计算机科学概论第11版刘艺人民邮电出版社正版教材9787115261960 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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J. Glenn Brookshear 著，刘艺，肖成海，马小会，毛倩倩 译

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• 刘艺
• 人邮
• 第11版
• 9787115261960
• 计算机基础
• 高等教育
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店铺： 佳期如梦图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115261960

商品编码：29688185665

页数：411

图书基本信息
书名：	计算机科学概论 第11版
丛书名：	图灵计算机科学丛书
作者/主编：	【美】J. Glenn Brookshear著 刘艺 肖成海 马小会 毛倩倩译
出版社：	人民邮电出版社
ISBN号：	9787115261960
出版年份：	2011年10月

版次：	第11版
总页数：	411页
开本：	1/16
图书定价：	69.00元
实际重量：	760 g
新旧程度：	正版全新

《计算机科学概论(第11版)》由J.Glenn Brookshear所著，面向计算机科学以及其他各个学科的学生。大多数计算机科学的学生在初的学习中都有这样一个误解，认为计算机科学就是程序设计、网页浏览以及因特网文件共享，因为这基本上就是他们所看到的。实际上计算机科学远非如此。因此，在入门阶段，学生们需要了解他们主攻的这门学科所涉及内容的广度，这也正是本书的宗旨。本书力图使学生对计算机科学有一个总体的了解，希望在这个基础上，他们可以领会该领域今后其他课程的特点以及相互关系。事实上，本书采用的综述方式也是自然科学入门教程的常用模式。 

《计算机科学概论（第11版）》对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。《计算机科学概论（第11版）》首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理（第1章和第2章），进而讲述操作（第3章）和组网及因特网（第4章），接着探讨了算法、程序设计语言及软件工程（第5章至第7章），然后讨论数据抽象和数据库（第8章和第9章）方面的问题，第10章通过图形学讲述计算机技术的一些主要应用，第11章涉及人工智能，第12章通过对计算理论的介绍来结束全书。《计算机科学概论（第11版）》在内容编排上由具体到抽象逐步推进，很适合教学安排，每一个主题自然而然地引导出下一个主题。此外，书中还包含大量的图、表和示例，有助于读者对知识的了解与把握。《计算机科学概论（第11版）》适合用作高等院校计算机以及相关本科生的教材。

