演算法設計與分析斯坦福

Ⅰ 計算機演算法設計與分析怎麼樣

這本書作為這個學期的演算法課教材，這才讓我有機會看了下此書，剛看的時候，雲里來霧里去的，看完後，更是無奈。不明白為什麼這樣的書會作為教材，毫無道理。原因如下： 1.書中所講內容大部分出自演算法導論和Levitin的演算法設計與分析基礎(見P86頁講貪心演算法用做舉例的找零問題中的二角五分硬幣,當時看到二角五分硬幣就瞬間無語了.....因為只有米國才有25分的硬幣 = =)，有些地方讓人感覺是刪減後照搬過來的，因此讀起來特別費勁，自覺愚鈍，跟不上作者跳躍的思維。 2.講的東西難度適中，當是表達方式實際上給讀者增加了難度。書中經常用a［］，b［］這樣的名字來命名所需的數據結構，可見作者絲毫沒有用心在寫書，根本不為讀者著想，無力形式化描述使讀起此書頗有難度。 3.最關鍵的在於書中的演算法代碼。沒有採用偽代碼而採用c++實現本身沒什麼問題，但是代碼的風格實在是不敢恭維。從變數命名上多採用s，k，r之類讓人無語的名字，根本無法清晰表達變數的意思，而且要命的大部分演算法只有很少的注釋或者根本沒有，注釋固然不能太多，但那也是建立在代碼能自文檔化的基礎上的，面對這樣的代碼，只能搖頭。除此之外，書中代碼還出現風格不統一的情況，關於花括弧的使用，一會是K&R風格，一會是懸掛式風格，有時乾脆兩種風格混在同一段代碼中，及其容易誤導他人，使其養成不良的代碼風格。 綜上,要是學演算法的話,這本書並不是很理想,我覺得Levitin的那本演算法設計與分析基礎不錯,而這本只能算不是教材的教材吧.

