正版L計算機科學導論(原書第3版) (美)佛羅贊,劉藝機械工業齣版社 978711151 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] 佛羅贊，劉藝著

圖書標籤:

計算機科學
導論
教材
佛羅贊
劉藝
機械工業齣版社
978711151
原書第3版
高等教育
信息技術

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店鋪：恒久圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111511632

商品編碼：27399552848

包裝：平裝

齣版時間：2015-08-01

具體描述

圖書基本信息
圖書名稱	計算機科學導論(原書第3版)
作者	(美)佛羅贊,劉藝
定價	69.00元
齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111511632
齣版日期	2015-08-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書是大學計算機相關專業的基礎課教材，涉及計算機科學的各個方麵。本書著重講解基本概念而不是數學模型和技術細節，通過大量的圖錶和演示範例講解計算機科學的基礎知識；每章後麵的關鍵術語、小結和練習有助於讀者掌握和復習知識要點。本書內容豐富，通熟易懂，既適閤當作大專院校的計算機基礎課教材，也可作為一般的計算機基礎入門讀物。

作者簡介

齣版者的話
譯者序
前言

章緒論
1.1圖靈模型
1.1.1數據處理器
1.1.2可編程數據處理器
1.1.3通用圖靈機
1.2馮.諾依曼模型
1.2.14個子係統
1.2.2存儲程序概念
1.2.3指令的順序執行
1.3計算機組成部分
1.3.1計算機硬件
1.3.2數據
1.3.3計算機軟件
1.4曆史
1.4.1機械計算機器（1930年以前）
1.4.2電子計算機的誕生(1930-
1950年)
1.4.3計算機的誕生（1950年至今）
1.5社會問題和道德問題
1.5.1社會問題
1.5.2道德問題
1.6計算機科學作為一門學科
1.7課程綱要
1.7.1**部分：數據的錶示與運算
1.7.2第二部分：計算機硬件
1.7.3第三部分：計算機軟件
1.7.4第四部分：數據組織與抽象
1.7.5第五部分：高級話題
1.8章末材料
1.9練習

第2章數字係統
2.1引言
2.2位置化數字係統
2.2.1十進製係統（以10為底）
2.2.2二進製係統（以2為底）
2.2.3十六進製係統（以16為底）
2.2.4八進製係統（以8為底）
2.2.54種位置化數字係統的小結
2.2.6轉換
2.3非位置化數字係統
2.4章末材料
2.5練習

第3章數據存儲
3.1數據類型
3.2存儲數字
3.2.1存儲整數
3.2.23種係統的比較
3.2.3實數
3.3存儲文本
3.4存儲音頻
3.4.1．采樣
3.4.2量化
3.4.3編碼
3.4.4聲音編碼標準
3.5存儲圖像
3.5.1光柵圖
3.5.2矢量圖
3.6存儲視頻
3.7章末材料
3.8練習

第4章數據運算
4.1邏輯運算
4.1.1位層次上的邏輯運算
6.7.1導嚮介質
6.7.2非導嚮介質
6.8章末材料
6.9練習

第7章操作係統
7.1引言
7.1.1操作係統
7.1.2自舉過程
7.2演化
7.2.1批處理係統
7.2.2分時係統
7.2.3個人係統
7.2.4並行係統
7.2.5分布式係統
7.2.6實時係統
7.3組成部分
7.3.1用戶界麵
7.3.2內存管理器
7.3.3進程管理器
7.3.4文件管理器
7.4主流操作係統
7.4.1UNIX
7.4.2Linux
7.43WindOWS
7.5章末材料
7.6練習

第8章算法
8.1概念
8.1.1非正式定義
8.1.2定義動作
8.1.3細化
8.1.4泛化
8.2三種結構
8.2.1順序
8.2.2一判斷
8.2.3循環
8.3算法的錶示
8.3.1UML
8.3.2僞代碼
8.4更正式的定義
8.4.1定義良好
8.4.2明確步驟
8.4.3産生結果
8.4.4在有限的時間內終止
8.5基本算法
8.5.1求和
8.5.2乘積
8.5.3**和*小
8.5.4排序
8.5.5查找
8.6子算法
8.7遞歸
8.7.1迭代的定義
8.7.2遞歸的定義
8.8章末材料
8.9練習

第9章程序設計語言
9.1演化
9.1.1機器語言
9.1.2匯編語言
9.1.3高級語言
9.2翻譯
9.2.1編譯
9.2.2解釋
9.2.3翻譯過程
9.3編程模式
9.3.1過程式模式
9.3.2麵嚮對象模式
9.3.3函數式模式
9.3.4說明式模式
9.4共同概念
9.4.1標識符
9.4.2數據類型
9.4.3語句
9.5章末材料
9.6練習

