计算机科学概论

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出版者:机械工业出版社
作者:戴尔 (Nell Dale)
出品人:
页数:665
译者:
出版时间:2015-1-1
价格:CNY 69.00
装帧:平装
isbn号码:9787111448136
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机概论
  • 计算机
  • 编程总览
  • 计算机科学
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  • 编程
  • 算法
  • 数据结构
  • 理论基础
  • 计算思维
  • 信息技术
  • 学科基础
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具体描述

编程世界的奇妙旅程:算法、数据与计算的基石 一本带你深入理解现代信息社会核心驱动力的入门指南 在这个万物互联的数字时代,我们每时每刻都在与计算机科学的成果打交道,从指尖轻触的智能手机应用,到驱动全球金融市场的复杂系统,再到探索宇宙奥秘的超级计算,其背后都隐藏着一套精妙的逻辑和严谨的结构。然而,对于许多初学者而言,计算机科学(Computer Science)往往被笼罩在一层晦涩难懂的技术迷雾之中,充满了陌生的术语和看似枯燥的公式。 本书《编程世界的奇妙旅程:算法、数据与计算的基石》旨在撕开这层迷雾,以一种既富有启发性又脚踏实地的方式,为渴望理解“计算机如何思考”的读者搭建一座坚实的认知桥梁。我们不追求成为一本工具书,教授读者如何精通某一种特定的编程语言,而是致力于构建对计算思维(Computational Thinking)的深刻理解,这是跨越任何技术栈、任何时代都不过时的核心能力。 第一部分:计算的本质——从逻辑到机器 本部分将带你追溯计算机科学的哲学根源与数学基础,探讨“计算”本身究竟意味着什么。 第一章:比特、逻辑门与图灵的梦想 我们将从最微小的单元——比特(Bit)——开始,理解信息如何被编码为0和1。随后,我们会深入探索布尔代数(Boolean Algebra)如何驱动现代电子学,解释“与(AND)”、“或(OR)”、“非(NOT)”这些基本逻辑门如何组合成复杂的运算单元。 更重要的是,我们将讨论一个核心的理论基石:艾伦·图灵(Alan Turing)提出的图灵机(Turing Machine)概念。我们将详细阐述图灵机如何作为一种抽象的、理论上的计算模型,定义了“可计算性”的边界。理解图灵机,就如同理解了所有数字计算的理论极限。我们将探讨停机问题(Halting Problem)的不可解性,这不仅是计算机科学的一个里程碑,也是对有限理性的一种深刻哲学反思。 第二章:数字的殿堂——数据结构导论 数据是信息的载体,而数据结构则是组织和高效管理这些信息的骨架。本章将详细剖析几种最基本且应用最广泛的数据组织形式: 线性结构: 数组(Arrays)的内存连续性、链表(Linked Lists)的动态灵活与指针的奥秘。 层次结构: 树(Trees)——特别是二叉树(Binary Trees)——如何用于高效的查找和排序,以及广度和深度的遍历策略。 网状结构: 图(Graphs)——节点(Vertices)与边(Edges)的抽象,它们如何建模现实世界中的复杂关系,例如社交网络、地图导航系统。 我们将重点讨论每种结构的内存占用、构造方式以及它们在实际问题解决中的优缺点权衡。 第二部分:效率与艺术——算法的设计与分析 如果数据结构是身体的骨骼,那么算法就是驱动身体行动的肌肉和神经系统。本部分是本书的核心,聚焦于如何设计出既正确又高效的解决步骤。 第三章:衡量效率的标尺——渐进分析 在谈论算法之前,我们必须学会如何衡量它的“好坏”。本章将系统介绍大O符号(Big O Notation)及其相关概念($Omega, Theta$)。我们将深入剖析常见的时间复杂度模型,如 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等,并结合实例解释它们在数据规模扩大时性能的巨大差异。理解渐进分析,是区分“能用”和“好用”的关键所在。 