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页数:250

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出版时间:2007-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787121048326

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《数字时代的思维构建：从零到一的计算思维实践》 面向未来、立足基础的计算思维养成指南 本书旨在为广大学习者提供一套系统、深入且极具实践性的计算思维训练框架，而非仅仅停留在对特定软件或基础概念的机械罗列。我们深知，在信息技术飞速迭代的今天，掌握如何思考远比掌握如何操作一项特定技术来得更为重要。本书的核心目标是培养读者在面对复杂问题时，能够运用计算科学的基本原理进行高效、逻辑严谨的分解、抽象、模式识别与算法设计。 本书内容深度概览： 第一部分：计算思维的基石——逻辑的艺术与问题的分解 本部分将读者从日常思维模式中抽离出来，引入严谨的逻辑结构，为后续的计算实践打下坚实的理论基础。 1. 逻辑推理与命题演算： 我们不只是介绍布尔代数，而是深入探讨命题的真值判断、充分必要条件的严密界定，以及如何构建无懈可击的逻辑链条。重点分析现实世界中的常见逻辑谬误（如滑坡谬误、稻草人谬误），教会读者如何用形式逻辑的视角审视和批判信息。 2. 问题分解的层次化方法论（Decomposition）： 详细剖析“大象装冰箱”的经典问题，将其抽象为层级结构分解。引入模块化设计思想，强调将复杂系统拆解为高内聚、低耦合的独立子问题。通过多个案例（如构建一个小型电商系统的流程梳理），展示如何确定最佳的分解粒度，避免“过度分解”或“分解不足”的陷阱。 3. 抽象的本质与数据模型的构建（Abstraction）： 本章聚焦于“什么应该被保留，什么可以被忽略”。我们探讨不同层次的抽象工具，从数学建模到面向对象的思维模式。重点案例分析是：如何将一个复杂的物理过程（例如流体力学模拟的简化）抽象成可计算的数据结构和变量集合，并讨论抽象层级对最终解决方案效率的影响。 第二部分：模式识别与算法的生成——效率的内在驱动力 本部分是本书实践性的核心，重点在于教会读者如何从重复性任务中提炼规律，并设计出高效的解决方案流程。 4. 模式识别与归纳推理： 本书强调模式识别不仅仅是寻找数字序列的重复，而是对关系和变化趋势的洞察。我们将分析一系列看似无关的现实问题（如交通拥堵模式、自然界的分形结构），引导读者识别背后的数学或逻辑模式，并将其转化为可复用的解决方案模板。 5. 算法思维与流程化设计： 深入探讨“算法”的本质——解决特定问题的有限步骤序列。我们不会直接教授特定编程语言的语法，而是专注于流程控制的逻辑：顺序、分支、循环的精确应用。通过对经典排序与查找问题的深入解析（侧重于它们在不同数据规模下的效率差异），构建读者的效率敏感性。 6. 递归思维的深度理解与应用： 递归是计算思维中一个关键的、却常被误解的概念。本书用大量的可视化图例，剖析递归的基准条件、递推关系。经典案例包括：汉诺塔问题的优雅解法、树形数据结构的遍历逻辑，以及如何识别何时使用迭代而非递归，反之亦然。 第三部分：数据结构与计算资源的权衡——效率与可行性的平衡 计算思维的成熟表现为对“资源”的敏感性。本部分侧重于数据在空间和时间维度上的组织与管理。 7. 数据的结构化表达： 探讨超越基础数组和列表的数据组织方式。详细分析栈（LIFO）、队列（FIFO）在现实场景（如任务调度、浏览器历史记录）中的应用，以及链表在动态内存管理中的优势。重点在于理解数据结构的选择如何直接决定了算法的性能边界。 8. 时间复杂度的量化分析（Big O Notation的直观理解）： 本书力求让读者“感觉”到$O(n^2)$与$O(n log n)$的区别。我们将用图表和实际的模拟运行时间来展示不同复杂度函数在数据量增长时的爆炸性差异，培养读者在设计方案时，对性能预估的直觉。 9. 并行性与可扩展性的初步思考： 在现代计算环境中，单线程思维已不足够。本部分引入并发处理的基本概念，探讨如何将一个大问题拆分成可以同时处理的子任务。这不是关于多线程编程的实践，而是关于思维上如何布局，以适应未来的分布式计算模型。 第四部分：计算思维在非传统领域的延伸 本部分展示计算思维如何作为一种通用的问题解决工具，应用于工程、决策科学乃至日常管理。 10. 算法在决策制定中的应用： 分析搜索策略（如广度优先、深度优先）在路径规划、资源分配中的应用。通过模拟现实中的资源限制场景，展示如何通过启发式搜索（Heuristics）在不追求绝对最优解的前提下，快速找到“足够好”的解决方案。 11. 调试与验证的思维框架： 调试不仅是找Bug，更是一种系统性的验证过程。本书提供一套结构化的调试流程：隔离变量、重现最小案例、假设驱动验证。强调构建“反例”和“边界条件”测试集的关键性，以确保解决方案的鲁棒性。 12. 计算思维在创造性工作中的角色： 探讨生成式设计、自动化流程中的逻辑基础。展示如何将人类的创造性输入与计算的严密执行相结合，形成高效的“人机协作”模式。 总结： 《数字时代的思维构建》是一本关于“如何思考”的书，它提供的是一套工具箱和一套思维准则，而非一门特定课程的复习资料。它帮助读者建立起一座坚实的桥梁，连接抽象的逻辑世界与具体的数字应用领域，为读者迈入任何高级信息技术领域做好最充分的思维准备。

