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页数:416

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出版时间:2009-3

价格:39.00元

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isbn号码:9787302193319

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• 计算机组成原理与汇编语言教材
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《算法设计与分析导论》 图书简介 在信息技术的飞速发展浪潮中，算法的重要性日益凸显，它如同数字世界的基石，支撑着从搜索引擎、社交媒体到人工智能、大数据等一切现代应用。然而，算法的本质不仅仅是“做什么”，更是“如何高效地做”。《算法设计与分析导论》正是这样一本深入探索算法内在奥秘的著作，它将带领读者踏上一段严谨而富有启发性的旅程，理解如何设计出优雅高效的算法，并掌握精确分析其性能的方法。 本书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学以及其他相关领域的学生和从业人员提供一个全面而坚实的算法理论基础。我们坚信，对算法的深刻理解是成为一名卓越的计算机科学家的必备条件。因此，本书避开了对具体编程语言的语法细节的纠缠，也未深入探讨底层硬件的运行机制，而是将焦点集中在算法本身的逻辑、结构和效率上。通过学习本书，您将不仅仅是学会编写代码，更能学会思考，学会如何用最精妙的思路解决最复杂的问题。 内容梗概 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与知识的系统性，循序渐进地引导读者掌握算法设计的核心思想和分析工具。 第一部分：算法基础与模型 在正式深入各种算法设计技巧之前，我们首先需要建立对算法本身的清晰认知，并理解它们运行的计算模型。 什么是算法？ 我们将从定义出发，阐释算法的特性：有限性、明确性、可行性、输入和输出。这不仅仅是概念性的区分，更是理解算法质量的起点。一个“好的”算法必须具备这些基本属性。 算法的表示：我们将介绍算法的常用表示方法，包括伪代码和流程图，重点在于如何用一种清晰、独立于具体编程语言的方式来描述算法的思想，以便于交流和分析。 计算模型：为了量化算法的效率，我们需要一个统一的计算模型。本书将重点介绍图灵机模型，作为一种抽象的计算设备，它能够执行任何可计算的算法。我们将讨论其基本组成部分（纸带、读写头、状态寄存器）以及它在理论计算机科学中的 foundational 作用。虽然实际计算机的架构远比图灵机复杂，但图灵机的强大计算能力却为我们理解算法的本质和局限性提供了坚实的基础。通过理解图灵机的计算能力，我们可以探讨哪些问题是可计算的，哪些是不可计算的，以及计算的界限在哪里。 渐进记号：这是算法分析的核心工具。我们将详细讲解大O（O）、大Ω（Ω）、大Θ（Θ）、小o（o）和小ω（ω）记号，以及如何使用它们来描述算法在输入规模增大时的时间和空间复杂度的增长趋势。这部分内容是理解算法效率的关键，它让我们能够跳出具体机器的硬件性能差异，对算法的优劣进行普遍性的比较。我们将通过大量的实例，展示如何从算法的伪代码推导出其渐进复杂度。 第二部分：算法设计范式 掌握了基础之后，本书将系统地介绍几种最重要、最经典的算法设计范式。每种范式都代表了一种解决问题的普适性策略，并对应着一类重要的算法。 分治法 (Divide and Conquer)：这是最直观也最强大的算法设计思想之一。我们将讲解其核心思想：将问题分解为若干个规模更小的子问题，递归地解决这些子问题，然后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。我们将通过经典的例子，如归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort) 来深入剖析分治法的应用，并学习如何分析分治算法的时间复杂度，例如利用主定理 (Master Theorem)。此外，我们还会探讨矩阵乘法（如Strassen算法）和最近点对查找等问题，展示分治法在解决几何和数值问题上的威力。 动态规划 (Dynamic Programming)：当问题具有重叠子问题和最优子结构时，动态规划便显现出其优势。我们将讲解其核心思想：将一个复杂问题分解成一系列更小的、相互关联的子问题，并记录并存储已解决的子问题的解，避免重复计算。我们将通过斐波那契数列的计算引入其概念，然后深入讲解背包问题 (Knapsack Problem)、最长公共子序列 (Longest Common Subsequence)、最短路径问题（如Bellman-Ford算法，不含Dijkstra，因为Dijkstra更偏向具体图算法）以及矩阵链乘法等经典问题，展示动态规划在优化问题和组合问题中的应用。我们将强调如何识别一个问题是否适合用动态规划来解决，并指导读者如何定义状态转移方程。 贪心算法 (Greedy Algorithms)：贪心算法的策略是每一步都做出在当前看起来最优的选择，期望最终能够得到全局最优解。我们将讲解其适用条件，以及为何在某些情况下贪心算法能取得最优解，而在另一些情况下则不能。我们将通过霍夫曼编码 (Huffman Coding)、活动选择问题 (Activity Selection Problem) 和最小生成树 (Minimum Spanning Tree)（如Prim算法和Kruskal算法，这里我们将侧重于它们的贪心策略而非图的细节）等例子，来展示贪心算法的设计和分析。我们将特别关注证明贪心算法最优性的方法。 回溯法 (Backtracking)：当问题可以通过搜索解空间来解决时，回溯法是一种常用的搜索策略。它通过试探性地地扩展部分解决方案，并在发现不可能是有效解时“回溯”到前一步，尝试其他可能的选择。我们将讲解其基本思想，并通过N皇后问题、数独求解和组合生成等问题，来演示回溯法的实现过程，并讨论如何通过剪枝来提高搜索效率。 第三部分：高级算法主题与分析技术 在掌握了基本的算法设计范式后，本书将进一步探讨一些更高级的算法主题和更精细的分析技术。 图算法 (Graph Algorithms)：图是一种非常强大的数据结构，许多实际问题都可以抽象为图论问题。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及基础的图遍历算法，如深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)。在此基础上，我们将深入探讨拓扑排序 (Topological Sort)，以及单源最短路径问题（如Dijkstra算法，虽然我们避开硬件细节，但其算法思想在图论中至关重要，我们仅分析其逻辑和复杂度）和所有顶点对最短路径问题（如Floyd-Warshall算法）。我们将专注于算法的逻辑、数据结构选择和复杂度分析。 字符串匹配算法 (String Matching Algorithms)：在文本处理、模式识别等领域，高效的字符串匹配是关键。我们将介绍朴素的字符串匹配算法，并重点讲解KMP算法 (Knuth-Morris-Pratt)，分析其如何利用预处理信息避免不必要的比较，从而实现线性时间复杂度。 NP完全性理论 (NP-Completeness Theory)：这是计算理论中一个极为重要的领域，它关系到我们对哪些问题是“难解”的根本理解。我们将介绍多项式时间 (P) 和非多项式时间 (NP) 的概念，NP-hard 和 NP-complete 的定义。我们将通过旅行商问题 (Traveling Salesperson Problem - TSP) 和满足性问题 (Satisfiability Problem - SAT) 等经典NP完全问题，来展示NP完全性的概念，并探讨其对算法设计的影响——即对于NP完全问题，我们通常寻找近似算法或启发式算法，而非期望找到高效的精确解。 学习方法与目标 本书的编写力求清晰、严谨，并辅以大量的概念解释和算法示例，以帮助读者建立直观的理解。每章都包含精心设计的练习题，这些题目旨在巩固所学知识，并鼓励读者独立思考和解决问题。 学习本书，您将能够： 理解算法的本质和重要性：认识到算法是解决计算问题的核心，并能区分优劣算法。 掌握分析算法性能的方法：熟练运用渐进记号，精确分析算法的时间和空间复杂度。 熟悉并应用主流算法设计范式：能够根据问题的特性，选择并设计出合适的分治、动态规划、贪心或回溯算法。 理解图算法的核心思想：掌握图的基本表示和常用算法，并能解决图相关的基本问题。 初步了解计算的理论界限：认识到NP完全性问题，并理解其对实际算法设计的影响。 提升抽象思维和问题解决能力：通过学习算法，培养严谨的逻辑思维和解决复杂问题的能力。 《算法设计与分析导论》不仅仅是一本教材，更是一扇通往高效计算世界的大门。我们邀请您一同探索算法的精妙，开启一段充满发现与挑战的智慧之旅。

