计算机程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:刘腾红

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302153801

丛书系列:

图书标签:

• 计算机程序设计
• 编程入门
• C语言
• 算法基础
• 数据结构
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• 计算机基础
• 编程教程
• 入门教材
• 计算机科学

电子世界探秘：从晶体管到量子计算的演进 本书旨在为读者勾勒出电子技术波澜壮阔的发展历程，从早期机械计算的蹒跚起步，到现代信息社会的基石——集成电路的诞生，再到前沿的量子计算领域，全面而深入地探讨电子学的核心原理、关键突破及其对人类文明产生的深远影响。 第一部分：电子学的黎明与真空管时代（1900-1947） 本章聚焦于电子技术从理论走向实践的最初阶段。我们将详细解析阴极射线管（CRT）的发明及其在示波器和早期电视技术中的应用。重点讨论约翰·安布罗斯·弗莱明发明的二极管（检波器）和李·德·弗雷斯特发现的三极管。三极管的出现是电子学史上的一次革命，它首次实现了信号的有效放大，为无线电通信、远程电话和早期的电子计算奠定了物理基础。 我们将深入探讨真空管放大电路的基本原理，包括跨导、内阻和放大系数的计算。此外，本部分还将回顾二十年代至四十年代，以电子管为核心的模拟计算机（如微分分析机）的发展，及其在弹道计算和工程模拟中的重要作用。读者将了解到，尽管体积庞大、能耗惊人，但这些早期的电子设备如何首次将计算和信息处理的速度推向了前所未有的高度。 第二部分：半导体革命与集成电路的崛起（1947-1970） 半导体物理学的突破是现代电子学的真正起点。本章将从材料科学的角度切入，详细阐述晶体管的发明，重点分析点接触晶体管和双极性结型晶体管（BJT）的工作机制。与笨重且易损的真空管相比，晶体管的微型化、低功耗和高可靠性，彻底改变了电子设备的设计范式。 紧接着，我们将进入集成电路（IC）时代。本书将详细剖析平面工艺的诞生，包括光刻、掺杂和薄膜沉积等关键半导体制造技术。摩尔定律的提出及其对产业发展的驱动作用将被放在核心位置进行分析。我们将探讨第一个运算放大器（Op-Amp）的诞生，以及它如何成为构建复杂模拟电路的通用模块。同时，本章也会介绍早期的数字逻辑门电路（如RTL、DTL、TTL和ECL），它们是构建第一批电子计算机逻辑单元的基石。 第三部分：微处理器与信息社会的奠基（1970-2000） 集成电路的进一步小型化催生了微处理器的诞生。本章将深入解析MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶体管）的结构和工作原理，解释为何它是现代CPU和存储器的首选元件。我们将详细介绍首批微处理器的架构，如Intel 4004，分析指令集、流水线技术和缓存层次结构的早期设计思路。 存储技术的发展是本部分不可或缺的一环。我们将比较静态随机存取存储器（SRAM）和动态随机存取存储器（DRAM）的工作原理、优缺点和应用场景。此外，对只读存储器（ROM）家族（PROM、EPROM、EEPROM）的演变进行梳理，阐明它们在固件和引导程序存储中的关键作用。本章最后将展望个人电脑（PC）时代的到来，分析微处理器如何从计算核心转变为连接世界的神经中枢。 第四部分：现代电子系统的复杂性与特种技术 进入二十一世纪，电子学不再局限于纯粹的逻辑计算。本章探讨了超大规模集成电路（VLSI）设计流程中的挑战，包括时序分析、功耗管理和电磁兼容性（EMC）问题。 我们将专门开辟一节讨论射频（RF）电子学和微波技术。从传输线理论到阻抗匹配网络的设计，再到表面声波（SAW）滤波器和混频器的应用，这些技术是实现现代无线通信（如GSM、Wi-Fi）的物理基础。 此外，我们还将涉猎嵌入式系统中的专用集成电路（ASIC）和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）。FPGA如何通过重构硬件连接来实现灵活的计算加速，以及系统级芯片（SoC）如何将处理器、存储器控制器和各种外设集成到一个单一芯片上的设计哲学，都将得到详细的阐述。 第五部分：前沿探索：超越冯·诺依曼架构 最后一部分将目光投向下一代电子技术。我们将深入探讨当前研究热点——量子计算。这部分内容将从基础的量子力学概念（叠加态、量子纠缠）入手，解释量子比特（Qubit）与经典比特的区别。我们将分析不同量子比特实现方案的物理基础，如超导电路、离子阱和拓扑量子比特，并探讨量子算法（如Shor算法和Grover算法）对未来计算的潜在颠覆性影响。 同时，本书也将简要介绍基于新型材料的电子器件，如石墨烯晶体管在高速应用中的潜力，以及忆阻器（Memristor）如何可能在非易失性存储和神经形态计算中发挥关键作用。这些前沿领域预示着电子工程领域下一轮的深刻变革。 全书旨在提供一个连贯、深入且技术严谨的电子学全景图，强调从基础物理现象到复杂工程实现的每一步跨越。

