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大學計算機基礎(第3版) 版權信息
- ISBN：9787302509813
- 條形碼：9787302509813 ; 978-7-302-50981-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大學計算機基礎(第3版) 本書特色
統籌兼顧，計算思維，串聯編排各知識環節； 面向多領域實際問題，展現計算及計算思維作用； 前置背景知識要求低，適用于各專業大學新生。
大學計算機基礎(第3版) 內容簡介
本書兼顧計算機科學基礎知識和計算思維，以計算思維能力培養為主線，串聯信息表示、計算機系統、操作系統、網絡、多媒體技術、科學計算及新方向等內容，選擇Python作為計算實踐的語言，內容偏重于如何將計算思維應用于計算機科學等領域以解決問題。實踐內容將在授課內容的基礎上進行拓展，并要求運用Python及相關的配套庫進行問題求解練習。希望通過應用問題求解的學習和實踐，培養讀者在理解計算機系統的基礎上，主動在各自專業學習中利用計算思維的方法和技能，進行問題求解的能力和習慣。學完本書后，希望讀者能動手解決具有一定難度的實際問題。 本書適合作為高等學校計算機基礎課程的教材，也可作為計算機培訓、計算機等級考試和計算機初學者的參考書。本書可與《大學計算機基礎實驗教程（第2版）》配合使用。
大學計算機基礎(第3版) 目錄
目錄
大學計算機基礎(第3版)第1章計算與社會1
1.1計算概論1
1.2計算裝置發展簡史4
1.2.1機械式計算裝置4
1.2.2圖靈機和圖靈7
1.2.3現代電子計算機10
1.2.4計算機的發展趨勢12
1.3計算技術的應用14
1.4信息化社會與人19
1.5計算思維概論21
1.6小結23
1.7習題23
第2章Python簡介25
2.1引言25
2.2Python基本元素26
2.2.1對象、表達式和數值類型27
2.2.2變量和賦值28
2.2.3str類型與輸入29
2.3內置數據結構31
2.3.1列表31
2.3.2元組33
2.3.3字典34
2.4控制語句35
2.4.1分支語句35
2.4.2循環36
2.5函數37
2.6使用模塊40
2.7面向對象基礎41
2.8Python編程示例——打印月歷45
2.9小結49
2.10習題49
大學計算機基礎(第3版)目錄第3章計算思維52
3.1概述53
3.2邏輯思維與算法思維56
3.2.1邏輯思維56
3.2.2算法思維59
3.2.3小結61
3.3問題求解策略62
3.3.1基本步驟62
3.3.2分解法63
3.3.3模式與歸納65
3.3.4小結68
3.4抽象與建模68
3.4.1抽象68
3.4.2建模71
3.5評價解決方案74
3.5.1解是否正確74
3.5.2解的效率如何76
3.5.3小結77
3.6算法、數據結構與程序78
3.6.1算法設計常用策略78
3.6.2算法的描述79
3.6.3算法示例81
3.6.4數據結構86
3.6.5程序設計語言87
3.7“捉狐貍”問題求解示例90
3.8小結94
3.9習題94
第4章信息、編碼及數據表示96
4.1信息論基礎96
4.2編碼及其解釋99
4.3數值的數字化103
4.4計算機數值表示105
4.4.1計算機碼制105
4.4.2定點數和浮點數108
4.5字符的數字化110
4.5.1漢字編碼111
4.5.2Ｕｎｉｃｏｄｅ碼112
4.6聲音的數字化113
4.7圖像的數字化115
4.8信息處理示例119
4.8.1數據壓縮示例及Python實現119
4.8.2生成圖像驗證碼及Python實現122
4.8.3Python繪制分形圖形123
4.9小結126
4.10習題126
第5章計算機系統130
5.1概述131
5.2計算機硬件系統133
5.2.1中央處理器134
5.2.2存儲系統138
5.2.3總線141
5.2.4輸入輸出系統142
5.3操作系統143
5.3.1概述144
5.3.2進程管理145
5.3.3存儲管理149
5.3.4文件管理150
5.3.5設備管理152
5.3.6用戶接口153
5.3.7操作系統的加載155
