具体描述
This classic book on formal languages, automata theory, and computational complexity has been updated to present theoretical concepts in a concise and straightforward manner with the increase of hands-on, practical applications. This new edition comes with Gradiance, an online assessment tool developed for computer science. Please note, Gradiance is no longer available with this book, as we no longer support this product.
作者简介
John E.Hopcroft 于斯坦福大学获得博士学位，现为康奈尔大学计算机科学系教授。1994年到2001年，任康奈尔大学工程学院院长。他是1986年图灵奖获得者。他的研究兴趣集中在计算理论方面，尤其是算法分析、自动机理论等。
Rajeev Motwani 于加州大学伯克利分校获得博士学位，现为斯坦福大学计算机科学系教授。他的研究兴趣包括：数据库、数据挖掘，Web搜索和信息检索、机器人等。
Jeffrey D. Ullman 斯坦福大学计算机科学系 Stanford W. Ascherman 教授，数据库专家，美国国家工程院院士。他的研究兴趣包括：数据库理论、数据库集成、数据挖掘、理论计算等。
目录信息
读后感
建议大家还是直接读原著吧，不要看翻译的了。 今天看的时候，发现一句话很费解，特意对比了一下： 翻译版本的41页第二段：“重要的是注意，子集构造是这样一个例子：说明如何……” 看了一下原文是这样写的（原书第二版61页第一段）：“It is important for us to observe th...
当初想找个DFA最小化算法，这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper，好歹找到了该算法的介绍，但6篇相关的 Paper 中，算法的初始化部分竟然是错的！Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法，6篇 Paper 中给出的...
书中通过将 3SAT 问题多项式时间规约到独立集问题。证明了独立集问题是NP完全的。 但他的独立集问题IS，是这么表述的： 给定一个无向图(n个顶点)和一个数k，问这个图存不存在k个顶点的独立集。 这个问题是P的。因为，对于题面中给定的k，从全部n个定点中选出k个顶点的子集...
内容不错啊，讲的挺详细，即使我这个非计算机专业的拿来看也能顺着看下去。当然，前提是你能忍受得了这翻译。有的地方也太“直译”了，有的地方读起来有当初看GRE长难句的感觉。慢慢看下去习惯了翻译也就觉得书还是不错的。
当初想找个DFA最小化算法，这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper，好歹找到了该算法的介绍，但6篇相关的 Paper 中，算法的初始化部分竟然是错的！Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法，6篇 Paper 中给出的...
用户评价
我是一名长期在软件开发一线摸爬滚打的工程师，偶然间接触到《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书，原本以为会是一本枯燥的技术手册，没想到却意外地打开了我新的思维维度。这本书最大的魅力在于它将看似高深的理论与实际应用之间建立了一种巧妙的联系，让我重新审视了许多在日常工作中习以为常的工具和技术。例如，书中关于正则表达式的章节，我之前一直将其视为文本处理的“瑞士军刀”，但通过这本书的系统讲解，我才真正理解了其背后的数学原理和有限自动机的强大支撑。这让我不再仅仅是“会用”，而是“理解其工作机制”，从而能够写出更高效、更健壮的正则表达式，甚至在复杂场景下能够自行设计出更优的匹配逻辑。同样，对于编译原理中的词法分析和语法分析，本书提供了坚实的理论基础。