Ⅱ 如何申請斯坦福計算機專業

斯坦福大學稱得上是世界上最難進的大學之一，尤其是稱之為其王牌專業的計算機科學。競爭壓力之大不容置疑，首先要弄明白申請要求是什麼。出國留學網本文將為大家介紹斯坦福大學計算機科學專業申請條件，請看。
計算機科學專業申請要求
聽了這么多對斯坦福大學與其計算機科學專業的介紹，很多小伙們開始擔心了，這么牛的學校，這么牛的專業，我豈不是一點機會都沒有了？別慌，其實仔細看官網你就會發現，申請斯坦福大學的計算機科學專業並沒有想像中的那麼困難。
想要申請斯坦福大學計算機科學專業的研究生，申請者必須是本科畢業，但學校並不要求學生本科學習階段有計算機或者數學的背景。換言之，任何專業都可以申請計算機科學的研究生。斯坦福大學計算機科學專業要求學生遞交GRE成績，沒有最低分數要求；TOEFL分數要求89以上；GPA要求不能低於3.5分。可惜的是，這個專業不向研究生提供獎學金。
斯坦福大學每年錄取率極低，所以對於那些沒有計算機背景的學生來講，申請的時候往往需要具備一定的定量分析能力，並且熟悉至少一門編程語言和精通一門演算法，還要具備較高的英語水平。這樣才能保證，在未來兩年的學習生涯中學到一些真東西，而不是在系裡打雜混個畢業證而已。
錄取分析
這所學校連續數年都被中國留學生稱為 「 美國最難進的大學 」，根據 2017 年斯坦福大學部入學許可辦公室數據顯示，其錄取率僅為 5% ，成功打敗哈佛成為全美第一。申請斯坦福是很難成功的，但也並非不可為之。去斯坦福這樣的計算機專業最強牛校，運氣很重要，牛人的推薦也很重要。
對於那些沒有計算機背景的學生來講，申請的時候往往需要具備一定的定量分析能力，並且熟悉至少一門編程語言和精通一門演算法，還要具備較高的英語水平。
斯坦福每年錄取的學生 GPA 3.6-4.0，其中 GPA 3.7-3.8 佔比最大 ；國際學生每年錄取的人數非常少， TOEFL 錄取在 107-116 之間 ； GRE 328-340 （寫作 4.0+ ），可惜的是，這個學校並不給研究生計算機學生提供獎學金。
斯坦福大學計算機科學申請注意事項
斯坦福計算機專業的錄取要求明確為GPA3.0以上，T600（IBT81-100）之間，要求GRE分數，提醒申請時需要注意一下事項：
第一，計算機專業對本科所學的專業沒有要求，也就是說任何專業都可以申請計算機專業的Master和PHD，但是要具備一定的定量分析能力。
第二，假如你在其它學校獲得了MS學位，那麼在斯坦福你就不能再申請MS；但是如果你在其它學校獲得了MSCS學位，你可以申請斯坦福的計算機專業PHD。
第三，在同一學年你不能同時申請兩次計算機專業，詳細的重新申請情況可以查看學校申請網頁。
第四，與其他理工科相比，CS顯然不是那麼容易拿獎學金，特別是象生物、物理、化學這樣一些專業，拿獎學金比較容易，全獎也比較多。
第五，從申請難易來看，象軟體工程、數據挖掘、分布式計算是現在比較熱門的專業，錄取的人數比較多；而人工智慧，計算機理論，演算法分析，研究方向偏基礎，相對來說申請的人數也會少很多，拿獎學金的機會也會比較大。
費用
斯坦福大學是一所私立學校，所以其學費相對較高，工程學院的學生平均每年要交 $47，073，如果想選一些額外的課時可能還要再交錢。不過，據統計，斯坦福大學畢業生平均每年的薪水在 $85，000 – $90，000 之間。當然，咱們不愁學費，但是愁是否能進去！
畢業前景
斯坦福大學就坐落在信息中心 ——加州矽谷，周圍計算機資源世界500強企業非常多，所以畢業生基本不用為工作而苦惱，大部分人的煩惱都來源於如何從已經拿到手的 Offer 中選擇一份有利於自己未來發展並且薪資優越的。當然，斯坦福是計算機牛校里創業風氣最盛行的學校之一，所以很多畢業的校友，他們不想要局限於去大公司打工，而是更想發展一份自己的事業改變整個世界。因此很多學生畢業後會拉著一兩個小夥伴一起創業，這些人一直影響並延續著斯坦福大學的創業基因。
斯坦福大學計算機科學專業一共有五個核心領域：
1、斯坦福人工智慧實驗室：計算機視覺、機械學習、計算生物學、自然語言處理。
2、斯坦福Infolab實驗室：主要專注於資料庫研究和網路分析與圖像挖掘
3、斯坦福理論小組：其中包括密碼學，復雜度理論，演算法游戲理論等。
4、斯坦福計算機圖像/人機交互（HCI）小組：主要針對於幾何學計算，計算攝影學，人機交互和設計思維。
5、計算機系統：設計領域包括：建築學，計算機安全，網路安全，操作/分布式系統。

Ⅲ 大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系

《演算法分析與設計》是一門理論與應用並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元，系統介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程主要內容包括:第1章，演算法概述；第二章，遞歸和分治策略；第三章，動態規劃；第四章，貪婪演算法；第五章，回溯法；第六章，分枝定界法。通過介紹經典實用的演算法，使學生掌握演算法設計的基本方法。結合案例分析，讓學生深入了解演算法設計的技巧和分析演算法的能力。

Ⅳ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣學成之後可以從事的職業有哪些

因為這個專業差距大，所以需求量很大。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展的核心。

在剛剛結束2019年高考中，可能有很多同學考上了一個新專業“數據科學與大數據技術”，因為這個專業在最近兩年一直這么紅。所以很多高校都逐漸開設了這個專業。

但是，雖然很多同學都選擇了這個專業，但可能對這個專業不是很了解。也有一些學生和家長單純認為這個專業這么火，不能差，那就選吧！所以，下面給大家詳細介紹一下這個專業，包括：人工智慧有關。

從010年到1010年，該專業以大數據三大基礎支撐學科為依託，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展交叉學科。

