DISCRETEMATHEMATICS离散数学

DISCRETEMATHEMATICS离散数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:世界图书出版公司北京公司 作者:(美)S.利普舒尔茨(Seymour Lipschutz) (美)M.利普森(Marc Lipson)著 出品人: 页数:0 译者: 出版时间:1999-04-01 价格:98.0 装帧: isbn号码:9787506241175 丛书系列:
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具体描述

简介:与美国麦格劳-希尔教育出版集团合作出版 据原书第二版译出:本书共15章,包括离散数学的最基本内容:集合、关系、函数与算法、逻辑、向量与矩阵、计数、概率、整数的性质、代数系统、形式语言与自动机等。

《算法的艺术:深入理解计算的本质》 本书并非直接介绍离散数学的符号和定理,而是将离散数学的思想融入到算法的设计、分析和实现中,带领读者踏上一段探索计算本质的旅程。我们将从最基础的构造块——集合、关系与函数——出发,但目的不是去死记硬背它们的定义,而是理解它们如何支撑起更复杂的结构,例如图和树。 第一部分:构建计算的基石 在“集合、关系与函数”这一章,我们不会止步于它们的基本定义。我们将深入探讨集合的运算如何应用于数据结构的组织,例如如何使用集合的概念来表示数据库的查询结果,或者如何通过集合的并集和交集来合并和筛选信息。关系的概念将被引申到图论中的边和节点连接,以及数据库中的实体间的关联。函数则会被看作是抽象的计算过程,其性质,如单射、满射和双射,将直接对应于算法中输入输出的唯一性和覆盖性,这对于理解算法的效率和正确性至关重要。 “逻辑与证明:严谨思维的基石”将聚焦于命题逻辑和谓词逻辑的应用,但重点不在于形式化的证明技巧,而在于它们如何帮助我们清晰地表达算法的条件、循环不变式和终止条件。我们将学习如何使用逻辑推理来分析算法的正确性,例如通过归纳法来证明一个循环会正确地达到预期状态,或者使用反证法来证明某个最优解不存在。我们将把数学归纳法巧妙地应用于分析递归算法的性能,并理解其在构建和验证动态规划解法中的核心作用。 第二部分:编织计算的图景 “图论:连接与网络的模型”将是我们探索计算结构的重要章节。我们不会拘泥于各种图的分类,而是侧重于如何用图来建模实际问题。例如,如何将社交网络抽象成一个图,节点代表用户,边代表好友关系,然后运用图算法来分析信息传播的路径,找出关键的影响者。我们将学习如何使用图算法来解决路由问题,例如在网络中找到最短路径,或者在项目管理中识别关键路径,从而优化资源分配和时间安排。遍历算法(如深度优先搜索和广度优先搜索)将被视为探索复杂系统的方法,它们的应用范围远不止于简单的图遍历,还可以用于解决迷宫问题、网络爬虫的实现,甚至是游戏AI中的状态探索。 “树结构:层级与组织的优雅”将深入探讨各种树结构,但重点在于它们作为高效数据组织和检索工具的应用。我们将不只是学习二叉搜索树,而是理解其背后的平衡思想如何保证搜索效率,并探讨B树、Trie树等在数据库索引、文件系统和字符串匹配等实际场景中的应用。我们将把堆(Heap)的概念与优先级队列紧密结合,从而理解在任务调度、图算法(如Dijkstra算法和Prim算法)以及数据压缩等领域中的高效实现。 第三部分:衡量与优化计算的效率 “计数与组合:量化问题的挑战”将超越简单的组合计数,而是关注如何利用组合原理来分析算法的复杂度。我们将学习如何计算不同算法在处理输入时所需的操作次数,例如排列和组合在计算二叉树所有可能结构时的作用,以及卡特兰数在计算表达式合理嵌套顺序或Dyck路径中的意义。我们将把这些计数方法应用于理解动态规划算法的状态空间大小,以及解决各种搜索和优化问题。 “算法分析:洞察性能的奥秘”将是本书的核心实践部分。我们将深入剖析渐进分析(Big O、Big Omega、Big Theta)的含义,并将其作为衡量算法效率的统一语言。我们将通过分析各种排序算法(如快速排序、归并排序)和搜索算法的性能,来理解不同算法在不同数据集上的表现差异。我们还会学习如何运用主定理来分析递归算法的复杂度,并探讨摊还分析(Amortized Analysis)的概念,理解即使某些操作代价很高,但从长远来看平均成本依然很低的算法(例如动态数组的扩容)。 第四部分:从理论到实践的桥梁 “生成函数与递推关系:揭示数列的规律”将引导读者利用生成函数来解决复杂的组合问题,并理解递推关系在刻画算法演化过程中的重要性。我们将看到如何用生成函数来推导一个算法的渐进复杂度,或者如何用递推关系来精确描述动态规划的状态转移。 “概率与随机化算法:拥抱不确定性”将介绍概率论在设计和分析算法中的应用。我们将学习如何设计随机化算法,使其在平均情况下具有出色的性能,即使在最坏情况下也能有合理的表现。例如,我们将探讨随机化快速排序,理解其为何能够规避最坏情况。我们还将接触到概率的期望值、方差等概念,以及如何用它们来量化算法的性能和可靠性。 本书的目标是让读者不仅仅是记住离散数学的知识点,而是能够灵活运用这些思想来解决实际的计算问题。通过大量的实际例子和编程相关的思考,我们将把抽象的数学概念转化为解决现实世界挑战的有力工具,培养读者严谨的逻辑思维和创新的算法设计能力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的习题设计简直是反人类的“创造力体现”!我并不是说它质量不好,恰恰相反,它的难度梯度设置得非常科学,但同时又充满了挑战性。基础练习题能让你快速巩固当天学到的定义和基本运算,确保你没有“跑偏”。然而,当你在习题册的后半部分遇到那些“开放式证明题”时,你就知道作者的“杀招”来了。很多题目都不是标准教科书上能直接找到模板的,需要你综合运用好几章的知识点进行“跨界组合”,才能找到突破口。我记得有道关于“图的连通性”的题目,卡了我整整两个晚上,最后翻阅了参考答案,才发现原来需要将“欧拉路径”和“最小生成树”的原理巧妙地结合起来。这种逼着你去主动思考、去构建自己解题框架的练习模式,虽然痛苦,但带来的成就感是无可比拟的,它真的在训练你的数学直觉,而不是简单的公式套用。

