工作机制，理解地址映射和内存管理的基本概念。 Cache 缓存技术： 深入探讨高速缓存（Cache）在 CPU 与主存之间扮演的角色。解释局部性原理（时间与空间），以及直接映射、组相联、全相联等 Cache 映射策略的工作方式及其对性能的影响。 外部存储与 I/O 机制： 概述磁盘存储（HDD/SSD）的工作原理，并介绍中断（Interrupt）和直接内存访问（DMA）等机制如何高效地处理外部设备的数据交换。 第三部分：软件的抽象与实现 本部分从硬件之上，过渡到使机器能够执行复杂任务的软件层面。 第五章：程序设计语言的演进与范式 本章不教授具体语法，而是探讨程序语言的设计哲学和分类。 机器语言与汇编语言： 解释指令集架构（ISA）的概念，理解汇编语言如何作为机器码的一种助记符表示，以及它们与硬件的紧密联系。 高级语言的抽象： 讨论高级语言（如 C, Python 等）的出现如何提高了开发效率，以及它们如何通过编译器或解释器转化为机器可执行的指令。 编程范式的分野： 比较和对比几种主要的编程范式： 过程式编程： 强调操作序列和数据分离。 面向对象编程（OOP）： 核心概念包括封装、继承和多态，以及它们如何模拟现实世界的实体。 函数式编程： 强调纯函数和不可变数据，探讨其在并行计算中的优势。 第六章：操作系统：资源的管理者 操作系统是连接硬件与应用程序的桥梁，本章解析其核心职能。 操作系统的核心功能： 聚焦于进程管理、内存管理、文件系统和设备管理这四大支柱。 进程与线程： 区分进程与线程的概念，解释它们在资源分配和执行模型上的区别。讨论上下文切换的开销。 并发与同步： 探讨多道程序设计带来的并发性挑战，如竞态条件（Race Condition），并介绍互斥锁、信号量等同步机制来保证数据一致性。 内存管理基础： 介绍地址空间的概念，讨论分页（Paging）和分段（Segmentation）如何实现虚拟内存，以及 Thrashing（抖动）现象的成因。 第七章：算法与数据结构：解决问题的工具箱 本章是计算思维的实践核心，侧重于效率分析和结构化思维。 算法效率的度量： 引入大 O 表示法（Big O Notation），详细解释最坏情况、最好情况和平均情况下的时间复杂度分析。 基础数据结构的剖析： 系统梳理线性结构（数组、链表、栈、队列）和非线性结构（树、图）的内部组织、操作复杂度及应用场景。重点分析二叉搜索树、平衡树（如 AVL 树或红黑树的原理概述）和堆的结构。 核心算法思想： 介绍递归、分治、贪心和动态规划等经典算法设计范式，并通过排序（如快速排序、归并排序）和查找算法的性能比较来巩固理解。 图论基础： 简要介绍图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），以及最短路径算法（如 Dijkstra 算法）的基本思想。 结语：通往未来计算之路 本书的终极目标是培养读者对计算科学的系统性认知，而非局限于特定工具的使用。掌握这些基础原理，读者将能够更有效地学习新的编程语言、理解新兴的技术趋势（如云计算、人工智能背后的算法逻辑），并具备分析和解决复杂计算问题的能力，为进入更深入的专业领域打下不可动摇的知识地基。

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这本书的实操性也是它的一大亮点，尽管它主要是一本理论教材，但在关键的章节后都附带了相应的实验引导思路。比如在介绍完汇编语言的基本指令集后，虽然没有直接给出复杂的编程任务，但它提供了一套详细的模拟环境操作步骤，引导读者去思考如何用最基础的指令序列来完成一个简单的加法运算。这种设计的高明之处在于，它没有直接把答案给你，而是把工具和思路给你，让你自己去“动手”构建知识的积木。我特别喜欢它在讨论数据结构基础时，那种对效率的不断拷问。它不仅仅介绍了链表和数组的定义，更在对比分析时，会量化地指出在不同操作下（比如查找、插入、删除）各自的时间复杂度，并解释了为什么会有这种差异。这种带着“性能优化”视角的教学，使得基础知识的学习不再是孤立的记忆，而是与实际应用紧密挂钩。读完这部分，我开始重新审视自己过去写代码时那种“能跑就行”的心态，真正理解了算法和数据结构在计算机科学中的核心地位。这本教材显然是面向未来有所追求的读者的，它教会你的不仅仅是“是什么”，更是“如何做得更好”。

