Foundations of Computer Science, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Course Technology

作者:Richard F. Gilberg

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-02-15

价格:USD 80.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781418836092

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 基础
• 算法
• 数据结构
• 理论计算机科学
• 离散数学
• 编程
• 计算理论
• 计算机理论
• 教材

计算机科学基础（第二版） 一份全面的指南，深入探索计算的核心原理 《计算机科学基础（第二版）》是一本精心编撰的著作，旨在为读者构建坚实的计算机科学知识体系。本书内容涵盖了从最基础的计算模型到复杂算法和数据结构的方方面面，以清晰、严谨且易于理解的方式，引导读者掌握计算机科学的核心概念和关键技术。无论您是初次接触计算机科学的学生，还是希望系统梳理知识体系的专业人士，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。 第一部分：计算的抽象与表达 本书的开篇，我们将深入探讨计算的本质——它究竟是什么，以及我们如何用抽象的语言来描述它。 语言与逻辑的基石： 我们将从计算的逻辑基础出发，审视命题逻辑和谓词逻辑。理解这些基本逻辑系统的运作方式，是构建任何计算模型的前提。本书将详细讲解命题的真值、联结词、量词等概念，并展示如何使用这些工具来形式化地表达和推理。通过一系列实际的逻辑谜题和证明，读者将能够体会到逻辑在计算机科学中的强大力量。 算法的诞生与形式化： 算法是解决问题的步骤和指令的集合。本书将追溯算法的概念起源，并重点介绍几种重要的形式化模型，包括图灵机和有限状态自动机。我们将深入剖析图灵机的组成部分——磁带、读写头、状态寄存器和转换表，并通过实例来展示它们如何执行计算。对于有限状态自动机，我们将探讨其在模式匹配、编译器设计等领域的应用，并理解其计算能力的局限性。理解这些计算模型，不仅有助于我们理解计算的理论边界，更能启发我们设计更高效、更精巧的算法。 表达的艺术： 掌握表达计算过程的语言至关重要。本书将介绍几种形式化语言，包括正则表达式和上下文无关文法（CFG）。我们将详细讲解正则表达式的构成元素及其在文本处理、模式识别中的强大作用。对于上下文无关文法，我们将深入理解其在描述编程语言语法、解析器设计等方面的核心地位。通过大量的例子，读者将学会如何使用这些语言来精确地描述和生成字符串，从而为理解编译原理和自然语言处理打下坚实的基础。 数制与编码的奥秘： 计算机内部的一切信息最终都以二进制的形式存在。本书将带领读者深入理解不同的数制系统，包括二进制、八进制、十进制和十六进制，并掌握它们之间的相互转换方法。更重要的是，我们将探讨各种数据编码方案，例如 ASCII 码、Unicode 编码，以及它们如何将字符、数字等信息转化为计算机能够理解的比特序列。理解这些基础知识，对于理解计算机如何存储、处理和传输数据至关重要。 第二部分：数据的组织与管理 计算的强大之处在于其能够高效地组织和处理海量数据。本部分将聚焦于数据结构和数据库系统的核心概念。 数据的组织之道： 数据结构是组织和存储数据的方式，它直接影响着算法的效率。本书将全面介绍各种基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、散列表（哈希表）和树。我们将详细讲解每种数据结构的定义、操作及其优缺点。例如，在链表中，我们将探讨单向链表、双向链表和循环链表的区别与应用；在树结构中，我们将深入研究二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如 AVL 树和红黑树）等，并理解它们在数据查找、排序等方面的性能优势。 高效的搜索与排序： 搜索和排序是计算机科学中最基本也最重要的操作。本书将详细介绍各种搜索算法，如线性搜索和二分搜索，并分析它们的 time complexity。