計算之魂

定　價：￥109.00

作　者：	吳軍著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115576170	出版時間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	390	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　對計算機科學(xué)的掌握程度，決定了一個計算機行業(yè)從業(yè)者能走多遠。在本書中，作者將人文歷史與計算機科學(xué)相結(jié)合，通過一些具體的例題，分10個主題系統(tǒng)地講解了計算機科學(xué)的精髓。這些例題是作者面試求職者時用到的考題，或是頭部計算機公司和金融企業(yè)的面試題。作者在書中結(jié)合自己對計算機工程師的五級分級標(biāo)準(zhǔn)，詳細講解了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么樣的深度，深度闡述題目背后的計算機科學(xué)精髓。通過對比優(yōu)化解題思路，讀者不僅可以衡量自己的水平，在職業(yè)的發(fā)展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握計算機科學(xué)和計算思維，逐漸把握計算機科學(xué)這門藝術(shù)，獲得重復(fù)性成功。對于所有有志于了解或?qū)W習(xí)科技，特別是計算機科學(xué)的人來講，本書不僅有助于了解計算機科學(xué)，更有助于了解 IT 產(chǎn)業(yè)的技術(shù)特點、培養(yǎng)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(shù)”的層面獲得“道”的層面的提升。

作者簡介

　　吳軍：學(xué)者，投資人，人工智能、語音識別和互聯(lián)網(wǎng)搜索專家。畢業(yè)于清華大學(xué)和美國約翰·霍普金斯大學(xué)，現(xiàn)任豐元資本創(chuàng)始合伙人、上海交通大學(xué)客座教授、約翰·霍普金斯大學(xué)工學(xué)院董事等職。吳軍博士曾作為資深研究員和副總裁分別任職于Google 公司和騰訊公司。在Google公司，他和同事一同開創(chuàng)了搜索反作弊研究領(lǐng)域，成立了中、日、韓文產(chǎn)品部門，設(shè)計了Google 中、日、韓文搜索算法，領(lǐng)導(dǎo)了Google自然語言處理和自動問答等研究型項目，擁有近20項美國發(fā)明專利。在騰訊公司，他負責(zé)了搜索、搜索廣告和街景地圖等項目。作為風(fēng)險投資人，他成功地投資了150家硅谷和中國的高科技企業(yè)。吳軍博士對科技產(chǎn)業(yè)有深入的研究，是當(dāng)今硅谷地區(qū)解讀 IT 產(chǎn)業(yè)的專家。吳軍博士著有《數(shù)學(xué)之美》《浪潮之巔》《大學(xué)之路》《文明之光》《智能時代》《見識》《態(tài)度》《全球科技通史》和《信息傳》等多部暢銷書，并多次獲得包括文津圖書獎、中國好書獎、中華優(yōu)秀出版物獎在內(nèi)的圖書大獎。

圖書目錄

引子計算的本質(zhì)-從機械到電子
0.1　什么是計算機
0.2　機械計算機、布爾代數(shù)和開關(guān)電路
0.3　圖靈機：計算的本質(zhì)是機械運動
0.4　人工智能的極限

第　1 章毫厘千里之差-大 O 概念
1.1　算法的規(guī)范化和量化度量
1.2　大數(shù)和數(shù)量級的概念
1.3　怎樣尋找最好的算法
1.4　關(guān)于排序的討論

第　2 章逆向思考-從遞推到遞歸
2.1　遞歸：計算思維的核心
2.2　遍歷：遞歸思想的典型應(yīng)用
2.3　堆棧和隊列：遍歷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4　嵌套：自然語言的結(jié)構(gòu)特征

第　3 章萬物皆編碼-抽象與表示
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(shù)據(jù)的表示、精度和范圍
3.4　非線性編碼和增量編碼（差分編碼）
3.5　哈夫曼編碼
3.6　矩陣的有效表示

第　4 章智能的本質(zhì)-分類與組合
4.1　這是選擇分類問題
4.2　組織信息：集合與判定
4.3　B+ 樹、B* 樹：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組織方式
4.4　卡特蘭數(shù)

第　5 章工具與算法-圖論及應(yīng)用
5.1　圖的本質(zhì)：點與線
5.2　圖的訪問：遍歷和連通性
5.3　構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工程問題
5.4　動態(tài)規(guī)劃：尋找最短路徑的有效方法
5.5　最大流量：解決交通問題的方法
5.6　最大配對：流量問題的擴展

第　6 章化繁為簡-分治思想及應(yīng)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　并行初探：矩陣相乘和 MapReduce
6.4　從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：Google 大腦

第　7 章權(quán)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(nèi)容

第　8 章并行與串行-流水線和分布式計算
8.1　流水線：邏輯串行和物理并行
8.2　摩爾定律的兩條分水嶺
8.3　云計算揭密：GFS 和 MapReduce

第　9 章狀態(tài)與流程-等價性與因果關(guān)系
9.1　從問題到狀態(tài)
9.2　等價性：抽象出狀態(tài)的工具
9.3　因果關(guān)系：建立狀態(tài)之間的聯(lián)系

第　10 章確定與隨機-概率算法及應(yīng)用
10.1　信息指紋：寓確定于隨機之中
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(zhàn)-典型難題精解
11.1　最長連續(xù)子序列問題
11.2　區(qū)間合并問題
11.3　12 球問題
11.4　天際線問題
11.5　最長回文問題（Longest Palindrome Match）
11.6　計算器問題
11.7　如何產(chǎn)生搜索結(jié)果的摘要（Snippets Generation）
11.8　尋找和等于k 的子數(shù)組問題

索引