图论导引

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出版者:机械工业出版社
作者:[美] 韦斯特
出品人:
页数:474
译者:
出版时间:2006-2
价格:65.00元
装帧:
isbn号码:9787111177807
丛书系列:华章数学译丛
图书标签:
  • 图论
  • 数学
  • 算法
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  • 离散数学
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具体描述

图论起源于著名的哥尼斯堡七桥问题,在计算科学、社会科学和自然科学等各个领域都有广泛应用。本书是本科生或研究生一学期或两学期的图论课程教材。内容全面,证明与应用实例并举,不仅包括对证明技巧的讨论、1200多道习题、400多幅插图以及许多例题,而且对所有定理都给出了详细完整的证明。可以作为高等院校数学系本科生和研究生、计算机专业和其他专业研究生的图论课程教材,也可以作为有关教师和工程技术人员的参考书。

  本书全面介绍了图论的基本概念、基本定理和算法,帮助读者理解并掌握图的结构和解决图论问题的技巧。另外,书中包含很多图论的新研究成果,并介绍了一些悬而未决的图论问题,证明与应用并举是本书的一个重要特点,书中对所有定理和命题给出了完整的证明,同时讨论了大量的实例和应用,并提供了120O多道习题。

  本书可以作为高等院校数学系本科生和研究生、计算机专业和其他专业研究生的图论课程教材,也可以作为有关教师和工程技术人员的参考书。

《图论导引》是一本严谨而深入的图论入门教材,旨在为初学者构建坚实的理论基础,并逐步引导读者掌握图论的核心概念、重要定理及其应用。本书内容丰富,结构清晰,力求在有限的篇幅内,涵盖图论中最具代表性和实用性的知识点。 第一部分:图的基本概念与表示 本书伊始,我们将从最基础的图论语言入手,详细阐述图的定义、构成元素(顶点和边)以及它们之间的关系。我们会介绍几种常见的图类型,例如无向图、有向图、多重图、简单图、完全图、正则图等,并深入探讨它们各自的性质与区别。为了便于在计算机中进行图的存储和处理,本书将花费大量篇幅介绍图的几种经典表示方法,包括邻接矩阵、邻接表以及关联矩阵,并分析它们在不同场景下的优劣势。此外,我们还会涉及图的子图、同构、补图等基本概念,为后续内容的学习奠定基础。 第二部分:图的遍历与连通性 连通性是图论中的一个核心概念。本部分将聚焦于图的连通性问题,介绍强连通分量、弱连通分量等概念,并讲解如何高效地判断图的连通性。在遍历方面,我们将详细阐述两种经典的图遍历算法——深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。通过生动形象的例子和详尽的算法步骤,读者将能够深刻理解这两种算法的工作原理,并掌握如何利用它们解决实际问题,例如寻找图中的路径、检测环路等。 第三部分:树与森林 树作为图论中最重要的一类特殊图,在计算机科学的各个领域都有着广泛的应用。本部分将系统地介绍树的定义、性质以及与图的联系。我们将探讨生成树的概念,并重点介绍两种构建最小生成树(MST)的经典算法:Prim算法和Kruskal算法。通过对这些算法的深入分析,读者将能够理解如何寻找加权无向图中连接所有顶点的权重之和最小的边集。此外,我们还将介绍树的存储结构,如二叉树、森林等,并阐述它们在数据结构中的应用。 第四部分:图的匹配 匹配问题是图论中一个经典的优化问题,其目标是在图中找到一组互不相邻的边。本部分将深入探讨图的匹配问题,重点介绍二分图匹配。我们将详细讲解如何利用匈牙利算法或Hopcroft-Karp算法高效地求解二分图的最大匹配问题,并阐述这些算法的思想和实现细节。此外,我们还将简要介绍一般图的匹配问题,并提及一些相关的算法和理论。 第五部分:图的着色 图的着色问题是图论中另一个具有重要理论意义和实际应用价值的领域。本部分将详细介绍图的顶点着色和边着色问题。我们将深入探讨图的色数(chromatic number)和边色数(chromatic index),并介绍几种经典的图着色算法,例如贪心着色算法。我们将通过具体的例子,例如地图着色问题、调度问题等,来展示图着色在实际中的应用,并分析不同算法的优劣。 第六部分:图的流与割 在网络流理论中,图的流与割问题扮演着至关重要的角色。本部分将引入流网络的定义,并详细阐述最大流最小割定理。我们将介绍几种求解最大流问题的经典算法,例如Ford-Fulkerson算法及其改进算法,如Edmonds-Karp算法。通过这些算法的讲解,读者将能够理解如何在网络中实现流量的最大化,并掌握割的含义及其在网络设计和优化中的作用。 第七部分:欧拉图与哈密顿图 欧拉图和哈密顿图是图论中两类具有特殊遍历性质的图。本部分将详细介绍欧拉图的定义、判定定理,以及如何寻找欧拉通路和欧拉回路。随后,我们将转向哈密顿图,探讨哈密顿通路和哈密顿回路的概念,并讨论一些已知的哈密顿图判定条件,尽管一般的哈密顿图问题是NP-完全问题。 第八部分:平面图 平面图是指能够绘制在平面上,使得任意两条边仅在顶点处相交的图。本部分将介绍平面图的基本概念,如嵌入、面、对偶图等。我们将深入探讨Kuratowski定理,该定理为判断一个图是否为平面图提供了理论依据。此外,我们还将介绍平面图的一些重要性质,例如四色定理,并简单提及与平面图相关的算法。 本书特色: 循序渐进,由浅入深: 本书从最基础的概念讲起,逐步深入到更复杂的理论和算法,适合不同背景的读者。 理论与实践结合: 在介绍理论知识的同时,穿插大量算法讲解和应用实例,帮助读者更好地理解和掌握图论知识。 图文并茂,易于理解: 通过丰富的图示和清晰的语言,使抽象的图论概念变得直观易懂。 严谨的数学论证: 对于重要的定理和性质,都提供了严谨的数学证明,以确保内容的准确性和可靠性。 《图论导引》将带领读者开启一段探索图论奥秘的旅程,无论您是计算机科学、数学、工程学还是其他相关领域的学生或研究者,本书都将是您学习和掌握图论知识的理想选择。通过本书的学习,您将能够用图的语言去分析和解决各种复杂的问题,培养严谨的逻辑思维能力和抽象思维能力。

