计算机公共基础(含习题解答)-(共二册) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:徐敏

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787030193254

丛书系列:

图书标签:

• 挺好的，除了习题还有练习操作的。比较不错
• 计算机基础
• 公共基础
• 教材
• 习题解答
• 计算机公共课
• 高等教育
• 计算机入门
• 基础知识
• 全套
• 二册

计算机科学与技术前沿探索：理论、算法与应用实践 图书系列定位： 本丛书旨在为计算机科学与技术领域的学习者、研究人员及行业专业人士提供一套全面、深入且紧跟时代步伐的知识体系。它不局限于基础概念的重复阐述，而是着力于构建一个从底层原理到前沿应用的完整知识图谱，强调理论深度、算法的精妙实现以及工程实践中的创新应用。本系列丛书涵盖了计算机科学的核心基石，同时也积极探索人工智能、大数据、高性能计算、网络安全等新兴热点领域。 --- 第一卷：核心计算理论与系统架构深度解析 本卷聚焦于支撑现代计算机系统的底层逻辑和宏观结构，力求揭示信息处理的本质规律和高效实现机制。 第一部分：离散数学与计算理论的基石 本部分深入探讨了支撑算法设计与复杂性分析的数学工具，超越了基础的集合论和逻辑运算，强调其在计算模型构建中的作用。 1. 高级组合学与图论的结构化表达： 详细讲解了生成函数、递归关系的高阶求解方法，重点剖析了极值图论（如Turán定理、Ramsey理论）在网络优化和数据结构设计中的应用。内容侧重于如何利用图的特性（如割、流、匹配）来建模现实世界的问题，例如社交网络分析中的社区发现和资源分配优化。 2. 形式语言、自动机与可计算性： 本章超越了标准的内容介绍，深入探讨了上下文无关文法（CFG）的限制与扩展，包括超上下文无关语言（Turing-complete的扩展）。对图灵机模型的变体进行了详尽的比较分析，特别是非确定性图灵机与概率性图灵机在计算能力上的细微差别。计算的不可判定性不再停留在停机问题，而是扩展到 Rice 定理在程序属性验证中的实际应用。 3. 计算复杂性理论的量化评估： 重点阐述了P/NP/PSPACE 问题的现代研究进展，细致区分了各种近似算法的设计思想（如近似比的严格证明）。引入了交互式证明系统（如IP=PSPACE）的概念，探讨了概率性复杂性类（如 BPP、RP、ZPP）在现代密码学和随机化算法中的基础地位。 第二部分：现代计算机系统架构与并行计算 本部分旨在剖析从单个处理器到大规模集群的硬件与软件接口，重点关注性能瓶颈的消除与资源的高效调度。 1. 处理器微架构与指令集设计： 深度剖析超标量流水线、分支预测的最新技术，探讨乱序执行机制的复杂性。特别分析了现代RISC-V 架构相对于 x86 在模块化和定制化方面的优势，并对比了不同指令集设计对编译器优化和功耗管理的影响。 2. 存储系统与内存层次结构的优化： 系统地介绍了 DRAM 的刷新机制、错误检测与纠正（ECC）原理。重点关注非易失性内存（NVM，如 MRAM/RRAM）的引入对传统缓存一致性协议（如 MESI 协议的变体）带来的挑战，以及如何设计新的内存抽象层以最大化 NVM 的性能。 3. 并行与分布式计算模型： 超越了基本的共享内存（OpenMP）和消息传递（MPI）范式，深入探讨了异构计算模型（如 CUDA/OpenCL）的编程范式和性能调优技巧。对大规模分布式系统中的一致性协议（如 Paxos/Raft 的变体与权衡）进行了严格的数学证明和案例分析，强调 CAP 理论在实际云环境中的多维度权衡。 --- 第二卷：高级算法设计、数据科学与智能系统 本卷聚焦于解决复杂问题的核心算法思想，以及如何利用这些算法处理海量数据并构建智能决策系统。 第一部分：精密算法设计与分析 本部分关注算法的效率、正确性和鲁棒性，特别是在处理大规模和动态数据时的表现。 1. 高级图算法与网络流的深化应用： 不仅涵盖最短路径和最大流，更着重于多商品流问题、网络可靠性分析以及动态图算法（例如，如何在边权重或拓扑结构频繁变化的情况下维持最优解）。讨论了这些算法在交通网络优化和通信路由选择中的实际部署。 2. 优化算法的理论与实践： 系统回顾了线性规划（LP）与整数规划（IP）的基本求解器（如单纯形法、内点法）。核心内容转向非凸优化，深入剖析随机梯度下降（SGD）及其变体（如 Adam, Adagrad）的收敛性分析，并探讨如何利用一阶方法解决大规模稀疏优化问题。 