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出版者:

作者:Glendinning, Eric H./ McEwan, John

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:2003-10

价格:$ 18.02

装帧:

isbn号码:9780194574716

丛书系列:

图书标签:

• 英语学习
• 计算机英语
• 基础英语
• 编程入门
• IT英语
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• 学习资料
• 专业英语
• 英语教材

好的，这是一本关于计算机科学基础概念的图书简介，完全不涉及《Basic English for Computing》的内容： --- 《计算思维与现代算法导论》 探索数字世界的底层逻辑与创新驱动力 图书概述： 《计算思维与现代算法导论》是一本深度剖析现代计算科学核心理念的权威著作。本书旨在超越具体的编程语言和工具细节，深入探讨支撑所有现代信息技术的底层思维模型、数学基础与算法设计范式。它不仅面向计算机科学专业的学生和研究人员，同时也欢迎所有希望系统性理解信息技术如何运作、驱动创新和解决复杂问题的工程师、数据科学家及技术决策者。 本书的核心目标是建立一个坚实的计算思维框架。计算思维不仅仅是一种解决问题的方法，它是一种对问题的结构化、抽象化和分解能力，是人类利用机器进行复杂推理和自动化操作的基石。我们从最基本的逻辑结构和离散数学原理出发，逐步构建起理解数据结构、算法效率和系统复杂性的认知工具。 核心内容深度解析： 第一部分：计算的逻辑基石与离散数学 本部分着重于构建理解计算系统的数学和逻辑基础。我们摒弃过于抽象的纯理论探讨，而是将离散数学的概念——如集合论、图论、逻辑推理和证明技术——紧密地与实际的计算问题联系起来。 逻辑与证明： 详细阐述命题逻辑和一阶逻辑在程序正确性验证中的应用。探讨归纳法、反证法等证明技术如何用于验证算法的边界条件和循环不变量。 图论的结构与应用： 深入分析图论在网络拓扑、数据关系建模中的核心地位。不仅涵盖最短路径、最小生成树等经典问题，更侧重于如何在复杂系统中利用图的特性进行信息流分析和依赖关系管理。 组合学与计数： 讲解排列组合在分析算法时间复杂度和可能性空间探索中的重要性，为后续的概率性算法打下基础。 第二部分：数据结构：信息的组织与管理艺术 数据结构是信息时代的基础设施。《计算思维与现代算法导论》将数据结构视为一种权衡的艺术，强调不同结构在特定场景下的性能差异和适用性。 线性与非线性结构： 详细对比数组、链表、栈和队列的内存布局和操作成本。随后，重点转向树形结构，包括二叉搜索树（BST）、AVL树和红黑树，深入剖析平衡机制如何保证对数时间复杂度的查询性能。 哈希表的精确实现与冲突解决： 剖析哈希函数的设计原理，探讨线性探测、链式法等冲突解决策略的优缺点，并讨论散列表在数据库索引和内存管理中的关键作用。 堆与优先队列： 介绍二项堆、斐波那契堆等高级堆结构，并展示它们如何驱动效率最高的图算法。 第三部分：算法设计范式与效率分析 这是全书的核心，聚焦于如何系统性地设计和分析算法。我们着重介绍三大经典设计范式，并辅以严格的渐近分析方法。 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为例，阐述如何将大问题分解为可独立解决的子问题，并探讨主定理（Master Theorem）的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨贪心选择属性和最优子结构，通过活动选择问题和霍夫曼编码展示其在局部最优解导向全局最优解的场景。 动态规划（Dynamic Programming）： 深入讲解最优子结构和重叠子问题，通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，展示自底向上和自顶向下的实现技巧及其效率优势。 摊还分析与高级效率模型： 除了传统的 $O$ 记号分析，本书引入了摊还分析（Amortized Analysis），用以评估那些在某些操作上成本较高，但在序列操作中平均成本很低的结构（如动态数组的扩容）。 第四部分：前沿算法领域与计算复杂性 在理解了经典算法之后，本书将视角扩展到现代计算面临的根本性挑战。 图算法的深度应用： 除了基础的遍历和路径查找，本书详述了最大流/最小割问题（如 Edmonds-Karp 和 Dinic 算法），及其在网络流、资源分配中的应用。 计算复杂性理论： 引入 $P$ 类、 $NP$ 类、 $NP$-完全问题的概念。不对这些理论做过多数学推导，而是侧重于它们对工程实践的指导意义——即哪些问题是“易于解决”的，哪些问题在本质上是“难以用多项式时间解决”的。 概率性算法与随机化： 探讨在无法保证确定性最优解时，如何利用随机性来设计快速且近似正确的算法，例如蒙特卡洛方法在积分和搜索中的应用。 本书的独特价值： 本书强调的是理解“为什么”和“如何选择”，而非仅仅是“如何编码”。它通过大量的图示、精确的伪代码描述和富有启发性的数学推导，帮助读者建立对算法内在机制的深刻洞察。读者将学会如何根据问题的结构特性，选择最合适的算法范式和数据结构，从而设计出不仅能工作，而且是高效、可扩展的计算解决方案。 目标读者： 希望系统掌握计算机科学核心理论的研究生。 寻求提升算法设计和分析能力的软件架构师与高级工程师。 需要理解底层计算限制的数据科学家和机器学习工程师。 对信息技术底层逻辑有强烈求知欲的跨领域技术人员。 ---

