新编计算机科学导论

新编计算机科学导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:里德
出品人:
页数:331
译者:
出版时间:2005-3
价格:37.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302104803
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 导论
  • 编程
  • 算法
  • 数据结构
  • 计算机基础
  • 理论
  • 教材
  • 科普
  • 入门
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具体描述

这是一本独具特色的计算机入门教材。传统的书籍要么侧重于广度(概述所有计算概念),要么侧重于深度(程序设计以及解决问题)。本书共18章,同时兼顾了广度和深度。广度章节包括了对初学者非常重要的计算概念以及问题,主题涉及计算机术语、因特网和万维网、算法和软件以及技术对社会的影响。深度章节则穿插于这些主题之间,借助于动手练习来介绍基础的程序设计概念和技巧。通过使用html和JavaScript,读者可以设计并实现交互式网页的同时,发展解决问题的技巧。

《新编计算机科学导论》适用于“计算机科学导论”课程。同时也适合打算涉足计算机行业的人员自学,为以且的程序设计、网站开发和技术支持生涯奠定良好的基础。

《数字时代的思维引擎:跨学科前沿探索》 内容简介 本书聚焦于当代信息技术浪潮下,跨学科知识体系的深度融合与前沿应用。我们生活在一个由数据、算法和连接驱动的时代,传统学科壁垒正日益消融,新的认知框架亟待建立。《数字时代的思维引擎:跨学科前沿探索》旨在为读者提供一个理解和驾驭这个复杂新世界的认知工具箱,它不专注于某一项具体技术的操作指南,而是致力于解析驱动这些技术的底层逻辑、哲学思辨与社会影响。 本书的结构围绕三大核心模块展开:计算思维的哲学基础、复杂系统与涌现现象,以及人机交互的伦理前沿。 --- 第一部分:计算思维的哲学基础与抽象的力量 (The Philosophy of Computation) 本部分深入探讨“计算”这一概念从理论萌芽到实践落地的哲学深度。我们不再停留于对编程语言的介绍,而是探讨图灵机模型背后的不可判定性,以及它对人类知识边界的深刻启示。 1.1 逻辑与可计算性的边界: 本章回顾了哥德尔不完备性定理与图灵停机问题的历史性意义。我们讨论了元数学危机如何催生了现代计算机科学的理论根基,并分析了在人工智能日益强大的今天,我们如何重新审视“什么是可以被计算的”这一根本问题。重点探讨了皮亚诺算术、λ演算等形式系统的抽象构建,以及它们如何作为现代软件架构的无形骨架。 1.2 信息论的熵与意义的构建: 香农的信息论提供了量化不确定性的强大工具。本章将信息论提升到认知科学的层面,探讨语义信息与句法信息的区别。我们考察了信息熵在数据压缩、噪声消除乃至生物遗传信息编码中的应用,并辩证地分析了,当信息量被极致压缩时,我们是否也可能损失了隐藏在复杂性中的“意义”或“情境”。 1.3 算法思维的范式转移: 算法不再仅仅是解决问题的步骤,而成为了一种新的世界观。本章对比了笛卡尔式的还原论方法与算法驱动的合成论思维。我们分析了递归、分治、动态规划等核心算法范式如何映射到宏观决策制定、资源分配和复杂任务分解中,强调计算思维如何重塑问题定义和解决方案的结构化表达。 --- 第二部分:复杂系统与涌现现象的建模 (Modeling Complexity and Emergence) 现代科学的重大挑战在于处理非线性、高维度和大规模交互的系统。本部分将目光投向那些无法仅通过分解组件来理解的现象,探讨如何利用计算工具来模拟、预测和控制这些涌现系统。 2.1 复杂适应系统(CAS)的内在动力学: 本章聚焦于自下而上的组织模式。通过对元胞自动机(如康威生命游戏)的深入分析,我们阐释了简单的局部规则如何导致宏大而不可预测的全局模式。我们探讨了CAS理论在生态系统演化、金融市场波动、以及城市化进程中的应用,强调了反馈回路和异质性在系统稳定性中的关键作用。 2.2 网络科学:连接的力量与拓扑结构: 现代社会本质上是一个巨大的网络——从蛋白质互作网络到全球互联网。本章详细介绍了小世界效应、无标度网络(幂律分布)等关键网络拓扑特征。我们研究了中心性度量(介数中心性、特征向量中心性)如何揭示信息流和影响力传播的路径,并讨论了网络鲁棒性(抗毁性)与脆弱性(易受攻击性)之间的内在矛盾。 2.3 仿真建模与不确定性量化: 面对现实世界的随机性和不完全信息,精确预测往往是不可能的。本部分侧重于蒙特卡洛方法、贝叶斯推断在复杂系统模拟中的实践。读者将学习如何构建具有统计学意义的模型,并通过敏感性分析来量化模型输出对输入参数变化的依赖程度,从而在不确定性中做出更优决策。 --- 第三部分:人机交互的伦理前沿与认知边界 (Ethics and Cognitive Frontiers) 随着计算能力的爆炸式增长,机器日益深入地介入人类的决策过程、文化生产乃至个体认知。本部分转向对技术与人类社会关系的反思,探讨技术进步带来的深刻伦理挑战和认知重塑。 3.1 算法决策中的偏见与公平性: 机器学习模型正在被用于信贷审批、招聘筛选乃至司法量刑。本章深入剖析了训练数据中的历史偏见如何被编码进模型,并固化为算法歧视。我们探讨了公平性度量的不同数学定义(如平等机会、人口均等性),以及在不同社会情境下,我们应当优先保护哪一种形式的公平。这要求我们超越技术实现,进入社会契约的层面进行设计。 3.2 人工智能与创造力的再定义: 生成式模型(Generative Models)的兴起模糊了人类创造与机器模仿的界限。本章讨论了什么是“原创性”,以及当算法能够以前所未有的速度生成文本、图像和音乐时,版权、署名权和艺术价值将如何被重新评估。我们探讨了人类在人机协作创造中角色的转变——从唯一的生产者到高阶的“策展人”和“提示工程师”。 3.3 数字心智与增强现实的认知影响: 持续的在线连接和信息流对人类的注意力、记忆和认知负荷产生了结构性影响。本章审视了认知负荷理论在数字环境下的适用性,并讨论了如脑机接口(BCI)等前沿技术对“自我”概念的潜在颠覆。我们不仅关注技术如何增强能力,更关注其对人类心智的侵蚀或重塑。本书鼓励读者进行批判性反思:在追求效率和连接的同时,我们愿意牺牲哪些深层的、非量化的认知能力? --- 总结:面向未来的思维工具 《数字时代的思维引擎》并非一本关于如何“使用”特定软件或框架的指南,而是一本关于如何“思考”这个新时代的指南。它将读者从操作层面的细节中抽离出来,提升至概念、结构和伦理的层面,旨在培养一种能够融汇数学、哲学、社会科学和技术理解的高级认知能力,从而更好地驾驭下一波技术浪潮的冲击与机遇。本书适合对信息科学的底层逻辑、跨学科交叉点以及技术对人类社会的长远影响抱有深刻好奇心的工程师、社会科学家、政策制定者和理论研究者。

