你想知道最受歡迎的國外計算機教材有哪些嗎？我今天給大家推薦7本經典教材，希望你喜歡。
1、資料結構 Python語言描述 第2版
資料結構演算法入門教程，基於Python語言進行講解，國外高等院校教材升級，書中包含大量習題和程式設計專案，隨書贈送配套資源。
第2版新增內容
各章開頭會列出具體的學習目標，增加了更多用以闡釋各種概念的例圖，新增並修改了許多程式設計專案。第2章新增了有關迭代器和高階函式的內容。第9章新增了有關類Lisp列表、遞迴列表處理和函數語言程式設計的內容。
本書用Python語言來講解資料結構及實現方法。全書首先概述Python程式設計的功能—這些功能是實際程式設計和解決問題時所必需的；其次介紹抽象資料型別的規範、實現和應用，多項集型別，以及介面和實現之間的重要差異；隨後介紹線性多項集、棧、佇列和列表；最後介紹樹、圖等內容。本書附有大量的複習題和程式設計專案，旨在幫助讀者鞏固所學知識。
2、演算法設計
1。眾多名校採用的演算法設計課程教材；
2。用實際示例闡明枯燥的算法理論；
3。更注重演算法設計思路而非演算法複雜度分析；
4。本書覆蓋面廣，且含有200多道精彩的習題，最後還擴充套件了PSPACE問題、引數複雜性等內容。
這是一本被眾多名校採用的演算法設計課程教材，強呼叫實際示例闡明枯燥的算法理論，更注重演算法設計思路而非演算法複雜度分析。本書採用新穎的教學方式，透過分析真實世界的問題來激發演算法思想。兩位作者以一種清晰、直接的方式，指導學生自己分析和定義問題，並從中找出適用於給定場景的演算法設計原則。本書鼓勵讀者更深入地理解演算法設計過程，探索演算法在計算機科學的更廣闊領域中的應用。
本書具有以下特色：
強調問題分析和設計方法；
遵循結構化教學法，引導學生掌握問題形式化、演算法設計和演算法分析的全過程；
透過一系列帶解答的問題，展示計算機科學家設計和應用演算法的過程；
包含 200 多道作業題，其中一些題目出自 Yahoo！ 和 Oracle 等公司；
提供廣泛用於處理 NP 困難問題和隨機應用的演算法，這些是極其重要的演算法主題。
3、作業系統導論
本書圍繞3個主題展開講解：虛擬化（virtualization）、併發（concurrency）和永續性（persistence）。對於這些概念的討論，最終延伸到討論作業系統所做的大多數重要事情。
整本書中有許多“補充”和“提示”，為主線講解增添了一些趣味性。“補充”傾向於討論與主要文字相關的內容（但可能不是必要的）；“提示”往往是一般經驗，可以應用於所構建的系統。
在整本書中，我們使用最古老的教學方法之一——對話（dialogue）。這些對話用於介紹主要的主題概念，並不時地複習這些內容。這也讓我們得以用更幽默的方式寫作。好吧，你覺得它們是有用還是幽默，完全是另一回事。
在每一個主要部分的開頭，我們將首先呈現作業系統提供的抽象（abstraction），然後在後續章節中介紹提供抽象所需的機制、策略和其他支援。抽象是計算機科學各個方面的基礎，因此它在作業系統中也是必不可少的。
在所有的章節中，我們嘗試使用真實程式碼（real code），而非虛擬碼（pseudocode）。因此書中幾乎所有的示例，你應該能夠自己輸入並執行它們。在真實系統上執行真實程式碼是瞭解作業系統的最佳方式，因此建議你儘可能這樣做。
在本書的各個部分，我們提供了一些作業（homework），確保你進一步理解書中的內容。其中許多作業都是對作業系統的一些模擬（simulation）程式。你應該下載作業，並執行它們，以此來測驗自己。作業模擬程式具有以下特徵：透過給它們提供不同的隨機種子，你可以產生幾乎無限的問題，也可以讓模擬程式為你解決問題。因此，你可以一次又一次地自測，直至很好地理解了這些知識。
4、人工智慧（第2版）
第2版增加了第10章，介紹和討論了機器學習的決策樹。因此，第10章、第11章（機器學習第二部分：神經網路）和第12章（受到自然啟發的搜尋）共同為進一步研究提供了基礎。第13章（自然語言處理）新增了一個新的小節（13。10節），介紹了語音理解的理論、方法和應用。同時，第13章也添加了一個小節，用來講述自然語言處理中的隱喻。第15章提供了機器人領域的概述，包括最近的應用，並於結尾與第17章（大事記）一起展望了未來。許多章節都增加了新的練習題。
