习题 150
第6章　逻辑思维 152
6.1　逻辑思维相关概念 152
6.1.1　逻辑思维的概念 152
6.1.2　逻辑思维的特征 153
6.1.3　数理逻辑的概念 153
6.2　命题及命题判断 154
6.2.1　命题的概念 154
6.2.2　命题的类型 154
6.2.3　命题的判断方法 155
6.3　命题符号化和联结词 156
6.3.1　命题符号化 156
6.3.2　联结词 156
6.4　逻辑代数与真值表 160
6.4.1　逻辑代数 160
6.4.2　逻辑代数的应用 160
6.4.3　真值表及其构建方法 161
6.5　等值演算与逻辑推理 163
6.5.1　等值演算 163
6.5.2　主析取范式与主合取范式 165
6.5.3　逻辑推理 167
习题 171
第7章　问题求解 172
7.1　算法和算法描述 172
7.1.1　计算思维与传统思维 172
7.1.2　算法的定义 174
7.1.3　程序设计的三大结构 174
7.1.4　算法的描述 175
7.1.5　算法的程序实现 184
7.2　常用算法 186
7.2.1　枚举法 186
7.2.2　递推法 188
7.2.3　递归法 189
7.2.4　迭代法 190
7.2.5　查找法 192
7.2.6　排序法 194
7.2.7　分治法 198
7.2.8　动态规划法 199
7.2.9　贪心法 200
7.2.10　回溯法 201
习题 202
第8章　数据挖掘基础 204
8.1　数据挖掘概述 204
8.1.1　数据挖掘的背景 204
8.1.2　数据挖掘的定义 205
8.1.3　数据挖掘的步骤 206
8.2　数据采集 207
8.2.1　数据来源 207
8.2.2　数据采集方法 209
8.3　数据探索 210
8.3.1　数据质量分析 210
8.3.2　数据特征分析 212
8.4　数据预处理 215
8.4.1　数据清洗 216
8.4.2　数据集成 217
8.4.3　数据变换 218
8.4.4　数据归约 219
8.5　分类和预测 220
8.5.1　分类 220
8.5.2　预测 226
8.6　聚类算法 228
8.6.1　聚类的概念 228
8.6.2　系统聚类法 229
8.6.3　K-means聚类法 231
8.7　关联规则 233
8.7.1　关联规则挖掘的基本概念 233
8.7.2　Apriori算法 234
习题 236
第9章　计算机新技术 237
9.1　大数据技术 237
9.1.1　大数据的概念与特点 237
9.1.2　大数据的度量 238
9.1.3　大数据生态圈 238
9.1.4　大数据典型应用 240
9.1.5　大数据的发展趋势 242
9.2　人工智能 242
9.2.1　人工智能的概念 242
9.2.2　人工智能的发展 243
9.2.3　人工智能的主要研究领域 244
9.2.4　人工智能的主要实现技术 245
9.2.5　人工智能典型应用 246
9.3　量子计算机 247
9.3.1　量子计算机的概念 247
9.3.2　量子计算机的发展 248
9.3.3　量子计算机典型应用 249
9.4　BIM 250
9.4.1　BIM的概述与意义 250
9.4.2　BIM的代表软件 250
9.4.3　BIM典型应用 251
9.5　其他计算机新技术 253
9.5.1　云计算 253
9.5.2　物联网 253
9.5.3　智能家居 254
9.5.4　智慧建筑 254
9.5.5　智慧城市 254
9.5.6　VR、AR 和MR 255
习题 256
参考文献 257

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