计算机科学导论（第5版）/高等院校计算机教育系列教材 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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瞿，中，伍建全，熊安萍，夏淑芳著

图书标签:

计算机科学
导论
高等教育
教材
计算机基础
编程入门
算法
数据结构
第五版
计算机教育

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302494942

版次：5

商品编码：12346420

包装：平装

丛书名：高等院校计算机教育系列教材

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：491000

具体描述

编辑推荐

《计算机科学导论(第5版)》按照教育部高教司主持评审的《中国计算机科学与技术学科教程2002》进行编写，并参照美国计算机学会(Association for Computing Machinery，ACM)和美国电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronic Engineers，IEEE)的计算教程2015，用逻辑严密的编写方式将读者引入本学科各个富有挑战性的领域之中。《计算机科学导论(第5版)》介绍了计算机体系结构与组织、程序设计语言、程序设计基础、算法与复杂性、信息管理、软件工程、操作系统、网络计算、图形学和可视化计算、人机交互、离散结构、数值计算科学、智能系统、社会和职业问题等14个核心体，力求让读者对计算机科学与技术专业有比较深入的了解，树立专业学习的责任感和自豪感。

《计算机科学导论(第5版)》是在《计算机科学导论》(第4版)的基础上进行修订的，主要修订内容有：删减了一些复杂的理论知识，增加了云计算与物联网、大数据分析、互联网+、数字地球、智慧城市、电子商务、智能家居、智能交通、3D打印技术、微博、微信等内容。本书介绍了计算机科学与技术的核心内容，使读者理解计算机系统的信息处理本质，掌握数据表达和数据加工表达的层次方法，了解计算机系统的功能组成，认识计算机科学与技术对人类社会的重要推动作用。

《计算机科学导论(第5版)》内容由浅入深、结构严谨，力求避免内容重复、结构松散等弊病。由于本书涉及的内容繁多，各高校任课教师可根据学生的情况，在学习本书时适当调整学时，对其中的一些章节也可以根据各高校的实际情况选用。

内容简介

《计算机科学导论(第5版)》结合理论讲解和实际应用，严格按照教育部高教司主持评审的《中国计算机科学与技术学科教程2002》进行编写，并参照美国计算机学会和美国电气和电子工程师协会的计算教程(Computing Curricula，CC)，对计算机科学与技术进行系统化和科学化阐述。本书具体介绍了计算机体系结构与组织、程序设计语言、程序设计基础、算法与复杂性、信息管理、软件工程、操作系统、网络计算、图形学和可视化计算、人机交互、离散结构、数值计算科学、智能系统、社会和职业问题等14个核心体，目的是让读者了解计算机科学与技术学科的全貌。本书每章后均配有一定量的习题，以便读者巩固所学知识。

《计算机科学导论(第5版)》既可作为高等学校计算机专业学生的专业基础课程教材，也可作为网络工程、信息安全、物联网工程、通信工程、电子科学与技术、自动化等相关专业学生的计算机教材。

精彩书摘

第2章计算机体系结构与组织

学习目标

了解数据的机器编码、计算机系统的组成、存储系统的组织结构、基本的输入/输出系统、计算机系统的分类、多核技术、高性能计算机、并行计算机、网络计算机、分布式系统。

掌握数值数据的表示和计算、非数值数据的编码、数字逻辑与数字系统。

学习计算机知识应从一些基本的概念入手，包括数值数据在计算机中的表示与运算、非数值数据的表示、数据的机器编码、数字逻辑与数字系统等与计算机相关的基础知识。

2.1 数值数据

计算机只识别二进制编码的指令和数据，其他的如数字、字符、声音、图形、图像等信息都必须转换成二进制的形式，计算机才能进行识别和处理。二进制只有两个状态(即0和1)，这正好与物理器件的两种状态相对应，如电压信号的高与低、门电路的导通与截止等；而十进制电路则需要用10种状态来描述，这将使得电路十分复杂，处理起来也非常困难。因此，采用二进制将使得计算机在物理实现上变得简单，且具有可靠性高、处理简单、抗干扰能力强等优点。下面对计算机中的各种数据表示进行详细介绍。

2.1.1 数的表示及数制转换

十进制数是日常生活中常用的，一直伴随着人们的生活，它也是中国的一大发明。在商代时，中国已采用了十进制。从现已发现的商代陶文和甲骨文中，可以看到当时已能够用一、二、三、四、五、六、七、八、九、十、百、千、万13个数字，记十万以内的任何自然数。这些记数文字的形状，在后世虽有所变化并演变成为现在的写法，但记数方法却从没有中断，一直被沿袭的同时日趋完善。十进制的记数法是古代世界中最先进、最科学的记数法，对世界科学和文化的发展起着不可估量的作用。正如李约瑟(Joseph Terence Montgomery Needham，1900—1995)所说的：“如果没有这种十进制，就不可能出现我们现在这个统一化的世界了。”