书中对有限自动机和下推自动机的讲解，让我清晰地认识到它们是如何被用来识别程序代码的语法结构，将一串串字符转化为具有逻辑含义的抽象语法树。这使得我在理解编译器的工作流程时，不再感到模糊和神秘，也对提高代码的解析效率和错误检测能力有了更深的认识。此外，书中对于可计算性理论的探讨，虽然触及了计算的极限，但却让我对算法的局限性有了更深刻的体悟。了解哪些问题是“不可解”的，这对于我们在设计系统时避免陷入无谓的努力，以及合理评估技术可行性具有重要的指导意义。这本书并没有回避理论的深度，但它通过大量的实例和类比，将抽象的概念具象化，让我这个工程背景的人也能体会到理论的魅力和指导作用。它让我意识到，深厚的理论功底，对于一个成熟的工程师来说，是多么重要的“内功”。
在我多年的教学生涯中，我一直在寻找一本能够真正帮助学生理解“计算”本质的书籍。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书正是这样一本杰作。它不仅仅是介绍算法和数据结构，而是深入挖掘了计算的底层逻辑和理论边界。我最喜欢书中对不同计算模型之间能力的区分和等价证明。从最简单的有限自动机，到功能更强大的下推自动机和图灵机，书中清晰地描绘了它们各自能够处理的语言类别和解决问题的能力范围。这种层层递进的讲解方式，让学生能够逐步建立起对计算复杂度的直观认识。书中对“可判定性”和“不可判定性”的深刻探讨，是我认为本书最具启发性的部分之一。它打破了许多学生对计算机能力无限的固有认知，让他们明白存在一些根本性的计算限制。例如，对停机问题的讲解，就足以让学生对计算的本质产生深刻的反思。此外，书中对形式语言和自动机的系统性介绍，为理解许多高级计算机科学概念打下了坚实基础。无论是编译器设计、自然语言处理，还是形式验证，都离不开这些基础理论的支持。这本书的价值在于，它不仅仅是传授知识，更是培养一种“计算思维”，一种用抽象、逻辑和数学来分析和解决问题的能力。我曾多次见到学生在学完这本书后，能够以更深刻的视角去理解和分析其他计算机科学领域的问题，这让我深感欣慰。
作为一名对形式逻辑和数学证明着迷的学生，我在研读《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书时，充分体验到了逻辑的严谨之美。书中对每一个理论概念的定义，都经过了周密的数学表述，并且每一个定理的证明，都遵循着清晰、严谨的逻辑推导过程。我尤其喜欢书中对数学归纳法和构造性证明的运用。例如，在证明不同计算模型之间的等价性时，书中通常会采用先证明一个模型可以模拟另一个模型，再证明反向模拟的过程。这种双向证明的思路，让我对证明的完整性和严密性有了更深的体会。书中对于“可计算函数”的定义，以及它与图灵机计算能力之间的等价性证明，是我认为全书中最具哲学意义的部分之一。它不仅仅是数学上的结论，更是对“什么能够被计算”这一根本性问题的深刻回答。这种对抽象概念的精确把握和逻辑推演，让我充分感受到了数学语言的强大力量。我曾花费大量时间去理解书中关于“递归可枚举语言”的定义，以及它与图灵机识别能力的对应关系。这些看似晦涩的概念，在作者的精心阐释下，逐渐变得清晰起来。这本书让我明白，计算机科学不仅仅是编程的艺术，更是逻辑和数学的王国。它培养了我严谨的逻辑思维能力，以及对数学证明的深刻理解，这对于我未来在学术研究上的发展至关重要。
在我学生时代，我曾经接触过一些零散的计算理论知识，但总感觉缺乏一个系统性的框架。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书彻底改变了我的认知。它就像一本“计算世界的百科全书”，将分散的概念串联成了一个完整而优美的理论体系。我最欣赏的是书中对“可计算性”这一核心概念的深刻阐释。从图灵机作为通用计算模型的提出，到停机问题等不可解问题的揭示，这本书让我深刻理解了计算能力的边界。这对于我后来在设计算法和分析问题复杂度时，都起到了重要的指导作用。例如，当面对一个看似棘手的问题时，我能够通过将其映射到已知的不可解问题，来快速判断其理论上的可行性，避免走弯路。书中对形式语言的讲解也让我印象深刻。我之前只知道正则表达式在文本搜索中的应用，但这本书让我了解到，形式语言不仅仅是文本匹配的工具，更是描述计算行为和刻画计算能力的强大语言。从简单的正则表达式到复杂的上下文无关文法，再到更抽象的递归可枚举语言，我对语言的层级结构和与之对应的计算模型有了全新的认识。这本书的魅力在于，它能够将高度抽象的数学概念，通过清晰的逻辑推理和丰富的示例，变得触手可及。它让我明白，学习计算理论，不仅仅是为了应付考试，更是为了培养一种“计算思维”，一种能够用数学和逻辑来分析和解决问题的能力。
