引用者注:猜测原作者写作本文大致写作于 2002 - 2008 年间(北京工业大学实验学院在 2004 年以后迁出东方大学城,Windows XP在 2001 年以后发布,文章中提到的《面向计算机科学的数理逻辑》出版于2002年1月。),读者应该注意其中的很多推荐教材已经开始过时。关于作者身份,猜测是北京工业大学的计算机科学与技术系的毕业生。引用者根据目前的实际情况,适当进行整理与勘误,调换了一些章节的顺序。

导言

计算机科学与技术这一门科学深深的吸引着我们这些同学们,上计算机系已经有近三年了,自己也做了一些思考,我一直认为计算机科学与技术这门专业,在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的,因为计算机科学需要相当多的实践,而实践需要技术;每一个人(包括非计算机专业),掌握简单的计算机技术都很容易(包括程序设计),但计算机专业的优势就在于,我们掌握许多其他专业并不 “深究” 的东西,例如,算法,体系结构,等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片,写一段程序,但他们做不出计算机专业能够做出来的大型系统。今天我想专门谈一谈计算机科学,并将重点放在计算理论上。

计算机理论的一个核心问题——从数学谈起:

记得当年大一入学,每周六课时高等数学,天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系?不错,你没走错门,这就是计算机科学与技术系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究,尤其是理论研究的人(方向不见得有问题,但是做得不是那么尽如人意)。而计算机的理论研究,说到底了,如网络安全,图形图像学,视频音频处理,哪个方向都与数学有着很大的关系,虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点:我们都知道,数学是从实际生活当中抽象出来的理论,人们之所以要将实际抽象成理论,目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践,有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论,殊不知其一:问题考虑不全很可能是个错误的推论,其二:他的推论在现实生活中找不到原型,不能指导实践。严格的说,我并不是一个理想主义者,政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标(至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向)。
其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的(典型的工科院校一般都开的是高等数学),我们应该像数学系一样学一下数学分析(清华计算机系开的好像就是数学分析),数学分析这门科学,咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学课程,这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王仪华先生就曾经教导过我们,数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作,而计算机系的学生做程序员的居多,原因就在于数学系的学生分析推理能力,从所受训练的角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是:计算机系学生的高中数学基础在全校数一数二(希望没有冒犯其它系的同学),教学课时数也仅次于数学系,但学完之后的效果却不尽如人意。难道都是学生不努力吗,我看未见得,方向错了也说不一定,其中原因何在,发人深思。
我个人的浅见是:计算机系的学生,对数学的要求固然跟数学系不同,跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所谓 “高等数学” ,无非是把数学分析中较困难的理论部分删去,强调套用公式计算而已。而对计算机系来说,数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。说得难听一点,对计算机系学生而言,追求算来算去的所谓 “工程数学” 已经彻底地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式,难道就能算懂了数学?那倒不如现用现查,何必费事记呢?再不然直接用 Mathematics 或是 Matlab 好了。

分析

中文的数学分析书,一般都认为以北大张筑生老师的《数学分析新讲》(第一册第二册第三册)为最好。万一你的数学实在太好,那就去看菲赫金哥尔茨的 “微积分学教程” (第一册第二册第三册)好了--但我认为没什么必要,毕竟你不想转到数学系去。吉米多维奇的《数学分析习题集》也基本上是计算型的东东。书的名气很大,倒不见得适合我们,还是那句话,重要的是数学思想的建立,生活在信息社会里我们求的是高效,计算这玩意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》(上册下册)也是很好的教材。

代数

中国的所谓高等代数,就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面,因为可以让学生较早感觉到代数是一种结构,而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学林成森,盛松柏两位老师编的《高等代数》,感觉相当舒服。(注:没有找到。)此书相当全面地包含了关于多项式和线性代数的基本初等结果,同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容,如 Sturm 序列, Shermon-Morrison 公式,广义逆矩阵等等。可以说,作为本科生如能吃透此书,就可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本,清华出版社出版,书店里多多,一看就知道。(注:似指丘维声《高等代数》(上册下册))从抽象代数的观点来看,高等代数里的结果不过是代数系统性质的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》(上册下册)里,对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书实在深得很,作为本科生恐怕难以接受,不妨等到自己以后成熟了一些再读。国际上的经典可就多了, GTM 系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典,但却最简单的,最容易学的:这本 Introduction to Linear and Abstract Algebra 非常通俗易懂,而且把抽象代数和线性代数结合起来,对初学者来说非常理想,我校比较牛的同学都有收藏。
正如上面所论述的,计算机系的学生学习高等数学:知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是:将抽象的理论再应用于实践,不但要掌握题目的解题方法,更要掌握解题思想,对于定理的学习:不是简单的应用,而是掌握证明过程即掌握定理的由来,训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的,同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。