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这本厚厚的《新编计算机基础教程(上册)》摆在面前，光是封面设计就透着一股严肃的学术气息，让我不禁回想起大学时代那些堆满课本的时光。说实话，我对“基础”两个字一直抱持着一种敬畏又有点抗拒的心态，毕竟计算机的世界日新月异，基础扎不扎实，决定了未来能走多远。我翻开目录，映入眼帘的是一连串经典的基础概念：二进制的奥秘、硬件的结构组成、操作系统最底层的运行机制……这些内容如同武学中的“扎马步”，看似枯燥，却是理解后续所有高深武功的前提。我尤其欣赏作者在讲解逻辑门和布尔代数那几章时的耐心，他们没有急于展示复杂的电路图或者算法，而是用非常形象的比喻，把抽象的0和1之间的切换关系讲得清晰可见，仿佛在你脑海中搭建起了一个微型工厂，每一个开关的开合都意味着一个明确的指令。对于初学者来说，这种从“为什么”到“怎么做”的循序渐进，简直是福音。它不像某些教材那样，把一堆术语堆砌起来就完事了，而是真正地在引导你去理解计算机思维的底层逻辑。虽然我目前的专业工作与底层硬件关联不大，但重温这些内容，让我对日常操作的流畅性背后的复杂性有了更深的敬意，也为我未来学习任何新技术都打下了坚实的哲学基础。这本书与其说是一本教材，不如说是一份严谨的“计算机思维入门指南”。

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老实说，我拿起这本书时，内心是有些抵触的，因为我对图形学和操作系统这类偏底层的课程总是感到头疼。然而，这本书的排版和视觉设计，意外地缓解了这种阅读压力。它不是那种密密麻麻全是文字的“文字砖头”，大量的图表穿插得恰到好处，很多复杂的概念都是通过流程图和结构示意图来辅助解释的。特别是在讲解CPU的工作周期时，书中的“取指-译码-执行”循环图，我只看了一遍就彻底明白了，比我以前看过的任何视频教程都要直观。此外，本书在语言风格上保持了一种非常平实而略带幽默感的语调，这在基础教程中是极其难得的。它不会用过于艰涩的学术腔调来吓退读者，而是像一位经验丰富的老师在旁边轻声指导。比如在解释缓存（Cache）的命中率问题时，它用了“就像你回家找钥匙，放在门口最快，但放得太满就乱套了”的比喻，瞬间就抓住了核心矛盾。这种“润物细无声”的教学法，让我在不知不觉中，把那些原本觉得晦涩难懂的硬件交互知识给消化掉了。这种对阅读体验的重视，无疑极大地提升了学习效率，让“枯燥”的基础学习变成了一种可以享受的探索过程。

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当我打开这本书时，最先吸引我注意的是它在“数据表示”这一块的讲解深度。现在很多轻量级的入门读物，提到数据存储时往往一笔带过，无非就是告诉你“字符用ASCII编码，数字用补码”。然而，这本书却用了整整一个章节的篇幅，细致地剖析了不同编码标准之间的演变，从早期的固定长度到后来的可变长度，甚至还提到了特定领域对大整数和浮点数精度处理的挑战。阅读到浮点数IEEE 754标准的部分，我差点就要合上书去泡杯咖啡，因为它涉及到了大量的二进制运算和指数的截断问题，但作者的叙述方式极其巧妙，通过一个模拟计算器运行的例子，将原本冰冷的代码变成了可触摸的流程。这种对“为什么是这样”的深挖，而不是满足于“它就是这样”的敷衍，是真正区分一本优秀基础教材和平庸参考书的关键所在。我感觉自己不光是在学习知识，更是在参与一场跨越数十年的计算机科学历史回顾。特别是关于内存管理和地址映射的那几页，作者用清晰的图示展示了逻辑地址如何一步步转化为物理地址，那个过程的精妙和高效，让人不得不感叹前辈们的智慧。这本书的价值在于，它让你在面对新技术时，不会感到迷茫，因为你知道一切底层都是基于这些基本原理在运作。

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对我而言，计算机基础知识的学习往往停留在“知道有这么回事”的层面，很少能深入到“原理是什么”的层次，主要是因为市面上的教材要么太偏理论导致难以消化，要么太偏应用导致浮于表面。这本《新编计算机基础教程(上册)》在我这里找到了一个很好的平衡点。它在宏观上构建了计算机系统的整体框架，让你清楚地知道CPU、内存、I/O设备是如何协同工作的，就像在看一个精密的工业蓝图。而在微观上，比如在讲解操作系统如何进行上下文切换的那一小节，作者非常细腻地描述了寄存器状态的保存和恢复过程，这直接关系到多任务处理的实现。我感觉自己像一个外科医生，第一次被允许深入到机器的心脏部位进行观察。更值得称赞的是，它没有回避一些历史上的技术权衡和妥协，比如为什么我们要设计出中断机制，而不是让CPU一直轮询。通过对这些历史背景的交代，我明白了许多看似“不完美”的设计背后，其实都是在资源极其有限的环境下做出的最优解。这本书的厚重感，来自于其内容的完整性、逻辑的严谨性，以及对计算机科学精神的尊重，它让我对整个信息世界的运转方式有了一次彻底的刷新认知。

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