离散数学

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出版者:机械工业出版社
作者:眭碧霞 编
出品人:
页数:124
译者:
出版时间:2004-1
价格:13.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787111141952
丛书系列:
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》注重从实际应用出发,注重培养学生分析问题、解决问题的能力,全面讲述了数理逻辑基础、集合与关系、代数系统等。

好的,这是一本名为《现代算法设计与分析》的图书简介,完全不涉及离散数学的内容,旨在深入探讨计算机科学领域的核心算法设计与优化策略。 --- 现代算法设计与分析:面向高效计算的理论与实践 本书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学以及相关领域的专业人士和高级学生提供一套全面、深入且极具实践指导意义的算法设计与分析框架。我们聚焦于如何构建具有最优时间复杂度与空间效率的计算模型,以应对当今复杂计算环境中的海量数据处理与实时决策挑战。 本书摒弃了传统教材中对数理逻辑和集合论的过度强调,转而将重点完全置于算法本身的结构、效率分析、高级范式应用以及实际工程实现上。内容组织严格遵循从基础分析工具到前沿复杂问题的递进路线,确保读者能够系统地掌握现代计算思维的核心。 第一部分:算法效率的基石与分析工具 本部分为后续高级主题的奠定基础,侧重于精确量化算法性能的方法论。 第1章:计算复杂性的精确度量 本章细致阐述了衡量算法性能的严格标准。我们深入探讨了时间复杂度与空间复杂度的精确定义,区分了最坏情况、最好情况与平均情况分析的适用场景。重点讲解了渐近分析(大O、Ω、Θ符号)的数学严谨性及其在算法比较中的作用。同时,引入了摊还分析(Amortized Analysis)这一关键工具,用于评估那些在某些操作上开销很大,但在连续操作序列中表现平稳的动态数据结构(如动态数组、斐波那契堆)。 第2章:求解递归关系的艺术 递归是许多高效算法(如分治策略)的内在表达形式。本章系统性地介绍了求解递归关系的主要技术:主定理(Master Theorem)的精确应用条件与推导;替换法(Substitution Method)如何验证解决方案的正确性;以及递归树法(Recursion Tree Method)如何直观地揭示计算过程的结构。通过丰富的实例,读者将学会如何为复杂的算法结构构建并求解相应的性能方程。 第3章:线性时间处理的技巧 本章专注于那些能够在线性时间内完成任务的线性结构处理技巧。内容涵盖了线性时间排序(如计数排序、基数排序)的原理及其对输入数据特性的依赖。此外,我们详细探讨了中值选择问题(Selection Problem),特别是快速选择(Quickselect)算法,如何在平均线性时间内找到第k小元素,这对于构建更高效的基于比较的算法至关重要。 第二部分:核心算法设计范式与应用 本部分详细剖析了现代计算机科学中应用最广泛、最具影响力的四种主要算法设计范式。 第4章:分治法:分解与征服 分治法是高效算法设计的核心思想之一。本章深入分析了归并排序的稳定性与性能保证,以及快速排序在实际应用中的优势与陷阱。更进一步,本章探讨了傅里叶变换(FFT)作为分治思想在信号处理和多项式乘法中的革命性应用,展示了算法抽象如何带来指数级的性能提升。 第5章:贪心算法的局部最优与全局视野 贪心算法以其简洁性著称,但其正确性证明往往极具挑战性。本章详细分析了贪心选择性质和最优子结构,并通过活动选择问题、霍夫曼编码和最小生成树算法(Prim与Kruskal)来阐述何时贪心策略能够保证全局最优解。同时,本章也讨论了识别贪心算法适用边界的重要性,避免错误应用。 第6章:动态规划:重叠子问题与最优子结构 动态规划(DP)是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章从矩阵链乘法开始,系统介绍自底向上(Tabulation)和自顶向下(Memoization)两种实现方式。随后,我们将深入研究经典的DP应用,如最长公共子序列、背包问题(0/1与有界/无界),并探讨其在生物信息学中的序列比对应用。 第7章:回溯法与分支限界:搜索空间的智能裁剪 当问题解空间巨大时,精确搜索需要智能的剪枝策略。本章讲解了回溯法(Backtracking)在解决约束满足问题(如N皇后问题、数独求解)中的系统性搜索过程。随后,引入分支限界(Branch and Bound)技术,通过边界函数的计算来有效裁剪不必要的搜索路径,尤其在求解旅行商问题(TSP)和整数规划等组合优化问题中展现出巨大威力。 第三部分:高级主题与前沿领域 本部分将视野拓展到更具挑战性的计算领域,特别是与现代系统和大数据相关的算法。 第8章:图算法的深度探索 图算法是网络科学和系统分析的核心。本章不仅复习了最短路径算法(Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall),更专注于最大流/最小割定理及其在匹配和网络流问题中的应用。我们将详细讲解Ford-Fulkerson方法及其基于预流推进(Push-Relabel)的高效实现,以及如何利用图连通性分析复杂网络结构。 第9章:数据结构的高级形态与操作优化 本书强调数据结构必须服务于特定的算法需求。本章深入分析了高级搜索结构,如平衡二叉搜索树(AVL, 红黑树)的旋转与再平衡机制,确保对数时间的查找、插入和删除。更进一步,我们研究了B树及其变体在外部存储(磁盘I/O受限环境)中的高效性,并探讨了哈希表的冲突解决策略及其在内存数据库中的性能考量。 第10章:计算的边界:NP完全性理论 本章将讨论计算问题的内在难度。我们将定义可判定性、可归约性,并系统地阐述P类与NP类。通过Cook-Levin定理的洞察,我们将探讨NP完全问题的关键实例(如可满足性SAT、哈密顿回路),帮助读者理解哪些问题原则上难以在多项式时间内被精确求解,从而指导工程上转向近似算法或启发式方法。 第11章:近似算法与启发式方法 针对NP难问题,本章介绍构造性逼近解的策略。我们将分析多项式时间近似方案(PTAS)的概念,并详细讲解针对集合覆盖和图着色问题的良好近似比算法。此外,本章还将介绍局部搜索、模拟退火(Simulated Annealing)和遗传算法等元启发式(Metaheuristics)方法,它们在解决复杂优化问题时提供了实用的、工程可行的解决方案。 --- 《现代算法设计与分析》 是一本面向实践的算法“兵器谱”。它不仅教授读者如何分析现有算法的性能,更重要的是,它提供了一套结构化的思维工具箱,使读者能够创新性地设计出能够驾驭未来复杂计算挑战的尖端解决方案。本书的案例分析均源于前沿工业实践,强调理论与工程效率的完美结合。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,我之前为了准备某个专业考试,囫囵吞枣地看过好几本关于这个主题的书,大多是追求术语的覆盖面,内容写得非常“满”,结果就是知识点堆积如山,但真正能内化吸收的却很少。这本《离散数学》的处理方式则显得更为“克制”和“精到”。作者似乎深谙“少即是多”的哲学,它没有试图涵盖所有可能的分支领域,而是集中精力把最核心、最基础的几个部分——集合论、关系、函数、计数原理——讲到极致的清晰和透彻。对于一些过于偏门的拓展内容,它只是在章节末尾做了简短的提及,并给出了深入阅读的文献参考,这种做法非常尊重读者的学习节奏和实际需求,避免了不必要的认知负担。阅读过程中,我最欣赏的是作者在引入每一个新概念时,都会先给出它在数学体系中的“定位”,然后才深入细节,这种宏观到微观的叙事结构,让我的知识点始终能够挂在一个坚固的框架之上,不容易混淆。