第四章:核心排序与搜索的策略 排序是计算机科学中最常被研究的问题之一。我们将不再停留在表面的排序方法,而是深入分析以下几种经典算法的内部机制和性能特点: 分治策略的典范: 快速排序(Quick Sort)和归并排序(Merge Sort)的递归本质与稳定性分析。 堆结构的威力: 堆排序(Heap Sort)如何利用完全二叉树的特性实现高效的优先级管理。 搜索的艺术: 线性搜索与二分搜索(Binary Search)的效率对比,以及在特定数据结构(如平衡二叉搜索树 B-Trees)中进行高效查找的原理。 第五章:解决复杂问题的强大工具 本章将介绍解决更复杂、需要系统性规划问题的核心算法范式: 贪心算法(Greedy Algorithms): 局部最优解的汇聚是否能导向全局最优?我们将通过活动选择问题和最小生成树(Minimum Spanning Trees,如 Prim 或 Kruskal 算法)来探讨其适用范围。 动态规划(Dynamic Programming): 如何通过将大问题分解为相互重叠的子问题,并存储中间结果(备忘录或表格法)来避免重复计算,例如经典的斐波那契数列优化和最长公共子序列问题。 回溯法与分支限界: 用于解决组合优化问题,如八皇后问题和旅行推销员问题(TSP)的初步探索。 第三部分:计算的边界与未来展望 本部分将目光投向更宏大的计算领域,探讨计算能力的应用范围和理论限制。 第六章:编译与运行——程序如何转化为机器指令 理解高级语言(如Python, Java)背后的执行过程至关重要。本章将概述编译(Compilation)和解释(Interpretation)的区别与联系,并简要介绍编译器的基本阶段:词法分析、语法分析(解析树的构建)、语义分析和代码生成。这将帮助读者明白,我们书写的代码是如何一层层被翻译成机器可以执行的底层操作。 第七章:计算的不可逾越之墙 回到理论层面,本章将扩展对计算复杂性理论(Complexity Theory)的介绍。我们将定义P类问题(多项式时间可解)和NP类问题(非确定性多项式时间可验证),并深入探讨著名的 P vs NP 问题。我们将通过实例(如布尔可满足性问题 SAT)来阐述 NP-完全(NP-Complete)问题的含义——即它们是NP类中最“难”的问题。理解这些概念,能让读者明白哪些问题注定需要指数级时间才能解决,从而指导他们在实际工程中选择近似算法而非苛求完美解。 结语:计算思维,终身受益的技能 《编程世界的奇妙旅程》最终希望赋予读者的,不是特定的编程技巧,而是一种系统性的、结构化的思维方式。计算机科学不仅关乎代码,它更关乎抽象、建模、逻辑推理和效率优化。掌握了这些基石,无论未来计算技术如何演变,你都将具备分析和解决任何复杂问题的强大底层能力。这是一场对逻辑与创造力的探索,是通往理解数字世界运作机制的钥匙。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书《计算机科学概论》的独特之处在于,它不仅仅是教授知识,更是培养一种解决问题的思维模式。在阅读过程中,我发现书中反复强调“计算思维”的重要性,并将之贯穿于各个章节。作者通过大量的案例分析,展示了如何将现实世界的问题,通过抽象、模式识别、算法设计和评估等步骤,转化为计算机可以解决的问题。我之前总以为,计算机科学就是关于“如何写代码”,但这本书让我明白,写代码只是其中一个环节,更重要的是前面如何思考和设计。例如,在讲解算法时,作者并不是直接给出算法,而是先提出一个具体的问题,例如“如何在一大堆人中找到身高最高的那个人?”,然后引导读者一步步思考,从最简单的暴力搜索,到更优化的方法。这种“从问题出发”的学习方式,让我感到非常受益。我也开始理解,为什么有些问题看似复杂,但一旦用正确的计算思维去拆解,就会变得简单。书中对“抽象”概念的深入讲解,也让我受益匪浅。作者通过类比,解释了如何忽略不必要的细节,只关注问题的关键要素,从而简化问题。我明白了,为什么在计算机科学中,我们经常使用模型和抽象来理解和解决问题。此外,书中还鼓励读者进行“调试”和“评估”,这让我明白了,解决问题并非一蹴而就,而是一个不断尝试、修正和优化的过程。我不再害怕犯错误,而是将其视为学习和成长的机会。总而言之,这本书让我明白了,学习计算机科学,不仅仅是掌握一门技术,更是培养一种逻辑严谨、善于分析和解决问题的思维能力。

