Computer Science Illuminated, 2 volume set

Computer Science Illuminated, 2 volume set pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Jones & Bartlett Publishers
作者:Nell B. Dale
出品人:
页数:912
译者:
出版时间:2004-01
价格:USD 86.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780763726263
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 教材
  • 高等教育
  • 入门
  • 综合
  • 两卷本
  • 信息技术
  • 算法
  • 数据结构
  • 计算思维
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具体描述

Computer Science Illuminated, Second Edition provides a breadth first introduction to the dynamic and diverse field of computer science. Drawing upon the teaching experience of two of today's most respected computer science educators, Nell Dale and John Lewis, this text guides readers through an extensive overview of all aspects of the discipline. The layers of a computing system are carefully explained beginning with the information layer; working through the hardware, programming, operating system, application, and communication layers; and ending with a discussion of the limitations of computing.

Ideal for introductory computing and computer science courses, Computer Science Illuminated, Second Edition's rigorous exploration of computing systems provides computer science majors with a solid foundation for further study, and offers non-majors a broad and complete introduction to computing.

计算机科学的广袤疆域:一次探索性的文献综述 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,用以理解计算机科学这一学科的广阔边界和核心概念。我们专注于构建一个扎实的理论基础,同时密切关注这些理论在当代技术实践中的应用与演变。本书的结构设计,旨在引导读者从基础的计算模型出发,逐步迈向复杂系统的设计与分析,覆盖了从硬件底层到高级软件架构的多个关键领域。 第一卷:计算的基石与理论的殿堂 本书的开篇聚焦于计算机科学的数学与逻辑基础,这是理解一切计算过程的出发点。我们详细探讨了形式语言理论、自动机理论以及可计算性理论。 1. 逻辑与离散数学基础: 这一部分深入解析了命题逻辑、一阶逻辑及其在程序验证中的应用。我们着重讲解了集合论的基本概念、关系与函数,并引入了图论的核心原理,包括连通性、遍历算法(如Dijkstra、Floyd-Warshall)和图着色问题,这些都是现代网络结构和算法设计的基石。离散概率论在算法分析中的作用,特别是大数定律和中心极限定理在评估随机算法性能时的意义,也得到了详尽的阐述。 2. 自动机与形式语言: 我们细致区分了有限自动机(DFA/NFA)、下推自动机(PDA)和图灵机之间的能力差异。通过对乔姆斯基级(Chomsky Hierarchy)的系统性介绍,读者将清晰地认识到不同类型语言(正则、上下文无关、上下文相关)所能表达的计算复杂性范围。图灵机的概念被用作普适计算的界限,并与停机问题的不可解性进行了严谨的论证。 3. 算法分析与数据结构: 算法是计算机科学的核心。本章详细剖析了渐进分析方法(大O、Theta、Omega记号),并深入研究了排序(如快速排序、归并排序、堆排序)和搜索算法的性能特征。在数据结构方面,本书超越了基础的数组和链表,重点介绍了高级抽象,如树(AVL树、红黑树、B树及其在数据库索引中的应用)、堆(二叉堆、斐波那契堆)以及哈希表的冲突解决机制。图结构的数据处理,特别是最小生成树(MST)的Prim和Kruskal算法,以及网络流问题(Ford-Fulkerson方法)的求解,被作为复杂问题建模的典范进行解析。 4. 计算复杂性理论: 这一领域探究了“什么是难解的问题”。我们详细讨论了时间复杂度类P、NP、NP-完全和NP-难问题。书中对多项式时间归约(Polynomial-time Reduction)的概念进行了精确定义,并系统地展示了诸如SAT(可满足性问题)和旅行商问题(TSP)作为NP-完全问题的证明过程。此外,对于不可判定性(Undecidability)与不可判定性类(如PSPACE)的探讨,为理解计算的内在局限性提供了理论框架。 第二卷:系统架构与前沿应用 在奠定理论基础后,第二卷将视角转向实际的系统构建、软件工程实践以及新兴技术领域。 5. 计算机体系结构与组织: 这一部分涵盖了硬件与软件的交界点。我们从晶体管逻辑门开始,逐步构建了算术逻辑单元(ALU)、控制单元,直至完整的中央处理器(CPU)模型。重点讨论了指令集架构(ISA,如RISC与CISC的对比)、流水线技术(Pipeline)如何提升吞吐量,以及存储器层次结构(寄存器、缓存L1/L2/L3、主存)中的局部性原理和缓存替换策略。并行处理的概念,包括SIMD、MIMD架构以及多核处理器的设计挑战,也得到了充分介绍。 6. 操作系统原理: 操作系统是管理计算资源的桥梁。本书详细阐述了进程与线程的管理,包括上下文切换的开销。内存管理方面,我们深入分析了分段、分页机制,虚拟内存如何通过页面置换算法(FIFO、LRU、OPT)实现地址空间抽象。并发控制是操作系统的核心难点,书中对互斥锁、信号量、管程以及死锁的预防、检测与恢复策略进行了详尽的分析。文件系统的组织结构,如日志型文件系统和inode结构,也作为持久化存储的代表被涵盖。 7. 数据库系统与信息管理: 数据库是现代应用的数据之源。关系代数和元组演算作为理论基础,被用来推导SQL查询的语义。我们重点讲解了规范化理论(1NF到BCNF),以确保数据冗余最小化和一致性。事务管理是关键,ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)的实现机制,特别是锁协议(两阶段锁定2PL)和并发控制技术,被详细剖析。对于NoSQL数据库,本书侧重于其在可扩展性和特定数据模型(如键值存储、文档型)上的优势与权衡。 8. 网络通信与分布式系统: 现代计算的基石是网络。本书系统地梳理了TCP/IP协议栈的每一层:从物理层到应用层(HTTP、DNS)。对TCP的拥塞控制算法(如Tahoe, Reno)和UDP的无连接特性进行了对比分析。在分布式系统领域,我们探讨了CAP定理的含义及其在实际系统设计中的指导作用。一致性模型(强一致性与最终一致性)的实现,例如通过分布式锁、租约或基于Quorum的协议,被作为构建高可用服务的核心内容。 9. 软件工程与方法论: 本卷的收尾部分聚焦于将理论转化为可靠软件的实践。我们涵盖了结构化编程范式,并深入探讨了面向对象编程(OOP)的四大支柱(封装、继承、多态、抽象)及其在UML建模中的应用。软件开发生命周期模型(瀑布、迭代、敏捷Scrum)被置于比较分析之下,强调风险管理和需求工程的重要性。软件测试的层次结构(单元测试、集成测试、系统测试)及其自动化策略,是确保产品质量的必要环节。 本书的编写风格力求严谨而富有启发性,通过大量的图示、细致的数学推导和真实的案例分析,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“为什么”以及“如何做”。我们致力于提供一个全面、无缝连接的知识体系,使读者能够自信地应对计算机科学领域内不断涌现的新挑战。

