Computing Concepts

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出版者:McGraw-Hill College
作者:Haag, Stephen/ Cummings, Maeve/ Rea, Alan I.
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:69.25
装帧:Pap
isbn号码:9780072559903
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 计算基础
  • 数字素养
  • 计算机概念
  • 入门教程
  • 技术普及
  • 信息时代
  • 科技
  • 学习资料
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具体描述

算法的奥秘与实践:数据驱动世界的基石 本书简介 在这个信息爆炸、计算无处不在的时代,理解和驾驭“计算”这一核心能力,已不再是少数专业人士的专利,而是现代公民必备的素养。然而,我们今天要探讨的这本书,它并非聚焦于我们熟知的《Computing Concepts》所涵盖的宏大叙事、基础硬件架构或操作系统原理。恰恰相反,它将目光聚焦于计算世界中最精妙、最核心的运作机制——算法(Algorithms)。 本书《算法的奥秘与实践》旨在为读者构建一座坚实的桥梁,连接纯粹的数学理论与纷繁复杂的实际应用。它不满足于泛泛而谈计算的本质,而是深入探究驱动现代软件、人工智能、乃至金融市场的底层逻辑结构。全书力求以一种严谨而又极富启发性的方式,揭示如何将一个现实世界的问题,转化为一系列精确、可执行的步骤序列。 第一部分:算法思维的铸就 本书的开篇,并未急于展示那些复杂的图论或动态规划难题。相反,我们首先建立起“算法思维”这一基石。 第一章:计算的本质:问题分解与抽象 本章探讨如何将一个庞大、模糊的现实问题(例如,如何优化城市交通流量,或如何精准识别图像中的猫)进行科学的分解。我们强调了抽象化(Abstraction)的重要性,即如何忽略不必要的细节,提炼出问题的核心数学模型。这里将引入图灵机(Turing Machine)的概念,并非为了深入研究其物理实现,而是将其作为理解“什么是可计算的”这一哲学性问题的理论工具。我们会详细讨论什么是算法的正确性(Correctness)和终止性(Termination)。 第二章:效率的度量:时间与空间复杂度 任何一个好的算法都必须是高效的。本章是全书的基石之一,它系统性地介绍了衡量算法性能的科学工具——渐近分析(Asymptotic Analysis)。我们将详尽阐述$O$记号(大O)、$Omega$记号(大欧米伽)和$Theta$记号(大西塔)的精确数学定义和实际应用。重点在于教授读者如何分析常见操作(如循环、递归、查找)的复杂度。通过大量的案例,读者将学会区分$O(n^2)$和$O(n log n)$的实际性能差异,并理解在面对海量数据时,一个次优的算法选择可能导致系统崩溃的严重后果。 第二部分:经典算法的精粹 在掌握了分析工具后,本书进入对经典算法的深入剖析。这些算法是计算机科学的“代数”和“微积分”,是解决无数实际问题的基础。 第三章:排序的艺术:从基础到最优 排序,是计算机科学中最常见的操作之一。本章将系统回顾和深入剖析各种排序算法:冒泡排序、插入排序等基础方法,并重点讲解了归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort)的原理、实现细节及其$O(n log n)$复杂度的数学证明。我们还会探讨堆排序(Heap Sort)与计数排序(Counting Sort)等特殊场景下的高效算法。 第四章:数据结构的支撑:组织信息的力量 算法的效率高度依赖于数据组织的方式。本章将详细介绍支撑高效算法的几种关键数据结构: 线性结构进阶: 栈(Stack)、队列(Queue)的抽象应用,特别是双端队列(Deque)在滑动窗口问题中的妙用。 