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这本书《计算机科学概论》的魅力,在于它将抽象的理论与现实世界的应用完美地融合在一起。在阅读过程中,我逐渐意识到,计算机科学并非是实验室里的理论推演,而是渗透在我们生活方方面面的强大驱动力。作者在讲解操作系统原理时,并没有枯燥地列举进程、线程、内存管理等概念,而是通过一个繁忙的机场调度系统来类比CPU的多任务处理,通过餐馆点餐排队来形象地解释进程调度和死锁问题。这种生动的比喻,让我这个非专业人士也能轻松理解操作系统是如何管理计算机资源的,以及为什么我们需要它。我对进程和线程的区别,以及它们之间的通信机制,有了前所未有的清晰认识。书中对文件系统的讲解也让我耳目一新,我从未想过,我们每天都在使用的文件和文件夹背后,竟然隐藏着如此复杂的存储和管理逻辑。作者通过讲解磁盘寻道、文件分配表等概念,让我看到了数据是如何被组织、存储和检索的,以及为什么磁盘碎片化会导致性能下降。数据库的部分也让我大开眼界。我一直以为数据库只是一个“存数据”的地方,但这本书让我明白,数据库的管理、查询和事务处理,是多么庞大而精密的系统。作者对关系型数据库的讲解,包括表的概念、主键、外键、SQL查询语言的介绍,都让我看到了数据之间的关联性和查询的强大力量。我也开始理解,为什么大数据分析如此重要,因为它能够从海量的、结构化的数据中挖掘出有价值的信息。网络通信的部分同样令人着迷,从TCP/IP协议栈的层层封装,到HTTP协议的请求与响应,再到DNS解析的整个过程,都让我看到了互联网是如何将全球的计算机连接起来,实现信息的自由流通。这本书让我意识到,我手中的手机、电脑,以及背后庞大的网络,是一个多么精巧而复杂的系统。

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这本书《计算机科学概论》的阅读体验,给我留下了深刻的印象。它并没有采用那种枯燥的、纯粹的理论灌输方式,而是以一种引人入胜的方式,将我带入到计算机科学的宏大世界中。我尤其欣赏书中对“理论与实践相结合”的强调。在讲解每一个理论概念的同时,作者都会举出相应的实际应用案例,或者给出代码示例,让我能够更好地理解和掌握。例如,在讲解数据结构时,它不仅解释了链表的原理,还给出了如何用C++实现链表的代码片段。这让我不再只是被动地接受知识,而是能够主动地去实践和验证。书中对不同编程语言的介绍,也让我看到了它们各自的特点和适用范围。作者并没有偏袒某一种语言,而是客观地分析了它们的优劣,这让我能够根据实际需求,做出更明智的选择。我对书中对“学习方法”的建议也深以为然。它鼓励读者多动手实践,多思考,多交流,而不是仅仅依赖于阅读。这让我明白,计算机科学的学习,是一个持续不断的过程,需要积极主动地去探索和学习。这本书的排版和设计也十分精美,图文并茂,阅读起来非常舒适。关键概念和术语都有清晰的定义和解释,使得学习过程更加顺畅。总而言之,这是一本能够激发读者学习兴趣,并且能够真正帮助读者掌握计算机科学基础知识的书籍。它不仅仅是一本教材,更像是一位循循善诱的老师,引导我踏上了探索计算机科学的奇妙旅程。