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读后感

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用户评价

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这本书的写作风格非常独特,它并没有采用那种枯燥乏味的陈述方式,而是通过大量的实例和类比,将复杂的概念变得生动有趣。我特别喜欢书中对“图灵机”的讲解,这个理论模型对我来说一直是个谜。它如何抽象地定义了“计算”?如何成为现代计算机的理论基石?我希望书中能用更直观的方式来解释这些概念,让我能够真正理解计算的本质。我也对书中关于编译器和解释器的介绍很感兴趣。为什么我们的代码需要被翻译成机器能懂的语言?这个翻译过程是如何进行的?它涉及到哪些关键技术?我曾尝试过编写一些简单的脚本语言,但对背后的原理一无所知,希望这本书能为我拨开迷雾。另外,书中对数据库系统的讲解也让我期待。如何存储海量的数据,如何高效地检索和管理它们?这对于现代互联网应用来说至关重要。我希望能从中学习到数据库设计的原则和常用查询语言的使用技巧。

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这本书的写作风格非常学术化,但又不是那种枯燥乏味的教科书式讲解。它更像是在进行一场深入的对话,引导读者一步步地思考和探索。我特别对书中关于计算复杂性理论的介绍感到好奇。什么是“NP完全问题”?为什么有些问题是“不可计算”的?这些理论上的探索,虽然离实际编程应用较远,但却能极大地拓展我的思维边界。我希望书中能用通俗易懂的方式,解释这些复杂的理论概念,并探讨它们对计算机科学发展的意义。同时,书中关于计算的哲学思考,比如“什么是智能”、“机器能否思考”等问题,也让我产生了浓厚的兴趣。我期待着通过这本书,能够更深入地理解计算的本质,以及它在我们社会中扮演的角色。

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我一直认为,掌握一门学科的精髓,在于理解其背后的核心思想和发展脉络。这本书在这方面做得非常出色。它不仅介绍了各种技术概念,更重要的是,它梳理了计算机科学的发展历程,以及那些奠基性的理论和人物。我尤其对书中关于算法复杂度的分析很感兴趣。为什么有些算法比另一些算法更高效?如何量化这种效率的差异?我希望书中能用易于理解的方式,解释这些概念,并提供一些经典的算法实例。同时,书中对数据结构的选择也让我受益匪浅。不同的数据结构在存储和访问数据方面各有优劣,如何根据实际需求选择最合适的数据结构,这对于优化程序性能至关重要。我期待着通过这本书,能够掌握一些实用的数据结构和算法设计技巧,并将它们应用到我的实际编程实践中。

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这本书带给我的,远不止于知识的获取,更是一种思维方式的重塑。它不厌其烦地强调“抽象”和“模块化”的思想,这对于我理解复杂的系统至关重要。我一直觉得,生活中很多看似复杂的问题,都可以通过将其分解成更小的、可管理的部分来解决。这本书恰恰为我提供了理论上的支撑和实践上的指导。我特别喜欢书中关于面向对象编程的讲解,它如何将数据和行为封装在一起,如何通过继承和多态实现代码的复用和扩展。这让我对软件开发的“优雅”有了更深刻的理解。我曾尝试过一些面向对象的编程语言,但总觉得无法完全掌握其精髓,希望这本书能为我指明方向。此外,书中对软件工程的讨论,包括需求分析、设计模式、测试方法等,也让我看到了软件开发不仅仅是写代码,更是一门系统性的工程。我希望通过这本书,能培养出更严谨、更规范的软件开发习惯。

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阅读这本书的过程,像是在攀登一座知识的山峰,每一步都充满了挑战,但也充满了发现的惊喜。它没有回避那些技术细节,比如关于内存管理、进程调度、网络协议的阐述,但又以一种相对容易理解的方式呈现出来。我特别赞赏书中对抽象和封装的强调,这对于理解软件工程的本质至关重要。它解释了为什么我们需要高级语言,为什么我们需要操作系统,为什么我们需要网络协议,以及它们各自扮演的角色。我一直在思考,在信息爆炸的时代,如何才能真正掌握驾驭信息的力量,而不是被信息所淹没。这本书似乎提供了一个答案:理解信息是如何被处理、被存储、被传输的。我曾尝试过自己动手写一些简单的程序,但常常会遇到各种难以理解的错误,书中关于调试和错误处理的部分,我寄予厚望,希望能从中学习到更有效的排查问题的方法。此外,书中对算法的介绍,特别是时间复杂度和空间复杂度的分析,也让我对效率有了更深刻的认识。我一直相信,一个好的计算机科学家,不仅要有创造力,更要有对效率的极致追求。我希望通过这本书,能培养出这种思维方式。