作者简介

目录信息

读后感

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这个标题当然是指对于 非计算机专业的人,比如我。 我相信,很多人,特别是好奇心强的人,在接触了计算机以后,都会产生很多好奇。 特别是爱好理工的人。 这里以我个人的经历简单说一下: 算是比较早接触计算机,初一时只会用电脑打字的我居然还无意闯进了学习PASCAL的辅导班。...  

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这个标题当然是指对于 非计算机专业的人,比如我。 我相信,很多人,特别是好奇心强的人,在接触了计算机以后,都会产生很多好奇。 特别是爱好理工的人。 这里以我个人的经历简单说一下: 算是比较早接触计算机,初一时只会用电脑打字的我居然还无意闯进了学习PASCAL的辅导班。...  

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原书(英文版)给5星,中文版给1星,留名的译者“吕云翔、刘艺博”绝对是大刹比,肯定是丢给博士做,然后博士丢给硕士,硕士丢给本科生。 尤其第5章,术语混淆、助词乱用、前后不一,纯粹是拿钱不办事,连校对者都没有。本科到研究生看过的很多译作都是这个吊样。 绝对差评! ...  

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作者网站上的下不下来,可能他限制了地区吧。 不过我也同意早就该读这本书了,解开了以前的一些迷惑,对于学计算机很有帮助的,爱好计算机的也可以读一下。感觉比大学的计算机基础课程要好多了,也有意思的多,当然比不上办公软件、数据库设计课程实用。因为在美国经历了计算机...  

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这本书非常全面,几乎包括了计算机专业本科4年所需要学习的课程的基础介绍。如果你是相关专业的学生,应该在大一的时候读读,今后所学的知识就可以融会贯通了!  

用户评价

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我阅读这本书的另一个感受是,它似乎更偏向于“理论的奠基石”的梳理,而非“前沿应用”的探索。对于诸如人工智能、大数据处理或云计算这些近年来爆炸性发展的领域,这本书的处理显得相对保守和滞后。它扎实地构建了计算的理论基础,这毋庸置疑是宝贵的,但当你合上书,转头去查看最新的技术博客或行业报告时,你会发现两者之间存在着一道明显的鸿沟。例如,在讨论并行计算时,它可能花费了大量篇幅来讨论早期的并行架构和模型,但对于现代GPU计算范式或分布式系统的实际挑战,着墨不多,或者说,分析的深度不够贴近当前工业界的痛点。这使得这本书更像是一部关于计算机科学“是什么”的经典教材,而非“正在发生什么”的生动记录。对于那些希望通过阅读来紧跟技术浪潮、寻找下一个职业突破口的人来说,这本书提供的知识可能需要大量的额外工作去“翻译”和“更新”,才能适应瞬息万变的科技环境。它是一块稳定而沉重的基石,但它本身并不能带你飞向新的高度,你必须自己去搭建上层的建筑。