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从整体的教学方法论来看，这本书似乎摒弃了枯燥的传统语法讲解，转而采用了一种更贴近实际应用场景的“情境化学习”策略。我推测，书中的每一个知识点可能都会嵌入到实际的计算任务描述、故障排除对话或者系统设计文档的片段之中。这种沉浸式的教学体验，能够让读者在解决具体问题的同时，自然而然地吸收和内化所需的英语表达。如果书中包含了模拟的邮件往来、Bug Report的撰写练习，或是对一段代码注释的翻译与优化练习，那就太棒了。这些高度模拟真实工作环境的任务，是检验学习成果的最佳方式。我期待的不是简单的“中译英”练习，而是要求读者根据特定的技术背景和沟通目的，自行组织和润色语言，真正达到能用、会用的目的。这本书如果能做到将语言学习与计算思维的训练无缝结合，那它将是每一位技术工作者书架上不可或缺的宝典。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮。封面采用了一种非常沉稳的深蓝色调，配上简洁有力的白色和橙色字体，既有科技感又不失学术气息。纸张的质地摸上去有一种高级的厚重感，印刷清晰锐利，拿在手里分量十足，显然是精心打磨的作品。我尤其欣赏它的开本选择，恰到好处的B5大小，既保证了版面足够的空间来展示图表和例句，又方便携带，即便是放在双肩包里也不会觉得过于笨重。内页的排版布局也体现了编者的用心，大段的文字配上适时的留白，阅读起来丝毫不觉得拥挤或压抑。章节之间的过渡非常自然，每部分的标题设计得既概括性强又富有吸引力，让人忍不住想一探究竟。虽然我还没深入阅读内容，但仅仅是翻阅和浏览目录结构，就能感受到它在视觉传达上所下的功夫，这种对细节的关注，让人对书的内容质量也自然而然地抱有更高的期待。它不仅仅是一本工具书，更像是一件设计精良的物品，让人愿意时常翻阅和珍藏。

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从目录的梳理来看，这本书在内容的广度上似乎也做了充分的考量。我看到它可能涵盖了从最基础的计算机词汇表，到面向特定技术栈的专业术语解析，甚至可能触及了编程语言文档阅读和技术报告撰写的规范指南。这种全方位的覆盖，意味着它试图成为一本“一站式”的参考工具，让读者不必在多本资料间奔波查找。特别是对于那些需要阅读英文原版技术文档的工程师或学生来说，这种系统性的语言准备至关重要。我非常期待看到它在“错误辨析”部分的处理方式——通常，这类书籍会列举学习者最常犯的语法或用词错误，并给出地道的修正范例。如果这一点处理得当，这本书的实用价值将得到极大的提升，因为它不仅仅是教你“怎么说”，更重要的是告诉你“不该怎么说”，从而帮助读者迅速提升其书面和口头表达的专业性和地道性。

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这本书的结构逻辑组织得极具匠心，从宏观到微观的层层递进，展现了一种清晰的教学思路。我注意到它似乎非常注重基础概念的夯实，开篇部分可能花费了大量篇幅来梳理和界定那些在计算机领域中经常被混用或模糊理解的通用英语词汇和短语。这种细致的处理方式对于初学者来说无疑是巨大的福音，避免了他们在后续学习中因为对基本术语理解不到位而产生的系统性偏差。随后，内容似乎平滑地过渡到了特定计算场景下的语言应用，比如在描述算法流程、硬件架构或者软件交互时，应该采用何种精确的表达方式。我猜想，作者可能精心设计了一套从简单的动词、名词到复杂的从句结构，都紧密围绕计算思维展开的渐进式训练体系。这种布局的好处在于，读者可以像搭积木一样，逐步构建起自己强大的专业英语表达能力，而不是被突如其来的大量专业术语所淹没，整体的学习路径设计得十分人性化和系统化。

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这本书的选材取向似乎非常注重实用性和前沿性。它不像某些传统教材那样沉湎于过时的技术概念，而是紧密贴合当前信息技术行业的主流发展方向。我可以想象其中必定收录了大量关于云计算、大数据、人工智能等热门领域的核心术语和常用表达。对于需要参与国际技术交流或撰写英文技术摘要的读者而言，这种“与时俱进”的材料是极其宝贵的。此外，书中对于不同语境下的语言风格转换的探讨，也让我感到非常好奇。例如，在正式的技术规范文档中应如何使用被动语态和精确的限定词，与在非正式的技术博客或团队会议讨论中应如何使用更具描述性和说服力的语言，这之间的微妙差别，如果能被这本书清晰地剖析，那么它对读者的实际工作帮助将是立竿见影的。它似乎在培养读者的“语境适应能力”，而不仅仅是词汇量。

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