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这本书,我拿到手里的时候,着实被它厚重的体量惊艳到了。封面设计简洁大气,没有那些花哨的插图,纯粹的文字给人一种扎实的学习氛围。我之前也涉猎过一些计算机相关的书籍,但总觉得不够系统,或者过于偏向某个具体领域。这本书给我的第一印象是,它试图构建一个全景式的计算机科学知识框架,从最基础的概念讲起,比如二进制、逻辑门,再逐渐深入到数据结构、算法、操作系统、网络等等。我尤其期待书中对“计算”本身的哲学思考,它究竟是什么?它如何改变世界?这些深层次的探讨往往是入门书籍容易忽略的,但我相信一本好的“导论”不应该仅仅是知识的堆砌,更应该引导读者去思考其本质。我喜欢这种循序渐进的讲解方式,让初学者能够一步一个脚印地理解那些看似抽象的概念。希望它能帮助我梳理清楚计算机科学庞杂的体系,建立起牢固的基础,为日后更深入的学习打下坚实的地基。我甚至开始畅想,当读完这本书,我是否能够更清晰地理解自己日常使用的各种软件和硬件背后的原理,不再仅仅是用户,而是能窥见其“灵魂”的观察者。它不仅是一本教科书,更像是一扇门,通往一个奇妙而充满逻辑的世界。

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这本书给我的感觉,就像是在拆解一个复杂的机器,每一部分都精心设计,并且与整体紧密相连。我一直对计算机的底层原理充满好奇,尤其是CPU的工作方式,内存的读写机制,以及总线是如何连接各个组件的。这本书似乎为我提供了一个深入了解这些细节的机会。我希望书中能用图文并茂的方式,展示这些硬件的结构和工作流程,让我能够更好地理解“计算”是如何在物理层面实现的。同时,书中关于信息编码和解码的部分也让我印象深刻。二进制、ASCII码、UTF-8等等,这些看似简单的编码背后,隐藏着人类如何与机器进行信息交换的智慧。我期待着通过这本书,能够更深入地理解这些编码方式的原理,以及它们在现代计算机系统中的作用。

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阅读这本书,就像在学习一门新的语言,而这门语言就是“逻辑”。这本书用严谨的逻辑推理,构建起了计算机科学的宏伟殿堂。我特别喜欢书中对逻辑运算和布尔代数的讲解。这些基础概念,虽然看似简单,却是整个计算机系统的基石。我希望书中能通过大量的练习题,帮助我巩固这些概念,并理解它们在实际计算机设计中的应用。此外,书中关于程序设计范式的内容也让我非常期待。函数式编程、命令式编程、声明式编程,不同的编程范式有着各自的特点和优势,我希望这本书能为我提供一个清晰的比较和分析,帮助我选择最适合自己的编程风格。我一直相信,掌握不同的编程范式,能够极大地提升我的编程能力和解决问题的效率。

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这本《新编计算机科学导论》就像一位经验丰富的向导,带领我踏入计算机科学的奇妙世界。它的内容包罗万象,从最底层的硬件原理,到上层的应用软件,都进行了详尽的介绍。我尤其对书中关于操作系统内核的部分感到好奇。操作系统是如何管理硬件资源的?如何实现多任务并行?如何保证系统的稳定性和安全性?这些问题一直萦绕在我脑海中。我希望书中能用清晰的逻辑和生动的语言,为我解答这些疑问。同时,书中关于计算机网络的部分也让我跃跃欲试。互联网是如何工作的?数据在网络中是如何传输的?TCP/IP协议到底是什么?我曾试图理解这些概念,但常常感到力不从心,希望这本书能成为我理解网络世界的钥匙。我期待着能够通过这本书,建立起一个完整而清晰的网络知识体系,从而更好地理解我们所处的互联时代。

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翻开这本书,就像进入了一个精密的机械世界。它的逻辑严谨,环环相扣,仿佛每提出一个概念,都在为下一个概念做铺垫。我一直对计算机图形学和人工智能领域充满了好奇,但又苦于没有一个系统性的知识体系来支撑我的兴趣。这本书在早期就提到了数据结构和算法,我相信这正是构建那些高级应用的基础。它详细地解释了链表、栈、队列、树、图等基本数据结构,并探讨了各种排序和搜索算法的优劣。我希望它能教会我如何选择最适合特定场景的数据结构和算法,这对于优化程序性能至关重要。我曾在一个项目中遇到过性能瓶颈,当时的我束手无策,但现在回想,如果我当时对算法有更深的理解,或许就能迎刃而解。书中关于信息论的部分也引起了我的兴趣,它探讨了信息是如何度量的,以及在传输过程中如何保证其准确性。这让我联想到我们日常生活中接触到的各种编码和解码,虽然我并不完全理解其中的细节,但我相信这本书会为我揭开神秘的面纱。

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