推荐书单¶

本页提供计算机系统、算法、机器学习和软件工程方向的阅读候选。收录表示“可作为补充阅读”，不代表南京大学课程指定教材、教师统一推荐或图书馆当前一定有馆藏。

版本与书名

中文译名、译者、版次和配套代码可能不同。借阅或购买前应在出版社、作者页面或图书馆目录中核对作者、版次与 ISBN；不要只按简称或封面判断。

🖥️ 1. 计算机系统¶

书籍与书目信息来源	作者	阅读建议
Computer Systems: A Programmer's Perspective, 3/E（CS:APP）	Randal E. Bryant、David R. O'Hallaron	建议用于串联系统级数据表示、汇编、链接、存储层次、虚拟内存、系统 I/O、网络与并发；已有 C 语言基础后阅读更合适。
Operating Systems: Three Easy Pieces（OSTEP）	Remzi H. Arpaci-Dusseau、Andrea C. Arpaci-Dusseau	作者网站按虚拟化、并发和持久化组织内容，并提供合法免费章节；建议配合操作系统实验阅读。
Computer Networking: A Top-Down Approach, 9/E	James F. Kurose、Keith W. Ross	建议用于从应用层向下建立网络分层认识，并结合作者网站的公开练习和 Wireshark Labs。中文译本需另核对对应英文版次。
Modern Compiler Implementation in C	Andrew W. Appel、Maia Ginsburg	常见中文译名为《现代编译原理：C 语言描述》。建议在学习编译器各阶段及实现 Tiger 编译器时参考；购买中文版前应核对译本和 ISBN。

书籍与书目信息来源	作者	阅读建议
Introduction to Algorithms, 4/E（CLRS）	Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest、Clifford Stein	内容覆盖广，建议按主题查阅并完成部分习题，不必把通读全书设为入门前提。
《机器学习》	周志华	清华大学出版社页面列明 ISBN 与内容范围。建议已有概率、线性代数基础的读者作为传统机器学习入门教材使用。
《统计学习方法（第 2 版）》	李航	出版社页面说明第 2 版包含监督学习与无监督学习。建议用于查阅模型、学习策略和算法推导。
《概率论与数理统计》	陈希孺	中国科学技术大学 2026 年参考书目仍列出该书及出版社。建议作为概率统计的补充读物；具体印次和 ISBN 应再由图书馆或出版社目录确认。

书籍与书目信息来源	作者	阅读建议
Code Complete, 2/E	Steve McConnell	建议在已经写过中等规模程序后按主题阅读，重点对照自己的设计、调试和代码审查实践。
Refactoring: Improving the Design of Existing Code, 2/E	Martin Fowler（与 Kent Beck 合作）	建议配合自动化测试练习小步、保持行为的代码改造；书中示例语言与中文译本版次需要核对。
The Mythical Man-Month, Anniversary Edition	Frederick P. Brooks, Jr.	建议作为大型软件项目组织与沟通的历史性论述阅读，并结合现代工程实践判断哪些观点仍适用于当前项目。

南京大学图书馆：从南京大学图书馆按题名、作者或 ISBN 检索。馆藏地点、借阅状态和电子访问权限会变化，本页不作库存保证。
作者合法开放版本：本页确认 OSTEP 作者网站提供免费在线章节。其他链接主要用于核对书目信息或查看作者、出版社提供的配套资源，不代表可以免费获取全文。
版本选择：课程若指定教材，以当期教学要求为准；自行阅读时，优先确认勘误、配套代码与所选版次一致。
版权边界：不要把网盘、论坛或随机 GitHub 仓库中的扫描 PDF 视为合法版本。是否可下载、复制或分发，应以权利人页面和具体许可为准。