《计算机科学导论（第11版）》—— 探索数字世界的基石与前沿 在信息爆炸的时代，计算机科学已成为理解现代社会运作、驱动技术革新、塑造未来生活方式的不可或缺的力量。无论您是初涉此领域的学生，渴望构建坚实的基础知识；还是希望拓展视野的从业者，寻求梳理前沿动态的脉络；亦或是对技术充满好奇的探索者，希望解开数字奥秘的面纱，《计算机科学导论（第11版）》都将是您不可错过的引路者。 本书凝聚了数十年来计算机科学领域的智慧与发展，系统、全面地呈现了这门学科的精髓。它不仅仅是一本教材，更是一扇通往计算思维、算法逻辑、系统架构乃至人工智能等广阔领域的窗口。通过对一系列核心概念的深入浅出地阐释，本书旨在帮助读者建立起对计算机科学的整体认知，理解其内在的逻辑联系，并激发进一步探索的兴趣。 核心概念的深度剖析：构筑坚实的知识框架 本书的开篇，将引导读者深入理解计算机的基本构成与工作原理。从最基础的二进制表示、逻辑门电路，到复杂的中央处理器（CPU）指令集、存储器层次结构，本书都进行了细致的讲解。您将了解到数据是如何在计算机内部被表示、处理和传输的，理解硬件与软件之间的紧密协作关系。这部分内容是理解所有后续计算机科学知识的基石，对于建立“计算思维”至关重要。 随后，本书将笔锋转向软件的核心——程序设计与算法。您将接触到不同编程范式的基本概念，如过程式编程、面向对象编程等，并通过实例理解变量、数据类型、控制结构（如条件语句、循环语句）以及函数等基本编程元素。然而，本书的重点并不仅限于教会您如何“写代码”，更在于培养您“如何思考”。算法部分将是本书的另一大亮点，通过对排序、搜索、图论、动态规划等经典算法的介绍，帮助读者理解算法的设计思想、效率分析（时间复杂度和空间复杂度）以及算法的优劣权衡。掌握了算法的设计与分析，您将能以更高效、更优雅的方式解决实际问题。 数据结构作为算法的载体，其重要性不言而喻。本书将系统讲解链表、栈、队列、树（二叉树、AVL树、B树等）、图、哈希表等常见数据结构。您将学习它们的基本操作，理解它们的内部实现机制，并了解它们在不同场景下的适用性。学会选择并运用合适的数据结构，能够极大地提升程序的性能和可维护性。 系统架构的宏观视角：理解计算机的生命线 脱离了代码和算法的微观视角，本书将带领读者进入计算机系统的宏观世界。操作系统是计算机的灵魂，它负责管理硬件资源，并为应用程序提供服务。本书将深入探讨操作系统的核心功能，包括进程管理、线程管理、内存管理、文件系统以及I/O设备管理。您将理解操作系统如何协调多个进程的运行，如何有效地分配内存，以及如何实现高效的文件存储与访问。 网络通信是现代社会不可或缺的一部分。本书将为您揭示互联网的运作机制，从最基础的网络协议（如TCP/IP、HTTP）讲起，到网络拓扑结构、路由选择、DNS解析等关键概念。您将理解数据是如何跨越千山万水，从一台计算机传输到另一台计算机的。同时，本书也将触及网络安全的基本原理，包括加密、认证、防火墙等，帮助您认识到网络安全的重要性。 数据库是组织和管理海量数据的关键技术。本书将介绍数据库的基本概念，包括关系模型、SQL语言，以及数据库的事务管理、并发控制和恢复机制。您将了解如何设计高效的数据库模式，如何进行数据查询和操作，以及数据库的 ACID 原则如何保证数据的可靠性和一致性。 前沿领域的探索：展望计算科学的未来 在打下坚实的理论基础之后，本书将目光投向计算机科学的前沿领域，为读者勾勒出未来的发展蓝图。人工智能（AI）作为当前最热门的研究方向之一，本书将对其基本概念、发展历史、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉）进行概览。您将了解AI是如何通过数据学习和模式识别来模拟人类智能的，以及AI在各个领域的应用前景。 软件工程是构建大型、复杂软件系统的关键学科。本书将介绍软件开发生命周期、敏捷开发方法、版本控制、测试与调试等重要概念，帮助您理解如何系统化地进行软件的设计、开发、部署和维护，以确保软件的质量和可靠性。 计算科学与其他学科的交叉融合，正不断催生新的研究领域。本书将适时触及计算科学在生物信息学、金融工程、物理建模等领域的应用，展示计算思维如何赋能其他科学领域的突破。 学习的精髓与价值：不仅仅是知识的传递 《计算机科学导论（第11版）》并非仅仅是知识的罗列，它更注重培养读者的核心能力： 计算思维（Computational Thinking）： 培养逻辑推理、抽象化、分解问题、模式识别以及算法设计等能力，使读者能够以计算机的视角看待和解决问题。 问题解决能力： 通过学习各种算法和数据结构，以及理解系统原理，读者能够系统地分析问题，设计出有效的解决方案。 批判性思维： 引导读者不仅要理解“是什么”，更要理解“为什么”以及“如何做得更好”，培养对技术原理的深入探究精神。 持续学习能力： 计算机科学发展迅速，本书所提供的扎实基础将使读者能够更轻松地跟进新的技术发展和研究热点。 本书在内容的编排上，力求逻辑清晰、循序渐进。每一章节都配有丰富的图示、清晰的解释和恰当的示例，帮助读者更好地理解抽象的概念。章节末尾的习题和思考题，则能够帮助读者巩固所学知识，检验理解程度，并鼓励深入思考。 无论您是怀揣着成为一名杰出软件工程师的梦想，还是希望利用计算技术解决现实世界的难题，亦或是仅仅对信息时代的运作原理感到好奇，《计算机科学导论（第11版）》都将为您提供一个坚实而广阔的起点。