对于排序算法，我们将覆盖从简单的冒泡排序、选择排序、插入排序，到更高效的快速排序、归并排序和堆排序。我们将不仅仅展示算法的实现，更会深入分析它们的效率，帮助读者理解为什么在不同场景下需要选择不同的排序算法。 图的世界： 图是一种极其强大的数据结构，用于表示对象之间的关系。本书将介绍图的基本概念，如顶点、边、有向图、无向图、加权图等。我们将重点讲解图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨它们在迷宫求解、社交网络分析等领域的应用。此外，我们还将介绍一些重要的图算法，如最短路径算法（Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法）和最小生成树算法（Prim 算法、Kruskal 算法），它们在网络路由、资源分配等问题中发挥着关键作用。 数据库系统的基石： 随着数据量的爆炸式增长，高效的数据管理变得尤为重要。本书将介绍数据库的基本概念，包括数据模型、关系模型、实体-关系模型（ER 模型）等。我们将深入理解关系型数据库的核心——表、记录、字段、主键、外键等概念，并学习如何使用 SQL（Structured Query Language）进行数据的查询、插入、更新和删除。此外，我们还将简要介绍数据库的规范化理论，以及 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务的原理，这些都是构建可靠数据库系统的关键要素。 第三部分：计算的效率与复杂性 理解算法的效率以及计算问题的固有难度，是计算机科学研究的另一重要维度。 算法的效率分析： 衡量算法性能的标准是其时间复杂度和空间复杂度。本书将详细讲解 Big O 记法，并指导读者如何分析算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。我们将通过大量实例，展示如何推导出不同算法的复杂度，并理解 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等复杂度的含义及其对算法性能的影响。 计算的极限： 并非所有问题都能在合理的时间内解决。本书将引入计算复杂性理论的概念，并探讨 P 类问题和 NP 类问题。我们将详细解释 P 类问题（可在多项式时间内解决的问题）和 NP 类问题（可在多项式时间内验证解的问题）。我们将重点介绍 NP-完全问题，并说明它们在计算机科学中的重要性——如果能找到一个 NP-完全问题的多项式时间解法，那么所有 NP 类问题都可以被解决。 可计算性理论： 并不是所有问题都是可计算的。本书将介绍不可判定问题，例如停机问题，并展示它们存在的理论依据。我们将深入理解丘奇-图灵论题，它断言图灵机能够计算的所有函数，也正是可计算函数。理解这些理论，有助于我们认清计算能力的边界，以及在实际工程中应避免陷入不可解的问题。 第四部分：计算的演进与未来 本书的最后部分，我们将目光投向计算领域的过去、现在和未来，探索其持续的演进和广阔的前景。 计算的硬件基础： 计算机的运行离不开硬件的支持。我们将简要介绍计算机体系结构的基本组成部分，包括中央处理器（CPU）、内存（RAM）、输入/输出设备等。我们将了解计算机如何执行指令，并理解冯·诺依曼体系结构的核心思想。 操作系统的角色： 操作系统是连接硬件和用户的桥梁。我们将探讨操作系统的主要功能，如进程管理、内存管理、文件系统管理以及设备管理。我们将理解操作系统如何协调和管理计算机资源，为应用程序提供运行环境。 联网的时代： 现代计算离不开网络。本书将介绍计算机网络的基本概念，包括协议、网络拓扑、TCP/IP 模型等。我们将理解数据如何在网络中传输，以及互联网的运作机制。 未来的展望： 计算科学是一个不断发展的领域。本书将展望计算的未来趋势，包括人工智能、机器学习、云计算、大数据、量子计算等新兴领域。我们将简要介绍这些领域的核心思想和潜在影响，激发读者对未来计算科学的探索热情。 《计算机科学基础（第二版）》以其系统性的知识体系、严谨的逻辑推理和丰富的实例，为读者提供了一个全面而深入的计算科学学习之旅。本书旨在培养读者分析问题、设计解决方案和理解计算本质的能力，为他们在计算机科学领域取得更大的成就奠定坚实的基础。

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