3. 随机化算法与近似算法的严格边界： 详述了Las Vegas 算法与Monte Carlo 算法的设计哲学。重点介绍概率方法在证明存在性问题上的强大威力，例如使用 Chernoff 界限来分析随机过程中的偏差，以及利用哈希技术构建高效的近似数据结构。 第二部分：大数据处理架构与机器学习理论 本部分连接了底层计算能力与上层智能应用，关注如何高效处理数据并从中提炼知识。 1. 分布式数据流处理引擎： 对比分析了 Hadoop MapReduce、Spark Core/Streaming 的架构异同，重点剖析了 Spark 的弹性分布式数据集（RDD）和 DAG 调度机制如何优化迭代计算。深入探讨了内存计算和惰性求值在提升大数据处理速度中的关键作用。 2. 深度学习模型的高效训练与部署： 超越了标准神经网络的介绍，聚焦于模型压缩技术（如剪枝、量化、知识蒸馏）的理论基础和工程实现。分析了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的数学模型，特别关注它们在处理高维复杂分布时的稳定性问题。 3. 信息检索与自然语言处理的计算模型： 详细介绍词嵌入（Word Embeddings）的高级发展，如上下文敏感的 ELMo 和 BERT 模型的自注意力机制（Self-Attention）。探讨了信息检索中的排序模型，包括 RankNet、LambdaRank 等学习排序（Learning to Rank）方法在搜索引擎中的核心地位。 --- 第三卷：信息安全、网络与新兴技术融合 本卷将视角投向计算机科学的外延边界，关注信息系统如何安全、可靠地交互，并探索新兴计算范式的潜力。 第一部分：现代密码学与系统安全 本部分强调在复杂威胁环境下的信息保护技术，从数学原理到系统实现层面进行全面覆盖。 1. 公钥密码学与数字签名的高级构造： 深入剖析椭圆曲线密码学（ECC）的代数基础及其在现代安全协议（如TLS 1.3）中的应用。重点解析后量子密码学的前沿进展，特别是格密码（Lattice-based Cryptography）如 CRYSTALS-Kyber 和 Dilithium 的安全性基础和性能挑战。 2. 零知识证明与安全多方计算： 详细解释zk-SNARKs/zk-STARKs 的构建原理，阐述如何通过复杂的代数几何构造来实现高效、可验证的计算隐私保护。对安全多方计算（MPC）中的秘密共享方案（如 Shamir 方案）的适用场景和通信开销进行了严格的对比分析。 3. 操作系统与软件漏洞分析： 研究现代操作系统的安全机制，包括地址空间布局随机化（ASLR）、数据执行保护（DEP）的局限性。侧重于模糊测试（Fuzzing）技术的自动化，讲解基于覆盖率反馈的模糊测试（如 AFL）的工作流程和有效性度量。 第二部分：先进网络协议与云计算基础设施 本部分关注数据如何在广阔的网络中高效、低延迟地传输，以及如何构建弹性的云环境。 1. 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）： 分析 SDN 控制平面与数据平面的分离如何实现网络资源的集中式管理和快速重构。深入探讨 OpenFlow 协议的局限性，并介绍基于P4 语言的深度可编程交换机技术，实现线速的数据包处理逻辑定制。 2. 云计算与容器化技术栈： 重点分析Kubernetes 系统的核心组件（如 Scheduler、Controller Manager）的设计哲学，特别是其基于期望状态（Desired State）的自愈能力。讨论服务网格（Service Mesh）（如 Istio）在微服务架构中引入的流量管理、安全和服务可观测性，及其对延迟带来的额外开销分析。 3. 量子计算导论与新兴计算范式： 本章为入门级的前沿探索，介绍量子比特、量子门的基本概念。重点阐述Shor 算法和Grover 算法的原理，并探讨量子退火与量子机器学习在特定优化问题上的潜在优势，以及当前硬件实现的物理限制。 --- 总结： 本系列丛书的设计目标是提供一个深度、广度兼备的知识平台。它要求读者具备扎实的数学和编程基础，并期望通过严谨的理论推导和前沿的技术剖析，帮助读者掌握构建下一代信息系统的核心能力。每一章的结构都旨在连接理论与实践，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”和“为什么”。

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