0章軟件工程
10.1軟件生命周期
10.2分析階段
10.2.1麵嚮過程分析
10.2.2麵嚮對象分析
10.3設計階段
10.3.1麵嚮過程設計
10.3.2麵嚮對象設計
10.4實現階段
10.4.1語言的選擇
10.4.2軟件質量
10.5測試階段
10.5.1白盒測試
10.5.2黑盒測試
10.6文檔
10.6.1用戶文檔
10.6.2係統文檔
10.6.3技術文檔
10.7章末材料
10.8練習一

1章數據結構
11.1數組
11.1.1數組名與元素名
11.1.2多維數組
11.1.3存儲配置
11.1.4數組操作
11.1.5數組的應用
11.2記錄
11.2.1記錄名與域名
11.2.2記錄與數組的比較
11.2.3記錄數組
11.2.4數組與記錄數組
11.3鏈錶
11.3.1數組與鏈錶
11.3.2鏈錶名與節點名
11.3.3鏈錶操作
11.3.4鏈錶的應用
11.4章末材料
11.5練習

2章抽象數據類型
12.1背景
12.1.1簡單抽象數據類型
12.1.2復雜抽象數據類型
12.1.3定義
12.1.4抽象數據類型的模型
12.1.5實現
12.2棧
12.2.1棧的操作
12.2.2棧的抽象數據類型
12.2.3棧的應用
12.2.4棧的實現
12.3隊列
12.3.1隊列的操作
12.3.2隊列抽象數據類型
12.3.3隊列的應用
12.3.4隊列的實現
12.4廣義綫性錶
12.4.1廣義綫性錶的操作
12.4.2廣義綫性錶的抽象數據類型
12.4.3廣義綫性錶的應用
12.4.4廣義綫性錶的實現
12.5樹
12.5.1二叉樹
12.5.2二叉樹的操作
12.5.3二叉樹的應用
12.5.4二叉樹的實現
12.5.5二叉搜索樹
12.5.6二叉搜索樹的抽象數據類型
12.5.7二叉搜索樹的實現
12.6圖
12.7章末材料
12.8練習

3章文件結構
13.1引言
13.2順序存取
13.1.2存取
13.2順序文件
13.3索引文件
13.4散列文件
13.4.1散列方法
13.4.2衝突
13.5目錄
13.6文本文件與二進製文件
13.6.1文本文件
13.6.2二進製文件
13.7章末材料
13.8練習

4章數據庫
14.1引言
14.1.1定義
14.1.2數據庫的優點
14.1.3數據庫管理係統
14.2數據庫體係結構
14.2.1內層
14.2.2概念層
14.2.3外層一
14.3數據庫模型
14.3.1層次模型
14.3.2網狀模型
14.3.3關係模型
14.4關係數據庫模型
14.5關係的操作
14.5.1結構化查詢語言
14.5.2插入
14.5.3刪除
14.5.4更新
14.5.5選擇
14.5.6投影
14.5.7連接
14.5.8並
14.5.9交
14.5.10差
14.6數據庫設計
14.6.1實體關係模型
14.6.2從ER圖至0關係
14.6.3規範化
14.7其他數據庫模型
14.8章末材料
14.9練習

5章數據壓縮
15.1引言
15.2無損壓縮
15.2.1遊程長度編碼
15.2.2赫夫曼編碼
15.2.3LempelZiv編碼
15.3有損壓縮方法
15.3.1圖像壓縮：JPEG
15.3.2視頻壓縮：MPEG
15.3.3音頻壓縮
15.4章末材料
15.5練習

6章安全
16.1引言
16.1.1安全目標
16.1.2攻擊
16.1.3服務和技術
16.2機密性
16.2.1對稱密鑰密碼術
16.2.2非對稱密鑰密碼術
16.3其他安全服務
16.3.1消息完整性
16.3.2消息驗證
16.3.3數字
16.3.4實體驗證
16.3.5密鑰管理
16.4防火牆
16.4.1包過濾防火牆
16.4.2代理防火牆
16.5章末材料
16.6練習

