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☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:李未

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2008-1

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787030200969

丛书系列:

图书标签:

• 数理逻辑
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• 谓词逻辑
• 证明理论
• 可计算性
• 集合论
• 形式化语言

《计算机科学基础：算法与数据结构精讲》 本书旨在为计算机科学领域的初学者和希望夯实基础的从业者提供一本全面、深入且实用的教材。我们摒弃了对抽象数学理论的过度纠缠，聚焦于计算机科学的核心——算法设计、数据结构实现及其在实际问题中的应用。全书内容结构清晰，逻辑严谨，力求以最直观的方式揭示复杂概念背后的本质。 第一部分：计算的基石——数据结构 本部分详细剖析了构建高效计算机程序所需的基本“原材料”——数据结构。我们不仅仅介绍它们的定义，更侧重于分析它们的空间复杂度和时间复杂度，这是衡量任何软件系统性能的关键指标。 第一章 线性数据结构的深度探索 本章从最基础的数组和链表开始。数组的高效随机访问与链表的灵活插入删除操作之间的权衡被详尽阐述。我们引入了动态数组的概念，并深入探讨了其底层内存分配和扩容机制，这是理解Java `ArrayList` 或Python `list` 性能的关键。随后，栈（Stack）和队列（Queue）被作为抽象数据类型（ADT）进行介绍，重点分析了它们在表达式求值、递归模拟以及广度优先搜索（BFS）中的核心作用。递归的原理和尾递归优化在栈的使用场景中被强化讨论。 第二章 树形结构的构建与遍历 树是处理层次性数据的核心工具。本章首先讲解了二叉树的结构，并详细区分了二叉搜索树（BST）的插入、删除和查找算法。为了应对非平衡BST可能导致的性能退化（最坏情况下退化为链表），我们引入了平衡二叉搜索树的概念，着重讲解了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作和维护平衡的机制。红黑树的讲解会结合实际的内存管理和内存池分配的案例进行说明，使其不仅仅停留在理论层面。此外，B树和B+树作为数据库索引结构的核心，其多路搜索和磁盘I/O效率的优化策略将被深入剖析，这是理解现代关系型数据库性能的关键。堆（Heap）结构作为优先队列（Priority Queue）的典型实现，其大顶堆和小顶堆的构建和堆排序算法将作为本章的重点进行讲解。 第三章 图论基础与应用 图结构是描述复杂关系网络的强大模型。本章从图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）入手，深入探讨了图的两种基本遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并结合实际的应用场景（如迷宫求解、网络拓扑分析）进行实例演示。随后，我们将重点介绍经典的最短路径算法：Dijkstra算法（用于非负权图）和Bellman-Ford算法（处理带负权边的场景），并讨论Floyd-Warshall算法用于解决所有对最短路径问题。最小生成树（MST）算法，即Prim算法和Kruskal算法，将被详细对比，分析它们在构建高可靠性通信网络中的应用。 第二部分：解决问题的蓝图——算法设计与分析 本部分将视角从数据组织转移到解决实际计算问题的策略上，强调算法的效率和正确性。 第四章 算法分析的量化语言 在深入研究具体算法之前，本章建立起对算法性能分析的共同语言。我们详细解释了大O表示法（$O$）、大Omega表示法（$Omega$）和渐近紧致表示法（$Theta$）的数学定义和实际意义。通过大量实例，读者将学会如何精确地分析循环结构、递归调用和分治策略的时间复杂度。本章还特别强调了最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异性，并引入了摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用于分析那些操作成本不均，但长期平均成本稳定的数据结构（如动态数组）。 第五章 经典排序算法的比较 排序是算法的“试金石”。本章系统地回顾了插入排序、选择排序和冒泡排序等基础算法，并将其性能与更高级的算法进行对比。核心篇幅将留给快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（如中位数取中法）以及对其最坏情况的规避；归并排序（Merge Sort）的稳定性及其在外部排序中的应用。最后，我们将探讨基于比较的排序的理论下界（$O(N log N)$），并简要介绍计数排序、基数排序和桶排序等线性时间排序算法的适用条件。 第六章 分治、回溯与贪心策略 本章聚焦于三种强大的通用算法设计范式。分治法通过矩阵乘法的Strassen算法和求解最大子数组问题的实例，展示了其“分而治之”的威力。贪心算法通过霍夫曼编码和活动安排问题，强调了局部最优选择如何能导向全局最优（并指出其局限性）。回溯法则通过解决八皇后问题和迷宫寻路问题，教会读者系统地探索解空间，并在不符合约束条件时及时剪枝，从而避免暴力搜索的低效性。 第七章 动态规划：优化重叠子问题 动态规划（DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的复杂问题的利器。本章将DP思想拆解为“记忆化搜索（自顶向下）”和“表格法（自底向上）”两种实现方式。我们将使用斐波那契数列、最长公共子序列（LCS）和背包问题（0/1背包和完全背包）作为核心案例，详细推导状态转移方程，并分析其空间优化方法（例如，将二维DP表降为一维）。 第八章 高级算法主题与计算复杂度 在理解了基本算法后，本章将触及计算复杂度的前沿。我们将介绍NP完全性的概念，清晰界定P类问题和NP类问题，并通过著名的旅行商问题（TSP）和图着色问题来阐述NP问题的性质。本章不追求复杂的证明，而是培养读者识别问题的复杂度级别，从而选择更合理的近似算法或启发式方法的能力。 本书特色： 1. 代码先行，理论佐证： 每种数据结构和算法都配有C++或Python的清晰实现代码，读者可直接编译运行，观察执行效果。 2. 注重应用场景： 算法不再是孤立的数学公式，而是紧密结合内存管理、数据库索引、网络路由和人工智能搜索等实际工程问题。 3. 性能对比分析： 关键算法部分包含表格对比，直观展示不同方法在不同规模数据下的时间/空间消耗差异。 通过对《计算机科学基础：算法与数据结构精讲》的学习，读者将不仅掌握构建高效软件所需的工具箱，更能培养出系统化、量化地分析和解决计算难题的思维能力。

