你想知道最受欢迎的国外计算机教材有哪些吗?我今天给大家推荐7本经典教材,希望你喜欢。
1、数据结构 Python语言描述 第2版
数据结构算法入门教程,基于Python语言进行讲解,国外高等院校教材升级,书中包含大量习题和编程项目,随书赠送配套资源。
第2版新增内容
各章开头会列出具体的学习目标,增加了更多用以阐释各种概念的例图,添加并修改了许多编程项目。第2章新增了有关迭代器和高阶函数的内容。第9章新增了有关类Lisp列表、递归列表处理和函数式编程的内容。
本书用Python语言来讲解数据结构及实现方法。全书首先概述Python编程的功能—这些功能是实际编程和解决问题时所必需的;其次介绍抽象数据类型的规范、实现和应用,多项集类型,以及接口和实现之间的重要差异;随后介绍线性多项集、栈、队列和列表;最后介绍树、图等内容。本书附有大量的复习题和编程项目,旨在帮助读者巩固所学知识。
2、算法设计
1.众多名校采用的算法设计课程教材;
2.用实际示例阐明枯燥的算法理论;
3.更注重算法设计思路而非算法复杂度分析;
4.本书覆盖面广,且含有200多道精彩的习题,最后还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。
这是一本被众多名校采用的算法设计课程教材,强调用实际示例阐明枯燥的算法理论,更注重算法设计思路而非算法复杂度分析。本书采用新颖的教学方式,通过分析真实世界的问题来激发算法思想。两位作者以一种清晰、直接的方式,指导学生自己分析和定义问题,并从中找出适用于给定场景的算法设计原则。本书鼓励读者更深入地理解算法设计过程,探索算法在计算机科学的更广阔领域中的应用。
本书具有以下特色:
- 强调问题分析和设计方法;
- 遵循结构化教学法,引导学生掌握问题形式化、算法设计和算法分析的全过程;
- 通过一系列带解答的问题,展示计算机科学家设计和应用算法的过程;
- 包含 200 多道作业题,其中一些题目出自 Yahoo! 和 Oracle 等公司;
- 提供广泛用于处理 NP 困难问题和随机应用的算法,这些是极其重要的算法主题。
3、操作系统导论
本书围绕3个主题展开讲解:虚拟化(virtualization)、并发(concurrency)和持久性(persistence)。对于这些概念的讨论,最终延伸到讨论操作系统所做的大多数重要事情。
整本书中有许多“补充”和“提示”,为主线讲解增添了一些趣味性。“补充”倾向于讨论与主要文本相关的内容(但可能不是必要的);“提示”往往是一般经验,可以应用于所构建的系统。
在整本书中,我们使用最古老的教学方法之一——对话(dialogue)。这些对话用于介绍主要的主题概念,并不时地复习这些内容。这也让我们得以用更幽默的方式写作。好吧,你觉得它们是有用还是幽默,完全是另一回事。
在每一个主要部分的开头,我们将首先呈现操作系统提供的抽象(abstraction),然后在后续章节中介绍提供抽象所需的机制、策略和其他支持。抽象是计算机科学各个方面的基础,因此它在操作系统中也是必不可少的。
在所有的章节中,我们尝试使用真实代码(real code),而非伪代码(pseudocode)。因此书中几乎所有的示例,你应该能够自己输入并运行它们。在真实系统上运行真实代码是了解操作系统的最佳方式,因此建议你尽可能这样做。
在本书的各个部分,我们提供了一些作业(homework),确保你进一步理解书中的内容。其中许多作业都是对操作系统的一些模拟(simulation)程序。你应该下载作业,并运行它们,以此来测验自己。作业模拟程序具有以下特征:通过给它们提供不同的随机种子,你可以产生几乎无限的问题,也可以让模拟程序为你解决问题。因此,你可以一次又一次地自测,直至很好地理解了这些知识。
4、人工智能(第2版)
第2版增加了第10章,介绍和讨论了机器学习的决策树。因此,第10章、第11章(机器学习第二部分:神经网络)和第12章(受到自然启发的搜索)共同为进一步研究提供了基础。第13章(自然语言处理)新增了一个新的小节(13.10节),介绍了语音理解的理论、方法和应用。同时,第13章也添加了一个小节,用来讲述自然语言处理中的隐喻。第15章提供了机器人领域的概述,包括最近的应用,并于结尾与第17章(大事记)一起展望了未来。许多章节都增加了新的练习题。