作者简介

目录信息

译者序
前言
符号表
第1章 基本概念
第2章 树和距离
第3章 匹配和因子
第4章 连通度和路径
第5章 图的着色
第6章 可平面图
第7章 边和环
第8章 其他主题(选学)
附录A 数学基础
附录B 最优化和复杂度
附录C 部分习题的提示
附录D 术语表
附录E 补充阅读材料
附录F 参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分

内容很宽泛,包罗万象,基本上重要的点都讲到了,可以和Diestel的那本比较着看。另外这本书的习题很多,对难度也有标识,网上还可以找到详细的答案,作为练习很好。只不过有些题目的证明,太简略了,还不如去翻原始的论文呢。

评分

内容很宽泛,包罗万象,基本上重要的点都讲到了,可以和Diestel的那本比较着看。另外这本书的习题很多,对难度也有标识,网上还可以找到详细的答案,作为练习很好。只不过有些题目的证明,太简略了,还不如去翻原始的论文呢。

评分

内容很宽泛,包罗万象,基本上重要的点都讲到了,可以和Diestel的那本比较着看。另外这本书的习题很多,对难度也有标识,网上还可以找到详细的答案,作为练习很好。只不过有些题目的证明,太简略了,还不如去翻原始的论文呢。

评分

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评分

内容很宽泛,包罗万象,基本上重要的点都讲到了,可以和Diestel的那本比较着看。另外这本书的习题很多,对难度也有标识,网上还可以找到详细的答案,作为练习很好。只不过有些题目的证明,太简略了,还不如去翻原始的论文呢。

用户评价

评分

我一直对算法和数据结构领域的研究充满兴趣,而图论恰恰是这其中不可或缺的一环。《图论导引》这本书,虽然我还没有完全读完,但已经给了我非常大的启发。让我印象深刻的是书中关于图遍历算法的讲解,比如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。作者不仅仅是给出了算法的伪代码,更重要的是,他深入剖析了这两种算法的原理、应用场景以及它们各自的优缺点。通过图示和详细的文字说明,我能够清晰地理解DFS是如何“一条路走到黑”,而BFS又是如何“一层一层地扩展”。更让我惊喜的是,书中将这些算法与实际问题联系起来,例如在迷宫寻路、社交网络分析中的应用,这让我觉得学习的知识不再是孤立的,而是有实际价值的。我尤其对书中介绍的拓扑排序算法很感兴趣,它在项目管理、课程安排等方面都有广泛的应用,这让我看到了图论在解决现实世界复杂问题时的强大潜力。我感觉这本书的讲解方式非常清晰,逻辑性也很强,即使是初学者,也能在其中找到学习的乐趣。它不仅仅是一本介绍理论的书,更是一本能够激发读者思考和实践的书。我迫不及待地想继续深入研究书中的其他章节,特别是关于最短路径和最小生成树的部分,我相信它们会为我解决更复杂的计算问题提供有力的工具。

