Schaum's Outline of Discrete Mathematics, 3rd Ed. (Schaum's Outlines)

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出版者:McGraw-Hill
作者:Seymour Lipschutz
出品人:
页数:474
译者:
出版时间:2007-06-21
价格:USD 18.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780071470384
丛书系列:Schaum's Outlines
图书标签:
  • 离散数学
  • mathmatics
  • discrete
  • 离散数学
  • 数学
  • Schaum's Outline
  • 教材
  • 计算机科学
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  • 集合论
  • 图论
  • 逻辑
  • 数学基础
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具体描述

离散数学:逻辑、集合、图论与组合学的坚实基础 本书旨在为读者提供一个全面而深入的离散数学学习体验,聚焦于构建理解计算机科学、信息技术以及许多其他科学和工程领域所需的核心概念。我们并非将离散数学仅仅视为一系列独立的工具,而是将其呈现为一门相互关联的学科,强调不同主题之间的内在联系以及它们在解决实际问题中的协同作用。 核心内容聚焦: 逻辑基础: 我们从最基本的逻辑推理出发,探索命题逻辑和谓词逻辑的精妙之处。理解真值表、逻辑等价、推理规则以及量词的使用,是构建严谨数学证明和算法设计的基础。本书将引导读者掌握如何清晰地表达数学陈述,并进行有效的逻辑推导,从而在复杂的论证中辨别真伪。 集合论的广阔天地: 集合是我们构建数学结构的基本单元。本书深入讲解集合的定义、运算(如并集、交集、差集、补集)、幂集以及笛卡尔积。此外,我们还将探讨关系和函数的概念,这是理解数据结构、数据库以及函数式编程的关键。特别关注等价关系和偏序关系,它们在数据分类和排序算法中扮演着重要角色。 图论的连接之美: 图论是离散数学中一个极为活跃且应用广泛的分支。本书将带您领略图的表示(邻接矩阵、邻接表)、图的遍历(深度优先搜索、广度优先搜索)、连通性、回路与路径等基本概念。您将学习如何利用图来建模网络、数据结构以及工作流程,并探索如最短路径、最小生成树等经典问题及其求解算法。 组合学的计数艺术: 组合学研究的是如何对对象进行计数、排列和组合。本书将详细介绍排列、组合、二项式定理、容斥原理以及生成函数等核心工具。这些技术在概率计算、算法复杂度分析以及编码理论等领域有着至关重要的应用。通过大量的实例,读者将学会如何系统地解决计数问题,避免重复或遗漏。 计数技术与应用: 除了基本的计数原理,本书还将深入探讨递归关系,这是描述序列和算法行为的强大工具。我们将学习如何求解线性递归关系,并理解其在动态规划等算法设计范式中的重要性。此外,还将触及初等数论的概念,如整除性、同余以及模运算,这些概念是许多加密算法和网络协议的基础。 学习体验特色: 本书的设计遵循“循序渐进,由浅入深”的原则。每个章节都从最基础的概念入手,逐步引入更复杂的理论和技术。清晰的定义、详实的解释以及丰富的例题是本书的一大特色。每章末尾都配有大量的练习题,涵盖了从基本概念巩固到复杂问题解决的各个层面,并提供部分题目的详细解答,以帮助读者检验学习成果并加深理解。 本书的目标读者: 本书特别适合以下读者: 计算机科学与工程专业的学生: 离散数学是这些专业的核心基础课程,本书将提供所需的严谨数学支持。 希望掌握算法设计与分析的开发者: 理解图论、组合学和递归对于设计高效算法至关重要。 对逻辑推理和数学证明感兴趣的读者: 本书的逻辑部分将为您打下坚实的基础。 任何希望系统学习离散数学理论并应用于实际问题的自学者: 本书的全面性和系统性使其成为一个理想的学习资源。 通过本书的学习,您将不仅掌握离散数学的知识体系,更能培养严谨的逻辑思维能力,提升分析和解决复杂问题的能力,为未来的学习和工作打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书最让我感到意外和赞赏的一点,是它对“离散化”思维的培养上所下的苦功。离散数学的核心,就是教会我们如何将现实世界中那些连续的、模糊的问题,抽象成可以用有限、明确的步骤来解决的数学模型。这本书在案例选择上非常用心,它没有过多纠缠于纯粹的数学谜题,而是大量引入了与计算机科学、工程学相关的实际问题。比如,在讨论排列组合时,它会自然地引出哈希函数的设计思路;在讲解图论时,它会联系到网络路由和任务调度问题。这种潜移默化的引导,使得学习过程充满了目的性。我不再觉得我是在学一些孤立的定理,而是感觉我在学习一套解决现实世界复杂问题的工具箱。作者的叙述中始终贯穿着一种“应用驱动”的理念,这极大地激发了我的学习兴趣,让我能够更有动力去钻研那些看似枯燥的证明。对于那些对理论学习感到乏味,但又渴望掌握实用数学技能的读者来说,这本书的这种“实用主义”的风格,绝对是一个巨大的优势,它让抽象的逻辑变得触手可及,充满活力。

