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出版者:Addison-Wesley Educational Publishers Inc

作者:[美] Donald Knuth

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2005-2-28

价格:CAD 55.87

装帧:Paperback

isbn号码:9780201038057

丛书系列:

图书标签:

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《计算艺术：理论与实践的交融》 一、 领域概述与价值定位 在信息技术飞速发展的时代，计算机科学已成为驱动现代社会进步的核心引擎。它渗透于我们生活的方方面面，从日常通讯、娱乐消费到科学研究、工业生产，无处不在。本书《计算艺术：理论与实践的交融》旨在深入探索计算科学的精髓，不仅在于其日益增长的实用价值，更在于其内在的深刻理论基础和优雅的抽象思维。我们理解，真正的计算能力并非仅限于熟练掌握编程语言或工具，而是需要建立在对算法、数据结构、计算模型以及问题的本质有着深刻的洞察之上。 本书的价值定位在于，它提供了一个系统而严谨的学习路径，带领读者穿越计算科学的宏大图景。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何思考、如何解决问题的思想指南。我们致力于培养读者成为具备独立思考和创新能力的计算专家，能够应对日益复杂的技术挑战，并创造出更具效率、更优化的解决方案。通过理解计算的内在逻辑，读者将能够更好地驾驭不断发展的技术浪潮，而不是被动地跟随。 二、 核心内容与章节设计 本书的结构设计紧密围绕“理论与实践的交融”这一核心理念，力求在抽象概念和具体应用之间取得最佳平衡。 第一部分：计算的基石——理论的深度探索 1. 抽象与建模：理解问题的本质 核心概念： 引导读者认识到抽象在计算科学中的重要性，学习如何从现实问题中剥离关键特征，构建有效的计算模型。 内容纲要： 从现实世界到抽象世界的转化：案例分析（例如，交通网络的建模，信息流的抽象）。 不同层次的抽象：从高层业务逻辑到低层硬件操作。 算法思维的萌芽：如何将问题转化为一系列可执行的步骤。 形式化方法的引入：数学语言在描述计算过程中的作用。 价值： 培养读者观察、分析和提炼问题的能力，为后续的算法设计打下坚实基础。 2. 数据结构：信息的组织艺术 核心概念： 深入剖析各种基本和高级数据结构的设计思想、实现原理及其在不同场景下的适用性。 内容纲要： 序列结构：数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列。 树形结构：二叉树、平衡二叉树（AVL、红黑树）、B树、堆。 图结构：邻接矩阵、邻接表、图的遍历（DFS, BFS）。 散列结构：哈希表、冲突解决策略。 集合与字典：基于树或哈希表的实现。 价值： 使读者理解数据在计算机内部的组织方式，以及不同的组织方式对程序性能的巨大影响。 3. 算法设计与分析：效率的数学语言 核心概念： 介绍经典的算法设计范式，并教授如何严谨地分析算法的时间复杂度和空间复杂度。 内容纲要： 算法分析基础：大O表示法、渐进分析。 设计范式： 分治法： 模式识别、递归应用（如归并排序、快速排序）。 动态规划： 最优子结构、重叠子问题、状态转移方程（如背包问题、最长公共子序列）。 贪心算法： 局部最优解推导全局最优解（如霍夫曼编码、活动选择问题）。 回溯与分支限界： 搜索策略（如N皇后问题、旅行商问题）。 常用算法：排序（插入、冒泡、选择、希尔、堆、归并、快速、桶、基数）、搜索（二分查找、深度优先、广度优先）。 价值： 培养读者设计高效算法的能力，并能量化评估算法的性能，做出最优选择。 4. 计算模型与计算能力：理论边界的探索 核心概念： 介绍图灵机、Lambda演算等计算模型，理解可计算性的概念以及计算的极限。 内容纲要： 形式语言与自动机：正则表达式、有限状态机、下推自动机。 图灵机模型：工作原理、等价性。 可计算性理论：停机问题、不可判定性。 计算复杂性理论：P类、NP类问题，NP完全问题。 价值： 帮助读者认识到计算科学的理论根基，理解计算能力的界限，以及某些问题可能不存在高效解。 第二部分：实践的艺术——理论在工程中的应用 1. 编程范式与软件工程：构建可靠的系统 核心概念： 介绍不同的编程范式（面向过程、面向对象、函数式编程），并结合软件工程的原则，讲解如何构建健壮、可维护的软件系统。 内容纲要： 面向对象设计原则：封装、继承、多态、SOLID原则。 函数式编程思想：纯函数、不可变性、高阶函数。 设计模式：单例、工厂、观察者、策略等常用模式及其应用场景。 软件开发流程：需求分析、设计、实现、测试、部署、维护。 测试驱动开发（TDD）、敏捷开发方法论。 价值： 引导读者从“写能跑的代码”提升到“写高质量、易于维护的代码”。 2. 算法在实际问题中的应用：案例剖析 核心概念： 通过一系列典型的实际问题，展示前面章节所学算法和数据结构的应用。 内容纲要： 搜索引擎：索引构建、查询处理、排序算法的应用。 数据库系统：索引（B+树）、查询优化、事务处理。 图形学：渲染算法、几何处理、数据结构的应用。 网络通信：路由算法、数据传输协议。 机器学习基础：特征提取、模型训练中的算法选择。 价值： 将理论知识与实际工程问题紧密联系，提升读者的工程实践能力。 3. 并发与并行计算：处理复杂任务 核心概念： 探讨多线程、多进程、分布式系统中的挑战与解决方案。 内容纲要： 并发模型：线程、进程、协程。 同步与互斥：锁、信号量、条件变量。 死锁与活锁：检测与避免。 并行计算框架：MPI、OpenMP、Spark简介。 分布式系统一致性问题（简述）。 价值： 使读者能够设计和实现能够充分利用现代多核处理器和分布式环境的程序。 三、 学习方法与读者收益 本书的学习方法强调主动思考和动手实践。我们鼓励读者在阅读过程中，不仅要理解概念，更要尝试用自己的语言复述，并动手实现书中的算法和示例。每一章节都配有精心设计的习题，旨在巩固所学知识，并引导读者将理论应用于解决新的问题。 通过系统学习本书，读者将能够： 建立坚实的理论基础： 深刻理解计算科学的核心原理，为应对未来技术发展奠定基础。 提升算法设计与分析能力： 能够设计出高效、优化的算法，并能准确评估其性能。 掌握数据组织之道： 熟练运用各种数据结构，高效管理和处理信息。 培养工程实践素养： 掌握构建高质量、可维护软件系统的关键原则和技术。 理解计算的边界与可能性： 认识到计算科学的深刻内涵和理论局限。 成为一名更优秀的计算问题解决者： 能够从根本上理解问题，并设计出优雅而有效的解决方案。 《计算艺术：理论与实践的交融》不仅仅是一本书，它是一次深入计算世界的旅程，一次对思维方式的修炼。我们相信，掌握了计算的艺术，便是掌握了创造的强大力量。