除了十进制外，其他进制，如十二进制(时钟)等也在生活中广泛使用。而在计算机内所有的数据都是以二进制代码的形式存储、处理和传送，但是在输入/输出或书写时，为了用户的方便，也经常用到八进制和十六进制。

前言/序言

前言

　　“计算机科学导论”是计算机专业学生进入大学学习的第一门专业基础课程，其目的在于用统一的思想，对该学科进行系统化和科学化阐述，让学生认识计算机科学与技术学科的本质。本书按照教育部高教司主持评审的《中国计算机科学与技术学科教程2002》进行编写，并参照美国计算机学会(Association for Computing Machinery，ACM)和美国电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronic Engineers，IEEE)的计算教程2015，用逻辑严密的编写方式将读者引入本学科各个富有挑战性的领域之中。本书介绍了计算机体系结构与组织、程序设计语言、程序设计基础、算法与复杂性、信息管理、软件工程、操作系统、网络计算、图形学和可视化计算、人机交互、离散结构、数值计算科学、智能系统、社会和职业问题等14个核心体，力求让读者对计算机科学与技术专业有比较深入的了解，树立专业学习的责任感和自豪感。

　　本书是在《计算机科学导论》(第4版)的基础上进行修订的，主要修订内容有：删减了一些复杂的理论知识，增加了云计算与物联网、大数据分析、互联网+、数字地球、智慧城市、电子商务、智能家居、智能交通、3D打印技术、微博、微信等内容。本书介绍了计算机科学与技术的核心内容，使读者理解计算机系统的信息处理本质，掌握数据表达和数据加工表达的层次方法，了解计算机系统的功能组成，认识计算机科学与技术对人类社会的重要推动作用。

　　本书内容由浅入深、结构严谨，力求避免内容重复、结构松散等弊病。由于本书涉及的内容繁多，各高校任课教师可根据学生的情况，在学习本书时适当调整学时，对其中的一些章节也可以根据各高校的实际情况选用。本书配备有电子教案，任课教师可根据学生的实际情况进行修改。本书的电子教案、课程大纲、授课计划、习题答案可以到清华大学出版社网站下载，也可以向作者索取。

　　本书由瞿中任主编，伍建全、熊安萍、夏淑芳任副主编。硕士研究生刘帅、柴国华、鞠芳蓉、陈宇翔、徐梦茹、吴戈、耿明月、王腾锋、张玲、黄旭、危学明、陈思琪、徐芳琳、曹悦欣、刘京、吕磊、王升烨等提供了大量的资料，本科生刘妍、王子君、张真筝、夏少文、刘宝阳、朱嘉杰等人参与了文字校对工作，并对书中的实例及图表进行了校对。

　　书中介绍了部分著名学者的成果，如Alan Mathison Turing、John von Neumann、Andrew Chi-Chih Yao、华罗庚等，还采用了一些学者的照片，以丰富本书的内容，在此向这些学者表示感谢。本书的顺利出版，得到了各级领导的大力支持和帮助，以及计算机界众多学者的关心，在此一并致谢。

　　由于计算机科学与技术的发展迅速以及受作者水平所限，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者特别是同行批评指正。在使用本书过程中遇到任何问题，或者有好的意见和建议，请与编者联系，以便今后更好地修订本书，为广大读者服务。

编者

程序世界的基石：探索计算的奥秘与力量在这个信息爆炸、技术革新的时代，计算机科学已渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步的强大引擎。从智能手机的便捷操作到复杂的科学计算，从网络世界的畅通无阻到人工智能的飞速发展，这一切都离不开计算机科学的理论指导与实践创新。本书旨在为初学者构建一个坚实而清晰的计算机科学知识体系，引领读者深入理解程序世界的运行规律，掌握驾驭计算力量的方法。第一部分：计算的起源与演进——从逻辑到机器在踏入精彩纷呈的计算机科学殿堂之前，我们首先需要回溯其历史的源头，理解计算的本质是如何从抽象的逻辑概念逐渐演化为能够执行复杂任务的物理机器的。数学的根基：形式逻辑与可计算性理论计算并非凭空而生，而是建立在严谨的数学基础之上。本部分将深入探讨形式逻辑，揭示其在构建计算模型中的核心作用。我们将认识到，计算机的本质是处理信息，而信息又是可以通过符号和规则进行逻辑操作的。在此基础上，我们将引出“可计算性”这一 fundamental 的概念。究竟哪些问题是计算机能够解决的？又有哪些问题是注定无法通过算法来完成的？图灵机，作为一种抽象的计算模型，将在此环节中扮演关键角色。它以其简单而强大的通用性，奠定了现代计算机理论的基石，帮助我们理解计算能力的边界。我们将分析图灵机的构造、工作原理，以及它与现代计算机之间深刻的联系。思想的萌芽：早期计算设备与先驱者在图灵机理论提出之前，人类就已经在探索如何借助机械来辅助计算。本部分将回顾那些充满智慧的早期计算设备，如帕斯卡计算器、莱布尼茨的乘法器，以及巴贝奇的差分机和分析机。我们会了解这些设备的设计理念、技术限制以及它们在当时所代表的计算能力。同时，也将聚焦于那些富有远见的先驱者，如布尔、阿达·洛芙莱斯等，他们对数学和机械的深刻理解，为后来的计算机革命播下了思想的种子。理解这些历史性的尝试，有助于我们更好地把握计算机技术发展的脉络。电子时代的黎明：第一代电子计算机的诞生随着电子技术的飞速发展，尤其是真空管的发明，计算的效率得到了前所未有的提升。本部分将详细介绍ENIAC、EDVAC等早期电子计算机的诞生历程。我们将了解这些庞然大物是如何工作的，它们在第二次世界大战等历史时期所发挥的关键作用，以及它们所面临的技术挑战，如体积庞大、功耗高、易损坏等。同时，也将探讨冯·诺依曼体系结构的出现，这一里程碑式的创新，将程序和数据统一存储，为现代计算机的设计奠定了基础。第二部分：硬件的基石——构建计算的物理载体计算机的强大计算能力，离不开其精密的硬件设计。本部分将从最基本的层面，揭示计算机的物理组成和它们是如何协同工作的。数字世界的语言：二进制与逻辑门计算机内部的一切信息，无论是数字、文字还是指令，最终都以二进制的形式进行表示。我们将深入理解二进制数制的原理，以及它是如何成为计算机内部数据的基本单位的。在此基础上，我们将学习构成计算机基本运算单元的逻辑门，如与门（AND）、或门（OR）、非门（NOT）等。我们将探究这些逻辑门如何组合，实现基本的逻辑运算，进而构建出更复杂的电路，为数据的处理奠定基础。数据处理的核心：算术逻辑单元（ALU）与中央处理器（CPU） CPU，即中央处理器，是计算机的“大脑”，它负责执行指令和进行数据运算。本部分将详细解析CPU的内部构造，特别是算术逻辑单元（ALU）的功能。我们将学习ALU是如何进行加、减、乘、除等算术运算，以及与、或、非等逻辑运算的。我们将理解CPU如何通过控制单元协调指令的获取、译码和执行，以及寄存器在CPU内部数据临时存储中的作用。信息的储存与传递：内存、存储器与总线为了能够高效地执行程序，计算机需要各种方式来储存和快速访问数据。本部分将介绍计算机的存储系统，包括主内存（RAM）和各种外部存储设备（如硬盘、固态硬盘）。我们将理解RAM的读写速度优势及其断电易失性，以及外部存储器的容量大和非易失性特点。同时，也将重点阐述总线的作用，它是计算机内部各个部件之间进行数据和指令传输的“高速公路”，理解总线的类型和工作原理对于理解计算机整体性能至关重要。输入与输出的桥梁：外围设备计算机并非孤立存在，它需要与外界进行交互。本部分将介绍常见的输入设备（如键盘、鼠标）和输出设备（如显示器、打印机）。我们将了解这些设备如何将人类的指令转化为计算机能够理解的信号，以及计算机如何将处理结果以人类可读的形式呈现出来。第三部分：软件的灵魂——指令与程序的艺术硬件提供了计算的载体，而软件则赋予了计算机生命。本部分将深入探索软件的本质，从最底层的机器指令到高级的编程语言，揭示如何通过指令的序列来控制计算机执行各种任务。