计算机专业硕士研究生入学统考 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:吴英

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2009-9

价格:19.50元

装帧:

isbn号码:9787302203940

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 硕士
• 研究生
• 入学考试
• 统考
• 专业课
• 考研
• 计算机专业
• 复习
• 真题

深入探索现代编程范式：面向对象、函数式与并发编程实战 本书聚焦于计算机科学领域中最为核心和前沿的编程思想与实践，旨在为有志于精深软件开发的读者提供一套系统、深入且高度实战化的学习路径。它不是传统意义上针对特定考试的复习资料汇编，而是着力于构建扎实的理论基础和解决复杂工程问题的能力。 本书摒弃了对基础语法（如变量、循环、基本数据结构）的冗余描述，直接切入现代软件构建的基石——抽象、设计模式与系统级思维。全书结构围绕三大核心支柱展开：面向对象高级设计、函数式编程的纯粹性与高效性，以及多核时代下的并发与并行处理。 --- 第一部分：面向对象设计的精髓与模式化思维 本部分深入剖析了面向对象编程（OOP）的深层含义，超越“封装、继承、多态”的表面定义，探讨如何构建高内聚、低耦合的健壮系统。 1. 深入理解抽象与封装的边界： 我们详细讨论了“一致性模型”的构建，即如何通过接口（Interface）和抽象基类（Abstract Class）精确地定义系统的契约，并在实现层面提供灵活的变体。重点分析了“Liskov替换原则（LSP）”在实际框架设计中的应用，以及违反此原则带来的维护性灾难。 2. 经典与现代设计模式的批判性审视： 本书并未简单罗列GoF设计模式。而是将设计模式视为解决特定约束条件的“历史遗留”或“惯用法”。 创建型模式（如工厂、建造者）： 探讨了依赖注入（DI）框架如何自动化地管理这些模式，并比较了运行时反射与编译期注解处理在实现解耦上的优劣。 结构型模式（如适配器、装饰器）： 着重分析了这些模式如何有效地处理“遗留代码集成”和“横切关注点分离”的问题，特别是在处理非侵入性日志记录和权限校验时的优雅实现。 行为型模式（如策略、观察者）： 深入讲解了“命令模式”在事件驱动架构中的核心地位，并对比了基于事件总线（Event Bus）与基于消息队列（MQ）在实现观察者模式时的性能与可靠性权衡。 3. 领域驱动设计（DDD）的实战蓝图： 本章将OOP理念提升到架构层面。我们详细阐述了如何通过“限界上下文（Bounded Context）”来划分复杂的业务领域，如何识别“聚合根（Aggregate Root）”以确保事务边界的清晰性。对于“领域服务”、“实体”与“值对象”的界限划分，本书提供了大量的反面案例分析，帮助读者避免过度设计或设计不足的陷阱。 --- 第二部分：函数式编程的数学之美与工程实用性 函数式编程（FP）不再是学术概念，而是高性能计算和大规模数据处理的必备技能。本部分致力于消除对函数式编程的神秘感，强调其在可预测性、可测试性上的巨大优势。 1. 纯函数与副作用的精确控制： 本书严格定义了“纯函数”的含义，并深入探讨了如何通过“Monad（单子）”等数学结构来封装和管理不可避免的副作用（如I/O、状态修改）。我们详细解析了Maybe/Option、Either/Result结构在处理错误传播时的优雅性，如何用它们替代传统的异常抛出机制。 2. 不可变性与数据流的变革： 不可变数据结构（Immutable Data Structures）是FP高效并发的基础。我们对比了标准库中可变集合与高性能持久化数据结构（如哈希树、向量阵列）在内存结构和渐进时间复杂度上的差异，揭示了为何在特定场景下，它们能提供更优的性能保证。 3. 高阶函数与柯里化： 高阶函数是实现代码复用的高级抽象。本章通过具体示例展示了如何使用函数组合（Composition）和柯里化（Currying）来构建灵活、可重用的数据处理管道，显著降低了代码的认知负荷。 --- 第三部分：高并发系统设计与资源管理 在多核处理器成为标配的今天，管理并发性是软件工程中的核心挑战。本部分侧重于如何安全、高效地利用硬件资源。 1. 并发模型对比与适用性分析： 我们详细对比了三种主流并发模型： 基于共享内存的并发（线程与锁）： 深入分析了死锁、活锁、饥饿现象的根源，并精讲了Read-Write Lock、Semaphore等复杂同步原语的正确使用场景与性能陷阱。 基于消息传递的并发（Actor模型）： 探讨了Actor模型如何通过隔离状态实现天然的无锁并发，并分析了其在分布式系统中的扩展性。 基于协程/Fiber的并发： 重点讲解了协作式多任务处理的效率优势，以及它如何显著降低上下文切换的开销。 2. 内存模型与原子操作： 本书超越了操作系统层面的线程调度，深入到硬件层面的内存一致性模型。我们解释了“缓存一致性协议（如MESI）”如何影响多线程程序的可见性，并演示了如何利用编程语言提供的底层“原子操作（Atomic Operations）”来实现无锁数据结构（如无锁栈、无锁队列），这是构建高性能并发工具箱的关键技术。 3. 资源管理与生命周期控制： 高效的系统需要精确控制资源（内存、文件句柄、网络连接）。本部分探讨了现代语言中RAII（资源获取即初始化）的概念延伸，如何通过编译期确定性释放机制（如C++的智能指针、Rust的所有权系统）来杜绝内存泄漏和资源悬挂问题，确保系统的长期稳定运行。 --- 总结： 本书为读者提供了一套跨越范式的、面向工程实践的深度知识体系。它要求读者不仅要“会写代码”，更要“理解代码为何如此设计”，是迈向高级软件架构师和系统工程师的必备参考读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的命名方式直接点明了其目标读者群体，这让我对它的内容专业性和权威性有较高的期待。我尤其对“算法设计与分析”这部分内容非常感兴趣。我希望这本书能够全面介绍各种经典的算法设计技巧，比如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等，并深入讲解它们的应用场景和复杂度分析。特别是对于图算法，如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal），以及排序算法（快速排序、归并排序）和查找算法（二分查找）的详细原理和性能分析，我都希望能在这本书中找到系统性的阐述。同时，我也关注书中对“数据结构”的讲解。链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树）、图等基本数据结构的实现方式和操作效率，以及它们在解决实际问题中的应用，都希望能有清晰的讲解。例如，如何高效地实现二叉搜索树的插入和删除操作？如何利用图来表示网络连接并进行路径查找？书中能否提供一些经典的算法题目，并给出详细的解题思路和代码示例，这对我理解和掌握算法将大有裨益。此外，对于NP-hard问题和近似算法的介绍，如果能有所提及，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机专业硕士研究生入学统考》给我的第一印象是内容覆盖面相当广。我个人对“编译原理”这一章的内容非常感兴趣，因为这直接关系到我们如何将高级语言转化为机器能够理解的指令。书中是否能详细介绍词法分析、语法分析、语义分析以及代码优化的过程？特别是对于各种解析技术，如LL(1)和LR(k)分析，以及中间代码生成和目标代码生成的具体方法，我都希望能有深入的了解。此外，“计算机组成原理”也是一个我特别期待深入学习的领域。CPU的工作原理、指令流水线、存储器层次结构（缓存、主存、虚拟存储器）这些都是理解计算机底层运行机制的基石。我希望这本书能用通俗易懂的语言解释复杂的概念，并辅以图示来帮助理解。例如，在讲解CPU结构时，能否详细说明ALU、控制单元、寄存器的作用，以及它们之间是如何协同工作的？在虚拟存储器部分，页面置换算法的优劣分析，以及TLB（快表）的作用，都是我希望能够在这本书中找到详尽解答的问题。