离散数学

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页数:205
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出版时间:2002-7
价格:14.60元
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isbn号码:9787040108293
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图书标签:
  • 离散数学
  • 数学基础
  • 计算机科学
  • 逻辑学
  • 集合论
  • 图论
  • 组合数学
  • 算法设计
  • 数据结构
  • 数学建模
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具体描述

《离散数学》是教育部高职高专规划教材,是根据高职高专教育的特点,充分汲取高职、高专和成人高等学校在探索培养技术应用性专门人才方面取得的成功经验和教学成果编写而成的。全书分为六章,其内容包括集合与关系、命题逻辑、谓词逻辑、图论、代数结构、布尔代数。《离散数学》内容精炼,论述深入浅出,条理清楚,重点突出,可读性强。各章节配有适量习题,书末附有参考答案。《离散数学》可作为高等职业学校、高等专科学校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校“离散数学”课程的教材,也可作为工程技术人员的参考书。

《计算的基石:现代算法与数据结构的深度探索》 这是一本面向所有对计算机科学核心原理抱有浓厚兴趣的读者、学生以及专业人士的权威指南。 本书旨在提供一个全面、深入且极具实践指导意义的视角,来剖析支撑现代计算世界的两大支柱:高效算法设计与组织精妙的数据结构。我们不满足于停留在概念的罗列,而是致力于揭示这些工具背后的数学思想、设计哲学以及它们在实际工程问题中的应用潜力。 本书的结构经过精心设计,力求在理论的严谨性与工程的实用性之间取得完美的平衡。它不仅仅是一本参考手册,更是一本引导你思考如何用最优雅、最高效的方式解决复杂计算难题的“思维训练场”。 --- 第一部分:算法的艺术——效率的追求与分析 本部分聚焦于算法的设计范式、性能评估体系以及解决经典计算问题的核心策略。我们首先从基础出发,建立起对“好”算法的量化认识。 第一章:计算的度量与效率的基石 本章将彻底澄清算法分析的本质。我们将详尽讨论时间复杂度与空间复杂度的概念,重点剖析大O、Ω和Θ记号的精确含义及其在不同输入规模下的渐近行为预测。在此基础上,我们深入探讨最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异,并引入摊还分析(Amortized Analysis)这一强大工具,用以评估那些看似昂贵但整体表现优异的数据结构操作(如动态数组的扩容)。 我们将通过丰富的实例,展示如何利用递归树方法和主定理(Master Theorem)来求解复杂的递推关系式,从而准确地确定算法的效率等级。这不是简单的公式套用,而是对算法执行路径的精确数学建模。 第二章:算法设计的核心范式 现代算法的设计并非偶然,而是遵循一系列成熟的范式。本章将系统地介绍并深入剖析四大核心设计思想: 1. 分治法(Divide and Conquer):从经典的归并排序和快速排序入手,理解如何将复杂问题分解为可独立求解的子问题,再高效地合并结果。 2. 贪心算法(Greedy Algorithms):探讨局部最优选择如何能导向全局最优解。我们将通过活动安排问题、霍夫曼编码等案例,精确界定贪心策略适用的前提和局限性。 3. 动态规划(Dynamic Programming):这部分是算法设计的精髓。我们将从重叠子问题和最优子结构两个角度,系统地构建状态转移方程,解决背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典难题。我们将强调自底向上(迭代)与自顶向下(带备忘录)实现的权衡。 4. 回溯与分支限界法:对于NP-Hard问题的初步探索,本章介绍如何系统地搜索解空间,并通过剪枝技术(Pruning)大幅提高搜索效率,如八皇后问题和旅行商问题的初步求解尝试。 第三章:排序与搜索的精细化研究 虽然排序是基础,但本章将超越教科书的简单介绍。我们不仅会复习快速排序和归并排序的优化细节,还将深入探讨堆排序的底层机制,以及计数排序、基数排序、桶排序等线性时间排序算法的适用条件与实现技巧。在搜索方面,除了标准的二分查找外,我们还会探讨在不完全有序或动态变化数据集中的高效查找策略。 --- 第二部分:数据结构的构造——组织信息的智慧 数据结构是算法的载体。本部分致力于构建读者对各种抽象数据类型(ADT)的深刻理解,并分析其在内存中的物理实现对性能的影响。 第四章:线性结构的扩展与优化 本章从基础的数组和链表出发,探索如何通过优化结构来满足特定访问模式的需求。我们将详细介绍双向链表、循环链表,并重点解析栈(Stack)和队列(Queue)的底层实现,包括如何使用数组或链表实现它们的各种变种,如双端队列(Deque)。 第五章:树形结构的奥秘与平衡艺术 树是组织分层数据的核心。本章将全面覆盖各类树结构: 1. 二叉树与二叉搜索树(BST):深入理解前序、中序、后序遍历的意义,以及BST在插入、删除操作中可能退化为链表的风险。 2. 平衡搜索树的构建:重点剖析AVL树和红黑树(Red-Black Tree)的旋转、着色和再平衡机制。我们将详尽展示红黑树如何在$O(log n)$时间内保证最坏情况下的性能,这是许多标准库实现(如Java的`TreeMap`)的核心。 3. B-Tree 与 B+Tree:从磁盘I/O的角度出发,理解这些多路搜索树如何成为现代数据库索引和文件系统的基石。我们将分析其分支因子(fanout)对性能的影响。 第六章:高效查找与集合管理:哈希与堆 本章探讨解决快速查找和优先级管理问题的两种关键技术: 1. 