第1章　计算思维基础　1
1.1　计算机技术　1
1.1.1　计算机的发展　1
1.1.2　计算机的特点　2
1.1.3　计算机的分类　3
1.1.4　计算机的应用　4
1.2　计算思维　5
1.2.1　计算思维的定义　5
1.2.2　计算思维的特征　6
1.2.3　计算思维的本质　7
1.2.4　计算思维的基本方法　8
1.2.5　计算思维与计算机的关系　8
1.2.6　计算思维的应用　8
本章小结　8
思考题　9
第2章　二进制与编码　10
2.1　常用数制及进制数转换　10
2.1.1　常用数制　10
2.1.2　进制数转换　11
2.2　二进制数的运算　13
2.2.1　算术运算　13
2.2.2　逻辑运算　13
2.3　数值型数据的表示和处理　14
2.3.1　定点数表示　14
2.3.2　浮点数表示　16
2.4　文字的表示和处理　17
2.4.1　西文字符编码　17
2.4.2　汉字编码　18
2.4.3　汉字的输入和输出　20
2.5　音频的表示和处理　22
2.5.1　音频的数字化　22
2.5.2　声音合成技术　24
2.5.3　常用的音频文件格式　25
2.5.4　音频处理软件　25
2.6　图形图像的表示和处理　26
2.6.1　图像的数字化　26
2.6.2　矢量图形表示　27
2.6.3　常用的图形图像文件格式　28
2.6.4　图形图像处理软件　29
本章小结　30
思考题　30
第3章　个人计算环境　33
3.1　计算机系统的组成　33
3.1.1　计算机系统的基本组成　33
3.1.2　计算机的逻辑组成　34
3.1.3　图灵机简介　36
3.2　微型计算机系统的组成　37
3.2.1　微型计算机系统的硬件基本组成　37
3.2.2　微型计算机系统的主要性能参数　37
3.3　微型计算机的主机系统　38
3.3.1　中央处理器　38
3.3.2　微机主板及其主要部件　40
3.3.3　内存储器　41
3.3.4　I/O操作、I/O控制器、I/O总线与I/O接口　43
3.4　微型计算机的外部设备　45
3.4.1　外存储器及存储层次结构　45
3.4.2　输入输出设备　47
3.5　计算机软件　49
3.5.1　软件概述　49
3.5.2　操作系统基础　50
3.5.3　典型操作系统简介　54
3.6　计算机的基本工作原理　60
3.6.1　指令及指令系统　60
3.6.2　指令的执行过程　61
3.6.3　流水线技术　62
本章小结　63
思考题　63
第4章　分布式计算环境　67
4.1　互联网与物联网　67
4.1.1　计算机网络概述　67
4.1.2　局域网　70
4.1.3　互联网　72
4.1.4　物联网　75
4.2　大数据　78
4.2.1　大数据的概念　78
4.2.2　大数据技术　81
4.2.3　大数据行业应用　87
4.3　云计算　89
4.3.1　云计算的概念　89
4.3.2　云计算的服务模式　90
4.3.3　云计算的关键技术　92
4.3.4　云计算的解决方案　94
本章小结　96
思考题　96
第5章　算法分析与设计　98
5.1　算法和算法描述　98
5.1.1　算法基础　98
5.1.2　算法描述　100
5.1.3　算法和数据结构　103
5.2　RAPTOR流程图编程　104
5.2.1　RAPTOR简介　104
5.2.2　RAPTOR应用案例　108
5.3　基本算法设计思想　114
5.3.1　枚举法　114
5.3.2　递推法　120
5.3.3　递归法　123
5.4　算法应用举例　129
5.4.1　改变世界的算法应用　129
5.4.2　排序算法　132
5.4.3　狄克斯特拉算法　140
5.4.4　随机数生成算法　142
本章小结　144
思考题　145
第6章　网络空间安全　146
6.1　网络空间安全概述　146
6.1.1　网络空间的定义　146
6.1.2　网络空间安全的定义　146
6.1.3　信息安全法律法规　147
6.2　物理安全　148
6.2.1　物理设备安全　148
6.2.2　芯片安全　148
6.3　网络信息安全　149
6.3.1　密码学　149
6.3.2　防火墙　151
6.3.3　入侵检测系统　152