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《计算机科学概论》这本书,给我的最大冲击,莫过于它对算法和数据结构的深入浅出讲解。我一直对这两个概念感到畏惧,认为它们是计算机科学中最晦涩难懂的部分。然而,这本书打破了我的这一固有印象。作者并没有一上来就抛出各种复杂的算法公式,而是从解决实际问题的角度出发,循循善诱。比如,在讲解排序算法时,它并没有直接介绍快速排序或归并排序,而是先提出了一个场景:如何快速地找到一本乱序的书籍中的某一页?通过这个问题,它引出了冒泡排序等一些直观但效率不高的算法,然后逐步引导读者思考如何改进,最终引出了更高效的算法。这种“问题驱动”的学习方式,让我觉得非常有代入感,仿佛我就是那个在解决问题的程序员。书中对不同算法的复杂度分析也做得非常到位,它用图形和形象的比喻,让我理解了O(n)、O(n log n)等概念的实际含义,以及它们在处理大量数据时的巨大差异。我开始明白,为什么同样的功能,有些程序运行得快如闪电,而有些则慢如蜗牛。数据结构的部分也同样精彩。从最简单的数组和链表,到更复杂的树、图和哈希表,作者都通过生动的例子,解释了它们的原理和适用场景。我印象最深的是对树形结构的讲解,作者用文件系统和组织架构来类比,让我一下子就理解了二叉搜索树和平衡树的优势。此外,书中还特别强调了选择合适的数据结构对算法效率的重要性,这让我意识到,数据结构和算法是相辅相成的,缺一不可。这本书让我最大的收获是,不再害怕算法和数据结构,而是将其视为解决问题的强大工具。它教会我如何分析问题的特性,然后选择最合适的数据结构和算法来高效地解决它。这种能力,我相信对于任何想要在计算机领域有所建树的人来说,都是至关重要的。

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《计算机科学概论》这本书,以其极具前瞻性的视角,为我打开了人工智能和机器学习的大门。我一直对这些领域充满好奇,但又觉得它们非常高深莫测。然而,这本书用一种非常友好的方式,将我引入了这个充满魅力的世界。作者从人工智能的起源讲起,回顾了早期的一些经典理论和发展历程,让我看到了人工智能并非是凭空出现,而是经历了漫长的探索和发展。书中对机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习和强化学习,都进行了清晰的解释。作者并没有仅仅停留在概念层面,而是通过一些简单的例子,展示了这些学习方式是如何工作的。例如,在讲解监督学习时,它用识别猫狗图片作为例子,让我明白了什么是特征提取和模型训练。对神经网络的讲解也让我印象深刻,作者用形象的比喻,解释了神经元之间的连接和信息传递的过程,让我对深度学习的强大能力有了初步的认识。书中还介绍了一些经典的机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)和聚类算法。作者并没有深入探讨复杂的数学公式,而是着重于讲解这些算法的原理和适用场景。我明白了,为什么在不同的问题中,需要选择不同的算法来达到最佳效果。此外,本书还对人工智能在实际生活中的应用进行了广泛的介绍,从语音助手到自动驾驶,从推荐系统到医疗诊断,让我看到了人工智能的巨大潜力和广阔前景。总而言之,这本书让我对人工智能和机器学习有了更清晰的认识,不再觉得它们是遥不可及的概念,而是能够理解其基本原理,并对其未来的发展充满期待。

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《计算机科学概论》这本书,以一种极其人性化的方式,为我揭开了软件开发的面纱。我之前一直认为,写程序就是一种“把想法变成代码”的过程,但这本书让我看到了,代码背后更为宏大和系统的工程。它首先从软件工程的生命周期入手,从需求分析、设计、实现、测试到维护,让我看到了一个软件项目是如何从无到有,再到不断完善的。作者在讲解需求分析时,强调了与用户沟通的重要性,以及如何将模糊的需求转化为清晰的功能描述。这让我明白,软件的成功,不仅仅在于技术,更在于对用户需求的深刻理解。在软件设计方面,书中对面向对象编程(OOP)的讲解尤为出色。它没有简单地罗列类、对象、继承、多态这些术语,而是通过一个构建乐高积木的比喻,让我深刻理解了封装、继承和多态的实际意义。我开始明白,为什么OOP能够提高代码的可重用性和可维护性,以及它在大型项目中的优势。测试是软件开发中至关重要的一环,本书也花了相当篇幅进行介绍。从单元测试到集成测试,再到系统测试,作者都用生动形象的例子,说明了测试的目的和方法。我明白了,为什么一个看似简单的bug,可能就需要投入大量的时间去排查和修复。书中对版本控制系统(如Git)的介绍,也让我对现代软件开发的协作模式有了初步的了解。我理解了,为什么需要集中管理代码,以及如何通过分支和合并来处理多人协作的复杂性。总而言之,这本书让我看到了软件开发不仅仅是编写代码,而是一门复杂的工程学,需要严谨的流程、精巧的设计和团队的协作。