7章計算理論
17.1引言
17.2簡單語言
17.2.1遞增語句
17.2.2遞減語句
17.2.3循環語句
17.2.4簡單語言的威力
17.3圖靈機
17.3.1圖靈機組成部件
17.3.2對簡單語言的模擬
17.3.3邱奇一圖靈論題
17.4歌德爾數
17.4.1錶示一個程序
17.4.2翻譯一個數字
17.5停機問題
17.6問題的復雜度
17.6.1不可解問題
17.6.2可解問題
17.7章末材料
17.8練習

8章人工智能
18.1引言
18.1.1什麼是人工智能
18.1.2人工智能簡史
18.1.3圖靈測試
18.1.4智能體
18.1.5編程語言
18.2知識錶示
18.2.1語義網
18.2.2框架
18.2.3謂詞邏輯
18.2.4基於規則的係統
18.3專傢係統
18.3.1抽取知識
18.3.2抽取事實
18.3.3體係結構
18.4感知
18.4.1圖像處理
18.4.2語言理解
18.5搜索
18.6神經網絡
18.6.1生物神經元
18.6.2感知器
18.6.3多層網絡
18.6.4應用
18.7章末材料
18.8練習

附錄AUnicode
附錄BUML
附錄C僞代碼
附錄D結構圖
附錄E布爾代數和邏輯電路
附錄FC、C 和Java程序示例
附錄G數學知識
附錄H誤差檢測和校正
縮略語
術語錶

編輯推薦

文摘

序言

《算法的藝術：原理、技術與應用》一、穿越算法的迷宮：構建高效能的計算基石在信息爆炸的時代，數據的規模和復雜性呈指數級增長，如何高效地處理、分析和利用這些數據，成為瞭製約技術發展和創新的關鍵瓶頸。而這一切的根源，都指嚮瞭一個核心概念——算法。算法，作為解決問題的係統性方法和步驟，是計算機科學的靈魂，是軟件效率的度量衡，更是現代科技進步的驅動力。《算法的藝術：原理、技術與應用》旨在為讀者構建一個全麵而深入的算法知識體係。本書並非僅僅羅列各種算法的實現細節，而是著力於揭示算法背後的設計思想、數學原理和性能優化策略。我們將一同探索算法設計的基本範式，如分治、動態規劃、貪心算法、迴溯法等，理解它們各自適用的場景以及如何根據問題特點選擇最閤適的策略。在本書中，我們將首先從算法的基石——數據結構齣發，係統梳理數組、鏈錶、棧、隊列、樹（二叉樹、AVL樹、紅黑樹）、圖（鄰接矩陣、鄰接錶）、哈希錶等經典數據結構，深入剖析它們的結構特性、操作復雜度以及在不同算法中的應用。理解數據結構的選擇，往往是設計高效算法的第一步。隨後，我們將進入算法設計與分析的殿堂。本書將詳細講解排序算法（冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序、快速排序、歸並排序、堆排序）和搜索算法（綫性搜索、二分搜索、廣度優先搜索、深度優先搜索）。我們不僅會展示這些算法的實現，更會深入分析它們的時空復雜度，理解“O”符號的含義，掌握如何評估算法的效率，以及如何根據實際需求進行取捨。二、核心算法的深度剖析：原理、實現與優化本書的精髓在於對核心算法的深度剖析。我們將不僅僅停留在“知道”算法，更追求“理解”算法。動態規劃（Dynamic Programming）: 我們將深入理解動態規劃的核心思想——最優子結構和重疊子問題。通過經典的例子，如斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列、矩陣鏈乘法等，我們將一步步掌握如何識彆問題中的動態規劃性質，如何定義狀態轉移方程，以及如何通過自底嚮上或自頂嚮下（帶備忘錄）的方式來求解。本書將強調動態規劃在組閤優化、路徑規劃等領域的強大威力。貪心算法（Greedy Algorithms）: 學習貪心算法的“局部最優選擇能導嚮全局最優解”的樸素直覺。本書將通過活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹（Prim算法、Kruskal算法）、最短路徑（Dijkstra算法）等經典案例，展示貪心算法的設計思路。同時，我們也會探討貪心算法的局限性，以及如何證明其正確性。分治法（Divide and Conquer）: 學習如何將一個大問題分解成若乾個規模更小的相同問題，然後遞歸地解決這些小問題，最後將它們的解閤並起來。我們將深入理解分治法在排序（快速排序、歸並排序）、搜索（二分查找）以及某些幾何問題中的應用。迴溯法（Backtracking）: 探索如何通過搜索所有可能的解來找到滿足特定條件的解。我們將通過經典的N皇後問題、數獨求解、組閤問題、排列問題等，理解迴溯法的“試探”與“迴退”機製，以及如何通過剪枝來提高效率。圖算法（Graph Algorithms）: 圖作為描述對象之間關係的強大工具，其算法應用極其廣泛。我們將係統學習圖的遍曆（BFS、DFS），最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall），最小生成樹算法（Prim、Kruskal），以及拓撲排序、強連通分量等。字符串算法（String Algorithms）: 深入研究字符串匹配算法，如樸素匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法，以及字符串的各種操作，如模式匹配、文本搜索等。數值算法（Numerical Algorithms）: 探討用於解決數值問題的算法，如二分查找求根、牛頓迭代法等。本書在講解每一種算法時，都會遵循“原理闡述——僞代碼實現——復雜度分析——典型應用——優化技巧”的模式，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然。三、性能優化與工程實踐：從理論走嚮實戰僅僅掌握算法的原理是不夠的，在實際工程開發中，算法的性能至關重要。本書將花費大量篇幅討論算法的性能優化和工程實踐。復雜度分析的進階: 除瞭漸進時間復雜度和空間復雜度，我們還將探討攤還分析（Amortized Analysis）等更精細的復雜度分析方法，幫助讀者更準確地評估數據結構的性能。算法效率的權衡: 理解時間和空間上的權衡，以及如何根據具體場景進行取捨。例如，在內存受限的情況下，可能需要選擇空間復雜度更優的算法，即使犧牲一些時間效率。預處理與緩存: 探討如何通過預處理數據來加速查詢，以及如何利用緩存技術來提高算法的運行速度。概率算法與近似算法: 在某些問題上，精確求解可能過於睏難或耗時，此時概率算法和近似算法能夠提供高效的解決方案。我們將介紹一些常見的概率算法（如濛特卡洛算法）和近似算法的思想。並行與分布式算法: 隨著計算能力的不斷增強，並行與分布式計算已成為解決大規模問題的關鍵。本書將介紹一些基礎的並行與分布式算法設計思想，為讀者理解更復雜的係統打下基礎。實戰案例分析: 通過剖析實際項目中的算法應用案例，如搜索引擎的索引構建、推薦係統的協同過濾、數據庫的查詢優化等，展示算法在真實世界中的價值。常見陷阱與誤區: 指齣在算法設計和實現過程中容易齣現的常見陷阱和誤區，幫助讀者規避開發中的錯誤。四、算法的未來與前沿：探索計算的邊界算法的世界並非一成不變，新的算法和技術在不斷湧現。本書將展望算法的未來發展趨勢，包括：機器學習算法的基礎: 簡要介紹機器學習中的一些核心算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）等，揭示算法與人工智能的緊密聯係。大數據處理算法: 探討針對海量數據處理的算法，如MapReduce、Spark等，以及相關的分布式數據結構和算法。計算幾何與可視化: 介紹在圖形學、地理信息係統等領域應用的計算幾何算法。密碼學算法: 簡要介紹加密、解密、哈希函數等基礎密碼學算法。目標讀者: 本書適閤以下人群閱讀：計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的在校學生，希望係統學習算法知識，為深入學習打下堅實基礎。軟件開發者、程序員，希望提升代碼效率，解決實際開發中的性能瓶頸。對算法感興趣的愛好者，希望深入理解計算機科學的核心原理。準備參加算法競賽、技術麵試的讀者。閱讀本書，您將獲得: 對算法的深刻理解，而不僅僅是記憶。分析和解決復雜計算問題的能力。設計和實現高效、可擴展算法的技能。提升編程效率和代碼質量的實戰經驗。對算法在現代科技中的重要性的認知。《算法的藝術：原理、技術與應用》是一次穿越算法迷宮的奇妙旅程，它將引導您從基礎到進階，從理論到實踐，最終掌握這門解決問題、構建世界的強大藝術。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過幾本號稱是“零基礎入門”的書，結果都因為內容更新太快，或者對某些底層機製避而不談，學完後總覺得心裏空落落的，好像隻學會瞭如何操作一個“黑箱”。而這本書給我的感覺是“透徹”。它不僅僅停留在應用層麵，而是深入到瞭原理的最底層。例如，在網絡通信那一章，它並沒有簡單地介紹TCP/IP協議棧的幾個流程就草草收場，而是詳盡地分析瞭三次握手、四次揮手背後的狀態機邏輯，以及滑動窗口機製是如何保證可靠性的。這種對“為什麼”的深挖，讓我對自己所學習的知識有瞭更強的掌控感。閤上書本後，我發現自己看任何相關的技術文檔或新聞時，都能立刻在大腦中構建齣一個清晰的結構圖，知道這個新技術點在整個計算機科學體係中的位置。這本書，與其說是一本教材，不如說是一份構建完整技術世界觀的藍圖，對於任何想要在信息技術領域走得更遠的人來說，都是一本不可或缺的奠基之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有質感，那種沉穩的藍色調，加上清晰的字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我其實對計算機科學這個領域一直都充滿好奇，但又覺得它高深莫測，總覺得裏頭充滿瞭各種晦澀難懂的術語和復雜的公式。拿到這本厚厚的書時，心裏其實還有點打鼓，生怕自己看不懂。不過，翻開目錄纔發現，它的編排邏輯簡直是教科書級彆的——從最基礎的二進製、硬件結構講起，然後逐步過渡到程序設計、算法思想，最後甚至還涉及到瞭人工智能和網絡安全這些前沿話題。作者的敘述方式極其平易近人，就像一位經驗豐富的老教授在給你做一對一的輔導，用生活化的例子來解釋那些抽象的概念。我尤其欣賞它在每一個章節末尾設置的“思考題”和“實踐環節”，它們不是那種死闆的知識點考察，而是引導你去思考“為什麼”和“如何做”，這對於建立起一個完整的知識框架至關重要。這本書的知識覆蓋麵廣而不失深度，是那種值得放在書架上時不時翻閱、每次都能獲得新體會的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的翻譯質量也值得特彆點贊。很多技術書籍的翻譯往往生硬晦澀，簡直是“機器翻譯”的重災區，讀起來非常費勁，感覺像是在“啃石頭”。但這本譯本明顯經過瞭專業人士的精心打磨。那些原本拗口的英文錶達，都被轉換成瞭符閤中文閱讀習慣、邏輯清晰的語句。尤其是一些專業術語的對應，譯者選擇瞭最恰當的、業內廣泛認可的中文錶述，而不是生搬硬套。這極大地降低瞭我的閱讀門檻，讓我能夠把精力集中在理解概念本身，而不是糾結於句子結構或者術語歧義上。流暢的閱讀體驗是吸收知識的前提，這一點，這本書做得非常齣色。如果說原著是大師的作品，那麼這優秀的譯本，就如同一個高明的“文化橋梁建造者”，成功地將彼岸的知識精粹平穩、準確地傳遞到瞭我們的手中。我甚至覺得，可以把它作為技術翻譯的範本來看待。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，閱讀這本書的過程，簡直就像是在攀登一座知識的金字塔，每嚮上走一層，視野就開闊一分。最讓我印象深刻的是它對“計算思維”的闡述，那不僅僅是教你如何寫代碼，更是在培養一種解決問題的全新思維模式。比如，在講解數據結構那一章，作者並沒有直接拋齣鏈錶、樹、圖這些概念，而是先設置瞭一個“信息管理難題”，然後循序漸進地展示瞭不同數據結構是如何針對性地優化解決方案的。這種“問題導嚮”的學習方法，極大地激發瞭我的主動探索欲。我記得有一次為瞭弄明白某個算法的復雜度分析，我反復琢磨瞭好幾遍書上的圖示和推導過程，最終恍然大悟的那種感覺，簡直比吃瞭一頓豐盛的大餐還滿足。這本書的排版也十分考究，關鍵術語都有加粗或斜體突齣，重點非常明確，即使在光綫不佳的地方閱讀，也不會感到吃力。它不愧是經典之作，那種經過時間檢驗的知識體係，遠比那些追逐熱點的新書來得更紮實、更有價值。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我這個人學習新東西時最怕的就是枯燥和脫節感。很多入門級的計算機書籍，要麼是過度簡化，流於錶麵，要麼就是一股腦堆砌代碼，讓人望而卻步。但這本書的平衡把握得實在太妙瞭。它非常注重曆史背景和時代發展脈絡的梳理，讓你明白今天的技術是如何一步步演變而來的。比如，在介紹操作係統的那部分，它會穿插講述早期的分時係統、批處理係統遇到的瓶頸，這讓讀者能更深刻地理解操作係統的設計哲學並非空中樓閣，而是為瞭解決特定曆史時期算力限製的産物。此外，書中對一些理論概念的論述，比如圖靈機和可計算性理論，處理得非常精妙。它沒有迴避這些理論深度，但同時用非常形象的比喻和類比，將這些“形而上”的東西拉到瞭我們日常可以理解的範疇。可以說，這本書不僅教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼會這樣”，這對於一個想真正深入學習的門外漢來說，是無價之寶。