6.4　恶意代码及防护　153
6.4.1　计算机病毒　153
6.4.2　木马与网页木马　155
6.4.3　僵尸网络与后门　156
本章小结　156
思考题　157
第7章　人工智能基础　158
7.1　认识人工智能　158
7.1.1　智能的概念　159
7.1.2　人工智能的概念　160
7.2　人工智能的起源和发展　161
7.2.1　孕育期　162
7.2.2　形成期　163
7.2.3　暗淡期　164
7.2.4　知识期　164
7.2.5　稳步增长期　165
7.3　人工智能的研究方法　166
7.3.1　符号主义　166
7.3.2　连接主义　167
7.3.3　行为主义　168
7.4　人工智能的应用　169
7.4.1　问题求解与博弈　169
7.4.2　专家系统　169
7.4.3　知识图谱　169
7.4.4　模式识别　171
7.4.5　智能决策支持系统　172
7.4.6　自然语言处理　172
7.4.7　智能检索　173
7.4.8　自动驾驶　173
7.4.9　机器人学　174
7.4.10　AIGC　174
7.4.11　人工智能+　175
本章小结　175
思考题　176
第8章　搜索与博弈　177
8.1　引言　177
8.2　基于状态空间图的搜索技术　178
8.2.1　状态空间图　178
8.2.2　问题的状态空间表示法　179
8.2.3　状态空间搜索的基本思想　181
8.3　盲目搜索　183
8.3.1　盲目搜索的概念　183
8.3.2　深度优先搜索和宽度优先搜索　183
8.3.3　有界深度优先搜索和迭代加深搜索　185
8.4　启发式搜索　186
8.4.1　启发性信息和评价函数　187
8.4.2　A算法和A*算法　188
8.5　问题规约和与或图启发式搜索　193
8.5.1　问题规约　193
8.5.2　与或图表示　195
8.5.3　与或图启发式搜索　197
8.6　博弈　199
8.6.1　极大极小过程　202
8.6.2　α-β剪枝　205
8.6.3　蒙特卡洛树搜索　206
本章小结　208
思考题　208
第9章　机器学习　210
9.1　机器学习概述　210
9.1.1　机器学习的定义　210
9.1.2　机器学习的发展历程　211
9.1.3　机器学习的基本要素　212
9.1.4　机器学习的基本流程　213
9.1.5　“没有免费午餐”定理　213
9.1.6　机器学习的分类　213
9.1.7　机器学习与人类思考的类比　214
9.2　机器学习的常用策略——距离函数及相似度度量函数　215
9.2.1　距离函数　215
9.2.2　相似度度量函数　216
9.3　分类算法　218
9.3.1　分类概述　218
9.3.2　分类算法介绍　220
9.3.3　决策树算法　220
9.3.4　K近邻算法　224
9.4　聚类算法　226
9.4.1　聚类算法介绍　226
9.4.2　K均值聚类算法　227
9.5　深度学习的发展与应用　230
9.5.1　卷积神经网络　230
9.5.2　循环神经网络　232
9.5.3　自编码网络　234
9.5.4　生成式对抗网络　235
9.5.5　深度学习的发展趋势　236
9.5.6　深度学习的应用　238
本章小结　239
思考题　239
第10章　区块链　241
10.1　区块链初窥　241
10.1.1　区块链的概念　241
10.1.2　区块链的特点　241
10.1.3　区块链的发展阶段　243
10.2　区块链架构与关键技术　243
10.2.1　数据层　244
10.2.2　网络层　244
10.2.3　共识层　245
10.2.4　合约层　246
10.2.5　应用层　246
10.3　区块链类型　246
10.3.1　分类　246
10.3.2　比较　247
10.4　区块链的应用　248
10.4.1　金融服务　248
10.4.2　智能制造　250
10.4.3　政企服务　251
10.4.4　公共服务　253
10.5　区块链的挑战与未来　255
10.5.1　现存挑战　255
10.5.2　未来展望　256
本章小结　256
思考题　257
参考文献　258