评分☆☆☆☆☆

不知道为什么评分挺高，我是听人推荐找到这本书自学，但是第二章没看完就走不下去了。几个问题， 1. 每一章的前言似乎想概括整章的内容，但是我太蠢，看到的全是一鳞半爪的概念，并且是一层一层的概念，这种既不完整又层次繁杂的概念罗列很让人迷惑。每个前言要读两遍并在纸上...

评分☆☆☆☆☆

不知道为什么评分挺高，我是听人推荐找到这本书自学，但是第二章没看完就走不下去了。几个问题， 1. 每一章的前言似乎想概括整章的内容，但是我太蠢，看到的全是一鳞半爪的概念，并且是一层一层的概念，这种既不完整又层次繁杂的概念罗列很让人迷惑。每个前言要读两遍并在纸上...

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评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，简直是一场对耐心的终极考验。作者似乎完全没有考虑到初学者可能遇到的困惑，每一个概念的引入都极其跳跃且缺乏铺垫。举个例子，他直接在第二章就开始讨论“真值函数和量词的精确定义”，完全没有用日常语言去类比或举例说明，每一个定义都像是一块块坚硬的冰块，直接砸到读者的认知界面上。更让我头疼的是，数学符号的使用达到了令人发指的密集程度。每一页上都布满了各种希腊字母、箭头、尖括号和逻辑连接词，它们之间的嵌套和组合，复杂到我需要不断地回头翻阅前几页的符号表才能弄清楚当前这个推导到底想表达什么。而且，书中的例题或者说“论证分析”，往往只给出了结论性的步骤，中间那些至关重要的转换过程，作者美其名曰“读者可自行推导”，但对我这种需要步步为营的人来说，这无异于直接把通往终点的桥梁拆掉了。我尝试着跟着书中的证明思路走，结果不到三页，我就不得不停下来，拿出草稿纸，画满了各种树状图和真值表，试图在脑子里重构出作者跳过的那些逻辑环节。这种阅读体验，与其说是学习，不如说更像是在解一个没有提供解答的、难度极高的迷宫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分，说实话，比正文更让人感到挫败。通常，一本好的教材的习题应该是对正文知识点的巩固和深化，并且难度应该有一个循序渐进的过程。然而，这本书的习题几乎是按照难度递增的曲线，一上来就直接跳到了悬崖峭壁。很多练习题的要求是“证明下列定理，并找出所有可能的反例”，这种表述本身就隐含了极高的专业门槛。更要命的是，书后附带的答案和解析，少得可怜。很多挑战性的证明题，书后只给了一个简短的“可证”或者干脆是空白，完全没有提供任何提示性的步骤或启发性的思考方向。这使得当你在某个证明上卡住时，你无法通过参考答案来反思自己的思路哪里出现了偏差。你只能一遍又一遍地重复阅读那些复杂的定义和公理，寄希望于灵光乍现。这种近乎苛刻的出题和缺乏辅导的习题设置，无疑是劝退了大量有志于深入学习的读者。它更像是一个给已经掌握了所有技巧的专家设立的自我挑战手册，而不是一个能引导新手的学习路径图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，坦白说，第一眼并不是那种让人眼前一亮的类型。它采用了深沉的蓝色调，配上一些几何图形的抽象排版，显得非常“学术”。拿到手里，能感觉到纸张的质感还算扎实，装帧也比较平整，看得出印刷厂还是用了心的。翻开扉页，作者的署名和出版信息一目了然，排版规整，字体选择的是一种偏传统的宋体，阅读起来没有明显的吃力感。不过，当我仔细看目录的时候，心里就咯噔了一下。章节标题那些晦涩的术语，比如“一阶谓词演算的语义基础”或者“哥德尔完备性定理的构造性证明”，就已经预示着这不是一本轻松的读物。我原本是想找一本能帮助我理解日常推理和批判性思维的书，但这本书给我的感觉，更像是大学里那些需要啃下来的专业教材。书本的厚度也相当可观，掂量了一下，估计得有五百多页，这种重量感，光是捧着它都需要一点毅力。侧面书脊上的书名印得清晰，即便放在书架上，也能一眼识别。总的来说，从外在包装上看，它成功地把自己定位成了一本严肃的、面向专业学习者的工具书，而不是一本面向大众的科普读物。