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这本书的习题部分，简直是另一种形式的“智力考验”，而非学习辅助工具。它没有提供那种能够帮助巩固当天所学知识点的基础练习，比如“写一个函数计算斐波那契数列”或者“实现一个简单的二分查找”。相反，每章末尾的题目都像是直接从某次顶级大学的期末考试中抽出来的。它们通常要求读者结合前三章乃至前五章的所有知识点，进行复杂的算法组合和证明。例如，在讲解完数组和指针后，下一道题就要求你设计一个能够在特定内存限制下，优化内存碎片整理效率的自定义数据结构，并给出其复杂度证明。这使得学习过程变成了“先看完知识点，然后硬着头皮去啃那些仿佛需要提前预习下一章节才能完成的难题”。对于那些需要通过大量动手实践来内化知识的人来说，这种设计极大地削弱了学习的流畅性。你会发现，你花费了大量时间去琢磨一道题的意图，而不是去理解核心概念本身。它更像是为那些已经具备强大自学能力和深厚数学功底的精英准备的“强化训练营”，而不是为广大学习者铺设的平坦入门小径。

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关于语言特性的介绍，这本书也显得极度不平衡，仿佛作者对某些特定语言有着强烈的个人偏好，并试图将这种偏好强加给读者。例如，在讲解基础编程范式时，它花费了超过四分之一的篇幅来详细论述Pascal语言的优越性，并用大量的篇幅去批评C语言在类型安全上的“原始性”。然而，当我们进入实际的编程实践部分时，示例代码却又莫名其妙地大量转向了一种相对小众的函数式语言的变体，其语法和标准库与主流的工业界应用（如Python或Java）相去甚远。这种在教学语言上的摇摆不定和选择的非主流性，让读者在跟随示例代码进行实际编译和运行的过程中，遭遇了无数的环境配置和语法不兼容的难题。学习编程的初衷是为了掌握解决问题的能力，而不是成为某个特定小众语言的专家。这本书在“教什么”和“用什么教”之间存在着巨大的鸿沟，导致读者在理解抽象概念的同时，还要耗费大量的精力去处理这些无关紧要的工具链问题，极大地分散了对核心编程思想的关注度。

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这部《计算机程序设计基础》的中文译本，坦白说，是我在学习编程初期遇到的最大“绊脚石”之一。它试图用一种过于学术和理论化的方式来构建编程思维的基石，结果却是让初学者望而生畏。书中对于数据结构的讲解，总是习惯性地引入大量抽象的数学模型和图论概念，仿佛在上一堂高等数学课，而非编程入门课。例如，在讲解链表和树的章节，作者花费了大量的篇幅去证明其时间复杂度的精确边界，而不是通过生动的代码实例和实际应用场景来阐释其核心优势与劣势。这使得我这个急于上手实践的学生，在面对具体问题时，脑子里充斥着复杂的公式推导，却不知如何将它们转化为简洁、高效的代码逻辑。更令人头疼的是，为了追求理论的完备性，许多基础概念的引入缺乏足够的铺垫和循序渐进的引导。你会发现，当你还在努力理解“变量作用域”的细微差别时，下一页就已经跳到了“递归与迭代的收敛性分析”，这种跨度之大，让人感觉像是在高空走钢丝，稍不留神就会彻底迷失方向。这本书更像是一本为未来的计算机科学家准备的参考手册，而不是为刚刚踏入编程世界的新手设计的领航图。它给予的知识是厚重的，但传递的方式却显得沉重而缺乏人情味。

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我对这本书最深的印象，是它对“面向对象”范式的那种近乎宗教般的推崇，却在实际的代码组织和设计原则上表现得异常僵硬。书中花费了整整三章的篇幅来讨论“完美继承链的设计原则”，用各种晦涩的术语，比如“Liskov替换原则的严格对偶性”之类的，来定义什么是一个“好”的类结构。然而，当我们实际打开那些用来演示的C++或Java代码示例时，会发现它们往往过于庞大和复杂，充满了为了展示理论而堆砌的接口和抽象基类。这些示例代码，用我那位经验丰富的同事的话来说，是“完美遵循了教科书的每一个教条，但却完全脱离了现实世界中90%的工程需求”。在实际工作中，我们更多需要的是快速原型开发和清晰的模块划分，而不是一套必须耗费数周才能完全解析的、层层嵌套的抽象框架。这本书似乎假设所有开发者都生活在真空的理想化环境中，可以不计成本地追求理论上的纯粹性，却完全忽略了工程实践中的效率和可维护性之间的微妙平衡。读完之后，我感觉自己掌握了一套“如何在理论上设计出最完美、但最难实现的软件架构”，而不是如何写出能解决实际问题的程序。

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这本书的排版和图示设计，简直是一场视觉上的灾难，对于任何依赖视觉辅助来理解复杂流程的读者来说，都是一种折磨。例如，在解释排序算法的工作原理时，它倾向于使用极其密集的表格来展示每一步的元素交换情况，而不是使用直观的动态流程图或颜色高亮来指示比较和交换的位置。这些表格往往占据了整整一页，文字和数字挤在一起，完全失去了清晰度，阅读起来就像是在解读一份古老的金融对账单。更糟的是，当涉及到内存管理和堆栈帧的可视化时，它所提供的图例往往缺乏必要的标注和图例说明，使得原本就抽象的内存布局变得更加扑朔迷离。我记得有一次，我花了一个小时试图弄明白某个函数调用是如何在栈上分配和释放资源的，最终却是通过在网上搜索别人制作的简单动画才豁然开朗。这本书的作者显然在乎的是理论的严谨性，却完全忽视了人类大脑处理信息的最佳方式——即视觉化和简洁性。它用密密麻麻的文字和晦涩的图表，为读者筑起了一道难以逾越的理解障碍。

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