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
##數學 算法
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##不明覺厲
評分一路從《數學之美》到矽榖來信專欄再追到《計算之魂》，吳軍老師已經把自己接收到的知識、信息都內化到自己的認知體係中，並隨著時間的推移不斷外延、兼容。這本書匯集瞭吳老師多年IT生涯的思考和心得，是集大成者。
評分##不明覺厲
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##吳軍之前著作的大雜燴，計算之魂=數學之美+浪潮之巔+文明之光。但是寫的真流暢
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
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