本章介绍计算机工作原理的基础概念。从二进制数学基础、CPU 和内存等关键部件，到编程语言的演进，带您了解计算机如何处理指令，以及解释型语言与编译型语言的区别。

计算机导论：体系结构与执行

将二进制转换为十进制

二进制到十进制：确定位置

将程序与计算机连接

编译型 vs 解释型语言

为什么二进制很重要？

编程历史

判断：函数式、过程式与低级编程

编程的演进

起点：什么是计算机？

本章将带您深入算法——计算机用来解决问题的指令集。内容包括算法类型概览、时间与空间复杂度的重要性，以及结合实际的排序与搜索案例练习。您还将学习如何使用 Big-O 表示法评估算法效率。

什么是算法

算法复杂度

技术的进步

运行时间与空间复杂度中的算法效率

识别时间复杂度

从快到慢

按复杂度排序

真实世界的算法实践

哪些算法更高效？

比较在线购物体验

更进一步：如何高效指挥计算机

本章探讨计算机可计算性的边界。您将学习自动机、图灵机等形式化模型，了解计算复杂性（包括 P 与 NP），并发现其在密码学、机器学习与量子计算等领域的现实应用。

可计算性

识别自动机类型 1

识别自动机类型 2

关于可计算性，哪项说法是正确的？

图灵机

图灵机中的缺失步骤

图灵机的纸带

计算复杂性

P 问题

NP 完全问题

按复杂度为问题分类

计算复杂性的现实影响

密码学中的复杂性

将概念与对应技术匹配

总结回顾与 AI

向外扩展：计算机能做什么与不能做什么

揭示计算机如何轻松处理复杂任务的奥秘！在本课程中，您将深入学习计算机科学的核心要点，从编程语言与算法设计到计算理论。了解 Big-O 表示法、图灵机以及计算的边界等关键概念。通过学习计算机科学概念，您将掌握算法并评估其效率，让您对计算的理解更进一步！

释放计算的力量
你是否曾好奇，计算机是如何轻松完成复杂任务的？这门全面的计算课程将带你从计算机工作原理的基础，一路深入到计算理论的深层。 您将获得实用技能和基础知识，使您能够理解并创建高效的程序。

探索计算机基础知识
从计算的核心概念开始。 了解计算机如何运作、二进制数学的本质，以及编程语言的历史。 了解函数式、过程式和低级编程语言之间的差异，并理解程序如何通过解释型和编译型语言被转换为计算机可执行的形式。

掌握算法与效率
深入探索算法世界，了解其设计与应用。 通过 Big-O 表示法理解算法效率的重要性，并学习评估时间复杂度和空间复杂度。 实用课程将帮助你解决现实世界中的问题，例如在在线购物场景中使用 Python 进行排序和搜索。

探索可计算性及其延伸
拓展你对计算理论方面的知识。 了解自动机、图灵机，以及计算机可解决问题的极限。 深入了解计算复杂性，包括 P、NP、NP-Complete 和 NP-Hard 问题。 最后，探索这些概念在密码学和机器学习等领域中的现实影响，并通过量子计算一窥未来。

你将获得什么
学完本课程后，你将对计算机操作、编程语言和算法有扎实的理解。 你将能够评估算法效率，并理解计算的理论极限。 这门课程将为你提供高效解决实际问题的技能，并帮助你理解计算理论的持续进步。

加入我们，释放计算的力量，彻底改变你对计算机工作原理的理解！

Introduction to Python for Developers

学习计算机工作原理，设计高效算法，探索计算理论以解决实际问题。

计算机科学概念

了解计算机工作原理，设计高效算法，并探索计算理论，解决现实世界问题。

Computer Scientist & Data Scientist for over 20 years

算法效率：运行时间与空间复杂度

Big-O 记号简介

时间复杂度——办公室类比

空间复杂度——办公室类比

让我们来练习！

更进一步：如何高效指挥计算机 - 运行时间与空间复杂度中的算法效率

运行时间与空间复杂度中的算法效率

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