正文
作者：Levitin
出版社：Pearson; 3 edition (October 9, 2011)
“强化学习的其他特点，包括：章节摘要，习题提示。这是一本详细的解决方案手册。”、“学生通过习题提示和章节摘要进一步支持学习。”其中一个广告甚至印在书上。
当我看到这两个广告后，就在亚马逊下了订单购买《Algorithms》。但在我拿到这本书后，我唯一的自学资源却是在雅虎问答（Yahoo Answers）里的一些帖子，在那里你能找到提示或者解答。
最后，我拿起了Dasgupta的著作来取代了这本书，因为他的网站资源可以免费使用。
《Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis》
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作者：Mitzenmacher、Upfal
出版社: Cambridge University Press (January 31, 2005)
我获得的算法知识可能比其他任何算法书籍讲述的都多。许多随机算法移植到其他应用程序虽然很琐碎，但却可以简化很多事情。
《Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis》有关概率学的介绍部分很翔实，就算读者不具备任何概率学的背景也能轻松入门。此外，的内容（例如，）对许多计算机科学理论的证明很有用，这些在我所阅读到的概率学介绍内容中都没有提到。
《Introduction to the Theory of Computation》
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作者：Sipser
出版社:Cengage Learning; 3 edition (June 27, 2012)
中文版：《计算理论导引》
译者：段磊、唐常杰
出版社：机械工业出版社，第一版
《计算理论导引》以独特的视角，系统介绍了计算理论的三大板块：自动机与语言、可计算性理论、计算复杂性理论。讲述了宽泛的数学原理，没有拘泥于某些低层次的细节。
在证明之前，都有直观的“证明思路”，帮助读者理解数学形式下蕴涵的概念。很多重要的结果，如定理，都被作为练习题。所以你真的需要做这些关键练习题。但是，大多数关键练习题没有提供答案，因此你也无法知道你解答是否正确。
如果想选择更为现代的主题，也许可以阅读Aurora和Barak的著作。
《Computation》
作者：Bernhardt
《Computation》这部教学影片涵盖了一些计算机理论的重点部分。影片讲解令人愉悦，为了观看Bernhardt讲解的内容，这个影片我已经观看不止一次了。该影片的受众是那些没有计算机科学背景的一般程序员。
《An Introduction to Computational Learning Theory》
作者：Kearns & Vazirani
出版社：The MIT Press (August 15, 1994)
《An Introduction to Computational Learning Theory》是一本非常经典的读物。但是这本书已经过时（InfoQ注：该书1994年出版，距今已经22年了），而且漏洞百出，没有勘误。我最终从几门课程拼凑了一些笔记，一个是Klivans的著作，另一个是Blum的著作。
操作系统
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为什么要关心操作系统？因为，掌握一些关于操作系统的知识，可以让你节省几天或一周的调试时间。 这是Julia Evans博客上经常提到的话题，我发现，就我个人经验来说，确实如此。
那些建立可行的系统并了解一些操作系统知识的人，却没有发觉如果有操作系统知识的话会很节省时间，这点我很难想象。
可是，读过操作系统书籍的人往往有偏见——正是做这方面的相关人士，如果你是骨灰级玩家，除非阅读这些，你可能得不到同样的结果。
《Operating System Concepts》
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作者：Silberchatz、Galvin、Gagne
出版社：Wiley; 9 edition (December 17, 2012)
中文版：《操作系统概念》（第七版）（翻译版）
译者：郑扣根
出版社：高等教育出版社; 第1版 (2010年1月1日)
好吧，这是Comet Book成为标准之前，我们在Wisconsin就用过的一本书。
《操作系统概念》涵盖了高阶概念并击中要点，但是在技术层次的深度稍显不足，没有详细阐述事情是如何工作的，也没有清晰列出更高级的主题。
顺便说一下，我听说了关于Comet书籍的好消息，但是我不敢妄言，毕竟我还没有阅读过。
《xv6》
作者：Cox、Kasshoek、Morris
