离散数学及其在计算机科学中的应用(英文版)/经典原版书库

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出版者:机械工业出版社
作者:Kenneth Bogart
出品人:
页数:508
译者:
出版时间:2017-10-10
价格:0
装帧:平装
isbn号码:9787111580973
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《算法导论(第三版)》 《算法导论(第三版)》是计算机科学领域一本享有盛誉的经典教材,由 Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein 四位世界顶尖的计算机科学家共同编写。本书全面深入地介绍了算法的设计、分析和实现,为读者构建坚实的计算机科学理论基础。 内容概述: 本书系统地阐述了各种基础和高级的算法,涵盖了从排序、搜索到图论、动态规划、贪心算法、计算几何以及 NP-完全性等广泛的主题。作者们以清晰的逻辑、严谨的数学证明和大量的图示,深入浅出地讲解了算法的思想、原理和应用。 核心内容亮点: 基础算法: 详细讲解了排序算法(如归并排序、快速排序、堆排序)、搜索算法(如二分查找)以及数据结构(如链表、栈、队列、二叉搜索树、堆)等计算机科学的基础。 算法设计技术: 深入探讨了多种重要的算法设计范式,包括分治法(Divide and Conquer)、动态规划(Dynamic Programming)、贪心算法(Greedy Algorithms)和随机化算法(Randomized Algorithms),并辅以大量实例。 图算法: 全面介绍了图的遍历(如广度优先搜索 BFS、深度优先搜索 DFS)、最短路径算法(如 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法)、最小生成树算法(如 Prim 算法、Kruskal 算法)等关键图论算法。 高级主题: 涵盖了计算几何(Computational Geometry)、字符串匹配(String Matching)、数论算法(Number-Theoretic Algorithms)以及 NP-完全性(NP-Completeness)等计算机科学的尖端领域。 复杂度分析: 强调了算法的时间复杂度和空间复杂度分析,教授读者如何评估算法的效率,并使用渐进符号(如大 O 符号)来描述算法的性能。 数学基础: 适当地引入了必要的数学工具,如计数、概率、代数和数论,为理解算法提供了坚实的数学支撑。 本书的特点: 严谨的数学证明: 每种算法都附有清晰、准确的数学证明,确保读者理解算法的正确性和效率。 丰富的示例: 大量精心设计的示例贯穿全书,帮助读者直观地理解抽象的算法概念。 实践性强: 书中提供了大量的练习题,涵盖了从理论分析到实际编程的各个层面,鼓励读者动手实践,巩固所学知识。 结构清晰: 全书按照逻辑顺序组织内容,从基础到高级,循序渐进,适合不同水平的读者。 权威性: 作为经典教材,本书被全球众多大学和研究机构广泛采用,是学习算法不可或缺的参考资料。 适用读者: 计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科生和研究生。 希望系统学习算法设计的专业开发人员。 对算法和计算理论感兴趣的读者。 《算法导论(第三版)》不仅是学习算法的宝贵资源,更是理解现代计算原理和解决复杂计算问题的必备指南。通过深入学习本书,读者将能够掌握设计和分析高效算法的能力,为他们在计算机科学领域的学习和职业发展打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