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评分☆☆☆☆☆

大一的时候从图书馆借了第一册，大三读到1/10还了。现在改英文版了，不知道什么时候能搞定这个大部头。想起对霍金《时间简史》的评价来了，看得懂看不懂都有宜处  

评分☆☆☆☆☆

你如果很功利，想“提高自己的编程技术”，那么止步吧。 如果你对数学没有梦幻般的热情和兴趣，那么止步吧。 这不是一本工具书，而是一本提高个人涵养的书。这本书70年代就已问世，毫无疑问很多东西在现在看来并不能用的上。所以如果你只想学“技术”，那么止步吧。 这本书适合...  

评分☆☆☆☆☆

大部分人声称看了他的书，或者买了他的书，不过是作为一种炫耀的资本或者摆设. 听听 Bill 说的：谁要是看完了Don Knuth的 The Art of Computer Programming 我就雇用他！”呵呵 啥时候有空看看  

评分☆☆☆☆☆

总有人说因为这本书能提高编程水平，所以推荐看；还有人说经典就是经典，不得不看。个人觉得非常的反感。 当然他确实能给你一些tricky的灵感，但是 如果你不从数学的角度来读，不去理会他的数学思想，简直就是浪费时间。 TCS（Theoretic computer science）跟实际的计算机...  