散列表(Hash Tables):彻底解析散列函数的设计原则,包括如何构造好的散列函数以减少冲突。深入比较链地址法(Separate Chaining)和开放寻址法(Open Addressing,如线性探测、二次探测和双重散列)的性能特点、缓存效率和空间开销。 2. 堆(Heaps):聚焦于二叉堆的构建与操作(插入、删除最大/最小元素)。更进一步,我们将探讨斐波那契堆(Fibonacci Heap)和二项堆(Binomial Heap),分析它们在实现如Dijkstra算法或Prim算法等需要高效“减少键值”操作的场景中的优越性。 第七章:图论算法的实践应用 图是表示网络和关系的最通用模型。本部分将从数据结构和算法两个层面深入图论: 1. 图的表示:详细对比邻接矩阵和邻接表的优缺点,以及针对稀疏图和稠密图的选择策略。 2. 图遍历:系统地阐述广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)的机制及其在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 3. 最短路径求解:从无权图的BFS到带权图的Dijkstra算法,以及处理负权边的Bellman-Ford算法。我们将深入探讨Floyd-Warshall算法及其在计算所有顶点对最短路径时的动态规划视角。 4. 最小生成树:精确分析Prim算法和Kruskal算法的实现细节,并讨论其在网络设计和连接成本优化中的作用。 --- 第三部分:进阶主题与前沿视野 本书最后一部分将触及更高深的算法设计领域,以及如何将数据结构应用于更复杂的计算挑战。 第八章:高级算法范式:最大流与计算几何基础 本章探索更宏观的组合优化问题。我们将介绍最大流/最小割定理,并详细讲解基于Ford-Fulkerson方法及其改进版(如 Edmonds-Karp 算法)如何解决资源分配和匹配问题。此外,还将简要介绍计算几何中的基础算法,如凸包的Graham 扫描法和Jarvis 步进法。 第九章:数据结构的新兴趋势与内存层次结构 理解数据结构不仅要看渐近复杂度,更要看其在真实硬件上的表现。本章将讨论缓存感知(Cache-aware)的数据结构设计,例如如何优化树结构以适应CPU缓存行大小。同时,我们将展望外部存储数据结构(如LSM-Trees在NoSQL数据库中的应用),以及跳跃列表(Skip Lists)作为一种概率性数据结构在并发环境中的潜力。 通过本书的学习,读者将不仅掌握一系列解决问题的工具箱,更重要的是,能够像真正的计算机科学家那样,对计算过程进行严谨的分析、巧妙的设计和高效的实现。这本书是通往高效编程和系统设计思维的坚实阶梯。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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阅读完《离散数学》后,我产生了一种奇异的感受——好像我原本混乱的思维模式被“重构”了。这本书的震撼之处不在于它教了多少个孤立的公式,而在于它提供了一种全新的、结构化的思维框架。它强迫你去质疑每一个“显然”的结论,去追溯每一个定义的根源。书中关于“数学归纳法”的运用,可以说是贯穿始终的一条主线,它教会我的不仅是一种证明方法,更是一种处理复杂问题的思维习惯:如何将一个宏大的问题分解成可管理的基础步骤,然后逐步搭建起完整的论证体系。这种思维的转变是微妙而深远的。以前我可能更倾向于依赖直觉和经验来解决问题,但读完这本书,我开始下意识地去寻找支撑结论的逻辑链条,去审视前提假设的完备性。这不仅仅是数学上的提升,它对我的日常决策、文档撰写,甚至人际沟通都有潜移默化的影响。这本书,与其说是一本教科书,不如说是一本“思维体操”的训练手册,值得所有追求严谨思维的人反复品味。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书,我原本以为会是一场枯燥的智力折磨,毕竟“离散数学”这名头衔听起来就充满了“非连续”的疏离感。我更期待的是一些关于排列组合的趣味小游戏,而不是深奥的逻辑演算。然而,这本书在处理“命题逻辑”和“谓词逻辑”的部分,展现出一种令人意想不到的洞察力。它不像我以前接触的很多教材那样,只是罗列规则,而是深入探讨了人类思维的结构是如何被逻辑规范化的。我个人特别喜欢它对“反证法”的阐述,作者用了大量的历史案例和日常对话的例子,让我体会到,逻辑推理其实早就渗透在我们生活的方方面面,我们只是缺乏一个清晰的框架去审视它。我记得有一次在看书中关于“关系”的定义时,我突然明白了为什么有些数据库查询总是返回意料之外的结果——原来是我对“二元关系”的理解不够深刻,尤其是对“传递性”的判断出现了偏差。这本书的编排非常注重循序渐进,它没有急于展示最难的部分,而是像一位耐心十足的导师,一步一步地引导你建立起数学思维的底层架构。读完后,我感觉自己的思考方式都变得更加有条理了。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲,我并不是数学专业的学生,我接触《离散数学》纯粹是出于对计算机科学的好奇心。我总觉得,如果不懂背后的数学原理,我永远只是一个“会用”软件的工程师,而不是一个“能创造”系统的架构师。这本书恰好满足了我的这种需求。它没有过多纠缠于高等代数的复杂计算,而是专注于那些与算法和数据结构直接挂钩的知识点。书中对“组合数学”的讲解,简直就是一本小型优化指南。我尤其对“生成函数”那部分印象深刻,它提供了一种全新的视角来看待序列问题,将原本需要层层递进的分析,转化为一个优雅的代数表达式求解过程。这让我对解决那些涉及概率和计数的问题时,有了一种全新的“武器”。这本书的作者显然深谙跨学科教学的精髓,他总是将理论与实际的编程场景联系起来。比如,在讨论“鸽巢原理”时,他会立刻延伸到哈希表冲突的分析,这种“学以致用”的导向,极大地增强了我学习的积极性,因为它让我确信我所学的知识是有实际价值的,而不是孤立的象牙塔里的理论。