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这本书《计算机科学概论》给了我一个全新的视角来看待信息安全。我以前总觉得安全问题离我很遥远,是黑客和网络攻击才会遇到的事情,但这本书让我意识到,信息安全无处不在,并且与我们每个人的数字生活息息相关。作者从最基础的加密技术讲起,从对称加密到非对称加密,再到哈希函数,都用非常直观的方式进行了讲解。我不再仅仅将加密视为一串乱码,而是理解了它背后所蕴含的数学原理和逻辑。书中对公钥基础设施(PKI)的介绍,让我明白了为什么我们能够安全地进行网上交易,以及数字证书的作用。我对HTTPS协议如何保障网络通信的安全,有了更深的认识。此外,本书还深入探讨了常见的安全威胁,例如SQL注入、跨站脚本攻击(XSS)、缓冲区溢出等。作者通过分析这些攻击的原理,让我明白了攻击者是如何利用软件的漏洞来窃取信息或破坏系统的。这让我更加警惕,在日常使用电脑和手机时,要时刻注意网络安全。书中对身份认证和访问控制的讲解也让我受益匪浅,我理解了密码、多因素认证以及权限管理是如何保障我们账户和数据的安全的。我开始意识到,一个弱密码可能带来的风险,以及为什么我们需要设置复杂的密码并定期更换。总而言之,这本书让我从一个被动的接受者,变成了一个能够主动思考信息安全问题的人。它让我明白,保护自己的数字资产,需要我们具备一定的安全知识和防范意识。

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《计算机科学概论》这本书,以其宏大的视角和严谨的逻辑,让我对编程语言的本质有了更深刻的理解。我之前接触过一些编程语言,但总觉得它们只是工具,是实现功能的手段。而这本书,则带领我深入探究了编程语言背后的设计哲学和编译原理。从低级语言到高级语言,从解释型语言到编译型语言,作者都进行了详细的阐述。我开始理解,为什么会有如此多的编程语言,它们各自的优缺点是什么,以及在不同的场景下,应该选择哪种语言。书中对编译器的介绍,让我看到了源代码是如何一步步被转化为机器能够执行的指令的。词法分析、语法分析、语义分析、代码生成,这些曾经令我望而生畏的名词,在作者的笔下变得清晰易懂。我明白了,为什么编译器能够发现代码中的错误,以及它在提高程序运行效率方面所起到的关键作用。对编程范式的探讨,也让我大开眼界。从命令式编程到函数式编程,再到面向对象编程,我看到了不同的编程思想是如何影响代码的结构和组织方式的。我开始理解,为什么有些语言更适合处理某些类型的问题。书中还对类型系统的设计进行了深入的讨论,让我理解了静态类型和动态类型在程序开发中的不同影响。我明白了,为什么有些语言在编译时就能发现大量的错误,而有些则需要在运行时才能暴露问题。总而言之,这本书让我不再仅仅把编程语言视为一个工具箱,而是看到了它们背后深厚的理论基础和精妙的设计。它让我对编写高质量、易于维护的代码有了更深的思考。

