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
##剛讀瞭第一章，關於“人工智能的極限”刷新瞭認知，期待後續的章節能有更多驚喜。 追加評價: 看到第七章堅持不下去瞭，前麵的幾章還好，後麵講具體算法的章節太難懂瞭（隻有文字和公式，沒有圖解），還是得先掌握相關的算法，然後再看這本書來理解作者想要闡述的“道”
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
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##一本講道而不是術的算法書。
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##剛讀瞭第一章，關於“人工智能的極限”刷新瞭認知，期待後續的章節能有更多驚喜。 追加評價: 看到第七章堅持不下去瞭，前麵的幾章還好，後麵講具體算法的章節太難懂瞭（隻有文字和公式，沒有圖解），還是得先掌握相關的算法，然後再看這本書來理解作者想要闡述的“道”
評分##讀完之後對計算機領域還是有一些新的認知的。
評分##全書都在闡述計算機思維的重要性，並給齣瞭分級，可以當半個麵經。記錄下幾位頂級牛人： 肯尼思·湯普森：早年發明unix獲得圖靈奬，63歲時進入榖歌，琢磨對自己比較陌生的大數據問題，於是有瞭Go語言來處理海量日誌； 馮·諾依曼：負責當時美國氫彈工程，需要大量計算。當時正好第一颱計算機ENIAC正在研發，但由於當時軟硬件邊界並不清楚，這颱計算機隻能專門處理長程火炮過程中的計算問題。馮·諾依曼希望計算機不用修改電路就能計算其他問題，於是有瞭馮·諾依曼體係結構； 高德納：計算機算法分析鼻祖，《計算機程序設計藝術》，最年輕的圖靈奬獲得者。在寫書的時候苦於沒有好的編輯排版軟件，於是有瞭TeX。
評分##一直都很喜歡讀吳軍的書，從《浪潮之顛》到《數學之美》，再從《大學之路》到這本《計算之魂》，我算是老讀者瞭。我很喜歡吳軍作品的一點在於，他的書總是能夠提供一種圈內人獨有的高屋建瓴的視角，能夠引領讀者超越繁瑣的技術細節，以一種更高的角度來審視問題，這是其他類似的讀物中所罕見的。這本書也是如此，當如今的互聯網企業麵試充斥著八股文與非常套路的算法題，當大傢愈發浮躁沉迷刷 LeetCode 時，吳軍的這本《計算之魂》卻如晨鍾暮鼓，提醒我們從事計算機行業最重要的是培養計算思維，而非沉迷於技術的細枝末節。在本書的一開頭，吳軍就仿照朗道劃分物理學傢層級的方式對計算機工程師的水平進行瞭劃分，劃分並非為瞭分高低，而是告訴讀者，什麼樣的能力對計算機工程師而言是最重要的，並按照這樣的思路組織整本書的內容，發人深思。
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