计算机科学教学大纲.docVIP

因为感觉到人们对计算机科学有着太多的误区,在这里给出美国CC2001(关于计算机科学的教学大纲),看看计算机科学究竟应该学些什么.CC2001把计算学科分成14个主要领域:一.DS. Discrete StructuresDS1. Functions, relations, and setsDS2. Basic logicDS3. Proof techniquesDS4. Basics of countingDS5. Graphs and treesDS6. Discrete probability介绍:主要内容包括集合论,数理逻辑,近世代数,图论以及组合数学等.该领域与计算学科各主领域有着紧密的联系,CC2001为了强调它的重要性,特意将它列为计算学科的第一个主领域.该主领域以抽象和理论两个学科形态出现在计算学科中,它为计算学科各分支领域解决其基本问题提供了强有力的数学工具.二.PF. Programming FundamentalsPF1. Fundamental programming constructsPF2. Algorithms and problem-solvingPF3. Object-oriented programmingPF4. Fundamental data structuresPF5. RecursionPF6. Event-driven and concurrent programmingPF7. Using APIs介绍:主要内容包括程序设计结构,算法,问题求解和数据结构等.它考虑的是如何对问题进行抽象.它属于学科抽象形态方面的内容,并为计算学科各分支领域基本问题的感性认识(抽象)提供方法.基本问题主要包括:1.对给定的问题如何进行有效的描述并给出算法?2.如何正确选择数据结构?3.如何进行设计,编码,测试和调试程序?三.AL. Algorithms and ComplexityAL1. Basic algorithmic analysisAL2. Algorithmic strategiesAL3. Fundamental computing algorithmsAL4. Distributed algorithmsAL5. Basic computability theoryAL6. The complexity classes P and NPAL7. Automata theoryAL8. Advanced algorithmic analysisAL9. Cryptographic algorithmsAL10. Geometric algorithmsAL11. Parallel algorithms介绍:主要内容包括算法的复杂度分析,典型的算法策略,分布式算法,并行算法,可计算理论,P类和NP类问题,自动机理论,密码算法以及几何算法等.1.抽象形态的主要内容:包括算法分析,算法策略(如蛮干算法,贪婪算法,启发式算法,分治法等),并行和分布式算法等.2.理论形态的主要内容:包括可计算性理论,计算复杂性理论,P和NP类问题,并行计算理论,密码学等.3.设计形态的主要内容:包括对重要问题类的算法的选择,实现和测试,对通用算法的实现和测试,(如哈希表,图和树的实现与测试),对并行和分布式算法的实现和测试,对组合问题启发式算法的大量实验测试,密码协议等.基本问题主要包括:1.对于给定的问题类,最好的算法是什么?要求的存储空间和计算时间有多少?空间和时间如何折衷?2.访问数据的最好方法是什么?3.算法最好和最坏的情况是什么?4.算法的平均性能如何?5.算法的通用性如何?四.PL. Programming LanguagesPL1. Overview of programming languagesPL2. Fundamental issues in language designPL3. Virtual machinesPL4. Introduction to language translationPL5. Language translation systemsPL6. 无效 systemsPL7. Models of 执行ution controlPL8. Declaration, modularity, and storage managementPL9. Programming language semanticsPL10. Programming paradigmsPL11. Language-based constructs for parallelism介绍: