计算技术（中） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787109035881

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• 计算技术
• 计算机科学
• 信息技术
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 操作系统
• 网络
• 数据库
• 软件工程

《算法的艺术与实践》 本书将带您踏上一段深度探索算法世界的旅程，从基础的排序与搜索，到复杂的图论算法、动态规划以及近似算法。您将不仅理解每种算法背后的数学原理和逻辑结构，更能掌握它们在实际问题中的应用技巧。 核心内容概述： 排序与搜索的基石： 我们将详细解析各种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序，深入探讨它们的时空复杂度、稳定性以及各自的适用场景。对于搜索算法，二分查找、线性查找等也将被一一剖析，并介绍它们在数据检索中的高效实现。 图论的迷人世界： 本书将深入浅出地介绍图论的基础概念，包括图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）。在此基础上，您将学习如何解决图中的关键问题，如最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法），以及拓扑排序等。 动态规划的智慧： 动态规划是解决许多复杂优化问题的强大工具。本书将通过一系列经典案例，如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等，逐步引导您理解动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题，并学习如何构建递推关系和状态转移方程。 字符串匹配的挑战： 学习如何高效地在文本中查找特定模式。我们将介绍朴素匹配算法，并重点讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析它们的优化原理和性能优势。 近似算法与启发式方法： 对于NP-hard问题，精确求解往往难以实现。本书将介绍近似算法和启发式方法，例如贪心算法、回溯算法以及一些常见的局部搜索技术，帮助您在可接受的时间内获得高质量的近似解。 数据结构的协同作用： 算法的效率与数据结构的合理选择密不可分。本书将贯穿讲解各种重要数据结构，如链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树）、堆（二叉堆、斐波那契堆）、哈希表等，并展示它们如何与算法协同工作，提升整体性能。 实际应用案例分析： 本书并非仅限于理论讲解，更注重实际应用。我们将结合互联网搜索、社交网络分析、路径规划、编译器设计、数据压缩等多个领域的真实案例，展示算法的强大生命力，帮助读者理解如何在实践中应用所学知识解决实际问题。 学习目标： 通过阅读本书，您将： 建立扎实的算法理论基础： 深入理解各种算法的设计思想、数学原理和复杂度分析。 掌握高效的编码实现技巧： 学习如何用清晰、简洁、高效的代码实现各种算法。 培养解决复杂问题的能力： 能够分析问题特性，选择并设计合适的算法来解决。 提升程序性能优化意识： 了解如何通过算法和数据结构的优化来提升程序的运行效率。 为进一步学习高级计算主题打下坚实基础： 为机器学习、人工智能、大数据处理等领域的相关知识做好准备。 本书适合所有对计算科学、软件工程感兴趣的读者，无论您是初学者希望系统学习算法，还是有一定基础希望深化理解，都能从中获益。让我们一起揭开算法的神秘面纱，领略其数学之美与工程之用。

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这本书的封面设计得十分朴素，拿到手里感觉分量很足，黄色的纸张带着一种略显陈旧的暖意。我原本是抱着学习基础知识的目的来的，想找一本全面梳理计算机硬件和基础软件架构的入门读物。然而，读进去才发现，它更像是一本详尽的工程手册，充满了大量枯燥的公式推导和系统底层的工作原理描述。比如，关于内存管理那一章，作者用了几乎十页的篇幅去解释虚拟地址到物理地址的转换过程，涉及大量的页表结构和TLB缓存机制。虽然从理论上讲这是精确的，但对于我这种更偏向应用层面开发的人来说，这些细节显得过于冗余和晦涩。我更期待看到一些关于现代操作系统如何利用这些机制来优化性能的实际案例分析，而不是纯粹的理论构建。而且，书中的图表绘制水平也比较粗糙，很多复杂的总线结构图看起来像是上世纪八十年代的工程草图，辨识度不高，严重影响了阅读体验。整体而言，它更适合计算机专业深度研究人员作为参考资料查阅，而不是作为日常学习的教材。