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这本《计算机组成原理与汇编语言》真的让我对计算机底层运作有了脱胎换骨的认识。我之前一直觉得编程就是写代码，跟硬件没什么关系，读了这本书才明白，原来每一个指令、每一个寄存器的操作背后都有着精密的逻辑和架构。书中对CPU的工作原理讲解得极其透彻，从指令集的选取到流水线的优化，再到存储器的层级结构和缓存的命中机制，每一个环节都剖析得入木三分。特别是关于汇编语言的部分，作者没有停留在枯燥的语法罗列上，而是通过大量的实际案例，手把手地展示了如何用汇编去实现高级语言中的常见操作，比如循环、函数调用和栈帧的管理。这种理论与实践紧密结合的编排方式，极大地激发了我探索的兴趣。读完后，我再去看那些关于操作系统或者编译器优化的文章，感觉豁然开朗，不再是雾里看花。这本书无疑为我深入学习计算机科学打下了极其坚实的基础，它不仅仅是一本教材，更像是一份通往“计算机世界内部”的珍贵地图。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比和图示，使得那些抽象的电子学和逻辑电路知识变得生动易懂。

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这本书的价值在于它提供了一种“自下而上”的视角来看待整个计算系统。在很多现代编程教学中，我们习惯了封装好的API和库，很多细节被隐藏起来了。而这本书，就像是强制你把这些遮羞布都扯下来，直面晶体管级别的逻辑运算。我特别喜欢它在讲解数据通路和控制单元设计时的那种工程美感。从布尔代数到逻辑门的实现，再到多路复用器和算术逻辑单元（ALU）的构建，每一步都像在搭建一个精密的机械装置，每条导线都有其不可替代的作用。更令人称奇的是，它将复杂的时序逻辑和组合逻辑的控制信号是如何协同工作，驱动整个CPU完成一条指令的fetch-decode-execute过程，描绘得如同交响乐的指挥一般精确。对于那些致力于嵌入式系统开发或者硬件描述语言（如Verilog/VHDL）学习的人来说，这本书提供的基础知识框架是无可替代的。它教会你的不是一个固定的知识点，而是一种系统思考问题的能力，一种追溯到源头的求知欲。