5.4Python構建馮·諾依曼體系結構模擬器156
5.5利用Python使用操作系統159
5.5.1利用Python查看進程信息159
5.5.2利用Python查看系統存儲信息161
5.5.3Python文件操作163
5.6小結165
5.7習題165
第6章計算機網絡及應用168
6.1計算機網絡基礎168
6.1.1計算機網絡的發展歷史169
6.1.2計算機網絡的分類171
6.1.3計算機網絡體系結構與協議172
6.1.4計算機網絡傳輸介質及設備177
6.2Internet基礎179
6.2.1Internet概述179
6.2.2TCP/IP協議182
6.2.3Python TCP/IP網絡編程186
6.3Internet應用190
6.3.1萬維網190
6.3.2電子郵件192
6.3.3文件傳輸194
6.3.4搜索引擎196
6.3.5Python編程示例196
6.4無線網絡198
6.5物聯網201
6.6小結202
6.7習題203
第7章數據庫技術應用基礎204
7.1概述204
7.1.1數據管理發展簡史206
7.1.2數據庫的基本概念206
7.1.3數據庫技術管理數據的主要特征208
7.1.4數據庫的應用209
7.2數據模型211
7.2.1概念模型212
7.2.2邏輯模型216
7.2.3ER模型到關系模型的轉化221
7.3數據庫管理系統222
7.3.1數據庫管理系統的功能222
7.3.2常見數據庫管理系統軟件223
7.4Python數據庫程序設計示例225
7.5Python數據分析示例226
7.6小結231
7.7習題232
第8章科學計算233
8.1泰勒級數234
8.1.1泰勒級數的主項234
8.1.2余項及誤差236
8.2插值及擬合238
8.2.1拉格朗日插值238
8.2.2牛頓插值239
8.2.3埃爾米特插值241
8.2.4函數擬合242
8.3數值微積分244
8.3.1數值微分244
8.3.2數值積分247
8.4非線性方程數值解249
8.4.1二分法求根249
8.4.2函數迭代法求根250
8.4.3牛頓迭代法求根251
8.5線性方程組求解252
8.5.1直接法求解252
8.5.2迭代法求解255
8.6符號計算257
8.7小結262
8.8習題262
第9章計算機發展新技術264
9.1高性能計算265
9.1.1高性能計算的含義及意義265
9.1.2高性能計算的關鍵技術266
9.1.3高性能計算的典型應用270
9.1.4高性能計算的發展挑戰270
9.1.5Python高性能編程——計算π272
9.2云計算與大數據274
9.2.1云計算274
9.2.2大數據276
9.3人工智能278
9.3.1人工智能的基本概念與發展歷程278
9.3.2搜索280
9.3.3知識表示與推理281
9.3.4機器學習283
9.3.5智能控制285
9.3.6Python機器學習示例——預測外賣配送時間286
9.4新型計算技術289
9.4.1量子計算289
9.4.2光計算290
9.4.3生物計算291
9.5小結292
9.6習題292
參考文獻294
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大學計算機基礎(第3版) 節選
第3章第3章計 算 思 維【學習內容】 本章介紹計算思維與計算機問題求解，主要知識點如下。 （1） 計算思維的定義及其核心概念。 （2） 邏輯思維與算法思維。 （3） 問題求解策略。 （4） 模式與歸納。 （5） 抽象與建模。 （6） 評價解決方案。 （7） 計算機問題求解的步驟。 （8） 算法、數據結構與程序設計語言的關系。 （9） 算法設計常用策略。 （10） 程序設計語言要素。 【學習目標】 通過本章的學習，讀者應該掌握以下內容。 （1） 了解計算思維的定義與核心概念。 （2） 理解分解法問題求解策略。 （3） 理解模式與歸納方法。 （4） 理解科學抽象方法與原則。 （5） 理解計算機問題求解的一般步驟。 （6） 理解算法的概念、算法的描述方法。 （7） 了解常用的算法設計策略和常用典型算法。 （8） 了解常用的數據結構及其特點。 （9） 了解算法復雜度等評價標準。 （10） 了解軟件開發方法及其應用。 （11） 了解典型算法的Python實現。計算思維應成為信息社會每個人必須具備的基本技能。本節將圍繞計算思維的核心概念——邏輯思維、算法思維、問題求解策略、模式與歸納、抽象與建模、解的評價，以及算法、數據結構與程序等內容展開，為讀者利用計算思維解決各領域問題奠定基礎。 3.1概述 1.5節中簡要介紹了計算思維及其重要性，但目前仍沒有一個明確而統一的計算思維的定義，不同的學者從不同的角度來定義計算思維，這些定義有很多相似的地方，但也有差別。例如，周以真認為，計算思維是定義和解決問題，并將其解決方案表達為人或機器能有效執行的形式的思維過程。也有學者認為計算思維是對問題進行抽象并形成自動化解決方案的思維活動，等等。因此，理解并學習計算思維的*好可行方法，是從各類定義中提取出共有的核心概念，識別出那些外圍的、不應包括在計算思維定義中的非核心概念，然后聚焦于核心概念的學習。 大學計算機基礎(第3版)第3章計算思維通常認為計算思維的核心概念有以下一些，本章將在后面具體介紹。 （1） 邏輯思維。 （2） 算法思維。 （3） 分解。 （4） 泛化與模式識別。 （5） 建模。 （6） 抽象。 （7） 評估。 而以下一些概念一般不認為是計算思維的核心概念。 （1） 數據表示。 （2） 批判性思維。 （3） 計算機科學。 （4） 自動化。 （5） 模擬與可視化。 計算思維不是計算機科學家所特有的，而應該成為信息社會每個人必須具備的基本技能。計算思維已經在其他學科中產生影響，而且這種影響在不斷拓展和深入。計算機科學與生物、物理、化學，甚至經濟學相結合，產生了新的交叉學科，改變了人們認識世界的方法。例如，計算生物學正在改變生物學家的思考方式，計算博弈理論正在改變經濟學家的思考方式，納米計算正在改變化學家的思考方式，量子計算正在改變物理學家的思考方式。 任何人都可以應用計算思維，利用計算機來解決其領域(不止是計算機科學)的問題。計算思維的核心概念對不同領域的人來說是不同的。例如，對計算機科學家來說，算法思維指的是對算法及其在不同問題上的應用進行研究；對數學家來說，算法思維可能意味著按照運算規則進行某一種運算；對科學家來說，算法思維可能指的是按照某個流程進行一次實驗。再例如，用隱喻和比喻寫故事，對語言學家來說就是使用了抽象，當科學家構建了一個模型，或數學家使用代數描述問題時，就意味著使用了抽象。 考慮這樣一個場景，在各類表彰大會上，一般都要給被表彰者頒發獎狀或證書，由于主席臺場地所限，一次只能上去一部分人。每組獲獎者在領取證書后，要拍照，然后退場。為使頒獎過程盡量高效，通常在一組人上臺領獎時，下一組就已經在臺下等候了。上一組人一離場，下一組人直接從臺下登臺重復領獎過程。這就是計算思維中流水線的應用。 也可從另一個角度來理解計算思維——計算思維不是什么，通過對這個問題的討論和研究，能深入地理解計算思維。 首先，學習計算思維不等于學習計算機科學。后者學習的主要目標是學習和運用數學計算原理，來研究與計算機科學自身緊密相關的問題。前者的學習目標不是“像計算機科學家一樣思考”，而是希望能用計算思維的核心概念，幫助解決日常生活或工作中的問題。其次，學習計算思維不是學習程序設計，后者的主要目的是如何更好地寫程序，產出高質量的軟件。前者會包含一部分程序設計的內容，但*主要的目標是如何在使用計算機的條件下，進行問題求解。 因此，學習計算思維的*終目標不是讓每個人都像計算機科學家一樣思考，而是能應用計算思維的概念，在所有學科領域內或學科之間解決問題、發現新問題。 此處，用一個簡單的例子來展示利用計算思維求解問題與常用數學思維的區別。 例31有一些數，除以10余7，除以7余4，除以4余1，求滿足條件的*小正整數。 解: 這些數滿足的條件是比10的倍數小3，且比7的倍數小3，且比4的倍數小3。即比10、7和4的公倍數小3的數都會滿足條件。因此，*小的滿足條件的數為10、7和4*小公倍數減3，即140-3=137。 如果利用計算思維解這道題，核心是設計能自動執行的算法。思路是從1開始，不斷地枚舉數并判斷枚舉的數是否滿足題設條件。不滿足條件，則增1枚舉下一個數。重復該過程，直到找到**個滿足條件的數，且**個滿足題目要求的數就是*小的數。按照該思路編寫的Python程序代碼如下所示。