计算思维导论

　　“计算思维导论”是学生进入大学的第*门计算机课程。针对课程学习对象的特点和课程的教学要求，本书设计了9个章节，分别是绪论、计算基础、计算平台、计算机网络基础、数据库技术基础、逻辑思维、问题求解、数据挖掘基础、计算机新技术。 为了便于教师使用本教材和方便学生学习，本书配有电子教案和实验指导书等教学资料。本书适合作为普通高等学校非计算机专业计算机基础课程教材，也可作为成人高等教育或其他培训机构的培训教材或自学参考书。

暂缺《计算思维导论》作者简介

前言
第1章　绪论 1
1.1　计算的概念 1
1.1.1　什么是计算 1
1.1.2　普适计算与计算无所不在 2
1.2　计算思维概述 2
1.2.1　计算思维的概念 2
1.2.2　计算思维的本质 3
1.2.3　计算思维示例 4
1.2.4　计算思维的特征 5
1.2.5　计算思维的思维模式 6
1.2.6　日常生活中的计算思维 6
1.3　计算工具与计算机 7
1.3.1　计算机的产生 7
1.3.2　计算机的分代与分类 11
1.3.3　计算机的局限性 13
1.3.4　计算机的发展趋势 14
1.3.5　计算机的应用 16
习题 18
第2章　计算基础 19
2.1　数制 19
2.1.1　数制的概念 19
2.1.2　数制的转换 21
2.2　数据的存储 23
2.2.1　数据的组织形式 23
2.2.2　计算机中数据的运算 23
2.3　数据在计算机中的表示形式 25
2.3.1　计算机中数值型数据的表示 25
2.3.2　计算机中西文字符的表示 28
2.3.3　计算机中中文字符的表示 29
2.3.4　声、图信息的表示 31
习题 33
第3章　计算平台 35
3.1　计算机硬件系统概述 35
3.1.1　计算机系统构成 35
3.1.2　冯·诺依曼计算机的基本组成 36
3.2　计算机基本工作原理 37
3.2.1　指令和指令系统 37
3.2.2　程序的执行过程 38
3.3　微型计算机硬件组成 39
3.3.1　微型计算机的主要性能指标 39
3.3.2　主板 39
3.3.3　中央处理器 43
3.3.4　存储器 45
3.3.5　输入/输出设备 53
3.3.6　其他设备 56
3.4　计算机软件系统分类 57
3.4.1　系统软件和应用软件 57
3.4.2　本地软件和在线软件 58
3.4.3　商业软件、免费软件、自由软件和开源软件 58
3.4.4　软件许可证 59
3.5　操作系统的功能和分类 59
3.5.1　操作系统的概念 59
3.5.2　操作系统的分类 60
3.5.3　操作系统的引导 61
3.5.4　操作系统的功能 61
习题 66
第4章　计算机网络基础 68
4.1　计算机网络概述 68
4.1.1　计算机网络的定义和功能 68
4.1.2　计算机网络的形成和发展 69
4.1.3　计算机网络的组成 70
4.1.4　计算机网络的分类 71
4.2　计算机网络的体系结构 76
4.2.1　OSI参考模型 76
4.2.2　TCP/IP参考模型 78
4.3　网络基础知识 79
4.3.1　网络互连设备 79
4.3.2　传输介质 81
4.3.3　网络地址和域名 83
4.4　因特网概述 85
4.4.1　因特网简介 85
4.4.2　因特网的接入方式 87
4.4.3　因特网的基本服务功能 89
4.5　计算机局域网 93
4.5.1　局域网的组成 94
4.5.2　局域网的组建步骤 94
4.5.3　局域网的组建实例 94
4.6　无线局域网 98
4.6.1　无线局域网的特点 98
4.6.2　无线局域网协议标准 98
4.6.3　身份验证方式 98
4.6.4　无线网络设备 99
4.6.5　无线局域网的组建模式 100
4.6.6　无线局域网的组建实例 101
4.7　网络安全及防护 104
4.7.1　网络安全 104
4.7.2　网络安全面临的威胁 105
4.7.3　网络安全技术 107
习题 110
第5章　数据库技术基础 112
5.1　数据管理技术的发展 112
5.1.1　人工管理阶段 112
5.1.2　文件系统阶段 113
