計算之魂

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吳軍
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引子 计算的本质-从机械到电子
0.1 什么是计算机
0.2 机械计算机、布尔代数和开关电路
0.3 图灵机:计算的本质是机械运动
0.4 人工智能的极限
第 1 章 毫厘千里之差-大 O 概念
1.1 算法的规范化和量化度量
1.2 大数和数量级的概念
1.3 怎样寻找好的算法
1.4 关于排序的讨论
第 2 章 逆向思考-从递推到递归
2.1 递归:计算思维的核心
2.2 遍历:递归思想的典型应用
2.3 堆栈和队列:遍历的数据结构
2.4 嵌套:自然语言的结构特征
第 3 章 万物皆编码-抽象与表示
3.1 人和计算机对信息编码的差异
3.2 分割黄金问题和小白鼠试验问题
3.3 数据的表示、精度和范围
3.4 非线性编码和增量编码(差分编码)
3.5 哈夫曼编码
3.6 矩阵的有效表示
第 4 章 智能的本质-分类与组合
4.1 这是选择分类问题
4.2 组织信息:集合与判定
4.3 B 树、B* 树:数据库中的数据组织方式
4.4 卡特兰数
第 5 章 工具与算法-图论及应用
5.1 图的本质:点与线
5.2 图的访问:遍历和连通性
5.3 构建网络爬虫的工程问题
5.4 动态规划:寻找短路径的有效方法
5.5 流量:解决交通问题的方法
5.6 配对:流量问题的扩展
第 6 章 化繁为简-分治思想及应用
6.1 分治:从O(N2) 到O(N log N)
6.2 分割算法:快速排序和中值问题
6.3 并行初探:矩阵相乘和 MapReduce
6.4 从机器学习到深度学习:Google 大脑
第 7 章 权衡时空-理解存储
7.1 访问:顺序 vs. 随机
7.2 层次:容量 vs. 速度
7.3 索引:地址 vs. 内容
第 8 章 并行与串行-流水线和分布式计算
8.1 流水线:逻辑串行和物理并行
8.2 摩尔定律的两条分水岭
8.3 云计算揭密:GFS 和 MapReduce
第 9 章 状态与流程-等价性与因果关系
9.1 从问题到状态
9.2 等价性:抽象出状态的工具
9.3 因果关系:建立状态之间的联系
第 10 章 确定与随机-概率算法及应用
10.1 信息指纹:寓确定于随机之中
10.2 随机性和量子通信
10.3 置信度:成本与效果的平衡
第 11 章 理论与实战-典型难题精解
11.1 长连续子序列问题
11.2 区间合并问题
11.3 12 球问题
11.4 天际线问题
11.5 长回文问题(Longest Palindrome Match)
11.6 计算器问题
11.7 如何产生搜索结果的摘要(Snippets Generation)
11.8 寻找和等于k 的子数组问题
索引
· · · · · · (收起)

具体描述

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。

用户评价

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##高屋建瓴的讲了讲算法对于工程,以及工程师的意义。书里对于1-5级工程师的分类很有意思,按照这个标准,其实国内很多程序员应该是6-7级的水平。

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##格局和细节都很饱满,作者的思考深度广度和角度都很有趣,值得学习!

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##读完之后对计算机领域还是有一些新的认知的。

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##正如吴军老师说的:读懂之后,躺平全世界各大互联网公司

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##非常好的一本书,吴军老师计算机思维都写在这里头了。不过我确实是太笨了,能看懂的地方不多,有机会二刷吧

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