总的来说，我期望这本书能够在我夯实计算机专业基础知识的同时，也能为我提供一些应对考试的策略和方法，比如一些典型的考点分析或者解题技巧的总结，这对于提高我的备考效率会非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封底上的内容简介虽然不多，但寥寥数语却精准地概括了计算机科学领域一些核心的知识模块，比如算法、数据结构、操作系统、计算机网络等等。翻开书页，厚实的纸张和清晰的排版立刻给人一种专业严谨的感觉。我尤其关注的是其中关于“离散数学”的部分，这门学科对于理解很多计算机底层原理至关重要，这本书对相关概念的阐述是否深入浅出，逻辑是否严密，公式推导是否清晰，这些都是我非常看重的。同时，我也对书中对于“数据库系统”的讲解产生了浓厚的兴趣。现代软件开发离不开对数据的有效管理和利用，了解数据库的原理、设计以及SQL语言的使用，是每个计算机专业学生必备的技能。我希望能在这本书中找到系统性的讲解，包括关系型数据库的模型、事务的ACID特性、索引的原理等等，甚至是NoSQL数据库的一些基础概念，如果能有所提及，那将是锦上添花。此外，书中对“软件工程”的论述也是我关注的重点。从需求分析、设计模式到项目管理，一个完整的软件生命周期需要严谨的工程化实践来保障。这本书能否提供一些实际的案例分析，或者介绍一些经典的软件开发方法论，比如敏捷开发，那会非常有价值。毕竟，理论知识的学习最终要回归到实践应用，而科学的工程方法论是提升软件开发效率和质量的关键。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它厚重的体量所震撼，仿佛预示着里面包含了海量的知识。我的专业背景让我对“人工智能”和“机器学习”这两大部分充满了期待。我希望这本书能够系统地介绍人工智能的历史发展、主要流派以及前沿技术。特别是在机器学习方面，我希望能看到对监督学习、无监督学习、强化学习等基本范式的清晰界定，以及对各种经典算法的深入剖析，例如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络（特别是深度学习中的卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）。书中是否会详细解释这些算法的数学原理，例如梯度下降、反向传播等优化算法？此外，对于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等人工智能的重要应用领域，我希望也能有所涉猎，了解它们的基本原理和常用技术。例如，在NLP方面，能否介绍词嵌入、循环神经网络在文本分类和序列标注中的应用？在计算机视觉方面，能否讲解图像识别、目标检测的基本流程和常用模型？如果书中还能提供一些相关的数学公式推导和代码实现思路，那将大大提升学习的深度和实用性。毕竟，人工智能是当今计算机科学领域最热门的方向之一，全面掌握相关的理论知识和技术方法，对于未来的学术研究和职业发展都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我直观地感受到其针对性，作为一名即将备考计算机专业硕士研究生的学生，我希望在这本书中找到系统性的复习资料。我对“操作系统”的讲解尤为关注。操作系统是计算机系统的核心，我对进程管理、线程管理、内存管理、文件系统以及设备管理等模块的原理和实现机制都充满了好奇。我希望这本书能够清晰地阐述进程调度的算法，如FCFS、SJF、RR等，并分析它们的优缺点。在内存管理方面，分页、分段以及虚拟内存的概念是如何实现的，页面置换算法（如FIFO、LRU）的工作原理又是什么？我希望能有详细的图解和数学模型来辅助理解。同时，对于并发与同步问题，如何使用信号量、互斥锁等机制来解决，也是我非常想深入学习的内容。此外，书中对“计算机网络”的介绍我也非常期待。TCP/IP协议栈的各层功能，特别是TCP和UDP的区别与联系，三次握手和四次挥路的细节，以及HTTP、FTP等常见应用层协议的工作原理，都希望能有细致的讲解。网络拥塞控制和流量控制的机制，以及路由选择算法，这些都是我希望在这本书中能够找到深入解析的内容。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