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计算机算法的设计与分析
本书是一部设计与分析领域的经典著作,着重介绍了计算机算法设计领域的基本原则和根本原理。书中深入分析了一些计算机模型上的算法,介绍了一些和设计有效算法有关的数据结构和编程技术,为读者提供了有关递归方法、分治方法和动态规划方面的详细实例和实际应用,并致力于更有效算法的设计和开发。同时,对NP完全等问题能否有效求解进行了分析,并探索了应用启发式算法解决问题的途径。另外,本书还提供了大量富有指导意义的习题。 本书可以作为高等院校计算机算法设计与分析课程的本科生或研究生教材,也可以作为计算机理论研究人员、计算机算法设计人员的参考书。 -
数据通信与网络
本书系统地介绍了数据通信与计算机网络领域的基本理论及应用。与前几版相比,第4版在内容和编排上都有较大更新,更加注重理论与实际应用相结合。主要内容包括:传输介质和数据编码、模拟信号和数字信号、建立连接、数据压缩、数据完整、数据安全、流量控制、局域网、网络互连、因特网协议和应用、因特网编程、电路技术等。另外,每章后面均附有大量复习题与练习题。 本书适合作为高等院校计算机科学专业本科生的教材或参考书,也可供从事数据通信和网络工作的技术人员参考。 -
计算机网络
内容提要 《计算机网络)第3版,是国外使用最广泛的计算机网络教材。本书按照网络模型,分层次地系统介 绍了计算机网络的基本概念,包括物理层、数据链路层、介质访问子层、网络层、传输层及应用层。本书 在介绍网络各层基本原理实现方法时,结合进了近年来迅速发展的网络技术,如因特网、A′TM、ISDN、移 动通信、卫星通信等。 本书的适用对象很广泛。对于学习计算机网络课程的专科生、本科生及研究生,本书可作为教材或 教学参考书。对于从事网络研究、网络工程、技术服务及使用网络的科研和工程技术人员、用户,本书也 是一本很好的基础性参考读物。 -
Linux内核完全剖析
本书对早期Linux操作系统内核全部代友文件进行了详细的剖析,旨在让读者在尽量短的时间内对Linux的工作机理获得全面而深刻的理解,为进一步学习和研究Linux系统打下坚实的基础。虽然选择的版本较低,但该内核已能够正常编译运行,并且其中已包括了Linux工作原理的精髓。书中首先以Linux源代码版本的变迁为主线,简要介绍了Lin-ux系统的发展历史,同时着重说明了各个内核版本之间的主要区别和改进方面给出了选择0.11版内核源代码作为研究对象的原因。然后概要介绍了PC机的硬件组成结构、编制内核使用的汇编语言和C语言扩展部分,并且重点说明了80X86处理器在保护模下运行的编程方法。接着详细介绍了Linux内核源代码目录树组织结构,并依据该组织结构对所有内核程序和文件进行了注释和详细说明。为了加深读者的内核工作原理的理解,书中最后一章给出了围绕Linux 0.11系统的多个试验。试验中使用的相关程序均可从本书配套网站(www.oldinux.org)上下载。 -
How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python
""How to Think Like a Computer Scientist"" is an introduction to programming using Python, one of the best languages for beginners. This is a Free Book -- you can download it from thinkpython.com. But if you would like to make a contribution to this project, you can do it by buying a hardcopy or paying to download the electronic version here. Thank you! -
Algorithm Design
Algorithm Design introduces algorithms by looking at the real-world problems that motivate them. The book teaches students a range of design and analysis techniques for problems that arise in computing applications. The text encourages an understanding of the algorithm design process and an appreciation of the role of algorithms in the broader field of computer science. August 6, 2009 Author, Jon Kleinberg, was recently cited in the New York Times for his statistical analysis research in the Internet age.