树形结构的核心: 二叉搜索树(BST)、平衡树(AVL Tree与红黑树 R-B Tree)的维护机制,以及它们如何保证$O(log n)$的查找与插入效率。 高级索引: 详解B树(B-Tree)在数据库索引中的不可替代性,以及散列表(Hash Table)的冲突解决机制(链地址法与开放寻址法)。 第五章:图论的脉络:连接世界的算法 图结构是描述关系和网络问题的最有力工具。本章专注于图算法的实现与应用: 遍历策略: 深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的原理及在迷宫求解、拓扑排序中的应用。 最短路径: 详细推导迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)和贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford),并讨论它们在处理负权边时的适用边界。 最小生成树(MST): 克鲁斯卡尔算法(Kruskal's)和普里姆算法(Prim's)的比较与实现。 第三部分:算法设计的范式与高级技术 真正的算法设计往往需要超越简单的直接实现,需要运用特定的设计范式来解决复杂问题。 第六章:分而治之(Divide and Conquer) 本章系统阐述“分而治之”的强大力量。除了排序中的归并排序,我们还将探讨它在Strassen矩阵乘法中如何突破传统瓶颈,以及二分查找(Binary Search)的严谨实现。本章尤其强调递归关系的求解(如主定理 Master Theorem)。 第七章:贪心算法(Greedy Algorithms) 贪心策略以其局部最优决策导向全局最优解而闻名。本章通过如霍夫曼编码(Huffman Coding)、活动选择问题等经典案例,阐释何时贪心算法是有效的,以及如何证明其正确性——这是贪心算法设计中最困难的一步。 第八章:动态规划(Dynamic Programming, DP) 动态规划被誉为算法设计的“皇冠”。本章将DP分解为两个核心要素:最优子结构(Optimal Substructure)和重叠子问题(Overlapping Subproblems)。我们将通过背包问题(Knapsack Problem)、最长公共子序列(LCS)等核心案例,展示如何从递归定义出发,逐步构建出高效的自底向上(Bottom-Up)或自顶向下带备忘录(Memoization)的DP解法。 第四部分:计算的极限与前沿 最后一部分将目光投向计算理论的边界。 第九章:不可解的问题与复杂度类 本章探讨算法的“极限”。我们介绍P类问题(多项式时间可解)和NP类问题(多项式时间可验证)。重点剖析NP完全性(NP-Completeness)的概念,并通过可归约性(Reducibility)的论证,揭示如旅行商问题(TSP)和布尔可满足性问题(SAT)的内在困难性。这部分内容旨在培养读者对计算复杂度的深刻认识,避免在本质上是困难的问题上浪费时间进行徒劳的“优化”。 第十章:随机化与近似算法 在某些情况下,找到精确解所需时间过长,或根本不存在可行解。本章介绍如何使用概率工具: 随机化算法: 例如Miller-Rabin素性测试,如何在牺牲极小概率的正确性下,换取极高的计算效率。 近似算法: 针对NP困难问题,介绍如何设计算法,保证输出结果与最优解的差距在一个可控的范围内(例如,对特定优化问题的 $alpha$-近似算法)。 总结与展望 《算法的奥秘与实践》不仅仅是一本算法手册,它更是一本关于“如何思考”的书。它强迫读者摆脱对现有工具库的依赖,回归到问题的数学本质,用最精炼的逻辑构建最健壮的解决方案。通过对这些核心概念的掌握,读者将具备洞察任何复杂计算系统的能力,无论未来的技术如何演变,算法的底层逻辑始终是驱动一切创新的不变基石。本书的每一个章节都充满了严谨的证明、精巧的伪代码示例和具有挑战性的习题,确保读者不仅“知道”算法是什么,更能“掌握”如何设计和实现它们。