這個程序利用題設條件做了優化，即該數除以10余7，則這個數的個位數是7。因此，從7開始，每次增加10，獲得下一個數。該程序的輸出為137，與求*小公倍數的方法得到的結果一致。for i in range(7, 1000, 10): if i%7 == 4 and i%4 == 1: print(i) break 在展開介紹計算思維的核心概念之前，先用一個簡單的問題來說明各核心概念在問題求解時的體現。條形碼是日常生活中常見的符號，如出現在各種商品包裝上的條形碼，圖31一個條形碼示例 圖31是一個條形碼示例。條形碼的數字不是隨便生成的，有一個公式，對條形碼各位數字進行運算，如果條形碼正確，則得到的結果是10的倍數。當條形碼有錯誤(掃碼器讀入有誤或印刷有錯)或相鄰兩位數字調換了位置，則組合后的結果將不是10的倍數，這樣就檢測出了條形碼中的錯誤。 具體的計算過程: 從條形碼*右邊的數字開始，逐個取出數字，輪流用1和3乘以取出的數字，然后把所有的乘積累加，看看得到的結果是否是10的倍數。對圖31的示例，*右邊數字是9，則計算9×1，9的下一位數字是4，則計算4×3。照此依次計算5×1、4×3、6×1、7×3、8×1和9×3，累加這些乘積，即9+12+5+12+6+21+8+27=100，為10的倍數，因此，可以判斷這個條形碼是正確的。 假設掃碼器將圖31*左邊的數字掃成了5，則*后的計算結果是9+12+5+12+6+21+8+15=88，不是10的倍數，則檢測到掃碼錯。又例如，如果圖31*左邊兩位數字印刷反了，變成了8976 4549，則*后的計算結果是98，也會檢測到條形碼的錯誤。 下面的代碼給出了檢測條形碼正確性的Python實現。barcode = input("請輸入8位條形碼: ") total = 0 multiplier = 1 position_in_code = len(barcode) while position_in_code != 0: total += int(barcode\[position_in_code-1\]) multiplier if multiplier == 1: multiplier = 3 else: multiplier = 1 position_in_code -= 1 if total % 10 == 0: print("條形碼掃碼正確!") else: print("條形碼有錯誤!") 程序中將條形碼以字符串的形式讀入，然后position_in_code從*右邊開始掃描，每掃描一個字符，根據當前的狀態決定是乘1還是乘3，并將字符轉換成整數后再進行乘運算。 這個程序從設計到實現，處處都體現了計算思維的核心概念，總結于表31中。續表表31計算思維的核心概念在條形碼例子中的體現核心概念定義本例中的體現邏輯思維邏輯是研究推理的科學，邏輯思維幫助人們理解事物、建立和檢查事實邏輯讓人們能讀懂程序，理解其檢測錯誤的工作原理。 推理能用于預測檢查正確或不正確的條形碼時會發生什么算法與算法思維算法是用于完成某個任務的一系列指令或一組規則。算法思維能讓人們設計出借助計算機解決問題的算法能幫助人們理解利用公式驗證條形碼正確性的指令序列。也可以設計其他的算法完成同樣的驗證分解分解是將問題或系統拆分成更小、更易管理的小問題或小系統的過程。 它有助于人們解決復雜的問題，因為拆分出的每個小部分都可以被單獨解決，組合它們的解決方案后，可以構造出整個問題的解，而不需要一次考慮整個問題的解把“在條碼中查找錯誤”這個問題分解成多個小問題，例如，把條碼解碼成數字，把這些數字相乘和相加，檢查運算結果，以及如果有錯誤或問題時給出錯誤信息泛化與模式使用模式意味著發現解決方案之間的相似之處和共同的差異。 通過提取模式，可以做出預測、制定規則并解決更一般的問題，這就是泛化一個算法就能發現條形碼中的典型錯誤，算法能夠發現交替乘1和3的操作模式，用循環來消除重復的交替乘操作抽象抽象是通過識別和丟棄不必要的細節來簡化事物，它使人們能處理復雜的問題。數據可以通過抽象來表示(例如，用數字來表示文本、圖像、聲音等)。 模擬提供了真實場景的抽象不同粗細的條紋表示不同的數字，一串數字表示一種產品。 