你所读的计算机科学方向，有哪些不错的讲义（Notes）？
在我学习计算机科学的过程中，确实接触到不少质量上乘的讲义。这些讲义往往不是那种简略的教学大纲，而是由资深教授或业界专家精心打磨，如同深入浅出的导引，能将复杂的概念一层层剥开，直至你豁然开朗。
谈到计算机科学的基石，数据结构和算法绝对是绕不开的。我印象特别深刻的是某位教授的讲义，他没有直接罗列各种数据结构和算法的实现细节，而是从“如何有效地组织和处理信息”这个更根本的问题出发。他会先用生动的类比，比如图书馆的图书管理、超市的商品陈列，来引入数组、链表、栈、队列这些基本结构，让你体会它们各自的优势和劣势。接着，在算法部分，他会特别强调“效率”这个概念，用图示和清晰的伪代码展示排序、搜索、图遍历等算法的运行过程，并且深入分析它们的时空复杂度，让你不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”以及“如何做得更好”。尤其是在动态规划和图算法方面，他的讲义会循序渐进地引导你思考问题的分解和重构，常常会引用一些经典的面试题或者实际应用场景，让学习过程充满挑战和成就感。
操作系统方面，我曾读过一份详实的讲义，它如同一个导游，带你穿梭在操作系统的内部世界。从进程管理开始，它会详细解释什么是进程、线程，它们之间的区别和联系，以及CPU调度算法的演进，让你理解为什么操作系统需要精心设计一套调度策略来平衡多任务的公平性和效率。内存管理的部分尤为精彩，它不仅仅是讲解分页、分段这些概念，还会深入到虚拟内存的实现，解释它是如何通过页表、TLB（快表）来加速地址转换，如何通过页面置换算法来有效利用有限的物理内存。文件系统也是一大亮点，它会从磁盘的物理结构讲起，到文件系统的逻辑组织（目录结构、文件分配方式），再到缓存策略和并发控制，让你对数据是如何被存储、检索和保护有一个全面的认识。这份讲义的特别之处在于，它会将理论知识与Linux等实际操作系统的源码实现相结合，让你感受到理论的生命力。
除了这些核心课程，一些更具前沿性的领域，比如分布式系统，也涌现出不少优秀的讲义。这些讲义往往以解决“大规模”、“高可用”、“一致性”等核心挑战为切入点。它们会详细探讨CAP定理的含义及其在不同分布式系统设计中的权衡，讲解各种共识算法（如Paxos, Raft）的原理和优劣，让你理解在不可靠的网络环境下，如何让多个节点协同工作并达成一致。像一致性哈希、分布式锁、负载均衡等概念，在这些讲义里都会通过图示和案例分析来阐释，让你明白在构建高可用的互联网服务时，需要考虑的各种复杂问题。
总的来说，好的讲义往往具备以下几个特点：
清晰的逻辑结构： 概念的引入和发展是循序渐进的，不会让你感到突兀。
深入的原理阐释： 不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“如何工作”。
丰富的示例与类比： 能够用生动形象的方式帮助理解抽象概念。
理论与实践的结合： 将理论知识与实际应用场景或代码实现相联系，增强学习的实效性。
对细节的关注： 对于关键的算法、数据结构或系统设计，会详细分析其内在机制和性能表现。
在我看来，一份真正优秀的讲义，不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它能够点燃你探索计算机世界更深层次奥秘的热情。
谈到计算机科学的基石，数据结构和算法绝对是绕不开的。我印象特别深刻的是某位教授的讲义，他没有直接罗列各种数据结构和算法的实现细节，而是从“如何有效地组织和处理信息”这个更根本的问题出发。他会先用生动的类比，比如图书馆的图书管理、超市的商品陈列，来引入数组、链表、栈、队列这些基本结构，让你体会它们各自的优势和劣势。接着，在算法部分，他会特别强调“效率”这个概念，用图示和清晰的伪代码展示排序、搜索、图遍历等算法的运行过程，并且深入分析它们的时空复杂度，让你不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”以及“如何做得更好”。尤其是在动态规划和图算法方面，他的讲义会循序渐进地引导你思考问题的分解和重构，常常会引用一些经典的面试题或者实际应用场景，让学习过程充满挑战和成就感。
操作系统方面，我曾读过一份详实的讲义，它如同一个导游，带你穿梭在操作系统的内部世界。从进程管理开始，它会详细解释什么是进程、线程，它们之间的区别和联系，以及CPU调度算法的演进，让你理解为什么操作系统需要精心设计一套调度策略来平衡多任务的公平性和效率。内存管理的部分尤为精彩，它不仅仅是讲解分页、分段这些概念，还会深入到虚拟内存的实现，解释它是如何通过页表、TLB（快表）来加速地址转换，如何通过页面置换算法来有效利用有限的物理内存。文件系统也是一大亮点，它会从磁盘的物理结构讲起，到文件系统的逻辑组织（目录结构、文件分配方式），再到缓存策略和并发控制，让你对数据是如何被存储、检索和保护有一个全面的认识。这份讲义的特别之处在于，它会将理论知识与Linux等实际操作系统的源码实现相结合，让你感受到理论的生命力。