评分

这本书的封面设计就很有意思,那种复古的绿色和深邃的蓝色搭配,还有那个抽象的图案,第一眼看过去就觉得这不是一本普通的教材。我一直对数学中的一些抽象概念挺好奇的,但又怕太枯燥。拿到《图论导引》之后,我花了大概一周的时间才真正静下心来翻阅。最开始觉得有点生疏,毕竟高中大学接触数学主要还是解题,对这种更侧重于证明和结构性的内容不太习惯。但随着阅读的深入,我发现作者在讲解一些基本概念,比如图的定义、顶点、边的时候,用了很多形象的比喻,像是网络连接、交通路线之类的,这大大降低了我的理解门槛。而且,它并没有一开始就抛出复杂的定理,而是循序渐进,从最基础的图形表示法开始,一点点构建起一个完整的知识体系。我特别喜欢书中关于图的同构和同态那一部分,虽然一开始有点绕,但作者通过几个精心设计的例子,让我明白了为什么两个看起来不同的图,在结构上可能是完全一样的。这让我对“抽象”这个概念有了更深刻的认识,原来抽象并不意味着脱离实际,而是能够抓住事物的本质,看到更深层次的联系。我尝试着去思考生活中遇到的各种问题,是不是都可以用图论的语言来描述和分析。虽然还没有真正动手去解决什么问题,但这种思维方式的转变,对我来说就已经是很宝贵的收获了。这本书带来的启发,远不止于书中的那些公式和定理,更在于它提供了一种全新的视角去审视世界。

评分

我一直对数学史和科学发展史很着迷,《图论导引》这本书的出现,可以说是满足了我这方面的兴趣。在阅读的过程中,我不仅仅学习了图论的知识,更仿佛穿越回了那个伟大的时代,见证了数学家们是如何一步步构建起这个美妙的学科。书中提到了很多关于图论起源的故事,比如欧拉解决柯尼斯堡七桥问题的情景,以及它如何启发了后来的数学家们。这种历史的视角,让我觉得学习知识不再是死记硬背,而是有了一种人文的温度。我特别欣赏作者在介绍一些定理的时候,会追溯其历史发展脉络,以及不同数学家之间的思想碰撞。这让我看到了科学研究的艰辛与辉煌,也更加敬佩那些为人类知识宝库做出贡献的先驱们。阅读这本书,就像是在进行一场思想的旅行,我不仅在学习数学概念,更是在感受智慧的光芒。它让我明白,每一个伟大的理论背后,都凝聚着无数人的智慧与努力。这种对知识源头的探索,也让我对未来的研究方向有了更清晰的认识,那就是在传承经典的同时,也需要不断创新,为学科发展注入新的活力。

评分

从一个程序员的角度来看,《图论导引》这本书的价值是显而易见的。我常常需要在工作中处理各种各样的数据关系,比如用户之间的连接、任务的依赖关系、网络节点的通信等等。以往我可能更多地依赖于一些现成的库或者框架,对底层的原理了解不够深入。而这本书,通过对图论基本概念和算法的系统性讲解,让我对这些问题的本质有了更清晰的认识。书中的图的表示方法,比如邻接矩阵和邻接表,我虽然在项目中使用过,但一直没有深入理解它们各自的适用场景和效率差异。这本书详细地对比了这两种表示方法的优劣,以及在不同操作下的时间复杂度,这对我优化代码、提高程序性能非常有帮助。我特别喜欢书中关于匹配理论的部分,虽然还在尝试理解,但它在调度问题、资源分配等领域有着重要的应用,让我意识到图论不仅仅是理论研究,更是解决实际工程问题的利器。书中的例题设计也很巧妙,能够帮助我巩固所学的知识,并且尝试将理论应用到实际场景中。我甚至开始思考,是否可以基于书中的某些算法,开发出一些新的工具来辅助我的日常开发工作。这本书就像一个宝藏,为我打开了通往更高效、更优雅的编程世界的大门。

评分

这本书的排版和设计都给我留下了深刻的印象。书页的纸质很好,摸起来很舒服,印刷的字体清晰易读,即使长时间阅读也不会感到疲劳。而且,书中大量的图示和示意图,对于理解复杂的概念来说,起到了至关重要的作用。我之前也接触过一些数学书籍,但很多都过于依赖文字描述,对于像图论这样强调结构和关系的学科,纯文字的讲解很容易让人产生理解上的障碍。而《图论导引》在这方面做得非常出色,每一个重要的概念,都会配上精美的插图,并且插图的风格统一,非常直观。我尤其喜欢书中关于图的连通性和强连通分量的讲解,作者通过几个精妙的图例,让我一下子就理解了这些抽象的概念。此外,书中还穿插了一些“思考题”或者“小练习”,虽然我还没有来得及全部完成,但它们的确是我巩固知识、加深理解的好帮手。这些练习题的设计,既有基础性的巩固,也有一些稍微进阶的挑战,能够帮助我循序渐进地提升自己的能力。总而言之,这本书在内容和形式上都做得非常到位,是一本值得仔细品读的佳作。

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我看的这个的中文版的

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上课是英文版的,和这个版本有所不同,这本是比较久的老版。但是,是用这个做参考的。其实professor 的这套理论还是挺难的!毕竟他是这方面的大牛。因为他要求解决问题都要用图论的语言,他不喜欢学生用纯代数来做问题。但是看懂了,会很佩服那些证明定理的想法。真的觉得Amazing!

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适合数学系的

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对于程序员来说,大概没有比这个更合适的数学理论。

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