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我必须承认,一开始我选择这本教材,纯粹是因为我那位严苛的微积分教授推荐的。他一再强调,离散数学不能只停留在理解层面,必须做到“手熟能详”,而这本书的精髓就在于它的习题和例题量。说实话,市面上很多教材的例题数量少得可怜,你看着例题懂了,一到做作业就完全抓瞎了。但这本书完全没有这个问题,它几乎是“题海战术”的典范,而且是高质量的题海战术。每一个知识点后面都紧跟着数量惊人的练习题,从最基础的暖身到让人挠头的挑战性问题,梯度设计得非常科学。更棒的是,它不仅仅是给出了答案,对于那些关键的、有代表性的习题,它还提供了详细的解题步骤和思路剖析,这才是真正的“干货”。我个人的学习习惯就是,看完理论后,立刻尝试做一打的习题来巩固。这本书的覆盖面极广,从初级的计数原理到图论的深度遍历算法,再到关系和函数的高级应用,每部分都有足够的练习来保证你吃透知识点。我发现,当我能流畅地解决书后那些难度较大的组合数学问题时,我对概率论的理解也得到了极大的提升,这说明作者在构建知识体系时,已经替我们考虑到了跨学科的融会贯通。对于那些想通过大量练习来建立数学直觉的学习者来说,这本书的价值是无法估量的。

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说实话,我原本以为“大纲”系列可能在深度上会有所欠缺,毕竟它要追求简洁高效。但这本书在广度和深度上找到了一个近乎完美的平衡点,尤其是在图论和算法基础这一块,它展现了令人惊喜的扎实基础。很多其他入门教材对图论的讲解往往只停留在欧拉路、哈密顿回路这些基础概念,但这本书深入讲解了生成树算法(如Prim和Kruskal)的原理和复杂度分析,这些内容对于后续学习数据结构与算法至关重要。作者没有把它们当成附属知识点一笔带过,而是给予了足够的篇幅来详细阐述算法的逻辑流程和时间效率的衡量标准。这种前瞻性的教学安排,让我受益匪浅,因为我很快就要开始学习算法分析的专业课程了,现在回头看,这本书已经为我打下了坚实的地基。它不仅仅是关于“离散数学”本身,它更像是通往计算机科学核心领域的一把钥匙,通过对这些结构和逻辑的掌握,你自然而然地就能理解计算世界的底层运行机制。对于计算机科学专业的学生而言,它提供的视角是极其宝贵的,远超出了纯数学领域的需求。

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与其他许多“高大全”的教材相比,这本书的排版和易读性简直是教科书级别的典范。我曾经用过一本厚得能当砖头的教材,里面塞满了各种证明和脚注,每次翻阅都像是在进行一场考古发掘,费时费力。而这本大纲系列则完全不同,它做到了真正的“去芜存精”。它的版式非常清晰,关键定义和定理总是被加粗或用方框突出显示,让你一眼就能抓住重点。更重要的是,作者在解释复杂概念时,行文流畅自然,没有那种刻意为之的学术腔调,读起来就像是和一位学识渊博的朋友在聊天。特别是对于那些涉及抽象结构的概念,比如代数结构中的半群、独异点等,作者总能用最简洁的语言和最恰当的比喻来解释,极大地降低了初学者的心理门槛。这种对阅读体验的重视,让我在高强度学习之余,也能保持心情的愉悦。它使得“复习”这个过程不再是痛苦的回忆,而是一种知识点快速重构的体验。我甚至会带着它去咖啡馆,而不是像对待其他教材那样,必须在图书馆里摆出“战斗姿态”才能开始阅读。这种轻便和高效,在时间宝贵的大学生活中,无疑是一个巨大的加分项。

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这本书简直是为那些在离散数学的泥潭里挣扎的灵魂准备的救命稻草。我刚拿到手的时候,说实话,心里是有点忐忑的,毕竟“大纲”这个词听起来总像是在说“这本书只讲皮毛”。但事实证明,我完全想多了。它的结构安排得极其巧妙,每一个章节的衔接都像是一条精心铺设的轨道,把你从基础概念平稳地带入那些曾经让你望而生畏的复杂主题。比如说,对于集合论和逻辑这一块,作者没有采取那种干巴巴的定义堆砌,而是通过大量的、贴近实际的例子来阐释原理,这种“润物细无声”的教学方式,让我第一次感觉自己真的“懂了”那些抽象的符号背后的含义,而不是单纯地记住了公式。书中对于证明的讲解尤其到位,它不像有些教材那样直接抛出一个完整的证明,而是会把证明过程拆解成若干个逻辑步骤,每一步都有清晰的说明,这对于培养我们严密的数学思维至关重要。我记得我曾经因为卡在归纳法证明上好几天,翻遍了其他参考书都不得要领,结果在这本书里,仅仅用了半个小时就茅塞顿开。它不是那种“高高在上”的理论指导书,更像是一位经验丰富、耐心十足的导师,随时准备在你迷失方向时递给你一张清晰的地图。这种实战性极强的讲解风格,让它在众多理论性过强的教材中脱颖而出,成为了我书桌上使用频率最高的参考资料之一。

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