5.1.3　数据库系统阶段 114
5.2　数据库系统的基本概念 114
5.2.1　数据库的基本概念 114
5.2.2　数据模型的基本概念 116
5.2.3　关系模型的基本概念 118
5.3 　Access 数据库管理系统 123
5.3.1　Access 数据库的建立和维护 124
5.3.2　查询 131
5.3.3　SQL语句 134
5.3.4　窗体设计 141
5.3.5　报表设计 144
习题 150
第6章　逻辑思维 152
6.1　逻辑思维相关概念 152
6.1.1　逻辑思维的概念 152
6.1.2　逻辑思维的特征 153
6.1.3　数理逻辑的概念 153
6.2　命题及命题判断 154
6.2.1　命题的概念 154
6.2.2　命题的类型 154
6.2.3　命题的判断方法 155
6.3　命题符号化和联结词 156
6.3.1　命题符号化 156
6.3.2　联结词 156
6.4　逻辑代数与真值表 160
6.4.1　逻辑代数 160
6.4.2　逻辑代数的应用 160
6.4.3　真值表及其构建方法 161
6.5　等值演算与逻辑推理 163
6.5.1　等值演算 163
6.5.2　主析取范式与主合取范式 165
6.5.3　逻辑推理 167
习题 171
第7章　问题求解 172
7.1　算法和算法描述 172
7.1.1　计算思维与传统思维 172
7.1.2　算法的定义 174
7.1.3　程序设计的三大结构 174
7.1.4　算法的描述 175
7.1.5　算法的程序实现 184
7.2　常用算法 186
7.2.1　枚举法 186
7.2.2　递推法 188
7.2.3　递归法 189
7.2.4　迭代法 190
7.2.5　查找法 192
7.2.6　排序法 194
7.2.7　分治法 198
7.2.8　动态规划法 199
7.2.9　贪心法 200
7.2.10　回溯法 201
习题 202
第8章　数据挖掘基础 204
8.1　数据挖掘概述 204
8.1.1　数据挖掘的背景 204
8.1.2　数据挖掘的定义 205
8.1.3　数据挖掘的步骤 206
8.2　数据采集 207
8.2.1　数据来源 207
8.2.2　数据采集方法 209
8.3　数据探索 210
8.3.1　数据质量分析 210
8.3.2　数据特征分析 212
8.4　数据预处理 215
8.4.1　数据清洗 216
8.4.2　数据集成 217
8.4.3　数据变换 218
8.4.4　数据归约 219
8.5　分类和预测 220
8.5.1　分类 220
8.5.2　预测 226
8.6　聚类算法 228
8.6.1　聚类的概念 228
8.6.2　系统聚类法 229
8.6.3　K-means聚类法 231
8.7　关联规则 233
8.7.1　关联规则挖掘的基本概念 233
8.7.2　Apriori算法 234
习题 236
第9章　计算机新技术 237
9.1　大数据技术 237
9.1.1　大数据的概念与特点 237
9.1.2　大数据的度量 238
9.1.3　大数据生态圈 238
9.1.4　大数据典型应用 240
9.1.5　大数据的发展趋势 242
9.2　人工智能 242
9.2.1　人工智能的概念 242
9.2.2　人工智能的发展 243
9.2.3　人工智能的主要研究领域 244
9.2.4　人工智能的主要实现技术 245
9.2.5　人工智能典型应用 246
9.3　量子计算机 247
9.3.1　量子计算机的概念 247
9.3.2　量子计算机的发展 248
9.3.3　量子计算机典型应用 249
9.4　BIM 250
9.4.1　BIM的概述与意义 250
9.4.2　BIM的代表软件 250
9.4.3　BIM典型应用 251
9.5　其他计算机新技术 253
9.5.1　云计算 253
9.5.2　物联网 253
9.5.3　智能家居 254
9.5.4　智慧建筑 254
9.5.5　智慧城市 254
9.5.6　VR、AR 和MR 255
习题 256
参考文献 257