通過前面介紹，相信你已經看到這個專業比較專業背景詳細介紹、開設院校情況、就業情況，因為它涉及到很多知識領域，比如數學背景、人工智慧技術、機器學習、可視化技術、信號處理、概率模型理論技術、不確定性建模等等。

從可見年限來說，畢業生根本不用擔心就業，當然要學真本事。畢竟這個專業難度系數挺大，對每個人綜合能力要求都比較高。

該專業畢業生，具體的就業方向主要包括以下幾個方面：簡單列舉，可能成也新，敗也新。

最後總結一下，數據科學與大數據技術專業是一個集計算機、數學、統計、人工智慧等多學科於一體寬口徑專業。門檻高。隨著大數據爆炸式增長和人工智慧快速發展，需要大量大數據分析師從海量數據中獲取有用信息，完成一些解決方案來預測和解決現實中實際問題，前景廣闊。

Ⅳ 誰能給我推薦一本好的《演算法設計與分析》教材，給初學者用，謝謝啦！

1.數據結構與演算法分析：C語言描述（原書第2版）
(美)維斯 機械工業出版社
2.演算法導論(原書第2版)
(美)科曼(Cormen,T.H.) 機械工業出版社

第一本可作教材，391頁（不厚）,經典,翻譯不錯。
第二本可作參考書，754頁,演算法地位高，經典。

涉及「演算法」的東西就不會簡單。好不好看講解如何。

Ⅵ 演算法分析與設計這門課程第三章動態規劃的知識點有哪些

演算法分析與設計這門課第三章動態規劃的知識點包含章節導引,第一節動態規劃演算法的概念,第二節動態規劃演算法的基本步驟,第三節動態規劃演算法的基本要素,第四節動態規劃演算法設計策略,課後練習,。

Ⅶ 《演算法分析與設計》課程講什麼內容

《演算法分析與設計》課程是理論性與應用性並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元，系統地介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程教學主要內容包括：第一章，演算法概述；第二章，遞歸與分治策略；第三章，動態規劃；第四章，貪心演算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通過介紹經典以及實用演算法讓同學掌握演算法設計的基本方法。結合實例分析，讓同學深入理解演算法設計的技巧，以及分析演算法的能力。

Ⅷ 學習演算法分析與設計需要那些基礎(是否需要學習離散數學和線性代數)

演算法分析與設計，目前國內本科生和碩士生的教材好像都是從國外翻譯過來的。聽起來挺復雜的樣子，如果簡單地掌握和運用還是不難的，大部分內容在數據結構中都涉及過，實際編程中也運用比較多，難的在於演算法的理論研究，如21世紀的七大難題之一的NP問題就是演算法問題（涉及邏輯可滿足性問題）。

簡單地講需要的基礎有以下幾類：
1、基礎類（相對一般本科生而言）：（1）把數據結構學好了演算法就不難的，而數據結構其實就是圖論的運用，如果是非數學專業的學生可以看離散數學中的圖論部分。（2）演算法分析設計時間和空間復雜度的計算，常用的還是毛澤東的戰略思想——以空間換取時間。所以要學會簡單的數量級運算，涉及部分代數式和數論的知識。只要簡單掌握運算就可以了，不必深究。
2、提高型（研究生水平）：圖論、組合數學、數理邏輯學要專門學習，可以採用數學系本科生的圖論、組合數學、數理邏輯學等專業課的教材。其中組合數學中的組合設計在一定程度上和演算法設計有異曲同工之處。
3、研究型（專業研究）：這主要看自己的研究方向了，如果研究能力強的話可以在很短時間內可以把需要遇到的數學知識搞懂，沒有現成的固定模式。其中如研究NP問題，需要非常精深的邏輯學知識和數論基礎。但不管哪個研究方向，數學的縝密思維和推理能力都是必備的，這不是一朝一夕可以練就的，需要長時間的鍛煉。

