Foundations of Software Science and Computational Structures 软件科学与计算结构基础/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sassone, Vladimiro

出品人:

页数:519

译者:

出版时间:

价格:723.20元

装帧:

isbn号码:9783540253884

丛书系列:

图书标签:

• 软件科学
• 计算结构
• 计算机科学
• 理论计算机科学
• 程序设计
• 算法
• 数据结构
• 形式化方法
• 软件工程
• 计算理论

现代软件构建的基石：探索算法、逻辑与系统设计的深刻联系 在瞬息万变的数字时代，软件已渗透到我们生活的方方面面，从驱动智能手机的应用程序到支撑全球金融网络的复杂系统，无处不在。然而，支撑这些令人惊叹的成就的，是隐藏在代码背后的深层原理与结构。本书并非一本教你如何编写特定编程语言的实用指南，而是带领读者深入探索构建现代软件的那些基础性的理论与方法。我们旨在揭示软件科学的本质，解析计算结构设计的核心，并理解两者之间不可分割的联系。 本书的写作初衷，在于为那些希望超越“如何做”而深入理解“为何如此”的开发者、研究人员以及计算机科学专业的学生提供一个坚实的知识框架。我们将聚焦于那些经过时间检验、在理论和实践中都显示出强大生命力的概念。这不仅仅是为了知识的积累，更是为了培养一种能够审视、分析并创造更健壮、更高效、更可靠软件系统的能力。 第一部分：抽象与表达——算法的艺术与科学 算法是软件的灵魂，是解决问题的步骤与逻辑。本部分将从最基本的概念出发，逐步深入到更复杂的算法设计与分析技术。 计算模型与可计算性： 我们将首先回顾图灵机、lambda演算等经典计算模型，理解其在理论上的重要性。这有助于我们界定计算能力的边界，理解什么问题是可以计算的，什么是不可以的。我们将探讨可计算性理论，例如停机问题，以理解理论上的局限性，并为实际的算法设计打下思想基础。 数据结构与抽象： 任何算法的实现都离不开数据的组织。本部分将详细介绍各种基本数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图以及哈希表。更重要的是，我们将强调数据结构的抽象本质——它们代表了数据的组织方式以及可对其执行的操作。理解这些抽象将帮助我们选择最适合特定问题的结构，优化性能。 算法设计范式： 我们将系统地介绍几种核心的算法设计范式，并辅以详实的例子： 分治法 (Divide and Conquer): 学习如何将复杂问题分解为规模更小的子问题，独立解决后再合并结果。例如，快速排序、归并排序。 动态规划 (Dynamic Programming): 探索如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。例如，背包问题、最长公共子序列。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 理解在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解的策略。例如，活动选择问题、霍夫曼编码。 回溯法与分支定界法 (Backtracking and Branch and Bound): 学习如何通过系统地搜索解空间，并在发现不满足条件的路径时及时“回溯”来找到所有或部分解。 算法分析： 理论上的效率至关重要。我们将深入讲解如何使用大O记法 (Big O notation) 来分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解算法的渐进性能。我们将探讨平均情况分析、最坏情况分析以及摊还分析等不同层面的分析方法，以帮助读者在实际应用中做出明智的性能选择。 高级算法主题： 随着我们对基础理解的加深，还将触及一些更高级的算法领域，如图算法（Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal）、搜索算法（BFS、DFS）、字符串匹配算法（KMP）等，并介绍 NP-完全性理论，理解 NP-完全问题的挑战性及其对实际问题解决的意义。 