概率论、数理统计与随机过程

概率论与数理统计这门课很重要,可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过 Markov 过程,此乃计算机系学生的耻辱。没有随机过程,你怎么分析网络和分布式系统?怎么设计随机化算法和协议?据说清华计算机系开有 “随机数学” ,早就是必修课。另外,离散概率论对计算机系学生来说有特殊的重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在,美国已经有些学校开设了单纯的 “离散概率论” 课程,干脆把连续概率删去,把离散概率讲深些。我们不一定要这么做,但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。

计算方法

计算方法学(有些学校也称为数学分析学)是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学生对这门课的重视程度有限,以为没什么用。不就是照套公式嘛!其实,做图形图像可离不开它,密码学搞深了也离不开它。而且,在很多科学工程中的应用计算,都以数值的为主。这门课有两个极端的讲法:一个是古典的“数值分析”,完全讲数学原理和算法;另一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”,干脆教学生用软件包编程。我个人认为,计算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课,我是很偏向于学好理论后用计算机实现的,最好使用 C 语言或 C++ 编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多的,这里推荐大家高等教育出版社 (CHEP) 和施普林格出版社 (Springer) 联合出版的《计算方法》,华中理工大学数学系写的(现华中科技大学),这方面华科大做的工作在国内应算是比较多的,而个人认为以这本最好,至少程序设计方面涉及了:任意数学函数的求值,方程求根,线性方程组求解,插值方法,数值积分,场微分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强,与实际应用结合得不太紧。

组合数学

组合感觉没有太适合的国产书。还是读 Graham 和 Knuth 等人合著的经典《具体数学》吧,西安电子科技大学出版社有翻译版(注:现通行版为人民邮电出版社所初版。)。

数论

数论方面,国内有经典而且以困难著称的《初等数论》。再追溯一点,还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的 《数论导引》 (华罗庚先生的名著,科学版,九章书店重印,繁体的看起来可能比较困难(注:重版后为简体字。))。把基础的几章搞定一个大概,对本科生来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论,你必须看英文的书,如 Bach 的 Introduction to Algorithmic Number Theory (注:似指 Algorithmic Number Theory )。

算法

计算机科学理论的根本,在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析,确实非常正确。环顾西方世界,大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材目前公认以 Corman 等著的 Introduction to Algorithms 为最优。对入门而言,这一本已经足够,不需要再参考其它书。

形式语言与自动机

再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材,应该说写的还清楚。但是,有一点要强调:形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型,而不是用来做编译。事实上,编译前端已经是死领域,没有任何 open problems ,北科大的班晓娟博士也曾经说过,编译的技术已相当成熟。如果为了这个,我们完全没必要去学形式语言——用用 yacc 什么的就完了。北邮的那本在国内还算比较好,但是在深度上,在跟可计算性的联系上都有较大的局限,现代感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书,不过国内似乎没引进这方面的教材。可以去互动出版网上看一看。入门以后,把形式语言与自动机中定义的模型,和数理逻辑中用递归函数定义的模型比较一番,可以说非常有趣。现在才知道,什么叫 “宫室之美,百官之富” !

计算机科学与数学

计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前,计算机科学基本上还是数学的一个分支。而现在,计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员,在很多方面反过来推动数学发展,从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样,这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是 the mathematical underpinning of computer science (计算机科学的数学基础),也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一本七十年代的译本(书皮都没了,可我就爱关注这种书),大概就叫《计算机数学》(注:未能找到。)。那本书若是放在当时来讲决是一本好书,但现在看来,涵盖的范围还算广,深度则差了许多,不过推荐大一的学生倒可以看一看,至少可以使你的计算数学入入门。

离散数学、具体数学

最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么?答:离散数学。这两者的关系是如此密切,以至于它们在不少场合下成为同义词。(这一点在前面的那本书中也有体现)传统上,数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析,然后是复变函数,实变函数,泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理,化学,工程上应用的,也以分析为主。
随着计算机科学的出现,一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现,这些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别:分析研究的问题解决方案是连续的,因而微分,积分成为基本的运算;而这些分支研究的对象是离散的,因而很少有机会进行此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮,最后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展,基本上稳定下来。一般认为,离散数学包含以下学科:

  1. 集合论,数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础,也是计算机科学的基础。
  2. 图论,算法图论;组合数学,组合算法。计算机科学,尤其是理论计算机科学的核心是算法,而大量的算法建立在图和组合的基础上。
  3. 抽象代数。代数是无所不在的,本来在数学中就非常重要。在计算机科学中,人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用。
    古典集合论,北师大出过一本《基础集合论》不错。 数理逻辑,中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以找到陆钟万教授的讲课录像,自己去看看吧。总的来说,学集合/逻辑起手不难,普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不可测。

学完以上各书之后,如果你还有精力兴趣进一步深究,那么可以试一下 GTM 系列中的 Introduction to Axiomatic Set Theory A Course of Mathematical Logic 。这两本都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本,可以说在逻辑方面真正入了门,也就不用再浪费时间听我瞎侃了。
据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东,技巧性太强,几乎每个问题都有一个独特的方法,让人头痛。不过这也正是它魅力所在:只要你有创造性,它就能给你成就感。我的导师说,图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面内容之深广了吧!国内的图论书中,王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面,其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面,其对算法的强调非常适合计算机系(本来就是科大计算机系教材)。有了这本书为主,再参考几本翻译的,如 Bondy & Murty 的《图论及其应用》,人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》(注:未找到。)等等,就马马虎虎,对本科生足够了。再进一步,世界图书引进有 GTM 系列的 Modern Graph Theory 。此书确实经典!国内好象还有一家出版了个翻译版。不过,学到这个层次,还是读原版好。搞定这本书,也标志着图论入了门。
离散数学方面我们北京工业大学实验学院有个世界级的专家,叫邵学才,复旦大学概率论毕业的,教过高等数学,线性代数,概率论,最后转向离散数学,出版著作无数,论文集新加坡有一本,堪称经典,大家想学离散数学的真谛不妨找来看看。这老师的课我专门去听过,极为经典。不过你要从他的不经意的话中去挖掘精髓。在同他的交谈当中我又深刻地发现一个问题,虽说邵先生写书无数,但依他自己的说法每本都差不多,我实在觉得诧异,他说主要是有大纲的限制,不便多写。这就难怪了,很少听说国外写书还要依据个什么大纲(就算有,内容也宽泛的多),不敢越雷池半步,这样不是看谁的都一样了。外版的书好就好在这里,最新的科技成果里面都有论述,别的先不说,至少是 “紧跟时代的理论知识” 。
但是,理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗?一直到大约十几年前,终于有一位大师告诉我们:不是。 D.E.Knuth (他有多伟大,我想不用我废话了)在 Stanford 开设了一门全新的课程 Concrete Mathematics 。 Concrete 这个词在这里有两层含义:
首先:对 abstract 而言。 Knuth 认为,传统数学研究的对象过于抽象,导致对具体的问题关心不够。他抱怨说,在研究中他需要的数学往往并不存在,所以他只能自己去创造一些数学。为了直接面向应用的需要,他要提倡 “具体” 的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中,数学家关心的都是最根本的问题——公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质,各种常见集合,关系,映射都是什么样的,数学家觉得并不重要。然而,在计算机科学中应用的,恰恰就是这些具体的东西。 Knuth 能够首先看到这一点,不愧为当世计算机第一人。其次, Concrete 是 Continuous (连续)加上 discrete (离散)。不管连续数学还是离散数学,都是有用的数学!

理论与实际的结合——计算机科学研究的范畴

前面主要是从数学角度来看的。如果计算机只有理论,那么它不过是数学的一个分支,而不成为一门独立的科学。事实上,在理论之外,计算机科学还有更广阔的天空。我一直认为,4年根本不够学习计算机的基础知识,因为面太宽了。从计算机角度来看,理论计算机科学目前主要的研究领域包括:可计算性理论,算法设计与复杂性分析,密码学与信息安全,分布式计算理论,并行计算理论,网络理论,生物信息计算,计算几何学,程序语言理论等等。这些领域互相交叉,而且新的课题在不断提出,所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作,推荐看中国计算机学会的一系列书籍,至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。

密码学

由于应用需求的推动,密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论),代数,信息论,概率论和随机过程的基础上,有时也用到图论和组合学等。很多人以为密码学就是加密解密,而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。
现代密码学至少包含以下层次的内容:

  1. 密码学的基础。例如,分解一个大数真的很困难吗?能否有一般的工具证明协议正确?
  2. 密码学的基本课题。例如,比以前更好的单向函数,签名协议等。
  3. 密码学的高级问题。例如,零知识证明的长度,秘密分享的方法。
  4. 密码学的新应用。例如,数字现金,叛徒追踪等。

分布式系统

在分布式系统中,也有很多重要的理论问题。例如,进程之间的同步,互斥协议。一个经典的结果是:在通信信道不可靠时,没有确定型算法能实现进程间协同。所以,改进 TCP 三次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序,但因果序直到不久前才有一个理论上的结果······例如,死锁没有实用的方法能完美地对付。

模拟电路与数字电路

模拟电路这东东,如今不仅计算机系学生搞不定,电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃,那么建议你先看看邱关源的 “电路原理” ,也许此后再看模拟电路底气会足些。教材:康华光的《电子技术基础》(数字部分模拟部分)还是不错的(我校电子系在用)。有兴趣也可以参考童诗白的书((《模拟电子技术基础》)[https://book.douban.com/subject/1836441/])。
数字电路比模拟电路要好懂得多。推荐大家看一看我们北工大刘英娴教授写的《数字逻辑》(注:没有找到。)。业界人士都说这本书很有参考价值。原因很明了,实用价值高,能听听她讲授的课程更是有一种 “享受科学” 的感觉。清华大学阎石的书((《数字电子技术基础》)[https://book.douban.com/subject/27664499/])也算一本好教材,遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣,看一看大规模数字系统设计吧(北航那本用的还比较多)。

计算机基础课程

这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础》课程是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史,学会简单的使用操作系统,文字处理,表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是:让学生较为全面的了解计算机学科的发展,清晰的把握计算机学科研究的方向,发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的,学习内容,应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识,以做到在今后的学习中清楚要学什么,怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后,因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书:机械工业出版社的《计算机文化》 New Perspective of Computer Science ,看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者,才比较透彻的了解了什么是计算机科学。另外在厦门大学赵致琢老师的著作《计算科学导论》当中的很多经典理论都是在同类书籍中很难找到的。看看他也许你才会明白一个最基本的问题:为什么计算机科学叫计算科学更为准确。这本书在世界上也可成为精品级的著作。

编程

一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手,但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候,第一门专业课是 C 语言程序设计,念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。在我们北京工业大学实验学院计算机系里一直有这样的争论 (时至今日 CSDN 上也有) ,关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为,用哪种语言属于末节,关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说,打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期,前提是先把基础打好。不要再犹豫了,学了再说,等你抉择好了,别人已经会了几门语言了。

汇编语言与微机原理

汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好,也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋,无论你先学哪门,都会牵扯另一门课里的东西。所以,只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课,不需要太多的聪明和顿悟,却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书,计算机书店里不难找到。弄几本最新的,对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿 8086/8088 入个门,之后一定要学 80x86 汇编语言。实用价值大,不落后,结构又好,写写高效病毒,高级语言里嵌一点汇编,进行底层开发,总也离不开他,推荐清华大学沈美明的《IBM—PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构,也不想制造计算机,所以诸如计算机原理,汇编语言,接口之类的课觉得没必要学,这样合理吗?显然不合理,这些东西迟早得掌握,肯定得接触,而且,这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候,了解这些是非常重要的,不可能说,仅仅为了技术而技术,只懂技术的人最多做一个编码工人,而永远不可能全面地了解整个系统的设计,而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题,在我学这门课程时老师讲授时把 CPU 工作原理誉微程序设计这一块略掉了,理由是我们国家搞 CPU 技术不如别的国家,搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比 Intel 的还差个十万八千里,所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧!若真是如他所说,那中国的计算机科学哪个方向都可以停了,软硬件,应用,有几项搞得过美国,搞不过别人就不搞了,那我们坐在这里干什么?教学的观念需要转变的。

计算机体系结构

计算机系统结构该怎么教,国际上还在争论。国内能找到的较好教材为 Stallings 的 Computer Organization and Architecture Designing for Performance (注:中译本《计算机组成与体系结构:性能设计》)。国际上最流行的则是 Patterson & Hennessy 的 Computer Architecture:A Quantitative Approach (注:中译本《计算机体系结构
:量化研究方法》)。