以上僅個人一點點體會，僅供參考。

Ⅸ 美國那些大學的IT專業是強項

Stanford（斯坦福）的CS是個很大的 CS，擁有40人以上的資深教員，其中不乏響當當硬梆梆的圖靈獎得主（Edward A ．Feigenbaum ， John McCarthy）和各個學科領域的大腕人物，比如理論方面的權威DonaldE．K nuth；資料庫方面的大牛Je ffre yD．Ullm an（他還寫過那本著名的編譯原理，此人出自Princeton）；以及R ISC技術挑頭人之一的John Henn e ssy。相信 CS的同學對此並不陌生。該系每年畢業30多名Ph．D．以及更多的Master。學生的出路自然是如魚得水，無論學術界還是工業界，Stanford的學生倍受青睞。幾乎所有前十的 CS中都有Stanford的畢業生在充當教授。當然同樣享有如此地位的還包括其他三頭巨牛：UC ．Berkeley， MIT和CMU。
畢業於U． of Utah的Jim Clark曾經在Stanford CS當教授。後來就是這個人創辦了高性能計算機和科學計算可視化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的來歷是：Stanford University Network ．。順便提一下，創辦YAHOO的華人楊致遠曾在斯坦福的 EE攻讀博士，後來中途輟學辦了YAHOO。

CS科研方面，斯坦福無論在理論、資料庫、軟體、硬體和AI等各個領域都是實力強勁的頂級高手。斯坦福的RISC技術後來成為SGI ／ MIPS的Rx000系列微處理器的核心技術；DASH，FLASH項目更是多處理器並行計算機研究的前沿；SU IF並行化編譯器成為國家資助的重點項目，在國際學術論文中SU IF編譯器的提及似乎也為某些平庸的論文平添幾分姿色。

Stanford有學生14000多，其中研究生7000多。 CS有175人攻讀博士，350人攻讀碩士，每年招的學生數不詳，估計少不了，但不要忘了，每年申請 CS的申請學生接近千人。申請費高達90＄。

斯坦福大學位於信息世界的心臟地帶———矽谷。加州宜人的氣候，美麗的風景使得Stanford堪稱CS的天堂。33．1平方公里的校園面積怕是夠學子們翻江蹈海、叱吒風雲的了。

申請斯坦福是很難成功的，但也並非不可為之。去斯坦福這樣的牛校，運氣很重要，牛人的推薦也很重要。

附：總的來說，前20的 CS可以分成三波：

一、4個最為優秀的 CS Program � Stanford，UC． Berkeley， MIT， CMU

二、6個其他前十的：UIUC，Cornell，U．of Washington ，Prin ce ton，U． of Tex as－Austin和U． of Wisconsin －Madison，其中UIUC， C ornell，U． of Washington和UW －Madison幾乎從未出過前十名。

三、其他非常非常優秀的 CS：CalTech，U． of MarylandatCP， UCLA， Brown， Harvard，Yale， GIT， Pure， Rice，和U． of Michigan．

（註：CS＝計算機科學系）

自20世紀40年代世界第一台現代計算機在美國誕生以來，美國一直執全球計算機學界之牛耳，這同時也是美國計算機產業界占據絕對優勢的重要原因之一。我們引進的教材中絕大多數也都來自美國。計算機學科仍然在高速發展，與此對應的計算機人才培養模式也在不斷變化，密切關注和跟蹤國外尤其是美國名校的教學新動態，應該是非常有意義的。
本文即選擇了美國計算機學科最負盛名的五所高校，對目前各校計算機科學(Computer Science)專業的本科教學體系進行了一些分析。