评分☆☆☆☆☆

最近读了《计算机程序设计艺术》，感觉像是打开了一个新世界的大门。这本书的内容深度和广度都令人惊叹，它不只是罗列各种编程技巧，而是深入到计算机科学的底层逻辑。我特别欣赏书中对复杂算法的细致讲解，每个步骤都推导得明明白白，让我这个之前对算法感到头疼的人，也能逐渐理清思路。而且，这本书的语言风格也很独特，虽然是技术性的内容，但作者的表达方式非常清晰，逻辑性极强，读起来有一种抽丝剥茧的快感。我常常会花几个小时，仅仅是沉浸在对某个算法的理解中，然后恍然大悟，觉得自己又上了一个台阶。这本书让我深刻体会到，优秀的程序设计不仅仅是代码的组合，更是一种艺术，一种对逻辑、效率和优雅的追求。它教会我如何用更严谨、更科学的态度去面对编程挑战，如何去分析问题的本质，而不是仅仅停留在表面。读这本书的过程，就像是在与一位博学多才的智者对话，不断地被启发，被引导，从而提升自己的认知水平。我发现，这本书的内容涵盖了计算机科学的许多核心领域，对于理解现代软件开发至关重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《计算机程序设计艺术》这本书对我来说，是一次不小的挑战，也是一次巨大的收获。一开始，我只是抱着学习一些高级编程概念的心态去翻阅，但很快我就被书中内容的深度和严谨性所折服。这本书就像一座巨大的知识宝库，里面充满了对计算机科学核心原理的深刻阐述。我尤其着迷于作者对于数据结构和算法的讲解，他不仅仅是介绍这些概念，更是深入剖析了它们的设计思想、性能特点以及在不同场景下的适用性。每一次的阅读，都像是在进行一次精密的“解剖”，将复杂的系统拆解成清晰的逻辑单元，让我能够更透彻地理解它们的工作原理。这本书的叙述方式是一种非常独特的风格，它充满了数学的严谨，但也巧妙地融合了对编程艺术的感悟。我常常在思考作者是如何将如此庞杂的知识体系，构建得如此有条理、有逻辑。它教会我如何用一种更系统、更抽象的思维方式去解决问题，如何去权衡不同的方案，以及如何在效率和可读性之间找到最佳平衡点。我深切地感受到，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一部关于如何成为一名优秀计算机科学家的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初是被《计算机程序设计艺术》这本巨著的“名头”吸引来的。我听过太多关于它的传说，说什么“编程界的百科全书”、“必读书籍”之类的。拿到书之后，我真的被它的分量惊到了！沉甸甸的一本，厚得像一本字典，封面设计也透着一股“硬核”的味道。刚开始翻开的时候，说实话，有点打怵。各种数学符号、公式、严谨的推导，感觉一下子就把我拉回了大学的课堂。但是，当我耐下心来，一个字一个字地去读，一个个例子去理解的时候，奇妙的事情发生了。我开始体会到作者的良苦用心，那种对每一个细节都追求极致的态度。他不仅仅是告诉你“怎么做”，更是告诉你“为什么这么做”，以及“有没有更好的做法”。我发现，原来那些我习以为常的编程技巧背后，竟然有如此深刻的理论基础和数学原理。这本书让我重新认识了算法的魅力，也让我开始审视自己过去的一些“拍脑袋”式的编程习惯。它就像一位严厉但又充满智慧的导师，不断地挑战我的认知边界，逼迫我去思考更深层次的问题。我不敢说我现在完全读懂了它，但我知道，每一次的阅读，都是一次质的飞跃。这本书的价值，绝不是一朝一夕能完全领悟的，它需要的是耐心、毅力和持续的探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学有着浓厚的兴趣，但总感觉自己停留在“会用”的层面，对于“为什么”和“如何做得更好”却知之甚少。机缘巧合之下，我接触到了《计算机程序设计艺术》这本书。这本书给我带来的震撼，远超我的想象。它不是一本教你写几行代码就能解决问题的入门读物，而是以一种非常系统、非常科学的方式，深入浅出地揭示了计算机程序设计背后的本质。我最喜欢的是书中对各种经典算法的深入剖析，不仅仅是给出代码实现，更是对其原理、复杂度、最优解法等进行详尽的论述。我曾为某个棘手的问题苦思冥想，翻阅这本书后，才发现原来有如此巧妙的算法可以解决，而且理解起来竟然如此自然。作者的写作风格严谨而不失趣味，尽管内容非常学术，但总能在关键之处用生动的比喻和详实的例子来辅助理解。读这本书的过程，就像是在进行一场思维的“大扫除”，把我过去那些零散、模糊的知识点，都梳理得井井有条。它教会我用更抽象、更宏观的视角去看待问题，从而能够设计出更优雅、更高效、更可扩展的程序。这本书绝对是每一个想要在计算机领域有所建树的程序员的必修课，它会让你在编程的道路上少走许多弯路，并且拥有更强大的内功。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机程序设计艺术》简直是编程界的圣经！我拿到它的时候，感觉就像拿到了一份珍贵的宝藏。封面设计简洁大气，厚实的书页散发着知识的沉淀感。翻开第一页，我就被深深吸引住了。它不像市面上那些浮光掠影的速成教程，而是以一种严谨、深入的方式，一步步地剖析计算机科学的核心概念。作者的论证逻辑清晰，每一个公式、每一个算法的推导都看得我心潮澎湃。我尤其喜欢它对各种数据结构和算法的精妙讲解，那些看似复杂的问题，在他的笔下变得豁然开朗。每一次阅读，我都能发现新的理解和领悟，感觉自己就像在攀登一座知识的高峰，每一步都充满了挑战与惊喜。这本书不仅仅是技术的堆砌，更是一种思维方式的启蒙。它教会我如何去思考，如何去解决问题，如何去构建优雅而高效的程序。我常常在深夜里，捧着这本书，与作者一起在代码的世界里遨游，那种沉浸式的体验，让我忘记了时间的流逝。虽然这本书的篇幅很长，内容也相当有深度，但正是这份厚重，才彰显了它无与伦比的价值。我毫不犹豫地将它推荐给所有真正热爱编程、渴望深入理解计算机科学的同道中人。这绝对是一笔值得我倾注时间和精力去钻研的财富。

评分☆☆☆☆☆

实在是鸡巴看不下去了。

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