作为一个对理论计算机科学怀有深厚兴趣的退休学者，我一直在寻找一本能够系统梳理和回顾这个领域核心概念的著作。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书无疑是满足了我这一愿望。我尤其欣赏书中对计算模型演进路径的清晰梳理。它从最基础的有限自动机出发，逐步引入更强大的模型，如下推自动机和图灵机，清晰地展示了计算能力是如何随之增强的。这种循序渐进的讲解方式，让我能够清晰地把握不同模型之间的关系，以及它们各自的理论边界。书中对形式语言的分类和描述，也让我重新审视了语言的复杂性及其与计算能力之间的内在联系。从正则表达式描述的简单语言，到上下文无关文法描述的更复杂结构，再到递归可枚举语言所代表的计算极限，这种由易到难的划分，不仅严谨，而且富有启发性。我曾花费大量时间去研究书中关于Church-Turing论题的论述，以及对不同计算模型等价性的证明。这些证明不仅是理论上的精妙，更是对我多年来对计算本质思考的一次深刻印证。它让我再次体会到数学的简洁与力量，以及理论研究在构建科学体系中的基石作用。这本书的深度和广度，让我即使在退休之后，也能保持对这个领域的探索热情，并且能够以更宏观的视角来审视计算机科学的发展。
作为一名跨学科研究者，我经常需要在不同的理论领域之间建立联系。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书为我在计算机科学理论领域的研究提供了一个坚实的跳板。我尤其看重书中对“计算模型”的系统性介绍。它不仅定义了有限自动机、下推自动机、图灵机等核心模型，更重要的是，它深入探讨了这些模型之间的关系以及它们各自能够识别和处理的语言类别。这种模型之间的比较和转化，为我理解不同计算范式提供了清晰的视角。例如，理解为什么有限自动机只能处理正则语言，而下推自动机可以处理上下文无关语言，这让我能够根据问题的计算特性，选择最合适的模型进行分析。书中关于“可判定性”和“可枚举性”的讨论，也对我理解算法的可行性和局限性产生了深远影响。例如，在研究某些复杂系统时，我能够运用书中介绍的判定方法，来判断该系统的某些性质是否是可判定的，从而避免进行徒劳的尝试。此外，书中对形式语法的详细阐述，也为我理解自然语言处理、形式验证等领域提供了理论基础。理解如何用文法来描述语言的结构，以及如何用解析器来验证输入的合法性，这对于我在进行跨学科研究时，能够更好地与计算机科学家进行沟通和协作至关重要。这本书的严谨性和系统性，让我能够在这个高深的领域建立起清晰的知识图谱。
我对《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书的喜爱，很大程度上源于它在理论深度之外所展现出的“实用导向”。这本书并没有将理论知识束之高阁，而是通过大量贴近实际的例子，将抽象的概念与工程实践联系起来。我特别欣赏书中在介绍正则表达式和有限自动机时，引入的实际应用场景，比如文本编辑器中的搜索功能、状态机在嵌入式系统中的应用等。这些例子让学生能够直观地理解这些理论工具的价值和作用，从而激发他们学习的积极性。同样，书中在讲解上下文无关文法和下推自动机时，也将其与编译器设计中的词法分析和语法分析紧密结合。这使得我对编译器的工作原理有了更清晰的认识，也理解了为什么需要这些形式化的语言描述。书中关于图灵机和可计算性理论的部分，虽然在表面上看可能离工程实践较远，但它为我们理解算法的边界和计算的极限提供了理论基础。例如，了解哪些问题是不可解的，这能帮助我们在进行软件设计时，避免投入大量精力去解决理论上无法解决的问题。总的来说，这本书成功地在理论的严谨性和应用的启发性之间找到了一个绝佳的平衡点。它不仅教授了扎实的理论知识，更重要的是，它让读者看到了这些理论在现实世界中的广泛应用，从而培养了将理论应用于实践的能力。