本書包括引言、基礎知識、基於知識的系統、高階專題以及現在和未來五部分內容。第一部分從人工智慧的定義講起，就人工智慧的早期歷史、思維和智慧的內涵、圖靈測試、啟發法、新千年人工智慧的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智慧中的盲目搜尋、知情搜尋、博弈中的搜尋、人工智慧中的邏輯、知識表示和產生式系統等基礎知識。第三部分介紹並探究了人工智慧領域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等經典的專家系統，振動故障診斷、自動牙科識別等新的專家系統，以及受到自然啟發的搜尋等。第四部分介紹了自然語言處理和自動規劃等高階專題。第五部分對人工智慧的歷史和現狀進行了梳理，回顧了幾十年來人工智慧所取得的諸多成就，並對其未來進行了展望。
本書系統、全面地涵蓋了人工智慧的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，也對自然語言處理、自動規劃、神經網路等內容進行了拓展，更輔以例項，可以幫助讀者紮紮實實打好基礎。本書特色鮮明，內容易讀易學，適合人工智慧相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。
5、Python程式設計（第3版）
Python之父作序推薦
知名Python程式設計從入門到實踐教程書
基於Python3編寫
提供程式碼示例和教學PPT
本書具有以下特點：
● 廣泛使用計算機圖形學——本書提供一個簡單的圖形軟體包graphics。py作為示例。
● 生動有趣的例子——本書包含了完整的程式設計示例來解決實際問題。
● 親切自然的行文——以自然的敘事風格介紹了重要的計算機科學概念。
● 靈活的螺旋式學習過程——簡單地呈現概念，逐漸介紹新的思想，章節末加以鞏固強化。
● 時機恰好地介紹物件——本書既不是嚴格的“早講物件”，也不是“晚講物件”，而是在指令式程式設計的基礎上簡要地介紹了物件概念。
● 提供豐富的教學素材——提供了大量的章末習題。還提供程式碼示例和教學PPT下載。
本書以Python語言為工具教授計算機程式設計。本書強調解決問題、設計和程式設計是計算機科學的核心技能。本書特色鮮明、示例生動有趣、內容易讀易學，適合Python入門程式設計師閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。
訪問非同步社群（
http：//www。
epubit。com。cn
）的本書頁面，可下載本書示例程式碼、習題解答和教學PPT。
6、計算機科學概論 Python版
本書是美國哈維瑪德學院“計算機科學通識”課程的配套教材，隨後在美國許多學院和大學中被採用。在哈維瑪德學院，幾乎每個一年級學生都會學習這門課程（不論學生的最終專業是什麼），它是學院核心課程的一部分。我們的教材也被克萊蒙特學院聯盟的許多學校採用，包括主修人文科學、社會科學和藝術的學生都在使用。因此，這是學生的第一門計算課程，無論他們的專業是什麼。
全書共7章。第1章介紹計算機科學的概念，引入了用於控制虛擬的“Picobot”機器人的一種簡單的程式語言；第2章和第3章介紹Python程式語言，並且結合Python介紹了函數語言程式設計的思想和概念；第4章深入計算機的內部工作原理，從數字邏輯到機器組織，再到用機器語言程式設計；第5章探討計算中更復雜的思想，同時探討諸如引用和可變性等概念，以及包括迴圈在內的構造、陣列和字典；第6章探討面向物件程式設計和設計中的一些關鍵思想；第7章針對問題解決，在計算複雜性和可計算性方面，提供了一些優雅的，但數學上非常合理的處理方法，最終證明了計算機上無法解決的許多計算問題。
7、軟體工程（第4版•修訂版）
本書是為本科生軟體工程課程而設計的，注重軟體工程研究與實踐的實際效果層面，使學生能夠直接將所學知識應用於要解決的現實問題。書中所舉的例子針對的是經驗有限的學生，但是，這些例子清楚地闡明瞭大型軟體開發專案是如何從需求到計劃，再進而成為現實的過程。例子所描述的許多情形，讀者未來都很可能經歷：大型專案與小型專案、“敏捷”方法與高度結構化方法、面向物件與面向過程的方法、實時處理與事務處理、開發情形與維護情形。
本書分為14章，分3部分介紹各章主要內容。第一部分力圖激發讀者學習軟體工程的興趣，解釋為什麼軟體工程知識對實踐者和研究者同樣重要。第一部分還討論理解過程問題的必要性，確定開發人員具有多大程度“敏捷性”的必要性和精細地進行專案計劃的必要性。第二部分論述開發和維護的主要步驟，這些步驟與構造軟體所使用的過程模型關係不大，都是先引出需求、對需求建模、檢查需求，然後設計問題的解決方案，編寫和測試程式碼，最後將軟體交付給客戶。第三部分主要講述軟體評估和改進，這一部分著眼於如何評價過程和產品的質量，以及如何改進質量。