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这次偶然的机会,我捧读了这本《计算机科学概论》,说是“概论”,但它给我的感觉远不止于此。初拿到手,我对它期待并不高,以为不过是市面上泛滥的那些“快速入门”类书籍,充其量点到为止,讲一些表面的概念。然而,这本书的开篇便以一种令人耳目一新的方式,将我引入了计算机科学那宏大而精妙的世界。它并没有直接抛出晦涩难懂的算法和数据结构,而是从计算机的起源和发展历程入手,娓娓道来。我仿佛看到了图灵机那个伟大的构想,看到了电子计算机的诞生,看到了摩尔定律的奇迹,以及互联网如何改变了世界。作者在讲述这些历史的同时,并没有将之视为纯粹的“故事”,而是巧妙地将其与核心的计算机科学概念联系起来。例如,在介绍早期计算机的局限性时,它顺带引出了计算的本质,以及为什么我们需要抽象和逻辑。这种叙事方式,使得原本可能枯燥的技术演进,变得生动有趣,并且为后续更深入的内容打下了坚实的基础。我尤其喜欢书中对“计算”这一核心概念的探讨。它不仅仅是执行指令,更是一种思维方式,一种解决问题的模式。作者通过举例,生动地展现了如何将现实世界的问题,通过抽象、建模,最终转化为计算机可以理解和执行的步骤。这种对计算思维的强调,对于我这样一个初学者来说,是极具启发性的。它让我明白,学习计算机科学,并非仅仅是记住一堆语法和算法,而是要培养一种全新的思考角度,一种逻辑严谨的分析能力。书中的语言风格也十分吸引人,没有过多的技术术语堆砌,而是用通俗易懂的比喻和类比,将复杂的概念解释得清晰透彻。比如,在讲解二进制时,它没有直接谈论0和1,而是从开关的开启与关闭,模拟了二进制的简单易懂。这种“润物细无声”的教学方式,让我感到自己并非在被动地接受知识,而是在主动地探索和理解。

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阅读《计算机科学概论》的过程,对我而言,是一次思维的重塑。我一直以为,计算机科学不过是编程语言、代码和软件的集合,但这本书彻底颠覆了我的认知。它首先带我深入了逻辑的世界,从布尔代数到逻辑门,再到更复杂的组合逻辑和时序逻辑。作者用清晰的图示和循序渐进的讲解,让我看到了计算机硬件是如何由最基本的逻辑单元构建起来的。我开始理解,那些看似冰冷的电路板上,跳跃着的并不是随机的信号,而是严谨的逻辑推理。从与门、或门到非门,再到更复杂的触发器和寄存器,我仿佛能亲眼看到一个巨大的逻辑机器是如何运转的。书中对存储器的介绍也让我大开眼界,它不仅讲了RAM和ROM的区别,还解释了它们在计算机工作流程中的关键作用。我以前觉得内存和硬盘不过是“放东西”的地方,但现在我明白,它们是计算机进行思考和记忆的载体,它们的速度和结构直接影响着程序的运行效率。更令我惊喜的是,本书并未止步于硬件层面。在讲解了数字电路和逻辑门之后,它很自然地过渡到了指令集和计算机体系结构。我开始理解CPU是如何解码指令、执行运算的,以及内存地址是如何被访问的。这种从微观到宏观的视角切换,让我对计算机的整体运作原理有了更深刻的认识。以往那些“黑箱”一样的计算机操作,现在在我眼中都变得有迹可循。作者在讲解过程中,非常注重概念的关联性,每一个新的知识点都建立在前一个知识点的基础上,使得学习过程更加连贯和流畅。我尤其欣赏书中关于“抽象层次”的讨论,它让我明白了计算机科学的不同领域,如硬件、操作系统、应用软件,是如何通过层层抽象来协同工作的。这就像是在建造一座摩天大楼,从地基到钢筋骨架,再到精美的外墙,每一个层次都至关重要,且相互依赖。

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尴尬的定位,小白看不懂,老鸟看了也白看。

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4星给内容。注意ISBN 9787111448136这个版本,32开纸印刷,看完这一本,近视轻松加深500度 。字也印的太小了!购买需谨慎

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