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吴军

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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

对计算机科学的掌握程度，决定了一个计算机行业从业者能走多远。在本书中，作者将人文历史与计算机科学相结合，通过一些具体的例题，分10个主题系统地讲解了计算机科学的精髓。这些例题是作者面试求职者时用到的考题，或是头部计算机公司和金融企业的面试题。

作者在书中结合自己对计算机工程师的五级分级标准，详细讲解了每类题目不同层次的解决方法、不同水平的人大约能思考到什么样的深度，深度阐述题目背后的计算机科学精髓。通过对比优化解题思路，读者不仅可以衡量自己的水平，在职业的发展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握计算机科学和计算思维，逐渐把握计算机科学这门艺术，获得重复性成功。

对于所有有志于了解或学习科技，特别是计算机科学的人来讲，本书不仅有助于了解计算机科学，更有助于了解 IT 产业的技术特点、培养一些特殊的思维方式、掌握信息时代特殊的做事方法，通过具体的例子，从“术”的层面获得“道”的层面的提升。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

##读完之后对计算机领域还是有一些新的认知的。

评分☆☆☆☆☆

##刚看完前两章，真的写的很好，讲计算机发展，开始以为都是概论里的那些知识，不过看了后发现确实又很多是自己不知道的、认识还是不够深刻，比如中国的算盘可以算作计算机，而古希腊的不可以。而且还补充了不少背景知识，比如布尔变量的乔治·布尔、楚泽，还有高德纳的5件事。

评分☆☆☆☆☆

##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。

评分☆☆☆☆☆

##吴军博士今年的新作，继《数学之美》后又一部用平实的言语描绘专业领域的力作。想了解计算机目的、基础理论和人工智能基础理论，可以阅读引子、第一章、第三章和第四章；对算法思想、大数据处理思想、对待存储和流水线思维模式的理解，可以学习第二、五至十章；对算法感兴趣的同学可以在十一章中找找自己的级别和思维模式。推荐想在信息化软件、大数据和AI领域提升的小伙伴们，本书可以反复阅读，打开自己思维维度，领悟计算之魂。

评分☆☆☆☆☆

##全书都在阐述计算机思维的重要性，并给出了分级，可以当半个面经。记录下几位顶级牛人：肯尼思·汤普森：早年发明unix获得图灵奖，63岁时进入谷歌，琢磨对自己比较陌生的大数据问题，于是有了Go语言来处理海量日志；冯·诺依曼：负责当时美国氢弹工程，需要大量计算。当时正好第一台计算机ENIAC正在研发，但由于当时软硬件边界并不清楚，这台计算机只能专门处理长程火炮过程中的计算问题。冯·诺依曼希望计算机不用修改电路就能计算其他问题，于是有了冯·诺依曼体系结构；高德纳：计算机算法分析鼻祖，《计算机程序设计艺术》，最年轻的图灵奖获得者。在写书的时候苦于没有好的编辑排版软件，于是有了TeX。

评分☆☆☆☆☆

##正如吴军老师说的：读懂之后，躺平全世界各大互联网公司

评分☆☆☆☆☆

##正如吴军老师说的：读懂之后，躺平全世界各大互联网公司

评分☆☆☆☆☆

##找工作的时候看见，非常期盼的下单，到手一翻，废话连篇，粗览过后原装退货，还是日本人写算法更明白一些。