掌握计算机科学的精髓，从这本豆瓣评分9.3的书开始
对计算机科学的掌握程度，决定了一个计算机行业从业者能走多远。
有了对计算机科学本质的认识，一个计算机专业的学生，通过一段时间的刻意练习和经验积累，就有可能成为计算机领域的专家。而练习则需要讲究方式方法，
《计算之魂》就为广大的计算机行业从业者提供了许多提升能力的有效方法。这些方法来自于作者在计算机领域多年的从业经验。
计算之魂
顾名思义，《计算之魂》讲述各种计算机理论和算法的灵魂，帮助读者全方位、深刻地了解计算机科学，培养一种善于利用计算机解决问题的新的思维方式，从而在计算机领域获得更大的成功。作者吴军博士把这种思维方式概括为计算思维。
《计算之魂》做到了专业性和趣味性相结合。在专业性方面，作者系统地讲述 了计算机科学领域最重要的理论和知识。在趣味性方面，作者选择了很多跨国公司 招聘中的实际问题作为案例进行分析和讲解，这些问题很有代表性和趣味性，作者 希望读者朋友可以通过搞懂这些问题，举一反三，对计算机科学的精髓有更深刻的 理解。
豆瓣评分9.3
《计算之魂》，作者把自己对计算机科学精髓和灵魂的理解，通过一些具体的例子拆解为10 个主题。这些例子都是渐进深入的，也是可以举一反 三的，通过它们大家可以逐渐把握计算机科学这门艺术，获得重复性成功。
在书中，作者用来讲述计算机科学艺术和精髓的例题，都是在 Google 和腾讯面试工程师候选人的考题， 以及美国顶级计算机公司（包括苹果、亚马逊、微软、 Facebook、领英、IBM、雅虎、优步、英特尔、甲骨文等）和金融企业的面试题。
对于每一道这样的面试题，作者会指出它们的难度：从 5 颗星（最难）到 1 颗星 （最容易）。即便是那些难度一两颗星的问题，在各种面试刷题网站上也属于难题。而难度四五颗星的问题，绝大部分面试者在解决时都会遇到一些困难，不过它们只占到书中面试样题的 10% ～ 20%，在实际的面试中这样难度的问题并不多见。难题之难，通常表现在三个地方。一是要求面试者对计算机科学有透彻的理解；二是要求他 们考虑问题能够全面；三是要求他们懂得成本和效率之间的平衡，特别是那些开放性问题。每一个问题可能有不止一个正确答案，但是不同的答案有好坏之分。无论是 Google、微软或者 Facebook，还是国内顶级的计算机企业，面试时不会简单给予面试者一个对或者错的评判， 而是根据他思考问题的方式以及给出的答案给予一个评分。 因此一个面试者不能只满足于找到了答案，而需要尽力寻找更好的答案。每一个计算机行业的从业者都应该明确一件事：作为一门应用科学，计算机科学中的很多问题都没有标准答案，只有更好的答案，而寻找更好的答案是计算机科学家和工程师努力的目标。
在书中，作者会讲解大约 40 道例题，它们大多是比较难的问题， 此外还会以思考题的形式提供大约 50 道面试题供大家参考。如果一个计算机工程师能够解决书中的大部分面试题，并且理解其中的道理，就完全可以被 Google、亚马逊、Facebook 或者微软这样的公司录用。当然，作者并不希望这本书变成求 职者面试前刷题的参考书，而是希望读者朋友通过具体的例子，从“术”的层面获得 “道”的层面的提升。因此，作者会详细分析解决这些例题所用到的计算机科学的精髓， 并且告之不同水平的人大约能思考到什么样的深度，这样大家如果有兴趣的话，可以衡量一下自己的水平，并且了解自己和前面各级之间的差距。
为了便于一些爱钻研的读者朋友深入思考，作者会每一章末尾出一些思考题和练 习题。这一方面是为了帮助大家理解计算机科学本质的问题，另一方面则是方便大家评估自己的水平，并且得到一些实战的训练。虽然我把这些问题全部解了一遍，有所有的最佳答案，并且请了 Google、微软以及一些大学的朋友核实了答案。
适合读者
目录
引子 计算的本质-从机械到电子
- 0.1 什么是计算机
- 0.2 机械计算机、布尔代数和开关电路
- 0.3 图灵机：计算的本质是机械运动
- 0.4 人工智能的极限
第 1 章 毫厘千里之差-大 O 概念
- 1.1 算法的规范化和量化度量
- 1.2 大数和数量级的概念
- 1.3 怎样寻找最好的算法
- 1.4 关于排序的讨论
第 2 章 逆向思考-从递推到递归
- 2.1 递归：计算思维的核心
- 2.2 遍历：递归思想的典型应用
- 2.3 堆栈和队列：遍历的数据结构
- 2.4 嵌套：自然语言的结构特征
第 3 章 万物皆编码-抽象与表示
- 3.1 人和计算机对信息编码的差异
- 3.2 分割黄金问题和小白鼠试验问题
- 3.3 数据的表示、精度和范围
- 3.4 非线性编码和增量编码（差分编码）
- 3.5 哈夫曼编码
- 3.6 矩阵的有效表示
第 4 章 智能的本质-分类与组合
- 4.1 这是选择分类问题
- 4.2 组织信息：集合与判定
- 4.3 B+ 树、B* 树：数据库中的数据组织方式
- 4.4 卡特兰数
第 5 章 工具与算法-图论及应用
- 5.1 图的本质：点与线
- 5.2 图的访问：遍历和连通性
- 5.3 构建网络爬虫的工程问题
- 5.4 动态规划：寻找最短路径的有效方法
- 5.5 最大流量：解决交通问题的方法
- 5.6 最大配对：流量问题的扩展
第 6 章 化繁为简-分治思想及应用
- 6.1 分治：从O(N2) 到O(N log N)
- 6.2 分割算法：快速排序和中值问题
- 6.3 并行初探：矩阵相乘和 MapReduce
- 6.4 从机器学习到深度学习：Google 大脑
第 7 章 权衡时空-理解存储
- 7.1 访问：顺序 vs. 随机
- 7.2 层次：容量 vs. 速度
- 7.3 索引：地址 vs. 内容
第 8 章 并行与串行-流水线和分布式计算
- 8.1 流水线：逻辑串行和物理并行
- 8.2 摩尔定律的两条分水岭
- 8.3 云计算揭密：GFS 和 MapReduce
第 9 章 状态与流程-等价性与因果关系
- 9.1 从问题到状态
- 9.2 等价性：抽象出状态的工具
- 9.3 因果关系：建立状态之间的联系
第 10 章 确定与随机-概率算法及应用
- 10.1 信息指纹：寓确定于随机之中
- 10.2 随机性和量子通信
- 10.3 置信度：成本与效果的平衡
第 11 章 理论与实战-典型难题精解
- 11.1 最长连续子序列问题
- 11.2 区间合并问题
- 11.3 12 球问题
- 11.4 天际线问题
- 11.5 最长回文问题（Longest Palindrome Match）
- 11.6 计算器问题
- 11.7 如何产生搜索结果的摘要（Snippets Generation）
- 11.8 寻找和等于k 的子数组问题
作者简介
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