机器的语言：机器指令与汇编语言计算机能够直接理解的唯一语言是机器指令，它由一连串的二进制代码组成。本部分将介绍机器指令的基本结构，以及它们是如何控制CPU执行特定操作的。在此基础上，我们将引入汇编语言。汇编语言是机器指令的一种低级表示形式，它使用助记符来代替二进制代码，使得程序员能够更方便地编写和理解指令。我们将学习汇编语言的基本语法，以及它与机器指令之间的对应关系，理解汇编语言在理解底层计算机工作原理中的重要性。指令的集合：指令集架构（ISA）不同的CPU拥有不同的指令集架构（ISA），它定义了CPU能够识别和执行的指令集合。本部分将介绍ISA的概念，以及它如何影响软件的可移植性和性能。我们将了解不同ISA的特点，例如x86架构和ARM架构，以及它们在不同应用领域的使用情况。指令的序列：程序计数器（PC）与指令周期的运作计算机是如何一步一步地执行程序的？本部分将揭示指令周期的运作过程。我们将学习程序计数器（PC）的作用，它指示了下一条要执行的指令在内存中的地址。我们将详细解析指令的提取（Fetch）、译码（Decode）、执行（Execute）和写回（Write-back）这四个基本阶段，理解CPU如何在这个循环中不断地获取、解析并执行指令，从而驱动整个程序的运行。第四部分：数据与算法——解决问题的核心能力计算机科学的终极目标是解决问题。本部分将聚焦于数据如何被组织和处理，以及如何设计出高效的算法来完成复杂的计算任务。数据的组织：数据结构数据是计算的基础，如何有效地组织和管理数据是至关重要的。本部分将介绍各种基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图。我们将学习每种数据结构的特点、优缺点以及它们在不同场景下的适用性。理解不同的数据结构，能够帮助我们更高效地存储和访问信息，为算法的实现打下坚实的基础。求解的艺术：算法算法是解决问题的步骤或一系列指令。本部分将深入探讨算法的设计与分析。我们将学习如何设计出解决特定问题的算法，并关注算法的效率，即时间复杂度和空间复杂度。我们将介绍一些经典的算法，如排序算法（冒泡排序、快速排序）、查找算法（线性查找、二分查找）以及图算法等。通过对算法的深入理解，读者将能够写出更高效、更优化的程序。算法的评估：复杂度分析 “好”的算法不仅仅是能够解决问题，更重要的是它能够以尽可能少的资源（时间、空间）来解决问题。本部分将详细讲解复杂度分析的概念，包括大O表示法，用于描述算法的渐优行为。我们将学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，从而对不同的算法进行量化评估和比较。理解复杂度分析，是进行性能优化和选择最优解决方案的关键。第五部分：编程的实践——将思想转化为代码理论知识最终需要通过实践来检验和巩固。本部分将引导读者从理论走向实践，掌握编程的基本技能。编程的语言：高级编程语言为了简化编程过程，人类发明了各种高级编程语言，如Python、Java、C++等。本部分将介绍高级编程语言的特点，以及它们与汇编语言和机器语言的区别。我们将学习高级语言的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、控制结构（条件语句、循环语句）以及函数等。程序的构建：开发环境与基本实践编写程序需要借助特定的开发工具。本部分将介绍集成开发环境（IDE）的作用，以及如何使用编译器或解释器将源代码转化为可执行程序。我们将通过一些简单的编程实例，引导读者动手实践，学习如何编写、编译、运行和调试程序。面向对象编程的理念（选讲）面向对象编程（OOP）是现代软件开发中一种重要的编程范式。如果篇幅允许，本部分可以引入面向对象的基本概念，如类、对象、封装、继承和多态，帮助读者理解如何设计出更模块化、更易于维护和扩展的软件系统。结语计算机科学是一门充满活力和无限可能性的学科。本书从最基础的概念出发，逐步深入到硬件、软件、算法和编程实践，旨在为读者打下坚实的计算机科学基础。通过对本书的学习，您将能够更深刻地理解计算机的运作原理，掌握解决问题的计算思维，并为进一步深入学习更高级的计算机科学领域做好充分的准备。愿您在探索程序世界的旅程中，收获知识的喜悦与创新的力量。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的内容覆盖面确实很广，几乎囊括了计算机科学的入门级核心知识点。比如，它对操作系统的介绍，从进程管理、内存管理到文件系统，都做了相当详尽的阐述。我特别喜欢它在讲到进程调度的时候，列举了多种调度算法，并分析了它们的优缺点，让我对操作系统的“幕后工作”有了更深的理解。