斯坦福大學
斯坦福大學擁有獨立的計算機科學系。瀏覽該校的教學手冊，最具特色的恐怕要算多門科普性計算機知識講座了，一般有兩到三個單元，涉及面非常之廣，從量子計算到數字演員，從計算科學的偉大思想到網路安全，從網上拍賣到使用元編譯發現大型開放源代碼軟體中的大量錯誤，其中還不乏對技術烏托邦、斯諾「兩種文化」、計算機面臨的困境以及迅速發展所帶來的諸多問題的思考。開課的老師陣容強大，基本上都是響當當的名教授，甚至包括圖靈獎得主John McCarthy。用這種講座代替計算機科學導論性質的專門課程，可以充分展示計算機科學的豐富內涵，使學生較早地了解學科的輪廓和脈絡，對於開闊學生視野，啟發學生的學習興趣也大有好處。由於美國大學中專業的選擇非常靈活，而近年來計算機學科招生受行業影響流失嚴重(這種情況甚至驚動了比爾·蓋茨，今年微軟到各大高校招兵買馬時，他每站必到，利用自己的明星效應，大講計算機學科的美妙前景)，可以想像，這種講座同樣也肩負著吸引學生選擇計算機專業的重大使命。
斯坦福大學典型的低年級課程設置如表1所示。
表1 斯坦福大學低年級主要課程設置
數學(至少23個單元)
數學 41(課程號，下同) 微積分 I 5
數學 42 微積分 II 5
統計 116 概率論 3～5
計算機 103 離散結構 4或6
以下任選兩門：
數學 51 微積分 5
數學 103/113 線性代數 3
數學 109 應用群論 3
計算機 157 邏輯和自動推理 4
計算機 205 機器人、視覺和圖形學數學方法 3
科學(至少11個單元)
物理 53 力學 4
物理 55 電磁學 4
其他
工程基礎(至少13個單元)
計算機 106 程序設計抽象/方法學 5
工程 40 電子學基礎 5
選修課
技術與社會(3~5個單元)

進一步的課程設置如表2所示。
表2 斯坦福大學高年級主要課程設置
程序設計(2門課)
計算機 107(課程號，下同) 程序設計范型 5
計算機 108 面向對象系統設計 4
理論(2門課)
計算機 154 自動機與復雜性理論 4
計算機 161 演算法的設計與分析 4
系統(3門課)
電子電氣 108B或282 數字系統或計算機體系結構 4
計算機 編譯原理 3
計算機 計算機網路 3
計算機 操作系統 3
應用(選2門課)
計算機 人工智慧 3～4
計算機 資料庫 3
計算機 圖形學 3
項目(1門課)
計算機 至少3個單元
限選課(多門)
加州大學伯克利分校
伯克利的課程設置也有很多獨樹一幟的地方，尤其是在專業基礎課方面，除了有專業導引課程「計算機科學專題」之外，對於沒有編程經驗的學生，第一門編程課是符號編程入門，採用LISP語言。有一定編程經驗或者有自學能力的學生，可以選擇多種語言和環境的自主學習(Self-paced)課程，包括C、Fortran、C++、Java，以及UNIX的使用等，這種多元化與伯克利計算機科學與電子電氣工程同系有關。但是所有學生在第二學期都要學習一組獨特的基礎課：61A「計算機程序的結構與解釋」，採用MIT Abelson等編著的同名教材(中譯本機械工業出版社出版，清華大學出版社出版了影印版)；61B「數據結構」(教材採用自編講義)；61C「計算機結構」(Machine Structures)，採用Hennessy的《計算機組織與設計》(中譯本清華大學出版社出版，機械工業出版社出版了影印版)。這項規定就是轉校生也不例外，可見其中蘊涵了伯克利多年的教學經驗結晶。
伯克利其他比較有特點的課程還有：將離散數學和概率論結合講授的CS70，主講是名教授Christos Papadimitriou；CS98-1 編程練習課，以主要大學生編程競賽中的賽題為授課素材；CS 169 軟體工程直接用Kent Beck的《極限編程》(人民郵電出版社出版了中譯本)作為教材，非常超前，但是既然連Pressman的《軟體工程：實踐者方法》新版中敏捷方法都已經成為重頭戲，既然IEEE都已經開始制定敏捷方法相關標准，這種課程選材也就不顯得那麼駭世驚俗了。除了軟體工程課程常見內容外，教學側重實際，貫穿了極限編程的思想，涵蓋UML、JUnit單元測試、軟體架構、設計模式和反模式、重構、CVS版本控制、系統和集成測試，最後要求完成一個實際產品，並進行演示。
UIUC(伊利諾依大學厄巴尼-香檳分校)
UIUC的計算機科學專業創建於1972年，到1986年基本定型，十多年來幾乎沒有什麼變化。其教學體系如圖1所示。
圖1 UIUC改革前的計算機科學課程體系
其中，數值分析方向課程中，Math225為矩陣論，CS257為數值方法，CS35x代表數值分析導論、常微分數值方法、偏微分與數值逼近和數值線性代數；
理論方向課程中，CS173為離散結構，CS273為計算理論，CS37x包括演算法、形式方法、程序驗證；
人工智慧方向課程中，CS348為人工智慧導論，CS34x包括機器人、機器學習與模式識別；
軟體方向，CS125為計算機科學導論，CS225為數據結構與軟體工程原理，CS31x包括資料庫、圖形學、多媒體，CS32x包括軟體工程、操作系統設計、分布式系統、編程語言與編譯器、並行計算、實時系統、編譯器構造、編程語言設計；
硬體方向課程中，CS231為計算機體系結構I，CS232為計算機體系結構II，CS33x包括計算機組成、VLSI系統與邏輯設計、VLSI系統設計、通信網路、嵌入式體系架構與軟體。
可以看到，處在圖1中最下面的課程基本上都是在多門中選擇一至三門，整個體系脈絡清晰，具有很高的靈活性。與斯坦福不同的是，UIUC的計算機科學導論課程比較簡單，只有一門為新生開的計算機科學導向課(CS100)，而且並非必修。名為「計算機科學導論」的CS125實際上是以Java語言為主的編程入門課，涵蓋了一些演算法的內容。此外還有與之配套的實驗課。當然，系裡所開的許多面向高年級和研究生層次的講座是對低年級開放的。
2003年，在工程院院長David Daniel的倡導下，計算機系對教學計劃進行了改革，以反映目前社會、行業和技術的發展趨勢。主要的變化有：
* 在必修要求中增加了兩門編程課：CS241 系統編程，採用Gary Nutt的《操作系統》作為主教材，Stevens的《Unix環境高級編程》作為編程教材；CS242 程序設計實驗(Programming Studio)，教學大綱基本上以Kernighan的《程序設計實踐》為藍本(以上教材機械工業出版社均出版了中譯本和影印版)。
* 必修要求中增加了一年的高級項目，強調團隊合作和軟體工程實踐，包括文檔寫作、口頭表達、項目規劃與管理等，實際上是在實踐中學習軟體工程。這門課也可以用兩學期的軟體工程或者一年的高級論文代替。仍然充分保留了靈活性，有利於因材施教。
* 增加了CS173 離散結構的學時，部分原CS273的內容移到這里，同時CS273又新增了原CS375的內容。這實際上是提高了對計算機理論的要求。