第二部分：逻辑与推理——形式化方法的力量 软件的正确性与可靠性是其成功的关键。本部分将介绍形式化方法，即使用数学逻辑工具来精确描述、验证软件行为的方法。 数理逻辑基础： 我们将从命题逻辑和谓词逻辑开始，学习如何构建和评估逻辑语句，理解蕴含、否定、析取、合取等基本逻辑运算符。我们将探讨证明的技巧，以及逻辑推理的规则。 程序验证与证明： 如何证明一个程序能够按照预期工作？本部分将介绍程序验证的基本思想，包括不变式 (Invariants) 和断言 (Assertions)。我们将探讨基于逻辑的程序证明技术，如 Hoare 逻辑，它提供了一种形式化的方法来证明程序的正确性，即“前置条件”与“后置条件”之间的关系。 形式化模型： 我们将介绍用于描述系统行为的形式化模型，如有限状态机 (Finite State Machines)、Petri 网 (Petri Nets) 等。这些模型能够精确地表示系统的动态行为，并为分析系统的属性（如死锁、活性）提供理论基础。 模型检验 (Model Checking): 学习如何使用自动化工具来检验一个模型是否满足特定的时序逻辑属性。我们将介绍时序逻辑 (Temporal Logic) 的基本概念，以及模型检验算法的核心思想。这对于验证并发和分布式系统的正确性尤为重要。 形式化方法在软件开发中的应用： 尽管形式化方法在学术界有很强的根基，但在实际软件工程中也扮演着越来越重要的角色。我们将探讨如何在需求分析、设计和测试阶段应用形式化方法，以提高软件的可靠性，降低缺陷率。 第三部分：计算结构——组织与协调的艺术 软件并非孤立存在，它运行在计算结构之上，并通过这些结构相互协作。本部分将探讨构建和理解复杂计算系统所需的结构性原则。 计算模型与体系结构： 我们将从冯·诺依曼体系结构出发，理解现代计算机的基本组成部分：CPU、内存、输入/输出设备。在此基础上，我们将探讨不同层次的计算结构，从指令集架构 (ISA) 到微体系结构，以及并行与分布式计算架构。 操作系统原理： 操作系统是软件与硬件之间的桥梁。我们将深入探讨操作系统的核心功能：进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动程序。理解这些原理对于编写能够高效利用系统资源的软件至关重要。 并发与并行： 在多核处理器和分布式系统的时代，并发和并行编程已成为常态。我们将探讨并发的基本概念，如进程、线程、锁、信号量，以及避免死锁和竞态条件的方法。并行计算的挑战与机遇也将得到讨论。 分布式系统： 现代软件系统越来越倾向于分布在多台机器上。我们将介绍分布式系统的基本挑战，如通信、一致性、容错性。我们将探讨分布式共识算法（如 Paxos、Raft）以及常见的分布式系统模式（如微服务架构）。 软件架构与设计模式： 好的软件架构能够应对复杂性，并支持长期的可维护性和可扩展性。我们将讨论各种架构风格，如分层架构、客户端-服务器架构、事件驱动架构。同时，我们将深入讲解常用的设计模式，如单例模式、工厂模式、观察者模式，理解它们在解决常见设计问题中的作用。 展望与融合 本书并非孤立地研究算法、逻辑或结构，而是强调它们之间的相互关联与融合。一个优秀的算法需要被恰当地组织到数据结构中，并可能需要形式化方法来证明其正确性。而一个健壮的计算结构则需要精心设计的软件来驱动，并且其性能往往取决于底层算法的效率。 通过学习本书，我们希望读者能够： 培养严谨的思维方式： 运用逻辑和数学工具分析问题，评估解决方案的优劣。 提升抽象与建模能力： 将现实世界的问题转化为计算模型，并选择合适的数据结构和算法。 理解软件的内在原理： 认识到软件工程不仅仅是编码，更是关于构建复杂系统、管理状态和确保正确性的科学。 为未来的学习和实践打下坚实基础： 无论是在高级算法研究、形式化验证、分布式系统设计，还是在更广泛的软件工程领域，本书提供的基础知识都将是宝贵的财富。 本书的编写致力于提供清晰、准确且具有启发性的内容，旨在成为每一位致力于构建优秀软件的工程师和研究人员的良师益友。我们相信，对软件科学与计算结构基础的深刻理解，是应对未来技术挑战、引领创新的不竭源泉。

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