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我尝试用这本书来辅助理解汇编语言的基本逻辑，结果发现其在这一章节的处理简直是灾难性的。它用极其晦涩的语言介绍了寄存器和寻址模式，却没有提供任何一个清晰的、可执行的汇编代码示例来佐证其理论。读者完全无法将那些抽象的指令助记符与计算机的实际工作流程联系起来。比如，书中提到“CALL”指令会进行栈操作，但对于栈帧的建立、返回地址的保存与恢复过程，只是一笔带过。我不得不转而去查阅其他更专业的书籍和在线教程，才能真正理解函数调用的机制。更令人不解的是，书中对现代处理器架构的讨论几乎为零，完全没有涉及流水线、缓存层次结构等影响程序性能的关键因素。一本声称是“学习指导”的书，却未能提供任何有效的实践路径和案例分析，这使得学习过程充满了挫败感，感觉自己只是在背诵一本过时的、缺乏实践指导的参考资料。

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网络基础部分的阐述，尤其是在TCP/IP协议栈的介绍上，暴露了该书的时代局限性和深度不足。作者似乎满足于停留在OSI七层模型的概念层面，简单地描述了每一层的功能，但对于数据包如何在不同层之间封装、解封装的过程，缺乏深入的剖析。例如，当讲到三次握手时，书中只是简单地画了一个示意图，却没有详细解释SYN-ACK包中序列号（Sequence Number）和确认号（Acknowledgement Number）是如何动态变化的，这对于理解连接建立的可靠性至关重要。此外，对于路由选择算法，例如Dijkstra或RIP协议的工作原理，书里完全没有涉及，这让有志于未来从事网络工程或系统运维的读者感到非常失望。这本书更像是十年前的教科书选摘，缺少了对现代网络环境（如IPv6的过渡、NAT技术的普及）的必要关注和解释。

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关于数据库基础那一章，我本以为至少能看到一些SQL的基本操作和关系代数的核心概念，但实际内容却令人大跌眼镜。它几乎完全集中在了数据库范式理论的介绍上，而且解释得异常冗长和抽象，什么第一范式、第二范式，读完后感觉自己只是记住了几个术语，却不清楚在实际数据建模中如何应用这些规则来避免冗余和异常。书中居然没有提供一个使用MySQL或PostgreSQL进行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的入门教程，也没有展示如何编写一个简单的联接查询（JOIN）。对于一个计算机专业的学生来说，如果连基本的SQL语法都不熟悉，那么后续学习数据库管理系统原理或大数据技术就无从谈起。这本书在“实践指导”的承诺上，未能提供任何实际的编码或操作指导，使得数据库的学习停留在纯理论的说教层面，完全脱离了实际应用的需求。

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这本《大学计算机基础学习指导》读起来确实让人感到有些困惑，它似乎更像是一本面向初学者的快速入门手册，而非一本真正能引导深入理解大学计算机核心概念的指导书。例如，在讲解操作系统原理的部分，内容过于简略，仅仅罗列了几个名词概念，比如进程、线程、内存管理，但对它们之间的内在联系和实际运作机制却避而不谈。我期待看到的是关于如何使用Linux命令行进行系统操作的实战指导，或者至少是对虚拟内存分页机制的直观图解，但这本书提供的只是枯燥的定义堆砌。对于那些想通过这本书真正掌握计算机底层逻辑，为后续学习如数据结构或算法打下坚实基础的读者来说，这种蜻蜓点水式的介绍无疑是杯水车薪。很多关键的知识点，如中断处理流程或者I/O系统的架构，完全没有提及，让人感觉这本书的“基础”二字名不副实，更像是对高中计算机知识点的简单回顾和重新包装。如果目标是零基础入门，或许可以勉强应付，但要达到大学教学要求的深度和广度，这本书显然力不从不逮。

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最让我感到诧异的是，作为一本声称是“学习指导”的书籍，它对于编程范式的介绍极为肤浅和片面。书中似乎完全忽略了面向对象编程（OOP）在现代软件开发中的核心地位，对于类、继承、多态等基本概念的讲解，仅停留在简单的比喻层面，缺乏严谨的UML图示辅助理解，更没有用C++或Java等主流语言进行代码示例说明。读者很难通过这本书理解封装性是如何通过访问修饰符（public, private）实现的，或者抽象类和接口的区别究竟在哪里。此外，对于函数式编程的思想，书中更是只字未提，这使得这本书的内容结构严重偏向于上个世纪的编程思维，完全没有跟上当前软件工程的发展趋势。一本旨在指导大学学习的教材，如果不能有效地引导学生掌握现代主流的编程思想和工具，那么它的指导价值就大打折扣了。

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