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读后感

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用户评价

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当我看到《Computing Concepts》这本书时,我立刻就被它所蕴含的知识潜力所吸引。我一直认为,对于任何一个想要深入理解现代科技的人来说,掌握一些核心的计算概念是必不可少的。我非常希望这本书能够从“信息论”的角度来解释数据是如何被编码、传输和处理的,比如香农的信息熵概念,它如何量化信息的量。我期待书中能够深入探讨“编码”和“解码”的原理,以及它们在数据压缩和错误检测中的作用。我对于“加密技术”的底层逻辑也非常感兴趣,了解计算机是如何通过复杂的算法来保护信息的安全性的。我希望这本书能够提供一些关于“密码学”基础知识的介绍,让我能够理解公钥加密和私钥加密的区别,以及它们在网络安全中的应用。这本书的出现,对我来说,不仅仅是一本技术书籍,更是一种思维的启迪,它让我能够更深刻地理解我们所处的数字时代是如何运作的。我希望这本书能够帮助我建立起一种严谨的逻辑思维,并培养我解决复杂问题的能力。我期待这本书能成为我学习计算机科学的起点,并激发我不断探索更深层次的知识。

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拿到《Computing Concepts》这本书,我第一反应就是它的名字既直白又充满了吸引力。我一直对计算机科学的“幕后”运作方式充满了好奇,尤其是那些支撑起我们如今丰富多彩的数字生活的底层逻辑和原理。我期望这本书能像一位经验丰富的向导,带领我穿越那些复杂的算法森林,理解数据结构是如何组织信息,以及操作系统是如何管理硬件资源,从而赋予我们强大的计算能力。我希望它能深入浅出地解释“二进制”和“逻辑门”这些最基础的概念,让我明白计算机是如何通过最简单的“开”与“关”来执行复杂指令的。同时,我也非常期待书中对于“编译器”和“解释器”的介绍,它们是如何将我们人类易于理解的代码转化为机器能够执行的语言,这个过程本身就充满了技术的美感。我猜想,书中很可能会涉及“网络协议”的讨论,比如TCP/IP,它们是如何让全球的计算机互联互通,构成了我们今天所知的互联网。我希望这本书能用一种引人入胜的方式来阐述这些概念,避免过于学术化的语言,而是通过类比、图解或者实际案例,让读者能够轻松地掌握核心思想。对我而言,了解这些“计算概念”不仅仅是为了满足我的好奇心,更是为了能够更好地理解和运用现代科技,甚至是为我未来在技术领域的发展打下坚实的基础。我希望这本书能给我带来一种“茅塞顿开”的感觉,让那些曾经模糊不清的计算机原理在我脑海中变得清晰可见。

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“Computing Concepts”,这个书名本身就充满了力量,它暗示着这本书将带领我走进计算的核心世界。我一直对“人工智能”和“机器学习”的底层原理感到好奇,我知道这些都离不开基础的计算概念。我希望这本书能为我解释“神经网络”是如何工作的,它们是如何通过大量的计算来学习和识别模式的。我期待书中能涉及“数据挖掘”和“大数据”等概念,了解计算机是如何从海量的数据中提取有价值的信息。我尤其希望能找到关于“概率论”和“统计学”在计算中应用的章节,因为我知道它们在机器学习模型的构建中起着至关重要的作用。我希望这本书能够帮助我理解,为什么有些模型能够做出惊人的预测,而有些模型却表现不佳,这背后是否存在着计算能力的限制或者算法的优化空间。这本书的出现,对我来说,就像是打开了一扇通往未来科技的大门,让我能够更好地理解和参与到这场由计算驱动的变革中。我期待它能够提供一些前沿的视角,让我能够对未来的技术发展趋势有一个初步的认识。我希望这本书能够点燃我对于计算机科学的热情,并为我未来的学习和研究指明方向。