CMU(卡內基梅隆大學)
與MIT、伯克利等學校計算機科學仍然和電子與電氣工程同處一系不同，CMU的計算機科學系成立於1965年，是全美最早的，如今它已經升格為計算機科學學院。其研究生項目中除了機器人方向與硬體關系較多之外，其他基本上都是純軟的。從這個意義上來說，CMU的教學體系對於偏軟的計算機科學系應該有較大的借鑒意義。
CMU的教學手冊上沒有從傳統意義上針對計算機科學專業學生的導論課，雖然有名為「計算機科學偉大思想」的兩學期課程，但是從內容上看應該是離散數學的替代，因為此外CMU並沒有其他離散數學方面的課程。此課程沒有教材，內容比傳統離散數學要靈活得多，涉及概率、代數、演算法、加密理論、復雜性理論、博弈論等，非常注重學習的趣味性和實用性。
與其他名校相同，CMU對程序設計的重視也給人留下很深印象：本土新生的第一堂課就是「初中級程序設計」，直接講授Java。然後是中高級程序設計(Java)、C語言編程技巧、高級編程實踐(Java)、程序設計原理(用SML語言講授)。
目前計算機科學專業教學計劃中的一個難點，是硬體課程的設置問題。硬體知識體系本身非常豐富，但是硬體課程多了，又削弱了計算機科學專業的特色。CMU在這一問題上是怎樣處理的呢？計算機科學學院的現任院長Randal E. Bryant 親自給出了回答，他用15～213「計算機系統導論」一門課(12個單元)完成了硬體知識的教學。這項教學改革的成果就是一本厚達900多頁的書：《Computer Systems: A Programmer's Perspective》(中譯本《深入理解計算機系統》已經由中國電力出版社出版)一書。他在該書的序言中說：
「本課程的宗旨是用一種不同的方式向學生介紹計算機。因為，我們的學生中幾乎沒有人有機會構造計算機系統。而大多數學生，甚至是計算機工程師，也要求能日常使用計算機和編寫計算機程序。所以我們決定從程序員的角度來講解系統，並採用這樣的過濾方法：我們只討論那些影響用戶級C程序的性能、正確性或實用性的主題。
比如，我們排除了諸如硬體加法器和匯流排設計這樣的主題。雖然我們談及了機器語言，但是不關注如何編寫匯編語言，而是關心編譯器怎樣翻譯C的各種構造，比如指針、循環、過程調用和返回，以及switch語句。更進一步，我們將更廣泛和現實地看待系統，包括硬體和系統軟體，討論鏈接、載入、進程、信號、性能優化、評估、I/O以及網路與並發編程。
這種做法使得我們講授本課程的方式對學生來講既實用、具體，又能實踐，同時也非常利於調動學生的積極性。」
網站上的一些隨書配套實驗，也獨具匠心。因此此書的成功是水到渠成的。根據配套網站上的列表，它已經被全球80多所院校採用作為教材。MIT(麻省理工學院)
MIT的課程設置，只能用其學生起點高來解釋。該校沒有典型意義上的計算機科學專業，偏軟的只有理論計算機科學和人工智慧及其應用兩個專業。因此沒有類似於其他學校的導論課程。
在MIT的電子電氣工程與計算機科學系中，所有學生都要參加如下四門課程：6.001「計算機程序的結構與解釋」，當然與伯克利相同，採用的是Abelson等編著的同名教材；6.002「電路與電子學」；6.003「信號與系統」(自編講義)；6.004 「計算結構」(Computation Structures)，與伯克利的61C「計算機結構」對等(教材是自編課件)。此外有兩門專業基礎數學課：「概率系統分析」(教授自編教材)和「計算機科學數學」，後者的教材是國外院校普遍採用的Rosen所著《離散數學及其應用》(中文版由機械工業出版社出版)。
對MIT的學生而言，實驗課程有多種選擇：電氣工程和計算機科學實驗，模擬電子實驗，數字系統實驗，微機項目實驗，半導體設備項目實驗。此外，無論何種專業，都有軟體工程實驗課。值得注意的是，本科生各專業的必修課程中並沒有軟體工程課程。也就是說，軟體工程的內容都在實踐中完成了。帶軟體工程實驗課的是因為提出Liskov替換原則而知名的女教授Barbara Liskov，她剛剛獲得了2004年度的馮·諾依曼獎。作為美國工程院和藝術科學院的雙院士，她幾十年在軟體開發研究方面的經驗，將有力地保證這門實驗課程的質量

Ⅹ 葉蔭宇的個人簡介

葉蔭宇，國際最知名的最優化、運籌學專家之一。本科畢業於華中科技大學自動控制系，後赴美獲斯坦福大學博士學位，現任美國斯坦福大學管理科學與工程系及計算數學工程研究院的傑出終身教授，也是斯坦福管理科學與工程系工業聯盟主任。2012年，葉蔭宇教授被授予該大學K.T.Li (李國鼎)首席教授(Chair Professor)。葉蔭宇教授在運籌與優化的多個基礎理論方向和應用領域都作出了重大貢獻。獲得過運籌與管理學領域的多個國際知名大獎。是運籌與優化領域公認的最優秀華人學者。根據谷歌學術的統計，他的研究論文和書籍被廣泛的多次引用達22,000次。 他主要從事數學規劃、優化演算法設計與分析、計算復雜性、運籌學、物流及供應鏈方法、無線感測器網路、市場平衡及博弈論等研究，是國際上優化領域享有盛譽的著名學者。