此外，該程序用交替乘1和3來構造校驗和，而其他場合使用不同的校驗和(例如，信用卡號碼的校驗和是通過乘以2來構造的，而ISBN10號碼用每個數字乘以不同的數來構造校驗和)，所以，可以抽象出使用不同數字構造校驗和的算法評估評估指以客觀的和系統的方式做出判斷，并評估問題的可能解決方案。 其目標是利用現有資源實現*有效率和*有效的解決方案對該算法可以考慮這些評估問題: 是否會發現所有可能的條形碼錯誤?用該程序發現錯誤要花多長時間?一臺小型機器能否快速高效地執行這個檢錯操作?3.2邏輯思維與算法思維 邏輯思維和算法思維都是計算思維的核心概念，處于非常重要的地位。關于邏輯和算法的內容，可以寫成很厚的書籍。本節不會完備地介紹邏輯與算法相關的知識，而會關注于如何使讀者形成邏輯思維和算法思維習慣的一些核心要素。 3.2.1邏輯思維 簡單來說，邏輯是關于推理的科學，是一種區分正確和不正確論證的系統。所謂論證，指的是從假設出發，經過一系列推理，得出結論的過程。邏輯包含一組規則，當將這組規則應用于論證時，能證明什么是成立的。下面是一個典型的邏輯論證證明。1. 蘇格拉底是人。 2. 所有的人都會死。 3. 所以，蘇格拉底會死。即便是沒學過哲學和邏輯，也能看懂這個論證證明。這樣的推理過程在日常生活中經常被使用，例如，房間里有風，房間的窗戶是開著的，所以，風是從窗戶吹進來的。但是，這樣的推理并不能保證總是對的，有時會導致錯誤的結論。同時，計算思維需要利用計算機自動地完成各種推理，因此，在學習如何得出計算的解之前，要學會如何正確地運用邏輯。 在邏輯推理中，所有已知的事實稱為前提。前提的表示形式是帶有真假含義的陳述句，因此，每個前提都對應一個值——“真”或“假”。在前面的蘇格拉底論證中，前兩句話就是前提——對應著“真”的兩個陳述句。 有了前提后，就可以在此基礎上進行推理，得出結論。推理的方法通常分為演繹推理和歸納推理。演繹推理從前提條件開始，推導出其結論，是*強的推理形式。初中數學中的幾何證明，就是典型的演繹推理，從已知條件、公理和定理出發，證明題目結論的成立。例如，三角形內角和為180°，△ABC是一個三角形，所以，△ABC內角和為180°。 但是，也要注意在使用演繹推理時常犯的兩種錯誤。**種是前提有錯，導致結論錯誤。例如下面這個推理，第2個前提是錯誤的，所以，推理過程即便是正確的，但是結論是錯誤的。1. 卡拉是條狗。 2. 所有的狗都是棕色的。 3. 所以，卡拉是棕色的。第二種錯誤是因為結論與前提沒有必然聯系導致的，例如下面這個推理，其過程是錯的，所以導致結論是錯的。1. 所有的乒乓球是圓的。 2. 地球是圓的。 3. 所以，地球是乒乓球。現實生活中其實很少使用演繹推理，因為演繹推理對所使用的前提要求較高，*好是簡潔、清晰的。但是，現實生活中碰到的情況主要是混雜而不明晰的，所以，常用的推理是歸納推理。例如，直角三角形的內角和是180°;銳角三角形的內角和是180°;鈍角三角形的內角和是180°;直角三角形、銳角三角形和鈍角三角形是全部的三角形;所以，一切三角形的內角和都是180°。 這個例子從直角三角形、銳角三角形和鈍角三角形內角和分別都是180°這些個別性知識，推出了“一切三角形內角和都是180°”這樣的一般性結論，這就是歸納推理。又例如，在數學題目中看到數列0、2、4、6、8、10…時， 會很自然地歸納出這個數列是由所有非負偶數構成的，據此，有很大把握歸納出10后面的數應是12。 歸納推理對前提的要求較低，不一定是絕對的“真”或絕對的“假”，可以是“百分之多少的真”。因此，得到的結論也不能保證是絕對的“真”或“假”，而是有一定可能可信的結論。例如，下面的推理是正確的，在結合了概率知識后，結論是可信的。1. 一個袋子里有99個紅球和1個黑球。 2. 有100個人從袋子里取球，每人只能取1個。
大學計算機基礎(第3版) 作者簡介
李暾，男，博士，副教授，畢業于國防科技大學計算機科學與技術專業。長期從事計算機專業相關課程教學與研究工作，承擔了“大學計算機基礎”“計算機程序設計”“離散數學”“軟件體系結構與設計”等課程的授課任務。在微處理器設計驗證、衛星綜合電子系統等方面發表論文50余篇，他引160余次。在ACM頂級教學會議ITiCSE、《計算機教育》等會議和期刊發表教學論文10余篇。進入EI檢索3篇。
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