这本《xv6》真的太棒了！它解释了你如何能够在真实系统上有效运作，你可以设想自己实现一个可执行的操作系统。按照本书写作的设计，作者倾向于简单的实现而非优化的实现，因此，书中使用的算法、数据结构和平常的生产系统完全不同。
这本书与介绍现代操作系统如何工作的书籍配合阅读，比如Love著的《Linux Kernel Development》或者Russinovich著的《Windows Internals》，学习效果会更好。
《Linux Kernel Development》
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作者：Love
出版社：Addison-Wesley Professional; 3 edition (July 2, 2010)
《Linux Kernel Development》的书名可能有误导之嫌，这不是关于Linux内核开发的读物，基本上是一本阐述Linux内核如何工作的书籍：事物是如何契合的，使用了什么算法和数据结构等等。我阅读的是第二版，现在已经完全过时了。
第三版内容有所更新，但是也引进了一些错误和矛盾之处。而且，这一版本仍然过时，这本书2010年出版，讲的是内核2.6.34。虽然如此，该书仍然不啻一本优秀的介绍现代操作系统原理的读物。
该书还有一个缺点，在作者拿Linux和Windows进行比较时，有失客观，基本上就是每次比较的时候，就宣扬Linux是明确无疑的正确选择，Windows总是干蠢事。总体来说，Linux和Windows我都喜欢，在有些领域，Windows做得更好。而且在有些地区，Windows已经领先很多年了。但在这本书中，你甭想看到类似这些评价。
《Windows Internals》
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作者：Russinovich、Solomon、Ionescu
出版社：Microsoft Press; 6 edition (March 25, 2012)
中文版：《深入解析Windows操作系统:第6版(上册)》
译者：潘爱民、范德成
出版社：出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2014年4月1日)
《深入解析Windows操作系统》是阐述现代操作系统如何工作最全面的一本书，只不过碰巧这本书是关于微软Windows。作为从*nix走过来的人，看到Windows和*nix不同的差异，这样的阅读非常有趣。
然而，该书并非简单的入门书，在阅读本书之前你必须掌握一些操作系统知识。
如果想买这本书，你要等到2017年初发行的第七版。
《The Little Book of Semaphores》
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作者：Downey
《The Little Book of Semaphores》是一本这样的读物：列出一个主题，通常从操作系统的教科书中抽取一两个章节，然后拼凑成为自己长达300页的书。
这本书是一系列的习题，有点像小型提纲，但更多的是阐述。它首先解释了什么是信号量，然后给出构建高并发原语知识的一系列习题。
在我开始编写并发线程代码时，这本书提供了很大的帮助。我订阅了Butler Lampson学院关于并发的资料，我喜欢把并发相关代码塞到别人写的黑盒。但是有时候你坚持自己写黑盒的话，如果是这样，这本书有很好的导论，要求思考方式才可能写出不是完全错误的并发代码。
我希望有朝一日，能有这样的一本书问世：既照顾低水平的读者，又兼顾高水平读者，我很喜欢这样的写作设计。从几个指令集原语不同的内存模型的体系结构（如x86和Alpha），而不是从信号量开始讲起。如果今天我写低劣的低级线程代码，我会更喜欢用C++ 11的线程原语，所以我想用这些东西而非信号量。如果由我来写线程代码的话，我可能会用Win32 API来编写。但到目前为止，还不存在这样的一本书。以后如果有这样一本书问世，那将是最好不过的了。
我听说Doug Lee的Java并发编程非常不错，但我只泛泛而读没有深入研读。
计算机体系架构
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为什么要关心计算机体系架构？当你进行底层性能优化的时候，你所学到的具体事实和细节，将会非常有用。但是，真正的价值就是学习如何在性能和其他因素进行权衡，无论是功耗、成本、体积、重量，亦或者其他因素。
从理论上讲，这种推理应该不分专业进行教授，但我的经验是，那些学习计算机体系结构的人更可能会“得出”那种推理和粗略的计算：才能让他们抛开一个没有理由在性能上2倍或10倍（或100倍）的因素。听上去很显然，但是我想到大公司的多个生产系统放弃10到100倍的性能，而以一个标准来运行，甚至2倍的性能差异，都足以支付VP的薪水。全是因为人们没有意识到他们的设计带来的性能影响。
《Computer Architecture: A Quantitative Approach》
