排队论是计算机科学新分支,(计算机科学的分支领域体系.doc
(计算机科学的分支领域体系
计算机科学的分支领域体系
算法和数据结构
程序设计语言
体系结构
数值和符号计算
操作系统
软件方法学和工程
数据库和信息检索系统
人工智能和机器人学
人机通信
算法和数据结构
本领域研究一些特定类型的问题及它们的有效的解。基本问题包括:
1.对给定类型的问题,最好的算法是什么?
2.它们要求多少存储空间和时间?
3.空间与时间的折衷方案是什么?
4.存取数据最好的方法是什么?
5.最好算法的最坏情况是什么?
6.算法的运行按平均来说好到何种程度?
7.算法一般化到何种程度--即什么类型的问题可以用类似的方法处理?
1.理论
算法和数据结构领域理论的主要原理是:
(1) 可计算性理论。它定义机器能干什么、不能干什么。
(2) 计算复杂性理论。它告诉你如何测度可计算函数的时空要求,把问题的大小和解决该问题算法的最好或最坏情况的性能联系起来,并提供证明对问题的任何可能解的下界的方法。
(3) 算法和算法类的时间和空间界限。
(4) 难解性(intractability) 水平。例如,确定性的多项式时间内可解的问题(P问题入非确定性的多项式时间内可解的问题(NP问题) ;以及有效的并行机可解问题(NC问题) 。
(5) 从算法的数据流要求到机器通讯通路的并行计算、下界和影射。
(6) 在时空上比确定性算法更加有效、且以足够高的概率获得正确结果的概率算法。蒙特卡洛方法。
(7) 密码术。
(8) 图论、递归函数、递推关系、组合论、微积分、归纳、谓词逻辑和时态逻辑(Temporal Logical) 、语义学、概率和统计等支撑领域。
2.抽象
算法和数据结构的抽象的主要部分是:
(1) 对重要问题类的有效的最优的算法和对最好、最坏和一般性能的分析。·
(2) 控制和数据结构对各种问题时空要求的影响的分类。
(3) 重要的技术类型,像分治(divide-and-conquer) 、格里地算法、动态规划、有限状态机解释器、堆栈机解释器。
(4) 并行和分布式算法;把问题分为可以在不同处理器上执行的任务的划分方法。
3.设计
算法和数据结构领域的设计和实验的主要内容是:
(1) 对重要问题类的算法的选择、实现和测试。这些问题类包括搜索、排序、随机数产生和结构模式匹配。
(2) 对于许多类型的问题都可以使用的通用方法的实现和测试。如杂凑法(harshing图和树)。
(3) 分布式算法的实现和测试。例如网络协议、分布式数据更新、信号(semaphores) 、死锁检测器和同步方法。
(4) 存储管理的实现与测试。例如无用单元收集、伙伴系统(buddy System) 、表(lists) 、表格(tables) 和分支。
(5) 对组合问题启发式算法的大量实验测试。
(6) 能够安全可靠和秘密通信的密码协议。
程序设计语言
本领域研究执行算法的虚拟机的符号表达、算法和数据的符号表达以及从高级语言到机器码的有效的翻译。基本问题包括:
1.由一种语言绘出虚拟机可能的组织(数据类型、运算、控制结构、引入新类型和运算的机制) 是什么?
2.这些抽象怎样在计算机上实现?
3.用什么样的符号表达(语法) 可以有效地指明计算机应该做什么?
1.理论
程序设计语言领域的理论的主要部分是:
(1) 形式语言和自动机,包括语法分析和语言翻译的理论。
(2) 图灵机(过程性语言的基础) 。
(3) 形式语义:定义计算机数学模型及模型、语法和实现之间关系的方法。主要的方法包括标志的、代数的、操作的和公理的语义。
(4) 支撑领域:谓词逻辑、时态逻辑、近世代数和数学归纳。
2.抽象
程序设计语言领域的抽象的主要部分包括:
(1) 基于语法和动态语义模型的语言的分类:即静态型的、动态型的、功能的、过程性的、面向对象的、逻辑的、说明性的、报文传递和数据流。
(2) 语言按应用领域的分类:即商业数据处理、模拟表处理和图形。
(3) 程序结构的主要语法和语义模型的分类:即过程分级、功能合成、抽象数据类型和通信的并行过程。
(4) 每一种语言的主要类型的抽象实现模型。
(5) 语法分析、编译、解释和目标码优化的方法。
(6) 语法分析器、扫描器、编译器部件和编译器自动产生的方法。
3.设计
程序设计语言领域的设计与实验的主要内容是:
(1) 和特定抽象机器(语义) 和语法一起,能形成统一的可实现的整体的特定语言。例如,过程性的(COBOL, FORTRAN, ALGOL,Pascal,Ada,C) 、功能的(LISP) ,数据流(SISAL,VAL) 、面向对象的(Smalltalk, CLU) ,逻辑(Prolog) ,单处理(SNOBOL) ,和并行性(CSP, Occam,Concurrent Pascal,Modula2) 。
(2) 特定类型语言的指定的实现方法
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