除了这些核心课程，一些更具前沿性的领域，比如分布式系统，也涌现出不少优秀的讲义。这些讲义往往以解决“大规模”、“高可用”、“一致性”等核心挑战为切入点。它们会详细探讨CAP定理的含义及其在不同分布式系统设计中的权衡，讲解各种共识算法（如Paxos, Raft）的原理和优劣，让你理解在不可靠的网络环境下，如何让多个节点协同工作并达成一致。像一致性哈希、分布式锁、负载均衡等概念，在这些讲义里都会通过图示和案例分析来阐释，让你明白在构建高可用的互联网服务时，需要考虑的各种复杂问题。
总的来说，好的讲义往往具备以下几个特点：
清晰的逻辑结构： 概念的引入和发展是循序渐进的，不会让你感到突兀。
深入的原理阐释： 不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“如何工作”。
丰富的示例与类比： 能够用生动形象的方式帮助理解抽象概念。
理论与实践的结合： 将理论知识与实际应用场景或代码实现相联系，增强学习的实效性。
对细节的关注： 对于关键的算法、数据结构或系统设计，会详细分析其内在机制和性能表现。
在我看来，一份真正优秀的讲义，不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它能够点燃你探索计算机世界更深层次奥秘的热情。
网友意见
原答案写于 15 年底, 懒得改了...... 我主页上放了一些: Resrouces
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关于 Quantum Computing 的话, 入门书除了少数新一些的东西, 基本上可读性都不超过 Nielsen&Chuang...课的话类似, 大概 Assignment 值得做, 何况即使是国内不少学校也在开了. 当然侧重点可能不一样.
更进一步的材料, 我觉得伍骁迪老师推荐的这些(CIS 410/510 Introduction to Quantum Information Theory: Reference)已经很全了, 下面摘录一些:
- John Watrous 的 Theory of Quantum Information(Theory of Quantum Information). 今年出了新版(多了些线索), 处理非常数学化, 基本没啥图像(相反, Nielsen&Chuang 的图像就非常清晰). 另外大量使用了 Semidefinite Programming 处理 superoperator 的范数之类的. 在 IQC 的课程序列中大概算 level II 的, 纯粹证明导向的课.
- John Preskill 的 Quantum Computation(Physics 219 Course Information). 作者是物理学家, 所以图像还是很清楚的. 成书较早, 亮点之一大概是后面有一章的拓扑量子计算.
- Scott Aaronson 的 Quantum Computational Complexity(6.845 Class Home). 比较少见的量子计算复杂性的课, Notes 写于2008年, 所以一些新的重要结果并没有涉及(比如 QIP=PSPACE). 纯粹是计算复杂性导向, 也介绍了一些量子算法.
- Andrew Childs 的 Quantum algorithms(Quantum algorithms (CO 781/CS 867/QIC 823, Winter 2013)). 目前最好的量子算法课, 涉及了 Hidden Subgroup Problem, Hamiltonian Simulation(绝热量子计算相关), Quantum walk, Query Complexity, Span Problem 和 Jones Polynomial的估计算法(DQC1-Complete, 看起来很意外). 也是 IQC 的课程序列里 level II 的.
- Thomas Vidick 的 Around the quantum PCP conjecture(CS286). 极其少见的关于 Quantum Hamiltonian Complexity 的课程. 从 PCP theorem 和 QMA-Complete 出发, 讨论 quantum PCP conjecture, entangled game(多个 prover), area law 和 Hamiltonian complexity.
除了 textbook 或者 lecture notes, 不少教学用综述可读性也是很不错的, 基本上散见于各种课的 reference 中.
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