然而，在讲解网络通信的部分，虽然提到了TCP/IP协议栈，也简单介绍了HTTP协议，但对于一些更底层的细节，比如三次握手和四次挥手的具体过程，以及数据包在网络中的传输路径，描述得就相对模糊了。我尝试去理解数据是怎么从一台电脑传到另一台电脑的，但书本上的讲解，感觉只触及了表面，对于路由选择、拥塞控制这些更复杂的机制，只是简单带过，没有深入分析。我期待在这一部分能有更具体的案例或者示意图，来帮助我理解网络是如何工作的，而不是仅仅停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚开始看的时候，真的是抱着一种“入门”的心态，毕竟是导论嘛。第一章讲到计算机的起源和发展历史，我当时就觉得有点枯燥，很多名字和时间点，虽然知道很重要，但读起来总感觉像在背诵，不像是在理解。直到后面讲到数据表示和逻辑门，我才觉得有点意思了。看到二进制怎么转换成我们能理解的数字，然后通过那些简单的逻辑门组合出复杂的计算，就像在玩乐高积木一样，一点点搭起了计算机的“思考”方式。不过，书里在讲解逻辑运算的时候，图示有那么一点点不够清晰，我来回看了好几遍才算弄明白，特别是异或和同或的那些逻辑表达式，总觉得可以再加一些实际应用的例子，比如在电路设计中是怎么体现的。而且，关于早期计算机的硬件架构，虽然提到了冯·诺依曼体系，但细节描述不是特别深入，我有点好奇那些早期的物理开关和真空管是怎么运作的，它们和现在的晶体管有什么本质的区别，书里只是泛泛带过，让我觉得有点意犹未尽。总的来说，基础知识的铺垫是够的，但对于一个像我这样想深入了解“为什么”的读者来说，有些地方确实不够过瘾，需要自己再找资料补充。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为一本导论性的教材，在知识的广度上是无可挑剔的，它几乎触及了计算机科学的方方面面。我最欣赏它的一个点是，在最后几章提到了人工智能和机器学习的一些基础概念，让我对这个热门领域有了一个初步的认识。它简单介绍了监督学习、无监督学习，也提到了神经网络，虽然只是点到为止，但足以激起我的兴趣，让我了解到这些技术背后的基本思想。不过，在这一部分，我最大的感受是“意犹未尽”。比如，在讲到神经网络的时候，虽然提到了激活函数和反向传播，但对于具体的数学公式推导，以及如何训练一个神经网络模型，书本上的讲解就非常简略了。我希望能看到更具体的例子，比如如何用Python实现一个简单的神经网络，如何选择合适的损失函数和优化器。感觉这一块内容，作者是想让读者自己去探索，但对于完全零基础的人来说，仅仅提供概念，还是有点难度。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上，整体还是偏向学术化的，对于初学者来说，有些地方可能会显得比较生硬。它在阐述一些理论概念时，会用到很多专业术语，虽然前面有定义，但有时候读起来还是有点费力，需要反复咀嚼才能理解。比如，在讲到数据库原理的时候，它提到了范式理论，关系型数据库的模型，SQL语言的语法等等，这些内容都是非常重要的，但是书中对这些概念的引入和解释，似乎缺少了一些引人入胜的故事或者更贴近生活的例子。我总觉得，如果能用一些更生动的比喻，或者从实际的应用场景出发，比如一个电商平台的商品管理系统是怎么用数据库来实现的，这样来讲解，学习效果会好很多。另外，在介绍软件工程的部分，虽然提到了瀑布模型、敏捷开发等，但对这些开发模式的实际应用和选择，以及在不同项目中的优劣势分析，感觉描述得不够充分，只是简单的罗列，没有深入的探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排，我个人觉得还是比较合理的，从最基础的概念讲起，逐步深入。比如，它在讲解算法的时候，用了大量的伪代码和流程图，这一点我非常欣赏。虽然我之前对算法的概念有所了解，但通过书中提供的这些清晰的图示和具体的步骤分解，我能更直观地理解“什么是算法”以及“如何设计一个算法”。特别是那个关于排序算法的对比，各种算法的时间复杂度、空间复杂度都分析得挺到位，而且举了很多例子，让我能深刻体会到不同算法在效率上的差异。但问题也出在一些细节的描述上，比如在讲到数据结构时，虽然提到了链表、栈、队列这些，但对于它们在内存中的具体实现方式，以及在实际编程中如何高效地操作，书本上的讲解略显理论化，没有给出太多代码层面的指导。我有点希望作者能多提供一些C++或者Python的示例代码，让我们可以直接看到数据结构是如何在代码中实现的，以及它们是如何被操作的。这样，理论和实践的结合会更紧密，学习起来也会更有成就感。感觉在“如何做”这方面，书本还可以做得更详细一些。