操作系统

操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》(注:原文似有误,应为《操作系统设计与实现》,上册下册)和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典,唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于 Hardcore System ,所以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》(注:似乎应为《计算机操作系统教程》)吧,高教司司长张尧学写的,我们教材用的是那本。 另外推荐一本《Windows操作系统原理》,机械工业出版社的,这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年,写作历时一年多写成的,教操作系统的专家除了清华大学的张尧学(现高教司司长)几乎所有人都参加了。 Bill Gates 亲自写序。里面不但结合 Windows 2000, XP详述操作系统的内核,而且后面讲了一些 Windows 编程基础,有外版书的味道,而且上面一些内容可以说在国内外只有那本书才有对 Windows 内核细致入微的介绍,

编译原理

如果先把形式语言学好了,则编译原理中的前端我看只要学四个算法:最容易实现的递归下降;最好的自顶向下算法 $LL(k)$ ;最好的自底向上算法 $LR(k)$ ; $LR(1)$ 的简化 $SLR$ (也许还有另一简化 $LALR$ )。后端完全属于工程性质,自然又是another story 。
推荐教材:Kenneth C.Louden写的 Compiler Construction Principles and Practice 即是《编译原理及实践》(机械工业出版社的译本)

数据库

学数据库要提醒大家的是,会用 VFP , VB , Power builder 不等于懂数据库。(这世界上自以为懂数据库的人太多了!)数据库设计既是科学又是艺术,数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲,数据库是最典型的一门计算机课程——理工结合,互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术,又会是一番新感觉。
推荐教材: Abraham Silberschatz 等著的 Database System Concepts 。作为知识的完整性,还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。

计算机网络

计算机网络的标准教材还是来自 Tanenbaum 的 Computer Networks (清华大学有译本)。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》(人民邮电出版社)问题讲得比较清楚,参考文献也比较权威。不过,网络也属于 Hardcore System ,所以光看书是不够的。建议多读 RFC ,这里可以按编号下载 RFC 文档。从 IP 的读起。等到能掌握 10 种左右常用协议,就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。

算法与数据结构

数据结构的重要性就不言而喻了,学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼,会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点:
当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题。如果见过,那么你一般会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:

  1. 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?如果不是,则要自己设计数据结构。
  2. 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序······)
  3. 分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成。)
  4. 继续分析问题的数学本质。根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性。如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求。一般的,时间效率和空间效率难以兼得。有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间。
  5. 通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路。或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来。继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法。在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思。
  6. 确认你的思路可行以后,开始编写程序,在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密。程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释。
  7. 举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性。当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题。
  8. 如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。
  9. 撰写思路分析,注释。
    对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了)。要有丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法。我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。

人工智能

关于人工智能,我觉得的也是非常值得大家仔细研究的,虽然不能算是刚刚兴起的学科了,但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一,北京科技大学涂序彦教授(这老先生是我的导师李小坚博士的导师)对人工智能这样定义:人工智能是模仿、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。在美国人工智能官方教育网站上对人工智能作了如下定义:

Artificial Intelligence, or AI for short, is a combination of computer science, physiology, and philosophy. AI is a broad topic, consisting of different fields, from machine vision to expert systems. The element that the fields of AI have in common is the creation of machines that can "think".

这门学科研究的问题大概说有:

  1. 符号主义: 符号计算与程序设计基础,知识表达方法 :知识与思维,产生式规则,语意网络,一阶谓词逻辑问题求解方法:搜索策略,启发式搜寻,搜寻算法,问题规约方法,谓词演算:归结原理,归结过程专家系统:建立专家系统的方法及工具。
  2. 联接主义(神经网络学派):1988年美国权威机构指出:数据库,网络发展呈直线上升,神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。
    我想对于人工智能的学习,大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论,要学会分析问题,最好能利用程序设计实现,这里推荐给大家 ACM 最佳博士论文奖获得者涂晓媛博士的著作《人工鱼—计算机动画的人工生命方法》(清华大学出版社)。搞人工生命的同学不会不知道国际知名的涂氏父女吧。关于人工智能的书当然首选 Artificial Intelligence A New Synthesis (Nils J.Nilsson) 。鼻祖嘛!

网络安全

关于网络安全我也想在这里说两句,随着计算机技术的发展,整个社会的信息化水平突飞猛进,计算机网络技术日新月异,网络成了当即社会各个工作领域不可缺少的组成部分,只要有网络存在,网络安全问题就是一个必须解决好的问题,学习网络安全不是简简单单的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站,而是要学习他的数学原理,实现原理,搞清底层工作机制,这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。

标签: Chinese, Computer Science

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