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我当初买下这套书,主要是冲着它标题里“Illuminated”(启迪)这个词,希望能找到一种能点亮迷雾的感觉。我期待看到的是一种充满洞察力的解读,能将那些抽象的、仿佛漂浮在空中的概念——比如冯·诺依曼架构的精妙之处,或者操作系统内核如何调度资源——以一种令人豁然开朗的方式呈现出来。然而,实际的阅读体验更像是一次对既有知识的系统性复习,而非一次充满惊喜的发现之旅。它对某些经典算法的描述是教科书式的完美,每一个证明都滴水不漏,逻辑链条清晰可见。但问题在于,它很少提供“为什么是这样”的直觉性解释。例如,在讲解数据结构的部分,它详细列举了各种平衡树的维护机制,每一步操作的数学复杂度都被精确计算。但当我合上书本,尝试在实际场景中应用这些知识时,我发现自己脑中浮现的仍然是枯燥的步骤列表,而不是一个灵活的、可操作的模型。这本书似乎假设读者已经对计算思维有了一定的基础,它在“解释”之外,更侧重于“记录”和“证明”。它更像是一座为资深学者准备的图书馆目录,精确、全面,但缺乏引导员的热情和指点。对于我这种渴望在浩瀚的知识海洋中找到一盏指路明灯的人来说,它提供的更多是地图的精确坐标,而不是航行的技巧。

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从排版和设计上看,这本书的风格极其古典和保守,完全没有当代技术书籍应有的那种注重用户体验的设计感。大量的公式和定义被密集地排列在页面上,行间距适中偏小,使得整页的文本密度非常高。这对于那些习惯了电子阅读和图文并茂的现代教材的读者来说,无疑是一种挑战。例如,书中对布尔代数和逻辑电路的介绍部分,几乎完全依赖于文字描述和抽象的符号运算,缺乏清晰的逻辑图示或流程图来辅助理解。我特别希望在阐述状态机转换过程时,能有一个动态的、可以跟着思考的视觉辅助,但这里只有静态的、严谨的文字描述,要求读者必须在大脑中自行构建整个模型。这种对视觉元素的节制,虽然保持了学术的纯粹性,却牺牲了学习的直观性。我可以想象,对于那些更依赖视觉学习的学习者来说,仅仅依靠文字来构建起复杂的软件工程模型或网络协议栈的运作方式,将是一场艰苦卓绝的智力马拉松。这本书更像是为那些已经形成了强大抽象思维能力的人准备的,它不提供拐杖,只提供坚实的地面。

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阅读这套书的体验,最显著的特点就是其无与伦比的详尽程度,这既是优点也是缺点。它对于计算机科学的各个分支——从离散数学到编译原理——都进行了地毯式的扫描。你几乎找不到任何一个重要的概念是它遗漏的。比如,在讨论内存管理时,它深入剖析了早期的分页机制到现代的虚拟内存管理策略,甚至追溯到了硬件设计对内存访问延迟的影响。这种广度让人印象深刻,它展现了作者对整个领域的敬畏和掌握。但这种详尽带来的代价是,某些章节的推进速度极其缓慢。当我尝试快速浏览以获取某一特定技术领域的核心要点时,我发现自己不得不跳过大量的数学推导和历史脚注,这使得阅读过程变得断断续续,很不连贯。我希望书中能有一个清晰的“快进”机制,比如用不同的字体或侧边栏来区分“必知基础”和“深度扩展”的内容。但作者似乎坚持用同一种严肃的笔调来对待所有信息,这使得区分重点变得困难。它更像是为准备参加一场关于计算机科学史的博士资格考试而准备的参考资料,而不是一本日常学习的伴侣读物。它的厚度本身就构成了一种心理上的威慑,让人在开始时就心生敬畏,但也更容易在遇到困难时选择退缩。

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这套厚重的书摆在桌上,光是重量就给人一种沉甸甸的学术气息。我一直对计算机科学的基础概念抱有极大的兴趣,但市面上很多入门书籍要么过于浅显,只停留在表层概念的罗列,要么就是直接跳入晦涩难懂的专业术语,让人望而却步。我原本期望这套书能提供一种更平易近人的视角,深入浅出地剖析这个学科的底层逻辑。然而,当我翻开第一卷时,我发现它似乎更倾向于一种详尽的、近乎百科全书式的编纂风格。它详尽地描绘了计算理论的演变过程,从图灵的构想到现代复杂性理论的边界,每一个概念的引入都伴随着大量的历史背景和数学推导。坦白说,对于一个初学者而言,这种深度有点令人窒息。比如,在讨论算法分析时,它花费了大量的篇幅去追溯不同数学工具在解决特定问题上的局限性,这对于想要快速掌握“如何写出高效代码”的我来说,显得有些偏离了核心需求。我更希望看到一些鲜活的、现代的案例来支撑这些理论,而不是沉浸在纯粹的逻辑世界中。整本书的叙事节奏偏慢,每一章节的过渡都像是在精心构建一座逻辑迷宫,虽然结构严谨到无可挑剔,但阅读起来需要极高的专注度和持续的耐心,让人感觉像是在啃一块坚硬但营养丰富的硬糖。

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