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刚拿到《Computing Concepts》这本书,我脑海中立刻浮现出无数个与计算相关的场景。我一直觉得,计算机科学最迷人的地方在于它将抽象的数学原理和逻辑推理转化为能够执行的指令,从而解决现实世界中的各种问题。我非常希望这本书能够深入浅出地讲解“计算的复杂性”这一主题,例如P类问题和NP类问题之间的区别,以及为什么有些问题比其他问题更难解决。我希望书中能够通过一些著名的例子,比如旅行商问题,来直观地展示计算复杂度的概念。同时,我也对“图论”在计算中的应用很感兴趣,它如何被用来表示网络、关系或者流程,以及相关的图算法,比如最短路径算法。我期待这本书能提供一些关于“离散数学”在计算机科学中的重要性的阐述,因为它构成了许多算法和数据结构的基础。我希望这本书能够给我一种“知其然,更知其所以然”的理解,不仅仅是知道有这些概念,而是能够理解它们背后的逻辑和数学原理。这本书的名字让我感觉它会提供一种全局的视角,帮助我建立起一个关于计算的整体认知框架,让我能够更好地将零散的知识点串联起来,形成一个完整的知识体系。我希望这本书能够激发我对计算机科学更深层次的探索欲望。

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《Computing Concepts》这个书名,在我看来,就是一种直接而有力的邀请,邀请我去探索计算思维的本质。我一直认为,理解计算机的运作不仅仅是学习一门技术,更是一种思维方式的训练。我希望这本书能从最根本的层面出发,解释“算法”究竟是什么,它是如何被设计和优化的,以及不同类型的算法在解决问题时各自的优缺点。我对“递归”这个概念尤其感兴趣,我知道它在很多算法中都扮演着关键角色,我希望能在这本书里找到清晰的解释和易于理解的例子,让我能够真正掌握它。同时,我也非常关注“数据结构”的部分,例如链表、栈、队列、树和图,它们是如何组织和存储数据的,以及它们在不同场景下的适用性。我希望这本书能不仅仅是罗列这些结构,而是能够解释为什么需要这些不同的结构,它们各自的效率如何,以及如何根据具体问题来选择最合适的结构。我期待书中能够提供一些实际的编程示例,通过这些示例来演示不同的计算概念是如何被应用的。我希望这本书能帮助我理解,为什么有些程序运行得很快,而有些程序却很慢,这背后隐藏着怎样的计算效率的考量。这本书的出现,对我来说,就像是在浩瀚的计算机科学海洋中,为我指明了一个清晰的航向,让我能够有目的地去学习和理解那些构成数字世界基石的奥秘。

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“Computing Concepts”,这几个字触动了我内心深处对于逻辑和效率的追求。我一直对“数据库”的原理感到好奇,它们是如何存储、管理和检索海量数据的。我希望这本书能够解释“关系型数据库”的核心概念,例如表、字段、主键、外键,以及它们之间的关系。我期待书中能够深入讲解“SQL”语言,了解如何使用它来查询和操作数据,以及不同的查询语句如何影响数据库的性能。我对于“索引”的作用也非常感兴趣,它如何能够加速数据的检索,以及不同的索引类型有何优缺点。我希望这本书能够帮助我理解,为什么有些数据库查询需要很长时间,而有些却能够瞬间完成,这背后是否存在着数据结构的选择或者算法的优化。这本书的出现,对我来说,就像是在信息管理的领域,为我提供了一个清晰的指南。我期待它能够让我更有效地管理和利用数据,并为我今后的数据分析和应用开发打下基础。我希望这本书能够培养我严谨的数据思维,并激发我对数据科学领域更深层次的探索。

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当我翻开《Computing Concepts》这本书时,我内心充满了对知识的渴望。我一直觉得,理解计算机的“底层”运作机制,对于任何一个对技术有追求的人来说都是至关重要的。我非常希望这本书能够深入讲解“操作系统”的核心概念,例如进程、线程、内存管理和文件系统,它们是如何协同工作来管理计算机资源的。我期待书中能够解释“并发”和“并行”的区别,以及它们在现代多核处理器环境下的重要性。我对于“调度算法”也非常感兴趣,了解操作系统是如何决定哪些任务应该先执行,以及如何平衡不同任务的优先级。我希望这本书能够帮助我理解,为什么有时计算机的响应会变慢,以及是否存在优化的空间。这本书的出现,对我来说,就像是为我打开了计算机内部运作的“黑箱”,让我能够更清晰地看到其中的奥秘。我期待它能够提供一种“自顶向下”的讲解方式,从宏观的系统层面,逐渐深入到微观的细节。我希望这本书能够让我对计算机的整体性能有一个更全面的认识,并为我今后的系统调优提供指导。