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阅读体验相当折磨人，装帧和排版是主要原因之一，但更核心的问题在于其叙事逻辑的跳跃性。作者似乎在不同章节之间没有建立起有效的过渡或递进关系。比如，上一章还在详细讨论汇编语言层面的寄存器分配策略，下一章突然就跳跃到了高级语言的面向对象设计原则，中间完全缺失了从底层机器码到高级抽象之间的桥梁性内容，比如中间代码生成或者类型系统的动态检查机制。这种突兀的切换让我感觉像是在看一个由不同专家在不同时间点拼凑起来的文集，缺乏一个统一的、连贯的思考主线。我多次需要返回前几章去寻找上下文的线索，但通常无功而返。一本好的教材应该像一条河流，引导读者自然而然地从源头流向大海，而这本书更像是一堆散落的、没有粘合剂的沙石，读者必须自己耗费巨大的精力去构建它内在的逻辑联系。

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翻开这本书，首先映入眼帘的是密密麻麻的文字和几乎没有留白的版式，让人感觉像是在啃一块难以消化的硬骨头。我尝试从头开始阅读，试图建立一个完整的知识体系，尤其是在网络通信协议的部分。期望中，它应该会涵盖TCP/IP协议栈中那些经典且实用的交互场景，比如三次握手、拥塞控制算法的演进等等。然而，这本书对这些概念的处理方式非常“学院派”，几乎完全聚焦于协议字段的定义和状态机的复杂转移，几乎没有提供任何一个可以运行的伪代码示例或者抓包分析的实际数据流截图。这使得抽象的概念在我的脑海中始终停留在空中楼阁的状态，难以落地。我不得不频繁地停下来，上网去搜索相关的网络调试工具的教程，来反向印证书上描述的那些枯燥的协议状态。坦白说，这种脱离实践的理论堆砌，对于一个急需提升实战能力的人来说，效率是极其低下的。它更像是冷战时期撰写的基础科研报告，追求的是绝对的准确性，而忽略了知识的易得性和应用性。

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我对这本书的评价是“偏科得厉害”。它似乎把所有的精力都集中在了某个特定且非常狭窄的领域——我想大概是早期计算理论或者编译器前端的某些细枝末节上。例如，在描述数据结构的那一章，它用了大量的篇幅来推导平衡二叉树在特定极端情况下的旋转效率，甚至引入了某种我从未听过的非标准化的树结构变体。我本以为它会包含一些关于现代数据库索引技术或者内存数据库的介绍，毕竟这才是当下主流应用的核心挑战。结果，关于数据库的部分寥寥数语带过，没有涉及任何SQL优化、事务隔离级别或者NoSQL的架构思想。这就像你走进一家米其林餐厅，却发现菜单上只有五种不同做法的白水煮蛋。内容深度有，但广度几乎为零。对于希望构建一个全面技术视野的读者来说，这本书提供的知识结构是严重失衡的，它无法满足一个现代软件工程师对“计算技术”这一宏大概念应有的全面认知。

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如果说这本书有什么突出的优点，那可能是它对某些历史遗留技术细节的考据非常细致。它花了好几章的篇幅去复盘一种早已被淘汰的计算模型，详细描述了那种模型下的内存寻址方式和指令集特性。这种对“历史”的尊重值得称赞，但问题在于，它占据了全书近四分之一的篇幅，而对于当前云计算、容器化或者微服务架构中涉及的分布式计算模型却只是一笔带过，甚至连Docker或者Kubernetes这些行业标准工具的底层原理都未曾提及。这使得这本书的实用价值在当下显得非常有限。它更像是一部关于“过去如何计算”的博物馆导览手册，而非一本指导“现在如何高效计算”的技术指南。我希望找到的是能够帮助我解决当前工作难题的工具箱，而不是一个充满了古董收藏品的陈列室。

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