评分☆☆☆☆☆

不得不说,这本书的装帧和排版是我阅读体验中一个非常积极的因素。要知道,面对这种需要高度集中注意力的学科书籍,如果印刷质量或者版式设计稍有不慎,那简直是灾难。幸运的是,《离散数学》在这方面做得非常出色。字体选择清晰易读,关键的公式和定义都用加粗或斜体做了明确的区分,这使得我在快速查阅某个定理时,眼睛不容易“迷路”。尤其值得称赞的是,书中那些复杂的图示,比如描述不同算法运行过程的流程图,线条流畅,层次分明,没有那种拥挤不堪的感觉。对于像我这种偏向视觉学习的读者来说,这简直是福音。此外,书后的索引做得极其详尽,几乎可以作为一本小型参考手册来使用。每一次当我卡在某个概念上,想快速回顾一下它在书中的定义和相关章节时,都能迅速定位。这本书的物理形态本身,就为深入学习提供了一个友好且高效的平台,这让我在面对枯燥的理论推导时,心理负担减轻了不少,也更有动力坚持下去。

评分☆☆☆☆☆

天哪,我终于读完了这本《离散数学》!说实话,我抱着一种相当复杂的心情开始这本书的。我一直对数学抱有一种敬畏感,特别是那些听起来就带着“高深莫测”光环的领域。最初翻开它时,那些密密麻麻的符号和定理真的让我有点头晕眼花。我记得最开始接触“集合论”的部分,感觉就像在学一门全新的语言,每个定义都必须咬文嚼字地理解。不过,随着我硬着头皮往下啃,尤其是“图论”那一章,我简直发现了新大陆。那些关于网络、路径和连接的描述,突然间让抽象的数学概念变得异常具象化,我开始能想象出数据结构在计算机内部是如何相互关联的。作者在解释那些复杂的证明时,似乎总能找到一个巧妙的比喻来辅助理解,而不是一味地堆砌公式,这一点我非常欣赏。比如,他描述递归关系时,用的那个“俄罗斯套娃”的比方,真是绝妙,瞬间打通了我思维的任督二脉。虽然有些章节的习题依然能让我抓耳挠腮大半天,但最终解开谜题的成就感,是无与伦比的。这本书,绝对是数学学习路上的一个重要里程碑,它不仅教了我知识,更培养了我逻辑推理的严谨性。

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