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《Computing Concepts》这个名字,在我眼中,象征着通往计算世界的钥匙。我一直对“计算机图形学”充满了兴趣,尤其是那些逼真的三维图像是如何在屏幕上呈现的。我希望这本书能够解释“渲染”的过程,了解光线如何在场景中传播,以及纹勒如何被应用到模型上。我期待书中能够涉及“几何学”在计算机图形学中的应用,例如向量、矩阵和变换,它们是如何用来描述和操纵三维空间的。我对于“着色器”的工作原理也非常好奇,它们是如何控制物体的颜色、光照和材质的。我希望这本书能够帮助我理解,为什么有些游戏画面如此逼真,而有些却显得相对粗糙,这背后是否存在着计算能力的瓶颈或者算法的创新。这本书的出现,对我来说,就像是在艺术和科学的交汇点上,为我提供了一个清晰的探索路径。我希望它能够让我对计算机在视觉艺术领域的强大能力有一个更深刻的认识。我期待这本书能够激发我对计算机图形学更深入的研究兴趣,并为我未来的项目提供理论支持。

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当我看到《Computing Concepts》这本书时,我立刻联想到那些构建我们数字世界的逻辑基石。我一直觉得,“软件工程”的理念和方法对于构建可靠、可维护的软件至关重要。我非常希望这本书能够深入讲解“软件开发生命周期”的各个阶段,从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护。我期待书中能够涉及“版本控制”的概念,例如Git,了解它如何帮助团队协作,以及如何管理代码的变更历史。我对于“设计模式”的哲学和应用也非常感兴趣,了解它们是如何解决软件开发中常见的重复性问题的。我希望这本书能够帮助我理解,为什么有些软件项目能够按时按质完成,而有些却总是陷入困境,这背后是否存在着良好的工程实践或者流程的缺陷。这本书的出现,对我来说,就像是在软件开发这条漫长的道路上,为我提供了一个可靠的罗盘。我期待它能够让我更好地理解软件开发的复杂性,并培养我成为一名更优秀的开发者。我希望这本书能够为我提供一种系统化的思考方式,并指导我如何构建出高质量的软件产品。

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这本书的名字叫做“Computing Concepts”,光是这个名字,就足以激起我内心深处对于那些构成我们数字世界基石的种种想法的强烈好奇。我一直对电脑的运作原理,以及那些抽象的概念如何转化成我们日常可见的应用程序和流畅体验感到着迷。想象一下,一个完全由逻辑和算法构建起来的世界,每一步操作背后都有精密的计算支撑,这本身就是一种令人敬畏的美。当我拿到这本书时,我迫不及待地想深入探索这些“计算概念”究竟是什么。我期待着它能为我揭示,那些看似神秘的计算机科学知识,是如何被分解成一个个易于理解的模块,并最终汇聚成一个庞大的、相互关联的知识体系。我尤其希望能在这本书中找到对“抽象化”这一概念的深刻阐释,它如何在软件设计中发挥作用,又如何帮助我们处理复杂的问题。同时,我也对“算法”的本质充满了疑问,它们是如何被创造出来的,又如何在无数的计算机程序中高效地执行,解决各种各样的问题。这本书的封面设计虽然简洁,但却透着一股专业和稳重,仿佛预示着里面蕴含着扎实的知识。我希望它不仅仅是枯燥的理论堆砌,而是能够通过生动的例子和清晰的解释,将这些抽象的计算概念变得鲜活起来,让我能够真正地感受到它们的魅力和力量。我甚至希望它能给我一些启发,让我能用一种全新的视角去观察和理解我每天都在使用的科技产品,不再仅仅是使用者,而是能够窥见其背后逻辑的探索者。

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