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出版者:北京大学出版社发行部（电子

作者:刘文

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:2005-9

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787301096918

丛书系列:

图书标签:

• 随笔
• 软件开发
• 软件工程
• 基础教程
• 计算机科学
• 软件开发
• 编程
• 理论
• 实践
• 教学
• 入门
• 教材

深入探索计算机科学核心原理与前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，聚焦于计算机科学领域中那些支撑现代信息技术发展的基石性理论、算法设计范式以及新兴技术的前沿动态。它并非对特定应用领域或工程实践的狭隘聚焦，而是致力于构建坚实的理论基础和广阔的知识视野。 --- 第一部分：计算的本质与数学基础 本部分将带领读者回归计算的本源，探讨驱动所有现代计算机系统的抽象模型和逻辑框架。我们将深入研究离散数学在计算机科学中的核心作用，包括集合论、图论、布尔代数以及数理逻辑的严格证明方法。理解这些基础工具，对于分析算法效率、设计可靠系统和形式化验证至关重要。 计算理论是本篇的重中之重。我们将详细剖析自动机理论，从有限状态机（FSM）到下推自动机（PDA），理解它们所能识别的语言类别（Chomsky 层次结构）。在此基础上，我们将迈向可计算性理论的核心——图灵机模型。读者将学习停机问题、不可判定性以及递归函数理论，从而清晰界定计算的理论极限。随后，我们将转向计算复杂性理论，探究问题“难解”的本质。重点分析P类、NP类、NP完全性（NP-Completeness）的概念，并通过经典的SAT问题、旅行商问题（TSP）等实例，理解多项式时间界限的意义和应对之道。 第二部分：系统架构与底层机制 理解现代软件赖以运行的硬件和系统环境，是构建高性能、高可靠应用的前提。本部分将系统性地介绍计算机组成原理的各个层面。 我们将从指令集架构（ISA）入手，分析RISC与CISC的设计哲学差异，并深入到CPU的核心——中央处理器设计。这包括数据通路、控制单元、指令流水线技术（Pipeline Hazards、分支预测）如何实现指令级并行（ILP）。缓存系统的设计与优化是性能瓶颈的关键，我们将详细阐述多级缓存的层次结构、缓存一致性协议（如MESI）以及局部性原理的应用。 在系统软件层面，我们将详细讲解操作系统的核心功能。聚焦于进程与线程管理（上下文切换、调度算法如RR、多级反馈队列），内存管理（虚拟内存、分页、分段、TLB机制）以及并发与同步的挑战。读者将学习如何使用信号量、互斥锁（Mutex）、管程等原语来解决竞态条件和死锁问题，并理解现代操作系统内核如何平衡资源分配与系统吞吐量。 最后，我们将探讨计算机网络的基石——TCP/IP协议栈。不仅仅是概念的罗列，而是深入到数据包的封装与解封装过程。我们将重点分析TCP的拥塞控制算法（如Reno、Cubic）如何确保网络的可靠性和公平性，以及路由协议（如OSPF、BGP）在大型网络拓扑中的决策过程。 第三部分：算法设计与数据结构精粹 算法是解决问题的精确蓝图。本部分旨在系统化地教授设计高效算法的通用范式和分析工具。 数据结构的精选与实现是算法性能的基石。我们将超越基础数组和链表，深入研究树结构（如AVL树、红黑树的平衡机制、B/B+树在存储系统中的应用）、堆结构（Priority Queues的实现）以及图的表示与遍历（DFS、BFS及其变体）。 在算法设计范式方面，我们将重点钻研以下几种核心策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）：通过快速排序、归并排序以及Strassen矩阵乘法的分析，理解主定理（Master Theorem）的应用。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：分析其适用条件，如霍夫曼编码和最小生成树（Prim/Kruskal）。 3. 动态规划（Dynamic Programming）：通过背包问题、最长公共子序列等经典问题，阐明最优子结构和重叠子问题，并对比自顶向下（带备忘）与自底向上（表格填充）的实现差异。 此外，本部分还将覆盖高级搜索与优化算法，如A搜索算法在路径规划中的应用、流/割理论（最大流最小割定理）在匹配问题中的转换。对概率性算法（如蒙特卡洛方法）和近似算法的介绍，将拓宽读者处理NP难问题的视野。 第四部分：软件方法论与架构演进 本部分着眼于如何将理论知识转化为可维护、可扩展的软件系统，探讨软件开发的科学与艺术。 我们将全面考察软件开发模型的演变，对比瀑布模型、迭代与增量模型，并深入分析敏捷方法论（Scrum、Kanban）背后的哲学思想和实践工具。 软件设计原则是高质量代码的灵魂。我们将深入讲解面向对象设计的五大SOLID原则的实际意义（单一职责、开放封闭、里氏替换、接口隔离、依赖反转），并探讨设计模式（Design Patterns）在解决常见软件设计问题中的应用，如工厂模式、观察者模式和策略模式在解耦和灵活性上的贡献。 在软件质量保证方面，本书强调测试的系统化。我们将详细区分单元测试、集成测试、系统测试和验收测试的层次，并介绍静态分析（代码复杂度、圈复杂度）和形式化方法在早期缺陷发现中的作用。 最后，我们将探讨系统架构的宏观视角。从单体到分布式系统的迁移过程中，需要解决的关键挑战——如服务间通信（RPC vs. REST）、数据一致性（BASE vs. ACID）、容错设计（断路器、重试机制）以及负载均衡策略的原理，为读者理解现代大规模应用系统的构建提供坚实的理论框架。 --- 本书的最终目标是培养读者一种严谨的、结构化的思维方式，使其能够独立分析复杂计算问题，并能基于深厚的理论功底，选择并设计出最合适的算法和系统架构。它面向的是所有渴望超越表层工具使用，深入理解信息技术底层逻辑的计算机科学学生和专业人士。

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这本书的叙述风格总体来说是严谨且学术化的，这对于打牢理论基础是件好事，但有时会导致阅读体验略显枯燥。行文结构偏向于教科书式的逻辑推演，即“提出概念—定义术语—阐述原理—给出示例”，很少有穿插那种如同资深工程师在茶水间交流心得的那种“经验之谈”或“踩坑记录”。例如，在讨论风险管理时，书中列出了十大常见风险，但对于“如何识别那些隐藏在团队沟通障碍下的真正技术风险”这类微妙问题的探讨就显得单薄了。我个人更倾向于，在讲解完标准流程之后，能有一两处“过来人”的视角，分享一下理论在实际项目中是如何因为人员、时间或技术限制而变形或妥协的。这种“人情味”的缺失，使得原本生硬的工程概念，在缺乏情境代入感时，难以在脑海中形成深刻的连接。

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从排版和可读性角度来看，这本书的设计中规中矩，但字体和图表的密度控制上还有提升空间。尤其是在介绍数据流图或系统架构图时，有些复杂的图例，如果能采用分层或模块化的方式呈现，而不是一次性堆砌所有信息，读者的理解负担会大大减轻。另外，书中引用的参考文献和推荐阅读列表非常丰富，这无疑是优秀的学术体现，但对于时间有限的初学者来说，筛选这些海量资源本身就是一项挑战。我期待的是，在每个章节末尾，能有一个“进阶阅读聚焦”或“实践路线指引”，明确指出哪些是必读的经典文献，哪些是可以作为日后拓展的选读书目，帮助读者在浩瀚的知识海洋中，锚定学习的重点和方向，而不是单纯提供一个巨大的书目清单。

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这本名为《软件工程基础教程》的书籍，从我个人的阅读体验来看，确实在某些方面达到了我对“基础教程”的期望，但也有一些让我略感不足之处。首先，它对软件开发生命周期（SDLC）的介绍非常详尽，几乎涵盖了从需求分析到维护的每一个阶段，图文并茂地展示了瀑布模型、迭代模型以及敏捷开发方法的演进和核心思想。尤其值得称赞的是，作者在讲解需求工程时，不仅罗列了各种需求获取技术，还深入探讨了如何处理模糊不清的客户需求，提供了不少实用的案例来佐证理论的有效性。对于一个初学者而言，建立起一个完整的工程化思维框架是至关重要的，这本书在这方面做得尤为扎眼，让我对软件项目如何从概念走向落地有了清晰的蓝图。书中对UML图例的讲解也极其细致，无论是用例图、类图还是活动图，都配有清晰的符号解释和具体的代码实现对照，这对于后续学习设计模式打下了坚实的基础。

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然而，深入阅读后，我发现这本书在现代软件实践的某些前沿领域略显保守或覆盖不足。比如，在谈到持续集成/持续部署（CI/CD）时，内容似乎停留在传统的构建和测试流程描述上，对于Docker、Kubernetes这类容器化技术在自动化流水线中的作用讨论得不够深入，更多的是停留在理论概念的层面，缺乏实际工具链的配置指导。这让习惯了DevOps文化的读者可能会觉得信息有些滞后。此外，书中对于测试驱动开发（TDD）的介绍虽然有，但深度上还不够，更像是一个附录性质的补充说明，没有充分展示TDD如何在实际复杂项目中带来代码质量的飞跃。我期望一本“基础教程”能更平衡地介绍经典理论与当前业界主流的自动化实践，而不是过度侧重于文档和流程的规范性描述，而忽略了工具赋能的力量。

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关于软件项目中的“人”的因素，这本书的关注点似乎明显偏向于“流程”和“技术产出”，而对团队协作和沟通艺术的处理相对薄弱。软件工程的本质是人与人之间的协作，而本书对软件度量（Metrics）的讨论，主要集中在代码行数、缺陷密度等客观数据上，对于如何度量和提升团队士气、如何进行高效的跨职能沟通、以及如何处理项目中的冲突，涉及得较为简略。例如，在敏捷部分，虽然提到了每日站会，但对于站会中如何避免成为“汇报会”的陷阱，如何引导团队成员真正进行同步和问题暴露，这些软技能的培养着墨不多。对于许多初入职场的开发者来说，如何与产品经理、测试人员有效对话，往往比掌握某个特定设计模式更具挑战性，希望未来的版本能在“工程”的定义上，更全面地涵盖“社会工程学”的要素。

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