我是一名相对年轻的教师，在教授计算机科学导论课程时，一直寻找一本能够系统性地介绍计算理论基础的优秀教材。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书在我的教学过程中起到了至关重要的作用。首先，它提供的清晰的逻辑结构，使得我可以循序渐进地将复杂的概念传递给学生。从最简单的有限状态机开始，到后来的下推自动机和图灵机，每一步都有充分的铺垫和过渡，学生们能够相对容易地理解不同计算模型的定义、能力和局限性。书中丰富的例子和习题，是其另一大亮点。这些例子往往能够将抽象的数学概念与实际的应用场景联系起来，例如用自动机来描述文本编辑器中的查找功能，或者用文法来描述一种简单的编程语言的语法。这些生动的例子能够极大地激发学生的学习兴趣，帮助他们将理论知识转化为直观的理解。同时，书中精心设计的习题，难度适中，能够有效检验学生对概念的掌握程度，并鼓励他们进行深入的思考和探索。对于我来说，这本书不仅是教学的利器，更是一种教学理念的启发。它强调了数学的严谨性和逻辑推理的重要性，以及理论与实践相结合的教学方法。通过使用这本书，我能够更好地向学生展示计算机科学的“科学”属性，培养他们严谨的思维习惯和解决问题的能力。我曾多次听到学生反馈，说这本书虽然有一定挑战性，但非常有价值，能够让他们对计算机科学的本质有更深入的理解，这对我来说是最大的肯定。
作为一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学生，我一直认为理解智能的本质离不开对其底层计算能力的探索。《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书恰好满足了我的这一需求。它并没有直接教授具体的AI算法，而是从最基础的计算模型出发，为理解更复杂的智能系统提供了理论框架。书中关于图灵机的部分，让我对“计算”这一行为有了更深刻的定义。理解图灵机如何模拟任何可计算过程，这让我意识到，我们今天所构建的几乎所有人工智能模型，其本质都可以被归结为某种形式的图灵机计算。这为我思考AI的通用性和局限性提供了重要的理论基石。书中对递归和不可解问题的探讨，也让我警醒于AI能力并非无限，某些问题注定是其无法触及的。这对于避免对AI产生不切实际的幻想，以及在AI研究中设定合理的短期和长期目标至关重要。此外，书中关于形式语言和自动机的部分，也为理解自然语言处理（NLP）和模式识别等AI分支领域提供了理论支持。例如，上下文无关文法可以用来描述语言的语法结构，而有限自动机则在很多模式匹配和序列分析任务中扮演着关键角色。这本书就像一本“计算科学的圣经”，它剥离了技术的表面，直指核心的计算原理。通过这本书，我不再仅仅满足于使用现成的AI工具，而是开始思考这些工具背后的原理，尝试理解它们是如何工作的，以及如何从根本上改进它们。这种由理论驱动的探索，让我对AI研究有了更深刻的理解和更广阔的视野。
作为一名对计算机科学理论领域深感好奇的研究生，我最近终于有机会深入研读了《Automata Theory, Languages, and Computation》这本书。这本书在我心中留下了深刻的印记，它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心且博学的向导，引领我穿越抽象的计算理论世界。首先，我对书中对于形式语言的严谨定义和分类印象尤为深刻。从最基础的正则表达式和有限自动机，到上下文无关文法和下推自动机，再到图灵机和递归可数集，每一个概念都经过了细致的铺陈和逻辑的推导。作者并没有直接抛出复杂的定义，而是从直观的例子入手，逐步引导读者理解每一个理论概念的内涵和外延。例如，在介绍正则表达式时，书中通过大量的字符串匹配示例，生动地展示了不同运算符（如并集、连接、闭包）的组合如何能够精确地描述和识别一类特定的字符串。这种由浅入深、由具体到抽象的讲解方式，极大地降低了初学者的入门门槛，也为后续更复杂理论的学习打下了坚实的基础。此外，书中对不同计算模型的等价性证明也是一大亮点。理解为什么有限自动机、正则表达式以及某些形式文法能够识别相同的语言类，或者为什么图灵机能够模拟任何可计算函数，这不仅仅是理论上的严谨，更是对计算本质的一次深刻洞察。书中对这些证明的详尽阐述，虽然有时需要花费相当多的时间和精力去理解，但一旦豁然开朗，那种满足感是无与伦比的。它让我体会到数学的优美和逻辑的力量，也让我对计算机科学的理论根基有了更清晰的认识。总而言之，这本书为我打开了通往计算理论世界的一扇大门，让我对形式语言、自动机以及计算能力有了全新的理解，为我未来的学术研究提供了宝贵的知识财富。
读起来真痛苦
读起来真痛苦
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