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关于书中对“组合数学”部分的叙述,我必须给予高度评价。许多教材往往将“排列组合”处理得像速算技巧一样,简单粗暴地给出公式然后让你套用,但这本书却用了大量的篇幅去剖析“双射”、“鸽巢原理”背后的哲学思想。作者不仅仅是在教你“怎么算”,更是在引导你思考“为什么能这么算”。他对“生成函数”的引入,更是将代数工具与计数问题完美地结合起来,读起来简直像在看一场精彩的数学魔术表演。他会耐心地解释,每一步代数上的变换,在计数问题中究竟对应着什么样的意义。这种深度挖掘数学工具本质的探讨,让原本枯燥的计数过程充满了逻辑美感。对于那些对数学理论有更深层次追求的读者,这一部分内容绝对是全书的亮点,它超越了基础教程的范畴,触及了更广阔的数学应用领域。

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我个人在使用这本书的过程中,发现它在“理论与实践的桥梁搭建”方面做得尤为出色。很多离散数学的书籍,在讲完抽象理论后就戛然而止,留给读者一个巨大的鸿沟去连接实际的计算机科学应用。但这本书不同,在介绍完“布尔代数”和“命题逻辑”后,作者立刻安排了一个专门的章节,详细解析了这些原理是如何在电路设计和程序逻辑判断中发挥作用的。更贴心的是,书中穿插了许多用伪代码实现的算法示例,虽然篇幅不长,但足以让计算机专业的学生明白,我们学到的每一个数学概念,都不是空中楼阁,而是支撑现代信息技术的坚实基石。这种“所学即所用”的即时反馈,极大地激发了我的学习热情,让我对这门学科的价值有了更直观、更坚实的认识。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,硬壳封面加上那细腻的触感,拿在手里就有一种沉甸甸的质感。我尤其喜欢封面上那个抽象的几何图形,用色大胆而又恰到好处,既有现代感又不失学术书籍应有的庄重。内页的纸张也选得不错,米白色调,不刺眼,长时间阅读下来眼睛也不会太累。排版布局很清晰,图文并茂的呈现方式极大地提升了阅读体验。那些复杂的公式和定理,在清晰的字体和合理的行距衬托下,显得井井有条,不像有些教材那样让人望而生畏。侧边留白处理得当,方便读者随时圈点批注,这种细节上的用心,足见出版方的诚意。整体来看,这本书的硬件条件绝对是教科书中的精品,无论是放在书架上作为陈设,还是日常作为学习工具,都显得体面又专业。每次翻开它,都能感受到设计者对知识载体美学追求的坚持,这对于一本理工科书籍来说,是难能可贵的加分项。

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我花了整整一周的时间来消化前三章的内容,最大的感受是作者在讲解基础概念时的那种深入骨髓的耐心。他似乎非常清楚初学者在面对“集合论”和“逻辑推理”时可能会在哪里绊倒,因此每一个定义、每一个公理的引入都伴随着非常详尽的背景解释和生活化的比喻。特别是关于“笛卡尔积”的阐述,作者没有止步于数学符号的堆砌,而是用了一个关于“安排约会”的场景来模拟,一下子就让抽象的概念变得具体可感了。这种教学法的运用,使得学习过程中的挫败感大大降低。更让我欣赏的是,作者在引入新知识时,总是会不经意地回顾前面学过的知识点,形成一种知识的螺旋上升结构,保证了知识的连贯性和系统的完整性,绝非零散知识点的简单堆砌。对于希望真正打牢基础的读者来说,这种循序渐进、步步为营的讲解方式,是极为宝贵的财富。

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