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起,就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例,如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统,振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统,以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理,回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就,并对其未来进行了展望。
本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识,既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识,也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展,更辅以实例,可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明,内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
5、Python程序设计(第3版)
- Python之父作序推荐
- 知名Python编程从入门到实践教程书
- 基于Python3编写
- 提供代码示例和教学PPT
本书具有以下特点:
● 广泛使用计算机图形学——本书提供一个简单的图形软件包graphics.py作为示例。
● 生动有趣的例子——本书包含了完整的编程示例来解决实际问题。
● 亲切自然的行文——以自然的叙事风格介绍了重要的计算机科学概念。
● 灵活的螺旋式学习过程——简单地呈现概念,逐渐介绍新的思想,章节末加以巩固强化。
● 时机恰好地介绍对象——本书既不是严格的“早讲对象”,也不是“晚讲对象”,而是在命令式编程的基础上简要地介绍了对象概念。
● 提供丰富的教学素材——提供了大量的章末习题。还提供代码示例和教学PPT下载。
本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学,适合Python入门程序员阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
访问异步社区(www.epubit.com.cn)的本书页面,可下载本书示例代码、习题解答和教学PPT。
6、计算机科学概论 Python版
本书是美国哈维玛德学院“计算机科学通识”课程的配套教材,随后在美国许多学院和大学中被采用。在哈维玛德学院,几乎每个一年级学生都会学习这门课程(不论学生的最终专业是什么),它是学院核心课程的一部分。我们的教材也被克莱蒙特学院联盟的许多学校采用,包括主修人文科学、社会科学和艺术的学生都在使用。因此,这是学生的第一门计算课程,无论他们的专业是什么。
全书共7章。第1章介绍计算机科学的概念,引入了用于控制虚拟的“Picobot”机器人的一种简单的编程语言;第2章和第3章介绍Python编程语言,并且结合Python介绍了函数式编程的思想和概念;第4章深入计算机的内部工作原理,从数字逻辑到机器组织,再到用机器语言编程;第5章探讨计算中更复杂的思想,同时探讨诸如引用和可变性等概念,以及包括循环在内的构造、数组和字典;第6章探讨面向对象编程和设计中的一些关键思想;第7章针对问题解决,在计算复杂性和可计算性方面,提供了一些优雅的,但数学上非常合理的处理方法,最终证明了计算机上无法解决的许多计算问题。
7、软件工程(第4版•修订版)
本书是为本科生软件工程课程而设计的,注重软件工程研究与实践的实际效果层面,使学生能够直接将所学知识应用于要解决的现实问题。书中所举的例子针对的是经验有限的学生,但是,这些例子清楚地阐明了大型软件开发项目是如何从需求到计划,再进而成为现实的过程。例子所描述的许多情形,读者未来都很可能经历:大型项目与小型项目、“敏捷”方法与高度结构化方法、面向对象与面向过程的方法、实时处理与事务处理、开发情形与维护情形。
本书分为14章,分3部分介绍各章主要内容。第一部分力图激发读者学习软件工程的兴趣,解释为什么软件工程知识对实践者和研究者同样重要。第一部分还讨论理解过程问题的必要性,确定开发人员具有多大程度“敏捷性”的必要性和精细地进行项目计划的必要性。第二部分论述开发和维护的主要步骤,这些步骤与构造软件所使用的过程模型关系不大,都是先引出需求、对需求建模、检查需求,然后设计问题的解决方案,编写和测试代码,最后将软件交付给客户。第三部分主要讲述软件评估和改进,这一部分着眼于如何评价过程和产品的质量,以及如何改进质量。