计算学科导论是计算机类相关专业的学科入门指导课程，涉及计算学科的各个方面。本书在讨论计算学科基本理论和技术的基础上，引入了计算思维的概念，共分为6章。第1章介绍计算学科概念。第2章介绍存储、程序的相关概念以及存储程序的原理及改进。第3章通过案例教学的方式介绍了常见的算法设计思想。第4章介绍计算思维概念以及如何利用计算思维进行问题求解。第5章介绍计算学科的知识体系结构。第6章介绍计算学科的发展趋势。
本书既可作为高等学校计算机科学与技术、信息安全、网络工程、软件工程等相关专业的本/专科生教材，又适合作为计算机爱好者的自学读物。
第1章 计算机科学概念辨识
1.1 计算机与计算科学
1.1.1 大众眼中的计算机
1.1.2 计算机如何计算
1.1.3 计算科学及其研究领域
1.2 计算简史
1.2.1 古典计算
1.2.2 机械计算
1.2.3 电子计算
1.3 电子计算机的分类
1.3.1 分类依据与方法
1.3.2 微型计算机
1.3.3 超级计算机
1.3.4 摩尔定律
1.4 计算机体系结构
1.4.1 冯·诺依曼式计算机
1.4.2 哈佛结构
1.4.3 非冯·诺依曼化计算机
1.5 计算机在中国
1.5.1 我国计算机技术的发展
1.5.2 国产微处理器
1.5.3 国产超级计算机
参考文献
练习题
第2章 存储程序
2.1 存储
2.1.1 存储概述
2.1.2 存储的分类
2.1.3 存储层次
2.2 程序
2.2.1 计算机程序
2.2.2 程序设计语言分类
2.2.3 常用程序设计语言
2.2.4 Debug与IDE
2.3 存储程序
2.3.1 存储程序原理
2.3.2 存储程序的改进
2.4 计算机系统
2.4.1 计算机硬件
2.4.2 计算机软件
2.4.3 硬件与软件之间的关系
参考文献
练习题
第3章 算法
3.1 基本概念
3.1.1 算法的定义
3.1.2 算法的特征
3.1.3 算法的评价
3.1.4 算法的分类
3.1.5 算法的表示方法
3.2 解空间搜索
3.3 穷举算法
3.4 分治算法
3.5 贪心算法
3.6 动态规划
3.7 智能优化算法
3.7.1 模拟退火算法
3.7.2 遗传算法
3.7.3 蚁群算法
3.7.4 随机算法
3.8 Online算法
3.9 算法与图灵机
参考文献
练习题
第4章 计算机问题求解
4.1 量化的世界
4.1.1 量化的概念
4.1.2 量化世界
4.1.3 量化自我
4.2 科学思维
4.2.1 理论思维
4.2.2 实验思维
4.2.3 计算思维
4.2.4 大数据思维
4.2.5 结构思维
4.2.6 历史思维
4.3 抽象与推理
4.3.1 抽象
4.3.2 逻辑推理
参考文献
练习题
第5章 学科知识体系
5.1 专业规范
5.1.1 国外课程体系设计
5.1.2 国内培养方案简介
5.2 信息与数据
5.2.1 数制系统
5.2.2 数值信息的二值化
5.2.3 文字的二值化
5.2.4 声音的二值化
5.2.5 图像、图形的二值化
5.2.6 数据结构
5.2.7 数据库系统
5.3 操作系统
5.3.1 概念及发展史
5.3.2 通用操作系统
5.3.3 操作系统的功能及组成
5.4 计算机网络与Internet
5.4.1 数据通信与计算机网络
5.4.2 因特网
5.4.3 网络应用
5.5 信息安全
5.5.1 信息安全概念与目标
5.5.2 安全需求
5.5.3 信息安全事件分类
5.5.4 信息安全事件分级
5.5.5 信息安全方法
5.5.6 信息安全法规
5.6 软件工程
5.6.1 软件危机
5.6.2 软件生命周期
5.6.3 软件工程方法
5.6.4 人月神话
5.7 并行与分布式计算
5.7.1 并行计算
5.7.2 分布式计算
5.8 人工智能
5.8.1 基本概念
5.8.2 人工智能发展史
5.8.3 图灵测试
5.8.4 基础研究技术
参考文献
练习题
第6章 计算机学科的发展趋势
6.1 云计算
6.1.1 基本概念
6.1.2 云计算服务模式
6.1.3 云计算核心技术
6.1.4 其他类型计算
6.2 大数据
6.2.1 基本概念
6.2.2 大数据特性
6.2.3 大数据关键技术
6.3 物联网
6.3.1 基本概念
6.3.2 关键技术及典型应用
6.4 新兴计算
6.4.1 量子计算
6.4.2 光子计算
6.4.3 生物计算
参考文献
练习题
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