计算机基础习题与实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:雷国华

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:16.5

装帧:平装

isbn号码:9787040146059

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机科学
• 编程入门
• 习题集
• 实验指导
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• 实践操作

《算法的奥秘：从理论到实践的深度探索》 本书并非一本技术手册，而是一次关于算法本质的哲学性、理论性以及应用性探索。它旨在揭示算法作为一种思维模式和解决问题核心的深刻含义，而非罗列具体的编程技巧或数据结构实现。 核心理念： 我们常常将算法视为计算机科学的基石，但其影响远不止于此。本书将算法的边界推向更广阔的领域，探究其在逻辑学、数学、人工智能，乃至日常生活中的隐秘联系。算法是一种抽象的指令序列，它描述了如何从输入状态一步步达到目标状态。然而，这种抽象不仅仅是程序的代码，它更是人类理解世界、构建秩序、优化决策的根本途径。 内容精要： 第一部分：算法的哲学根基 何为“算法”： 本部分将深入剖析“算法”一词的多重含义。它不仅仅是计算机执行的指令，更是人类历史上解决问题、组织信息、传递知识的普遍方法。从古代的计算方法到现代的机器学习模型，算法的演变史是一部人类智慧发展的缩影。我们将探讨算法的定义、属性（有限性、明确性、可行性、输入输出），以及它在形式化思维中的地位。 逻辑与算法的交织： 逻辑学是算法的天然土壤。本书将追溯逻辑学的发展如何为算法的精确性和严谨性奠定基础，探讨命题逻辑、谓词逻辑如何成为构建算法的语言。我们将分析演绎推理、归纳推理在算法设计中的作用，以及模糊逻辑和非单调逻辑如何为更复杂的智能算法提供理论支撑。 数学的严谨性与算法的优雅： 数学是度量和量化算法性能的标尺。我们将讨论数学模型如何抽象和简化现实问题，以便算法能够有效处理。从组合数学、图论到概率论，这些数学分支如何为算法分析、优化和设计提供强大的工具，从而实现效率与效果的最佳平衡。 第二部分：算法的计算模型与理论边界 图灵机的思想实验： 在不深入具体计算模型细节的前提下，我们将阐述图灵机这一理论概念如何定义了“可计算性”的边界。它是一种抽象的计算机器，其存在本身就揭示了计算能力的普遍性。理解图灵机的局限性，有助于我们认识到并非所有问题都能通过算法解决，以及“不可计算性”这一深刻概念。 复杂性理论的哲学视角： 本部分将以一种宏观的视角审视计算复杂性理论。我们不关注具体的NP-hard问题列表，而是探讨“P vs NP”这个问题的哲学含义：是否所有可验证的问题都可被高效解决？这将引申到算法在现实世界中面临的挑战，以及我们如何权衡时间和计算资源。 信息论与算法的效率极限： 信息论提供了衡量信息和计算成本的普适度量。本书将探讨信息熵如何反映问题的内在复杂度，以及香农的信源编码定理如何预示着最优算法的下限。理解信息论，能帮助我们从更根本的层面理解算法的效率限制。 第三部分：算法的演进与智能的曙光 从搜索到学习：算法的进化之路： 我们将回顾算法发展的重要里程碑，但侧重点不在于技术细节，而是关注其思想的演进。从早期的搜索算法（如深度优先、广度优先），到动态规划、贪心算法，再到机器学习的兴起。这里的“学习”并非指具体的机器学习算法，而是指算法如何从数据中提取模式、优化自身，甚至展现出某种程度的“智能”。 人工智能的思维基石： 人工智能的兴起，标志着算法能力的飞跃。本书将探讨智能的本质是否可以通过算法来模拟或实现。我们将考察符号主义、联结主义等AI流派背后的算法思想，以及它们如何尝试解决感知、推理、决策等问题。 算法在复杂系统中的作用： 现实世界充满了复杂的交互系统，从生态系统到经济系统，再到社交网络。本书将探讨算法如何成为理解、模拟和干预这些复杂系统的关键。例如，博弈论中的策略算法，如何解释群体行为；网络科学中的传播算法，如何揭示信息流动的规律。 第四部分：算法的应用与伦理考量 跨越学科的应用： 算法的影响力已渗透到科学、艺术、社会等各个角落。本书将以概括性的方式，阐述算法在科学研究（如基因测序、粒子物理）、金融建模、艺术创作（如算法生成艺术）、城市规划等领域的应用，强调算法作为一种通用解决工具的力量。 算法的伦理边界： 随着算法能力的增强，其伦理和社会影响也日益凸显。本书将引导读者思考算法偏见、隐私侵犯、决策透明度以及算法的自主性等问题。我们将探讨如何设计和部署负责任的算法，以确保技术发展造福人类，而非带来新的风险。 本书特色： 《算法的奥秘》并非一本“如何做”的书，而是一本“为何如此”以及“为何重要”的书。它鼓励读者进行批判性思考，将算法的理解提升到哲学、逻辑和理论的高度。本书语言力求严谨而不失启发性，旨在为对算法的本质、其理论极限以及其对人类社会未来影响感兴趣的读者提供一次深刻的认知之旅。它适用于任何希望超越技术细节，理解算法作为一种普适性思维方式的读者，无论其背景如何。它不是学习具体编程的起点，而是思考计算思维和智能本质的起点。