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坦白讲，市面上关于计算机体系结构的书籍汗牛充栋，但真正能将“组成原理”的硬件概念与“汇编语言”的编程实践无缝衔接的，却屈指可数。这本书最成功的地方，就在于它构建了一个统一的认知框架。它不会让你觉得汇编是一种过时的、低效的语言，反而会让你理解，汇编语言是人类与机器沟通的“本源语”，它是理解所有高级语言性能瓶颈的关键钥匙。书中对不同寻址方式（直接、间接、寄存器相对寻址等）的深入剖析及其在实际程序中的应用效率对比，令人印象深刻。我特别喜欢作者在讲述内存对齐和指令编码时所展现出的那种对效率的极致追求，这才是计算机科学的魅力所在——如何在有限的物理资源下实现无限的计算能力。读完之后，我再看任何关于性能调优的讨论，都会自然而然地联想到指令的对齐、缓存的预取策略，以及寄存器分配的艺术。这本书，是真正能让人从“使用计算机”升级到“理解并驾驭计算机”的桥梁。

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我作为一个略有经验的软件开发者，阅读此书的主要目的是想弥补自己在底层知识上的“知识盲区”。说实话，很多关于中断处理和异常机制的描述，以前只是在操作系统课本上看到一些模糊的定义。但这本书深入到了硬件层面，详细解释了中断向量表是如何工作的，当一个外部设备请求中断时，CPU是如何保存现场（上下文切换的底层机制），又是如何跳转到特定的服务程序，最后平滑地恢复执行的。这种对系统交互细节的揭示，让我对程序执行的“可预测性”有了全新的认识。汇编语言的学习，更是让我体会到了C语言编译器在优化代码时所做的巨大努力——原来一个简单的`for`循环，在汇编层面可以被转化成如此巧妙的地址增量和条件跳转序列。这本书的结构设计非常合理，理论讲解后紧跟着大量的练习和思考题，这些题目往往不是让你简单套公式，而是需要你结合前面学到的指令集特性来设计一个小算法，这极大地锻炼了我的逻辑推演能力和问题分解能力。

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我拿到这本书时，原本有些忐忑，毕竟“汇编语言”这个词听起来就充满了晦涩难懂的二进制和十六进制。然而，这本书的叙述风格却出乎我的意料，它更像是一位经验丰富的工程师在跟你分享他的心路历程。它并没有采取那种高高在上的学院派说教方式，而是用一种非常务实的态度，直击计算机设计中最核心的痛点和巧妙之处。比如，它对存储器管理单元（MMU）的讲解，不仅仅停留在虚拟地址到物理地址的转换过程，还深入探讨了TLB（转换后援缓冲器）是如何在性能和地址保护之间取得平衡的。这种对“为什么这么设计”的深入挖掘，远比单纯描述“如何实现”更有价值。汇编部分，作者巧妙地引入了不同体系结构（如x86和ARM的对比），让读者理解指令集设计的哲学差异。这种广度与深度兼备的论述，使得这本书的适用性大大增强，它不仅能教你写出能跑的汇编代码，更能让你理解为什么要那样写，以及在不同的硬件平台上应该如何权衡取舍。这本书的逻辑清晰度，绝对是同类教材中的佼佼者。

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计算机四大核心课之一，偏硬件的部分。以前对汇编实验有抵触心理，但硬着头皮学进去之后，恍然觉得能写得出汇编程序才算真正理解了寄存器、主存的工作原理。课程很重要，但书编的一般吧，汇编部分还是看得挺费力的。

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计算机四大核心课之一，偏硬件的部分。以前对汇编实验有抵触心理，但硬着头皮学进去之后，恍然觉得能写得出汇编程序才算真正理解了寄存器、主存的工作原理。课程很重要，但书编的一般吧，汇编部分还是看得挺费力的。

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计算机四大核心课之一，偏硬件的部分。以前对汇编实验有抵触心理，但硬着头皮学进去之后，恍然觉得能写得出汇编程序才算真正理解了寄存器、主存的工作原理。课程很重要，但书编的一般吧，汇编部分还是看得挺费力的。

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计算机四大核心课之一，偏硬件的部分。以前对汇编实验有抵触心理，但硬着头皮学进去之后，恍然觉得能写得出汇编程序才算真正理解了寄存器、主存的工作原理。课程很重要，但书编的一般吧，汇编部分还是看得挺费力的。

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计算机四大核心课之一，偏硬件的部分。以前对汇编实验有抵触心理，但硬着头皮学进去之后，恍然觉得能写得出汇编程序才算真正理解了寄存器、主存的工作原理。课程很重要，但书编的一般吧，汇编部分还是看得挺费力的。