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吳軍

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引子計算的本質-從機械到電子
0.1　什麼是計算機
0.2　機械計算機、布爾代數和開關電路
0.3　圖靈機：計算的本質是機械運動
0.4　人工智能的極限
第　1 章毫厘韆裏之差-大 O 概念
1.1　算法的規範化和量化度量
1.2　大數和數量級的概念
1.3　怎樣尋找好的算法
1.4　關於排序的討論
第　2 章逆嚮思考-從遞推到遞歸
2.1　遞歸：計算思維的核心
2.2　遍曆：遞歸思想的典型應用
2.3　堆棧和隊列：遍曆的數據結構
2.4　嵌套：自然語言的結構特徵
第　3 章萬物皆編碼-抽象與錶示
3.1　人和計算機對信息編碼的差異
3.2　分割黃金問題和小白鼠試驗問題
3.3　數據的錶示、精度和範圍
3.4　非綫性編碼和增量編碼（差分編碼）
3.5　哈夫曼編碼
3.6　矩陣的有效錶示
第　4 章智能的本質-分類與組閤
4.1　這是選擇分類問題
4.2　組織信息：集閤與判定
4.3　B 樹、B* 樹：數據庫中的數據組織方式
4.4　卡特蘭數
第　5 章工具與算法-圖論及應用
5.1　圖的本質：點與綫
5.2　圖的訪問：遍曆和連通性
5.3　構建網絡爬蟲的工程問題
5.4　動態規劃：尋找短路徑的有效方法
5.5　流量：解決交通問題的方法
5.6　配對：流量問題的擴展
第　6 章化繁為簡-分治思想及應用
6.1　分治：從O(N2) 到O(N log N)
6.2　分割算法：快速排序和中值問題
6.3　並行初探：矩陣相乘和 MapReduce
6.4　從機器學習到深度學習：Google 大腦
第　7 章權衡時空-理解存儲
7.1　訪問：順序 vs. 隨機
7.2　層次：容量 vs. 速度
7.3　索引：地址 vs. 內容
第　8 章並行與串行-流水綫和分布式計算
8.1　流水綫：邏輯串行和物理並行
8.2　摩爾定律的兩條分水嶺
8.3　雲計算揭密：GFS 和 MapReduce
第　9 章狀態與流程-等價性與因果關係
9.1　從問題到狀態
9.2　等價性：抽象齣狀態的工具
9.3　因果關係：建立狀態之間的聯係
第　10 章確定與隨機-概率算法及應用
10.1　信息指紋：寓確定於隨機之中
10.2　隨機性和量子通信
10.3　置信度：成本與效果的平衡
第　11 章理論與實戰-典型難題精解
11.1　長連續子序列問題
11.2　區間閤並問題
11.3　12 球問題
11.4　天際綫問題
11.5　長迴文問題（Longest Palindrome Match）
11.6　計算器問題
11.7　如何産生搜索結果的摘要（Snippets Generation）
11.8　尋找和等於k 的子數組問題
索引
· · · · · · (收起)

具體描述

對計算機科學的掌握程度，決定瞭一個計算機行業從業者能走多遠。在本書中，作者將人文曆史與計算機科學相結閤，通過一些具體的例題，分10個主題係統地講解瞭計算機科學的精髓。這些例題是作者麵試求職者時用到的考題，或是頭部計算機公司和金融企業的麵試題。

作者在書中結閤自己對計算機工程師的五級分級標準，詳細講解瞭每類題目不同層次的解決方法、不同水平的人大約能思考到什麼樣的深度，深度闡述題目背後的計算機科學精髓。通過對比優化解題思路，讀者不僅可以衡量自己的水平，在職業的發展道路上走得更快，更可以深刻理解並掌握計算機科學和計算思維，逐漸把握計算機科學這門藝術，獲得重復性成功。

對於所有有誌於瞭解或學習科技，特彆是計算機科學的人來講，本書不僅有助於瞭解計算機科學，更有助於瞭解 IT 産業的技術特點、培養一些特殊的思維方式、掌握信息時代特殊的做事方法，通過具體的例子，從“術”的層麵獲得“道”的層麵的提升。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

##格局和細節都很飽滿，作者的思考深度廣度和角度都很有趣，值得學習！

評分☆☆☆☆☆

##吳軍博士今年的新作，繼《數學之美》後又一部用平實的言語描繪專業領域的力作。想瞭解計算機目的、基礎理論和人工智能基礎理論，可以閱讀引子、第一章、第三章和第四章；對算法思想、大數據處理思想、對待存儲和流水綫思維模式的理解，可以學習第二、五至十章；對算法感興趣的同學可以在十一章中找找自己的級彆和思維模式。推薦想在信息化軟件、大數據和AI領域提升的小夥伴們，本書可以反復閱讀，打開自己思維維度，領悟計算之魂。

評分☆☆☆☆☆

##團隊裏推廣一下，增加工程師們討論方案時的溝通效率

評分☆☆☆☆☆

##找工作的時候看見，非常期盼的下單，到手一翻，廢話連篇，粗覽過後原裝退貨，還是日本人寫算法更明白一些。

評分☆☆☆☆☆

##數學算法

評分☆☆☆☆☆

##一本講道而不是術的算法書。

評分☆☆☆☆☆

##作為計算機專業可以快速讀一下，科普來說可能會有些睏難

評分☆☆☆☆☆

##最近也在進行一些類似的思考，抽離一些處理問題的基本思維方式（算法），沒想到被吳軍在不久前如此係統的整理完成。不過厚度主要是大量習題貢獻的，顯得更像一本國內算法教材