它将为您打开通往无限可能的大门，让您在这个日新月异的数字世界中，拥有更清晰的视野和更强大的力量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，初次拿到这本书时，我其实有点担心它会过于陈旧，毕竟计算机领域技术更新迭代的速度太快了。但读完前几章后，这种顾虑就完全打消了。作者显然非常注重基础理论的构建，那些关于图灵机模型、冯·诺依曼架构的描述，是永恒不变的基石，无论未来出现多少新的芯片架构，理解这些原理都是核心竞争力。然而，它并非完全拘泥于“老知识”。在涉及网络协议栈和操作系统部分，作者巧妙地融入了现代云计算和虚拟化的一些影子，比如在讲到TCP/IP时，会略微提及HTTP/2或TLS的演进，虽然篇幅不多，但足以让读者意识到基础理论是如何映射到当今实际应用中的。更让我惊喜的是，它在最后的几章，竟然还能对新兴领域如区块链和物联网的安全挑战进行概览性的探讨，这无疑是为这本书增添了极强的时效性和前瞻性。它像一个优秀的向导，既带你回顾了古老的文明遗迹，又指明了远方正在建设的新城，让你对这个学科的全景有一个动态的把握，而不是一个静止的快照。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，第一眼看过去就给人一种非常扎实、严谨的感觉，那种深蓝和灰色的搭配，加上清晰的字体排版，让人联想到知识的深度和广度。我是在准备研究生入学考试的时候接触到它的，当时目标就是想对整个计算机科学领域建立一个宏观而又扎实的认知框架。这本书的内容组织非常有条理，章节之间的逻辑衔接非常自然，从最基础的数字系统、硬件组织讲起，然后逐步深入到操作系统、数据库、网络，最后触及到人工智能和软件工程的前沿。尤其让我印象深刻的是，它在介绍复杂概念时，总能找到非常贴切的类比或者图示来帮助理解，比如解释进程调度算法的时候，那种像在描述一个繁忙的交通路口指挥的画面感，一下子就把抽象的理论具象化了。虽然内容量不小，但作者的叙述风格保持了一种令人安心的节奏感，不会因为信息密度过高而让人产生畏惧感。每次翻开它，都感觉自己不是在啃一本枯燥的教科书，而是在与一位经验丰富的导师进行一次深入的、结构化的对话，这种阅读体验对于初学者来说，是极其宝贵的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一份经过深思熟虑的“计算机科学地图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我必须说，非常“学究”但又带着一种独特的、温和的推动力。它不像有些国内教材那样，堆砌了大量的术语而不做深入解释，反而是用一种非常审慎的态度去定义每一个概念。举个例子，在讨论算法复杂度时，它没有直接抛出大O符号，而是先通过一系列实际的例子，展示了不同解决方案在规模扩大后性能的惊人差异，让你在“痛感”中自然而然地意识到为什么我们需要复杂度分析。作者在处理一些历史发展脉络时，也处理得非常到位，比如介绍编程语言范式，它不会仅仅罗列面向对象和函数式编程的语法，而是会追溯到它们各自诞生的时代背景和想要解决的核心问题，这让读者明白，任何技术都不是凭空产生的，而是人类智慧在特定约束下不断试错和优化的结果。这种叙事方式极大地提升了阅读的趣味性，让你在学习技术细节的同时，也能感受到学科发展的历史厚重感。对于那些不满足于“知道怎么做”而更想“知道为什么这样设计”的读者来说，这本书提供了足够的深度和广度去满足好奇心。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版上看，这本书的纸张质量相当不错，拿在手里很有分量感，长时间阅读下来眼睛的疲劳度相对较低，这对一本动辄七八百页的教材来说至关重要。我想，出版社在制作这本教材时确实下了不少功夫。它的注释系统做得也比较人性化，很多专业术语的解释都被妥善地放在了页脚或段落旁，避免了频繁翻阅到书末词汇表的麻烦。此外，这本书的索引做得非常详尽，当我需要快速回顾某个特定概念，比如“缓存一致性协议”时，我可以迅速定位到相关的多个章节，这大大提高了复习和查阅的效率。这种对细节的关注，体现了出版方和编者对于读者实际使用体验的尊重。总而言之，这是一本可以陪伴读者度过数次深入学习周期的工具书，它的物理质量和内部内容的组织结构都非常可靠，完全对得起其在学术界的地位，是值得收藏和反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计，绝对是它的一个亮点，或者说是“难点”，取决于你站在哪个角度看。我个人认为，这些习题是检验自己是否真正理解概念的试金石。它们不是那种简单的填空或选择，而是需要你进行推导、设计或者批判性思考的开放式问题。例如，在操作系统那部分，有一个题目要求我们设计一个简化的死锁预防机制，并分析在什么特定条件下它会失效。这种动手和动脑结合的训练，远比单纯记住操作系统理论要有效得多。我记得为了完成其中一个关于数据库范式化的练习题，我查阅了好几本辅助资料，并画了大量的E-R图，虽然过程有些痛苦，但最终豁然开朗的感觉是无与伦比的。这本书的价值，很大程度上就体现在这些需要付出努力才能攻克的知识点上。它强迫读者从知识的被动接收者，转变为主动的探索者和问题解决者，这才是真正的学习过程。