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这本书的封面设计得非常沉稳大气,那种深蓝色的背景配上简约的白色字体,一下子就给人一种严谨、专业的学术气息。我本来对数学类的书籍有些畏惧,总觉得会是枯燥乏味的公式堆砌,但翻开目录后,我的疑虑就消散了不少。作者在章节的安排上显然是下了大功夫的,从集合论的基础概念讲起,循序渐进地过渡到逻辑、图论,再到代数结构,整个知识体系的脉络清晰得像一张结构精密的路线图。尤其值得称赞的是,它在讲解抽象概念时,总能巧妙地引入现实生活中的例子或者计算机科学领域的应用背景,比如用迷宫寻路来解释图的遍历算法,这种方式极大地降低了初学者的理解门槛。我记得有一章专门讲了命题演算,里面的真值表和推理规则讲解得极其透彻,甚至连一些复杂的蕴含关系都用图示辅助说明,让那些原本晦涩的符号逻辑变得生动起来,阅读体验相当流畅,完全不像是在啃一本教科书,更像是在进行一场深入的思维探险。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比,这本书在“现代应用性”的结合上做得非常出色,它没有将离散数学描绘成一个孤立的数学分支。每当讲到一个核心概念时,作者都会穿插一些短小的“应用实例速览”。比如在讲到布尔代数时,它会立即关联到数字电路设计中的逻辑门操作;在讲到图的连通性时,则会提到网络路由协议中的最短路径问题。这些关联并非是生硬地塞进去的,而是非常自然地融入到理论的讲解之中,让人清楚地意识到,这些看似抽象的结构,正是支撑起现代信息技术大厦的基石。我特别喜欢它在全书末尾附带的那个“进一步探索”的章节,它没有提供更多的习题,而是列出了一些当前学术研究的前沿方向,比如P/NP问题,并用非常通俗的语言解释了它们的核心挑战,这极大地激发了我对未来深入学习的兴趣和方向感,让人读完之后,不仅仅是“学完了”,更是“心有所向往”了。

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这本书的排版和装帧质量简直是业界良心,厚度适中,纸张的质感摸起来很舒服,阅读时不会有反光刺眼的感觉,长时间阅读下来眼睛也不会太累。我是一个特别注重细节的人,很多数学书的习题设计往往是千篇一律的“计算A+B”或者“证明C=D”,但这本书不同,它的课后习题设计得极其富有启发性,很多题目不仅仅是检验你是否掌握了某个定理,更是引导你去思考这个定理在不同条件下的局限性或者更深层次的内涵。比如,关于递推关系那一块,它没有直接给出标准解法,而是引导读者尝试用不同的初始条件和边界条件来观察数列的变化规律,这种“引导式探索”的学习方法,真的让我体会到了数学家发现问题的过程,而不是仅仅被动地接受结论。此外,书中的插图质量也值得称赞,那些关于图的结构、关系的示意图,线条清晰,色彩搭配合理,有效弥补了纯文字描述的不足,是理解那些空间结构性概念的得力助手。

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这本书带给我的最大惊喜是它对“证明”环节的细致讲解。很多教材在讲完定理后,证明过程往往是给出一个逻辑跳跃较大的推导,初学者看了等于没看。然而,这本书对于每一个关键的证明,都像一位耐心的导师在手把手地指导。它会先分析这个证明需要用到哪些已知的引理和公理,然后分解成几个逻辑小步骤,每一步的转折点都会用粗体或者特殊的标注提醒读者“此处是关键的归纳假设应用”或者“这里利用了德摩根定律”。特别是关于鸽巢原理的高级应用那几节,作者通过构建一系列嵌套的集合,清晰地展示了如何将一个看似复杂的计数问题,转化为一个简单的原理应用场景。我感觉自己不仅仅是在学习知识,更是在学习一种严谨的、结构化的思维方式。这种学习体验,远超出了我预期的“应试准备”,更像是一次思维深度的重塑。

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