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不得不提一下我正在啃的这本关于人工智能的经典著作——《深度学习：从数学原理到工程实践》。这本书的定位非常精准，它巧妙地架设了一座桥梁，连接了那些只懂调用TensorFlow API的“调包侠”和那些能从头推导反向传播的数学家。它从最基础的线性代数和概率论回顾开始，然后非常扎实地引入了神经网络的基本单元——神经元，并循序渐进地推导出激活函数、损失函数的选择依据。对于像我这样，虽然知道梯度下降，但不太明白为什么Adam优化器比传统的SGD（随机梯度下降）效果通常更好的人来说，书中对动量和自适应学习率的数学解释是醍醐灌顶的。更贴心的是，它并没有止步于理论，后面章节详细介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的核心结构，并给出了清晰的数学模型和对应的Python代码框架，这种理论与实践的紧密结合，让我不再满足于仅仅使用别人训练好的模型，而是开始真正理解模型的“黑箱”是如何运作，以及如何根据特定问题去设计更优的网络结构。这本书的价值在于，它教会你如何像一个研究者一样去思考深度学习问题。

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我手里这本《网络协议与体系结构详解》简直是为“打破信息孤岛”而生的！以前我对网络总是停留在“发请求、收响应”这种宏观的理解上，但这本书把我拉到了数据包的微观世界里。它对TCP/IP协议栈的每一层都做了极其细致的剖析，从物理层的信号编码到应用层的HTTP报文结构，层层递进，逻辑清晰得让人拍案叫绝。我最喜欢它讲解拥塞控制算法的那一章，它不仅仅是解释了AIMD（加性增/乘性减）的原理，更是通过大量的图表展示了不同丢包率和往返时间下，TCP窗口大小的动态变化过程，让你真切地感受到网络是如何自我调节以达到最大吞吐量的。此外，书中对TLS/SSL握手过程的图解也做得极为出色，涉及到密钥交换、证书验证等复杂步骤，被拆解得有条不紊，不再是难以理解的流程图堆砌。读完这本书，我再看浏览器加载网页的整个过程，脑海里不再是模糊的黑箱，而是清晰可见的数据包如何在不同网络设备间穿梭、封装和解封装的完整画面。

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我最近在看《深入理解操作系统》，这本书的厚度和内容深度真的令人敬畏，完全不是那种浅尝辄止的入门读物。它对操作系统的核心机制，比如进程管理、内存虚拟化和并发控制的讲解，简直是教科书级别的严谨和全面。最让我印象深刻的是它对“上下文切换”和“死锁预防”那一章节的论述，作者并没有停留在概念层面，而是深入到了内核态和用户态的切换细节，甚至提到了不同硬件架构下可能存在的细微差异，这对于想要从事底层开发或者系统编程的人来说，提供了极其宝贵的视角。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的老工程师，一步步走进操作系统的“心脏”去观察它的工作原理，每一个同步机制、每一个调度算法背后的权衡利弊都阐述得淋漓尽致。虽然阅读过程需要极高的专注度和一定的预备知识积累，但一旦理解，你会对你日常使用的软件运行环境产生颠覆性的认识，你会明白为什么有时候程序会莫名其妙地卡住，为什么多核处理器需要复杂的锁机制来保证数据一致性。

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这本《数据结构与算法分析》简直是我的救星！我之前在学习链表、树和图这些概念的时候总是感觉云里雾里，书本上的理论推导看得我头昏脑涨，根本不知道这些抽象的东西在实际编程中到底有什么用。但是这本书不同，它用非常直观的图示和贴近实际应用的例子，把那些原本看起来高深莫测的算法逻辑一步步拆解开来。比如讲到排序算法，它不仅仅罗列了冒泡、快速排序的伪代码，更重要的是，它会通过动画模拟的方式，让你清晰地看到数据元素是如何移动和交换位置的，这种可视化学习的体验是传统教材无法比拟的。我尤其欣赏作者在讲解时间复杂度和空间复杂度时的那种深入浅出的功力，不再是冷冰冰的数学符号堆砌，而是结合实际场景去分析“为什么这个算法更优”，让人茅塞顿开。而且，书后附带的那些编程实现（虽然是用C++写的，但我可以轻松转换成Python的思路），代码注释详尽，非常适合动手能力强的学习者进行调试和验证。对于想要从“会写代码”迈向“写出高效代码”的读者来说，这本书绝对是迈向专业级工程师的必备阶梯。

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《编译原理：龙书》（可以假设这是我在读的一本经典教材）这本书的文字风格非常独特，它不像许多技术书籍那样板着面孔，而是带着一种学者特有的幽默感和对语言的深刻洞察力。它把一个听起来无比枯燥的领域——如何将高级语言转换成机器可执行代码——描绘成了一场精妙的“翻译艺术”。我花了大量时间去研究词法分析器的构造，书中详尽地介绍了有限自动机如何高效地识别Token，那种从一串字符流中精准地剥离出有意义单元的过程，简直是数学与工程的完美结合。更让我着迷的是关于语义分析和中间代码生成的部分，它清晰地展示了如何构建抽象语法树（AST），以及如何在这个树上进行类型检查和优化。虽然书中引入了大量的形式语言理论，但作者总能找到一个恰当的比喻来解释为什么需要这些理论，比如把语法规则比作建筑蓝图，把语义规则比作结构安全检查。对于任何想深入了解编程语言设计或想开发自己专属 DSL (领域特定语言) 的人来说，这本书无疑是打开这扇大门的金钥匙。

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