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對計(jì)算機(jī)科學(xué)的掌握程度，決定了一個(gè)計(jì)算機(jī)行業(yè)從業(yè)者能走多遠(yuǎn)。在本書中，作者將人文歷史與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合，通過一些具體的例題，分10個(gè)主題系統(tǒng)地講解了計(jì)算機(jī)科學(xué)的精髓。這些例題是作者面試求職者時(shí)用到的考題，或是頭部計(jì)算機(jī)公司和金融企業(yè)的面試題。
作者在書中結(jié)合自己對計(jì)算機(jī)工程師的五級分級標(biāo)準(zhǔn)，詳細(xì)講解了每類題目不同層次的解決方法、不同水平的人大約能思考到什么樣的深度，深度闡述題目背后的計(jì)算機(jī)科學(xué)精髓。通過對比優(yōu)化解題思路，讀者不僅可以衡量自己的水平，在職業(yè)的發(fā)展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算思維，逐漸把握計(jì)算機(jī)科學(xué)這門藝術(shù)，獲得重復(fù)性成功。
對于所有有志于了解或?qū)W習(xí)科技，特別是計(jì)算機(jī)科學(xué)的人來講，本書不僅有助于了解計(jì)算機(jī)科學(xué)，更有助于了解 IT 產(chǎn)業(yè)的技術(shù)特點(diǎn)、培養(yǎng)一些特殊的思維方式、掌握信息時(shí)代特殊的做事方法，通過具體的例子，從術(shù)的層面獲得道的層面的提升。

1.《數(shù)學(xué)之美》姊妹篇，吳軍博士時(shí)隔近10年在科技領(lǐng)域的重磅新作。
2.李國杰院士、鄭緯民院士作序推薦，快手聯(lián)合創(chuàng)始人宿華、拼多多聯(lián)合創(chuàng)始人陳磊傾情推薦。
3.一部通過算法例題來闡述計(jì)算思維之妙的大作。全書的例題 思考題100 ，是作者在谷歌、騰訊使用過的面試題，或是頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、金融企業(yè)的面試題，。
4.五級工程師提升能力、不斷向上發(fā)展的方法論。
5.附贈(zèng)大幅思維導(dǎo)圖折頁 思維導(dǎo)圖電子版 精美書簽 增值視頻 題目索引電子版。

吳軍：學(xué)者，投資人，人工智能、語音識別和互聯(lián)網(wǎng)搜索專家。畢業(yè)于清華大學(xué)和美國約翰·霍普金斯大學(xué)，現(xiàn)任豐元資本創(chuàng)始合伙人、上海交通大學(xué)客座教授、約翰·霍普金斯大學(xué)工學(xué)院董事等職。

吳軍博士曾作為資深研究員和副總裁分別任職于Google 公司和騰訊公司。在Google公司，他和同事一同開創(chuàng)了搜索反作弊研究領(lǐng)域，成立了中、日、韓文產(chǎn)品部門，設(shè)計(jì)了Google 中、日、韓文搜索算法，領(lǐng)導(dǎo)了Google自然語言處理和自動(dòng)問答等研究型項(xiàng)目，擁有近20項(xiàng)美國發(fā)明專利。在騰訊公司，他負(fù)責(zé)了搜索、搜索廣告和街景地圖等項(xiàng)目。作為風(fēng)險(xiǎn)投資人，他成功地投資了150家硅谷和中國的高科技企業(yè)。吳軍博士對科技產(chǎn)業(yè)有深入的研究，是當(dāng)今硅谷地區(qū)解讀 IT 產(chǎn)業(yè)的專家。

吳軍博士著有《數(shù)學(xué)之美》《浪潮之巔》《大學(xué)之路》《文明之光》《智能時(shí)代》《見識》《態(tài)度》《全球科技通史》和《信息傳》等多部暢銷書，并多次獲得包括文津圖書獎(jiǎng)、中國好書獎(jiǎng)、中華優(yōu)秀出版物獎(jiǎng)在內(nèi)的圖書大獎(jiǎng)。

引子 計(jì)算的本質(zhì)-從機(jī)械到電子
0.1　什么是計(jì)算機(jī)
0.2　機(jī)械計(jì)算機(jī)、布爾代數(shù)和開關(guān)電路
0.3　圖靈機(jī)：計(jì)算的本質(zhì)是機(jī)械運(yùn)動(dòng)
0.4　人工智能的極限
第　1 章 毫厘千里之差-大 O 概念
1.1　算法的規(guī)范化和量化度量
1.2　大數(shù)和數(shù)量級的概念
1.3　怎樣尋找好的算法
1.4　關(guān)于排序的討論
第　2 章 逆向思考-從遞推到遞歸
2.1　遞歸：計(jì)算思維的核心
2.2　遍歷：遞歸思想的典型應(yīng)用
2.3　堆棧和隊(duì)列：遍歷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4　嵌套：自然語言的結(jié)構(gòu)特征
第　3 章 萬物皆編碼-抽象與表示
3.1　人和計(jì)算機(jī)對信息編碼的差異
3.2　分割黃金問題和小白鼠試驗(yàn)問題
3.3　數(shù)據(jù)的表示、精度和范圍
3.4　非線性編碼和增量編碼（差分編碼）
3.5　哈夫曼編碼
3.6　矩陣的有效表示
第　4 章 智能的本質(zhì)-分類與組合
4.1　這是選擇分類問題
4.2　組織信息：集合與判定
4.3　B 樹、B* 樹：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組織方式
4.4　卡特蘭數(shù)
第　5 章 工具與算法-圖論及應(yīng)用
5.1　圖的本質(zhì)：點(diǎn)與線
5.2　圖的訪問：遍歷和連通性
5.3　構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工程問題
5.4　動(dòng)態(tài)規(guī)劃：尋找短路徑的有效方法
5.5　流量：解決交通問題的方法
5.6　配對：流量問題的擴(kuò)展
第　6 章 化繁為簡-分治思想及應(yīng)用
6.1　分治：從O(N2) 到O(N log N)
6.2　分割算法：快速排序和中值問題
6.3　并行初探：矩陣相乘和 MapReduce
6.4　從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：Google 大腦
第　7 章 權(quán)衡時(shí)空-理解存儲
7.1　訪問：順序 vs. 隨機(jī)
7.2　層次：容量 vs. 速度
7.3　索引：地址 vs. 內(nèi)容
第　8 章 并行與串行-流水線和分布式計(jì)算
8.1　流水線：邏輯串行和物理并行
8.2　摩爾定律的兩條分水嶺
8.3　云計(jì)算揭密：GFS 和 MapReduce
第　9 章 狀態(tài)與流程-等價(jià)性與因果關(guān)系
9.1　從問題到狀態(tài)
9.2　等價(jià)性：抽象出狀態(tài)的工具
9.3　因果關(guān)系：建立狀態(tài)之間的聯(lián)系
第　10 章 確定與隨機(jī)-概率算法及應(yīng)用
10.1　信息指紋：寓確定于隨機(jī)之中
10.2　隨機(jī)性和量子通信
10.3　置信度：成本與效果的平衡
第　11 章 理論與實(shí)戰(zhàn)-典型難題精解
11.1　長連續(xù)子序列問題
11.2　區(qū)間合并問題
11.3　12 球問題
11.4　天際線問題
11.5　長回文問題（Longest Palindrome Match）
11.6　計(jì)算器問題
11.7　如何產(chǎn)生搜索結(jié)果的摘要（Snippets Generation）
11.8　尋找和等于k 的子數(shù)組問題
索引