罗伯特·塞奇威克《计算机科学:跨学科方法》简介

需积分: 0 11 下载量 2 浏览量 更新于2024-06-17 收藏 18.82MB PDF 举报
《计算机科学导论:跨学科方法》是由罗伯特·塞奇威克(Robert Sedgewick)和凯文·韦恩(Kevin Wayne)合著的一本权威教材,专为那些希望深入了解计算机科学基础和跨学科应用的学生设计。该书是Princeton University出版社的作品,旨在提供一个综合性的视角,将理论与实践相结合,适合在课堂上使用,但需注意课内使用后应删除,不得外传或网络传播,以尊重版权和作者权益。 本书的核心内容涵盖了计算机科学的基本概念、算法设计与分析、数据结构、编程语言原理、计算机系统以及人工智能等多个领域。作者们强调了跨学科方法的重要性,即在理解计算机科学时,不仅要关注技术层面,还要认识到它与数学、物理学、工程学、经济学等其他学科的紧密联系。 章节设计上,读者可以期待从空白页开始,逐步探索计算机科学的各个分支,包括但不限于: 1. 引言:介绍计算机科学的历史背景,阐述其作为一门现代科技的核心地位。 2. 计算理论:讨论计算模型、算法复杂性及计算效率的基础概念。 3. 数据结构:讲解如何组织和存储数据以支持高效的操作,如数组、链表、树、图等。 4. 算法设计:教授基本的算法策略,如排序、搜索、动态规划,以及如何分析算法的时间和空间复杂性。 5. 程序设计语言:介绍高级编程语言的构造和设计原则,以及如何实现程序执行的底层原理。 6. 计算机系统:探讨硬件与软件之间的交互,包括操作系统、内存管理、并发和网络通信等内容。 7. 人工智能:涉及机器学习、搜索算法、知识表示等现代AI领域的基础知识。 8. 应用实例:通过实际案例展示计算机科学在各行业的应用,如互联网、大数据、网络安全等。 值得注意的是,书中提及的很多产品名称和商标是为了表明制造商的身份,并可能构成商标权。在印刷过程中,对这些标识的处理遵循了相应的版权和商标规定,所有商标名均用大写字母或首字母大写表示。 此外,作者和出版社强调,尽管他们已尽力确保内容的准确性和完整性,但不提供任何形式的明示或默示担保,也不承担因使用书中的信息或程序而产生的附带或间接损失的责任。对于批量购买或特殊销售(可能包含电子版本)的需求,读者可直接联系出版社获取详细信息。 综上,《计算机科学导论:跨学科方法》是一本实用且具有深度的教材,它不仅适合学生深入学习计算机科学,也对教师、研究人员和对技术有浓厚兴趣的专业人士具有很高的参考价值。