具体描述
本书由计算机理论领域的知名权威Michaael Sipser所撰写。他以独特的视角，系统地介绍了计算机理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。约大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容进行了重点介绍。作者以清新的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘泥于某些低层次的细节。在证明之前，均有“证明思路”，帮助读者理解数学形式下涵的概念。同样，对于算法描述，均以直观的文字而非伪代码给出，从而将注意力集中于算法本身，而不是某些模型。新版根据多年来使用本书的教师和学生的建议进行了改进，并对课堂测试题进行了全面的更新，每章末均有样例解答。
本书可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为教师和研究人员的参考书。
作者简介
目录信息
读后感
RT，英语真心一般啊，想看看有木有翻译版本的，Introduction to the Theory of Computation，第二版，请各位大神指导一下，请告知翻译版本的书名，出版社等信息 RT，英语真心一般啊，想看看有木有翻译版本的，Introduction to the Theory of Computation，第二版，请各位大神指...
评分本书的作者是著名的计算理论方面专家，麻省理工学院应用数学系主任 M. Sipser。全书分为11章，并附有部分习题解答。全书思路清晰，由浅入深，内容详细，是一本零起点学习计算理论的理想教材。我是出于研究需要阅读此书的。其中第零章简要介绍了所需要的基本数学知识。第一到三...
评分如果你周围的人在说P， NP之类，而你还不知道这些概念，请捧起这本书！ 之后，如果你还想去解决它们，寻求解决思路可以参考这本Metaheuristics For Hard Optimization
评分本书的作者是著名的计算理论方面专家，麻省理工学院应用数学系主任 M. Sipser。全书分为11章，并附有部分习题解答。全书思路清晰，由浅入深，内容详细，是一本零起点学习计算理论的理想教材。我是出于研究需要阅读此书的。其中第零章简要介绍了所需要的基本数学知识。第一到三...
评分我觉得作者很可爱，他同很多人一样很喜欢把一个复杂的问题说的很简单很通俗。 对于这本书来说，看了第一章，就应当一成的收获。计算机中重要的数学概念被解构的如此清楚，非常的难得。 另外，要说一下，翻译的问题。翻译的很不错（话说本来英文版就很上口），但是却是看原版会...
用户评价
真正让我感到震撼的是书中对计算复杂性理论的讨论。我一直认为这是理论计算机科学中最具挑战性的部分，但这本书的处理方式着实令人耳目一新。作者没有回避P与NP问题的深刻性，但却用一种近乎散文诗般的笔触，描绘了这个问题对实际计算的深远影响。书中对于NP完全性证明的介绍，步骤清晰，逻辑缜密，仿佛是作者牵着我的手，一步步走进了最难啃的骨头。特别是关于启发式算法和近似算法的介绍，它不仅仅停留在理论层面，还穿插了对现实世界中优化问题的思考，让我开始思考如何将这些理论工具应用于实际工程中的优化难题。这种理论与实践的微妙平衡，让这本书的价值远超一本单纯的教科书，它更像是一份对未来计算挑战的预演蓝图。
评分拿到这本《计算理论导引》后，我本以为它会像我过去看过的那些计算机科学入门书籍一样，充斥着枯燥的定义和公式推导。然而，初读之下，我发现这本书的叙述方式异常引人入胜。作者似乎有一种魔力，能够将抽象的计算模型具象化。比如，在讲解图灵机时，书中没有直接抛出复杂的数学框架，而是通过一系列富有想象力的场景来构建读者的认知，仿佛我们真的在操作一台无限纸带的机器。这种由浅入深的引导，让我在阅读过程中丝毫没有感到枯燥，反而像是在解一个又一个精妙的谜题。特别是关于不可判定性那一章，作者通过日常的例子，巧妙地揭示了数学和计算的本质限制，这不仅是对理论的探讨，更是一种哲学层面的启迪。这本书的结构安排堪称一绝，每一章的逻辑衔接都非常自然，读完一节，自然而然地就会对下一节产生好奇，这种阅读体验是极其难得的。
评分这本书的排版和插图设计非常出色，为理解复杂的概念提供了极大的便利。很多理论书籍往往因为版面拥挤或图示晦涩而令人望而却步，但这本《计算理论导引》在这方面做到了极高的水准。它使用了大量的视觉辅助工具，用简洁的流程图和状态转换图清晰地描绘了不同自动机的工作原理。我尤其欣赏它对形式语言的阐述，不再是纯粹的符号堆砌，而是通过图文并茂的方式，让上下文无关文法（CFG）的递归特性清晰可见。对于一个像我这样更偏向直觉理解的学习者来说，这些精心的设计极大地降低了入门的门槛。它没有牺牲理论的严谨性，却用一种极其友好的方式包装了它们，使得原本可能令人困惑的正则语言和上下文相关语言之间的差异，也变得一目了然。这本书的细节处理，体现了作者对读者的深切关怀。
评分与我之前阅读过的几本相关书籍相比，《计算理论导引》在广度和深度上找到了一个近乎完美的平衡点。它既涵盖了经典的可计算性理论、形式语言与自动机理论，也对现代的复杂性理论和计算模型进行了深入的探讨，却没有让任何一个部分显得仓促或赘述。例如，书中对随机化计算复杂性的介绍，用词精准，既不过于简化，也避免了过多高级概率论的引入，使得即便是对概率计算感到畏惧的读者也能有所领悟。这本书的成功之处在于，它尊重了读者已有知识储备的同时，又不断地提出新的挑战，推动读者不断向上攀登。它不只是知识的传递者，更是一个思维的催化剂，让我在合上书本后，仍然能感觉到理论的余韵在脑海中回荡，久久不散。
评分这本书的语言风格非常沉稳且富有洞察力，没有使用那种为了显得“高深”而故作晦涩的学术腔调。相反，作者的文字精确而又富有张力，仿佛一位经验丰富的导师在与你进行一对一的深度交流。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“反思性问题”，这些问题往往不是直接的计算题，而是引导你去思考某些概念的局限性或适用范围，迫使读者走出舒适区进行更深层次的内省。这种教学方法，有效地培养了批判性思维，而不是简单地教会你如何套用公式。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学习了计算理论的知识体系，更重要的是，我的思维模式也受到了重塑，学会了从计算的本质上去审视问题，这对于任何一个希望深入计算机科学领域的人来说，都是无价的收获。
评分excellent
评分学完此课感觉自己姿势水平提高不少
评分入门经典
评分Problem挺难的
评分去年去中科院软件所面试的时候恶补了一下，还是国外的教科书靠谱，深入浅出。这本书给我最深的印象是直觉与逻辑推理并重，作者在每个具体的证明之前都会给出直觉上产生这种思路的原因。
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