评分☆☆☆☆☆

在与其他相关领域书籍的比较中，这本书的局限性就暴露无遗了。我手头还有一本关于哲学思辨的读物，它在阐述相同概念时，会穿插大量历史背景的介绍，比如某个公理是如何被提出以解决某个经典悖论的。而这本《数理逻辑》，却像一个被隔离在真空中的纯粹的数学系统，完全剥离了其产生的历史、社会和哲学动机。它似乎在声称，逻辑的真理是凭空出现的，与人类的思维活动无关。这导致我在阅读时，总有一种“学了这些又有什么用？”的虚无感。它完美地展示了逻辑的“如何做”，但在“为什么”和“在什么情境下应用”这两个关键问题上，却给出了极其贫乏的回答。比如，它详尽地讲解了如何构建一个形式系统，但对于如何在现实世界的编程错误排查或法律条文分析中应用这些规则，全书却只字未提。这本书的受众定位似乎非常狭窄，它只服务于那些已经完全接受了形式主义立场，并致力于在纯数学框架内进行研究的人。对于想要将逻辑思维能力外化到其他学科的读者来说，这本书提供的工具箱里，缺少了至关重要的“使用说明书”。

评分☆☆☆☆☆

插图和图表的运用，是这本书的另一大“特色”。如果你期待看到清晰的流程图或者生动的视觉辅助来解释复杂的概念，那你注定会失望。这本书几乎完全依赖于纯文字和符号来构建它的理论大厦。偶尔出现的图示，要么是极其简陋的、用ASCII字符拼凑出来的表格，要么就是一些晦涩难懂的集合论图形，比如用圆圈和交错的阴影来表示域和值域的关系，但这些图形往往需要读者本身对相关的数学背景有深刻理解，否则它们非但没有起到解释作用，反而增添了额外的理解负担。我记得有一处描述“模型论”的部分，作者试图用一套复杂的符号系统来描绘一个抽象的结构，结果那张“示意图”，看起来更像是一张电路原理图的草稿，而不是一个用来辅助理解的教学工具。这种对视觉辅助的极度吝啬，使得那些需要空间想象力来理解的抽象概念，比如归纳推理的范围界定，变得更加飘渺和难以捉摸。对于视觉学习者而言，这本书的排版简直是一场视觉上的灾难，它几乎是在用文字的洪流强迫你进行纯粹的符号操作。

评分☆☆☆☆☆

数理逻辑的参考书。

评分☆☆☆☆☆

数理逻辑的参考书。

评分☆☆☆☆☆

宋公指定的教材，宋公教的好啊。

评分☆☆☆☆☆

概念提出太突兀了，不适合自学。

评分☆☆☆☆☆

概念提出太突兀了，不适合自学。