Planar Graphs

作者:Nishizeki, T./ Chiba, N.

页数:232

出版时间:2008-6

价格:$ 18.02

isbn号码:9780486466712

具体描述

This text features most of the important theorems and algorithms for planar graphs. Topics include planarity testing and embedding, drawing planar graphs, vertex- and edge-coloring, subgraph listing, planar separator theorem, Hamiltonian cycles, and single- or multi-commodity flows. Suitable as a textbook, it is also useful for researchers. 1988 edition.

用户评价

这本书的深度和广度都令人印象深刻，它绝非市面上那些仅仅停留在基础概念介绍上的入门读物。一旦跨过最初的门槛，作者便开始触及该领域的前沿和难点。关于四色定理的讨论部分，结构尤为精妙，作者没有仅仅停留在历史陈述上，而是深入剖析了化简过程中的关键逻辑步骤，即“五色化嵌入”的论证策略。虽然证明的细节依然复杂，但作者用简洁的语言提炼出了核心思想，使得即便是没有进行过深入研究的读者，也能把握住证明的精髓所在。此外，书中对于特定结构的性质（比如哈密顿回路的存在性判断）的处理，也展现了作者扎实的数理功底。它似乎在鼓励读者，不要满足于知道“是什么”，更要去探究“为什么是这样”，这种探究精神是学术研究的灵魂所在。

与其他教材相比，这本书的一大亮点在于其丰富的应用案例和跨学科的视野。作者非常巧妙地将抽象的图论理论与实际工程问题联系起来，例如在网络流分析、电路布局优化，甚至生物信息学中的序列比对等领域，都有详尽的分析和建模示范。这些案例的选取非常贴近现代科技发展的脉搏，让读者清晰地认识到，这些看似纯粹的数学工具，在解决现实世界难题时具有多么强大的威力。特别是关于平面图判定算法的讨论，不仅讲解了算法的原理，还附带了不同实现方法的效率对比，这对于计算机科学背景的读者来说，提供了极具价值的实践指导。这种理论与实践紧密结合的写法，极大地提升了本书的实用价值，让我感觉自己不只是在学习一门理论，而是在掌握一套解决问题的利器。

然而，这本书在某些章节的难度陡增，可能会让那些期待“轻松阅读”的读者感到吃力。特别是关于某些非平面图嵌入性质的探讨，虽然数学推导无懈可击，但作者采用的符号系统和论证风格略显保守，对于习惯了现代简洁表示法的读者来说，初期阅读需要投入额外的精力去适应。尽管如此，我依然认为这是优点胜于缺点的体现。一本优秀的学术著作，理应具备挑战读者的能力。而且，作者在处理这些高难度内容时，非常严谨，确保了每一个逻辑跳跃都有据可循，这保证了知识的准确性和可靠性。总而言之，这本书更像是一本深入的“案头参考书”而非“快速入门读物”，它要求读者付出相应的努力，但所给予的回报是极其丰厚的，它奠定了坚实的理论基础，是任何严肃学习此领域的人不可或缺的宝贵资源。

这本书的装帧设计很有心思，封面的几何图形和色彩搭配让人眼前一亮，传递出一种既严谨又充满创意的氛围。内页的纸张质感也相当不错，印刷清晰，图表线条流畅，阅读体验非常舒适。初翻阅时，我就被其精美的排版所吸引，这对于一本技术性较强的书籍来说，无疑是一个重要的加分项。作者在视觉呈现上下了很大功夫，每一个定理的推导、每一个例子的插图都绘制得极其用心，使得原本可能枯燥的数学概念变得生动易懂。特别是那些复杂的结构图，不仅准确无误，而且布局合理，极大地帮助了读者理解抽象的结构关系。可以说，这本书在设计美学和实用性之间找到了一个绝佳的平衡点，让读者在学习知识的同时，也能享受到阅读的愉悦。这种对细节的极致追求，体现了出版方对学术质量的重视，也让这本书在众多同类书籍中脱颖而出，成为了案头常备的工具书。

内容上，我特别欣赏作者处理基础概念时的那种由浅入深的叙述方式。对于一个对离散数学有一定了解但从未深入研究图论的新手来说，这本书简直是打开了一扇新世界的大门。它没有直接抛出深奥的定义和复杂的证明，而是从最直观的平面嵌入问题入手，巧妙地引导读者进入对拓扑性质的思考。例如，对欧拉公式的讲解，作者不仅给出了标准的代数证明，还结合了大量的几何直观解释，配上精心绘制的例子，让人能瞬间领悟到其内在的联系。这种教学方法极大地降低了初学者的门槛，同时也为后续学习更高级的主题打下了坚实的基础。我发现在阅读过程中，许多曾经模糊不清的知识点，通过作者的阐述，变得豁然开朗。这种循序渐进、层层递进的编排逻辑，显示出作者深厚的教学功力和对读者学习路径的深刻洞察。