因为市场需求大，计算机科学（CS）是目前留学热度最高的专业之一。入学要求不仅比其它专业更严苛，每年的申请竞争也十分激烈。对计划申请计算机专业的同学来说，应该阅读相关入门书。一来展示你的兴趣，对申请大学有利，二来可以减轻大学学业负担。所以今天学姐就给大家整理了8本计算机相关的经典书籍，这些书很多都是评价颇高的名校本科生教材，赶紧收藏吧！（ 有需要的同学，文末还提供了免费电子版哦）01.《深入理解计算机系统》 Computer Systems: A Programmer's Perspective 豆瓣评分：9.8 作者：Randal E.Bryant（毕业于麻省理工学院，现任美国卡内基·梅隆大学计算机学院院长） 这本书简称CSAPP ，是所有入行计算机的人必看的一本「内功心法」，也是名校卡耐基·梅隆大学、北京大学、清华大学等国内外众多知名高校选用指定教材。被誉为“价值超过等重量黄金的无价资源宝库”。本书从程序员视角全面剖析的实现细节，使读者深刻理解程序的行为，将所有计算机系统的相关知识融会贯通，比如：计算机是怎么运行的，我们的电脑硬件是如何工作的，操作系统为什么能够帮助我们完成这么多事情，为什么代码能够被运行。本书内容丰富，通熟易懂，既适合当作大学计算机基础课教材，也可作为一般的计算机基础入门读物，是理解计算机系统首选书目。02.《算法导论》 Introduction to Algorithms 豆瓣评分：9.3 作者：Thomas H.Cormen/Charles E.Leiserson/ Ronald L.Rivest/Clifford Stein MIT四大名师联手铸就。主要作者之一Ronald L.Rivest 由于其在公开秘钥密码算法RSA上的贡献获得了图灵奖。该书目前是算法的标准教材，国内外千余所高校都使用它。算法是程序员的内功，内功炼好了，炼其他功夫时就能更容易掌握。《算法导论》是算法学习者必备的一本书，这本书深入浅出，深入讨论和全面地介绍了计算机的各类算法，对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书内容深度、广度都很大，是进阶选手、基础比较高的学习者所必看的一本算法书。03.《算法设计》 Algorithm Design 豆瓣评分：9.3 作者: Jon Kleinberg / Éva Tardos（康奈尔大学计算机科学教授） 哈佛、斯坦福、普林斯顿、多伦多等众多名校采用的算法经典教材。相比前一本，它更注重算法设计思维的培养。《算法设计》强调用实际示例阐明枯燥的算法理论，更注重算法设计思路而非算法复杂度分析。书中共包含200多个问题，几乎都是在康奈尔大学算法课程的课外作业中被开发，或者课堂测验的考试题目，其中部分题目出自Yahoo!和Oracle等公司。最后还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。本书虽然不适合“纯零基础”者阅读，但是对于入门者来说有很强的基础性，从最经典的典型问题，例如区间调度、加权区间调度、二分匹配、独立集和竞争设施问题等开始一一解析。可以为后面学习打下坚实基础。如果你想培养一种解决算法问题的思考过程，这本书是最佳选择。04.《线性代数应该这样学》（第3版） Linear Algebra Done Right 在计算机科学领域，很多应用和研究离不开扎实的数学基础。数学基础还不够的，建议先好好学数学。这本线性代数经典佳作被斯坦福大学、加州大学伯克利分校等全球40多个国家、300余所高校采纳为教材。本书不需要太多预备知识，是公认的阐述线性代数的经典佳作。05.《组合数学》（第5版） Introductory Combinatorics 本书是系统阐述组合数学基础、理论、方法和实例的优秀教材，出版30多年来多次改版，被MIT、哥伦比亚大学、UIUC、威斯康星大学等众多国外高校采用，对国内外组合数学教学产生了较大影响，也是相关学科的主要参考文献之一。06.《普林斯顿微积分读本》 The Calculus Lifesaver:All the Tools You Need to Excel at Calculus 豆瓣评分：9.6 作者：Adrian Banner（阿德里安·班纳） 本书被誉为“战胜微积分的必备工具”。旨在帮助大家学习单变量微积分的主要概念，同时也致力于教会你求解问题的技巧。无论你是第一次接触微积分，还是为了准备一次测验，或是已经学过微积分还想再温习一遍，这本书能够对你有所帮助。适合大学低年级学生、高中高年级学生、以及想学习微积分的数学爱好者。07.Python编程：从入门到实践（第2版）Python Crash Course不管你未来大家从事什么工作，编程都有助于你的职业发展。掌握Python，你可以制作可视化图表、可以爬虫、可以做数据分析、进行机器学习。《Python 编程：从入门到实践》对完全没基础的人来说是非常友好的入门书，这个系列的图书，强调实战，这本书也是如此，跟着书中的例子一个一个来，全都跟着练一遍，收获会很大。本书属于图灵程序设计丛书之一，是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。本书采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，可以帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。适合拥有了解计算机科学的背景，熟悉编程，以及对入门微积分有所了解的同学。总之，对于想要考 计算机科学相关方面的同学来说 提前主动涉猎阅读相关书籍 不仅仅让你对该学科内的 重要知识和热点话题有所了解 最重要的是，在你申请大学时 还能展现出你对该学科的热情 也能表现出你的学习主动性和积极性 
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