计算机导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2009-7

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787121090967

丛书系列:

图书标签:

• 有
• 计算机基础
• 计算机科学
• 导论
• 入门
• 信息技术
• 数字技术
• 编程基础
• 硬件
• 软件
• 网络

编程思维与算法实践：通往高效解决问题之路 图书简介 核心理念： 本书旨在为读者构建坚实的计算机科学基础，侧重于培养计算思维能力和算法设计与实现的实战技能。我们深知，现代信息世界的运转核心在于逻辑推理和效率优化，因此，本书避开了对硬件结构和操作系统底层原理的冗余叙述，转而聚焦于如何像程序员一样思考，并运用成熟的算法策略解决复杂问题。 目标读者： 欢迎所有希望系统学习编程逻辑、提升解决问题效率的初学者、非计算机专业学生、以及希望回顾和巩固基础的在职技术人员。无论你的最终目标是成为一名软件工程师、数据科学家，还是仅仅想利用编程提升工作效率，本书提供的思维框架都将是你的宝贵财富。 --- 第一部分：计算思维的构建——逻辑的基石 本部分是全书的理论核心，它不教授任何特定语言的语法细节，而是深入剖析问题抽象、分解与模式识别的核心能力。 第一章：什么是计算思维？（超越代码的思考模式） 计算思维不仅仅是编写代码的能力，它是一种处理复杂问题的系统性方法论。本章将详细阐述计算思维的四大支柱： 1. 分解 (Decomposition)： 如何将一个庞大、模糊的问题拆解成一系列可管理、可解决的小模块。我们将通过实际案例（如设计一个图书馆管理系统）来演示分解的艺术，强调自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）两种策略的运用场景。 2. 模式识别 (Pattern Recognition)： 识别问题中的重复性元素、相似结构和潜在规律。我们将探讨斐波那契数列、矩阵结构等经典模式，并说明识别模式如何直接指导我们选择合适的抽象工具。 3. 抽象 (Abstraction)： 过滤掉不必要的细节，抓住事物的本质特征，建立模型。本章重点讲解抽象层次的控制——何时需要高度抽象（如面向对象设计中的接口），何时需要关注具体实现（如内存访问的优化）。 4. 算法设计 (Algorithm Design)： 基于前三步的成果，设计出清晰、有限、有效的指令序列。本章初步引入算法的几个关键属性：确定性、输入/输出、有限性。 第二章：数据结构：世界的组织方式 如果说算法是“动词”，那么数据结构就是“名词”——它们是组织和存储信息的方式。高效的算法必须建立在合适的数据结构之上。本章内容详尽，但完全聚焦于逻辑结构本身，而非特定语言的实现： 1. 线性结构深度探究： 数组与链表（List/Linked List）： 深入比较两者在随机访问、插入和删除操作上的时间复杂度差异。我们将模拟内存中链表的动态链接过程。 栈（Stack）与队列（Queue）： 重点解析它们的“后进先出（LIFO）”和“先进先出（FIFO）”特性，及其在函数调用栈管理、广度优先搜索（BFS）中的不可替代性。 2. 非线性结构的逻辑建模： 树（Trees）： 详细介绍二叉树、平衡树（如AVL或红黑树的原理性概念，不涉及复杂平衡机制的证明）的概念，特别是它们在层次化数据表示中的优势。 图（Graphs）： 将图视为现实世界复杂关系（社交网络、地图路径）的终极模型。介绍图的表示法（邻接矩阵与邻接表）及其适用场景的权衡。 --- 第二部分：算法的精粹——效率与优化 本部分是全书的实践核心，专注于分析和设计解决实际问题的步骤。我们严格采用大O表示法来量化算法的性能，确保读者理解效率的真正含义。 第三章：算法分析的量化标准 在没有进行任何实际编码之前，我们必须学会“预估”算法的好坏。 1. 时间复杂度与空间复杂度： 详细解释 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等常见复杂度的几何意义。通过图表对比，直观展示当数据量 $n$ 增大时，不同复杂度的效率差异。 2. 最好、最坏与平均情况分析： 理解算法性能依赖于输入数据的特性，学会对不同输入场景进行评估。 第四章：经典搜索与排序算法的逻辑推演 本章通过对比和演化，展示解决特定问题的不同思路。 1. 搜索算法： 线性搜索与二分搜索： 二分搜索的前提条件（有序性）如何极大地提升了效率，这是“预处理”思想的经典体现。 图的遍历： 深入解析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的内在逻辑和应用场景的区分（例如，DFS用于拓扑排序和连通性检测，BFS用于最短路径查找）。 2. 排序算法的演化： 简单排序（冒泡、选择）： 作为理解交换与比较操作的基础。 高效排序（归并排序与快速排序）： 重点解析分治策略（Divide and Conquer）的思想，这是更高阶算法设计的核心。我们关注它们如何通过递归划分问题来达到 $O(n log n)$ 的效率。 第五章：策略性算法设计范式 本章探讨解决问题的宏观策略，这些策略可以应用于几乎所有领域的复杂问题。 1. 贪心算法（Greedy Approach）： 局部最优解如何导向全局最优解？我们通过活动安排问题、最小生成树（Prim/Kruskal算法的逻辑概述）来展示贪心策略的简洁性与局限性。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是处理重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将清晰界定DP的两个核心特征，并通过经典的“最长公共子序列”和“背包问题”的实例，演示备忘录（Memoization）和自底向上（Tabulation）两种实现思路的内在联系和区别。 3. 回溯法与分支限界法： 针对需要探索大量可能性的问题（如八皇后问题、迷宫求解），解析如何通过系统地“试错”并及时“回溯”来剪枝搜索空间，提升求解效率。 --- 第三部分：进阶主题与计算的边界 本部分将视野拓展到更复杂的计算场景，理解如何处理现实世界中的不确定性与资源限制。 第六章：计算的效率边界：P、NP与不可判定性 本章不涉及复杂的数学证明，而是提供一个宏观的视角，帮助读者理解哪些问题在理论上是“容易”解决的，哪些问题可能需要指数级的时间。 1. 多项式时间（P类问题）： 那些可以被高效解决的问题。 2. 非确定性多项式时间（NP类问题）： 那些“验证”一个解很容易，但“找到”一个解很困难的问题。 3. NP-完全性概念： 了解问题的难度层级，理解为什么某些优化问题（如旅行商问题）至今仍是计算科学中的核心挑战。 第七章：概率与随机性在算法中的应用 并非所有问题都需要绝对确定的答案。本章介绍如何利用概率模型来设计更快的近似解或在特定场景下验证解的正确性。 1. 随机化算法的优势： 在大数据量和时间受限的情况下，随机选择或随机化策略如何提供足够好的结果。 2. 蒙特卡洛方法简介： 使用大量随机抽样来估计复杂数值或验证特定属性（如素性测试的初步概念）。 --- 总结与展望 本书的最终目标是培养读者一种解决问题的工具箱，而不是堆砌工具本身。一旦掌握了计算思维、理解了数据结构的逻辑含义，并熟练运用分治、动态规划等核心策略，读者将能够快速适应任何新的编程语言或技术栈，因为底层的逻辑框架是相通的。本书为读者打下了坚实的逻辑地基，是迈向高级软件开发、数据结构与算法精深研究的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