CHAPTER1 Counting 31
1.1 Basic Counting 31
The Sum Principle 31
Abstraction 33
Summing Consecutive Integers 33
The Product Principle 34
Two-Element Subsets 36
Important Concepts, Formulas, and Theorems 37
Problems 38
1.2 Counting Lists, Permutations, and Subsets 40
Using the Sum and Product Principles 40
Lists and Functions 42
The Bijection Principle 44
k-Element Permutations of a Set 45
Counting Subsets of a Set 46
Important Concepts, Formulas, and Theorems 48
Problems 50
1.3 Binomial Coeffiients 52
Pascal’s Triangle 52
A Proof Using the Sum Principle 54
The Binomial Theorem 56
Labeling and Trinomial Coefficient 58
Important Concepts, Formulas, and Theorems 59
Problems 60
1.4 Relations 62
What Is a Relation? 62
Functions as Relations 63
Properties of Relations 63
Equivalence Relations 66
Partial and Total Orders 69
Important Concepts, Formulas, and Theorems 71
Problems 72
1.5 Using Equivalence Relationsin Counting 73
The Symmetry Principle
Equivalence Relations 75
The Quotient Principle 76
Equivalence Class Counting 76
Multisets 78
The Bookcase Arrangement Problem 80
The Number of k-Element Multisets of an n-Element Set 81
Usingthe Quotient Principle to Explain a Quotient 82
Important Concepts, Formulas, and Theorems 83
Problems 84
CHAPTER2 Cryptography and Number Theory 89
2.1 Cryptography and Modular Arithmetic 89
Introduction to Cryptography 89
Private-Key Cryptography 90
Public-Key Cryptosystems 93
Arithmetic Modulo n 95
Cryptography Using Addition mod n 98
Cryptography Using Multiplication mod n 99
Important Concepts, Formulas, and Theorems 101
Problems 102
2.2 Inverses and Greatest Common Divisors 105
Solutions to Equations and Inverses mod n 105
Inverses mod n 106
Converting Modular Equations to Normal Equations 109
Greatest Common Divisors 110
Euclid’s Division Theorem 111
Euclid’s GCD Algorithm 114
Extended GCD Algorithm 115
Computing Inverses 118
Important Concepts, Formulas, and Theorems 119
Problems 120
2.3 The RSA Cryptosystem 123
Exponentiation mod n 123
The Rules of Exponents 123
Fermat’s Little Theorem 126
The RSA Cryptosystem 127
The Chinese Remainder Theorem 131
Important Concepts, Formulas, and Theorems 132
Problems 134
2.4 Details of the RSA Cryptosystem 136
Practical Aspects of Exponentiation mod n 136
How Long Does It Take to Use the RSA Algorithm? 139
How Hard Is Factoring? 140
Finding Large Primes 140
Important Concepts, Formulas, and Theorems 143
Problems 144
CHAPTER3 Reflectionon Logic and Proof 147
3.1 Equivalence and Implication 147
Equivalence of Statements 147
Truth Tables 150
DeMorgan’s Laws 153
Implication 155
If and Only If 156
Important Concepts, Formulas, and Theorems 159
Problems 161
3.2 Variables and Quantifier 163
Variables and Universes 163
Quantifier 164
Standard Notation for Quantificatio 166
Statements about Variables 168
Rewriting Statements to Encompass Larger Universes 168
Proving Quantifie Statements Trueor False 169
Negation of Quantifie Statements 170
Implicit Quantificatio 173
Proof of Quantifie Statements 174
Important Concepts, Formulas, and Theorems 175
Problems 177
3.3 Inference 179
Direct Inference (Modus Ponens) and Proofs 179
Rules of Inference for Direct Proofs 181
Contrapositive Ruleof Inference 183
Proof by Contradiction 185
Important Concepts, Formulas, and Theorems 188
Problems 189
CHAPTER4 Induction, Recursion, and Recurrences 191
4.1 Mathematical Induction 191
Smallest Counterexamples 191
The Principle of Mathematical Induction 195
Strong Induction 199
Induction in General 201
A Recursive Viewof Induction 203
Structural Induction 206
Important Concepts, Formulas, and Theorems 208
Problems 210
4.2 Recursion, Recurrences, and Induction 213
Recursion 213
Examples of First-Order Linear Recurrences 215
Iteratinga Recurrence 217
Geometric Series 218
First-Order Linear Recurrences 221
Important Concepts,Formulas,and Theorems Problems 225
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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作为一本经典原版书,其翻译质量往往是一个让人担忧的点,但这个版本(或说其英文原著的行文风格)展现出了一种极其严谨和清晰的逻辑美感。作者的语言风格非常精准,没有冗余的修饰词,每一个句子都像是一个逻辑命题,直击核心。阅读它就像是跟一位思维极其缜密、表达能力超群的专家进行一对一的深度对话。无论是对递归定义的阐述,还是对归纳法的应用示范,那种层层递进、无懈可击的论证过程,本身就是一堂关于如何进行严谨思考的示范课。这对于提升我的学术写作和逻辑论证能力非常有帮助。我发现自己不再满足于模糊的描述,而是开始下意识地寻找更精确的术语和更无懈可击的推理链条。这种潜移默化的影响,远超出了离散数学本身的应用范畴。

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这本书的习题设计是其价值的另一大亮点,这绝对不是那种“照着例题抄答案”的低质量题库。它的题目跨度极大,从基础的概念辨析,到需要综合运用多个章节知识的复杂证明题,再到可以直接作为小项目去实现的编程挑战,几乎涵盖了所有你能想到的考察维度。我尤其欣赏那些“挑战性思考题”,它们往往需要你跳出书本的框架,去结合其他领域的知识进行融会贯通。有一次,我被一道关于有限自动机和正则表达式的题目卡住了整整两天,最终的解决方案竟然需要我回过头去复习前面关于最小化DFA的技巧,这让我深刻体会到离散数学知识点之间是如何环环相扣的。对于想从事算法研究或者系统底层开发的读者来说,光是认真做完这些习题,其收获就不亚于上过一门高阶的专业课了。它真正做到了“授人以渔”,教会你如何用数学的思维去建模和解决问题。

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说实话,我并不是一个数学基础特别扎实的人,尤其是涉及到像集合论、数理逻辑这些偏“形而上”的部分,我总是感觉抓不住重点,容易被那些繁复的符号吓退。但是,这本书的处理方式彻底颠覆了我的固有印象。作者在介绍基础概念时,没有急于展示最复杂的定理,而是先用大量实际的计算机科学场景来“喂养”你的直觉。比如,在讲解布尔代数和逻辑电路时,它会穿插介绍现代处理器设计中的最小逻辑门是如何构建的;在讨论关系和函数时,它会立即链接到数据库查询中的关系代数。这种“先应用,后理论深化”的叙事结构,极大地降低了学习门槛。我感觉自己不是在被动地接受知识灌输,而是在主动地通过数学这个“显微镜”,去观察和解析我熟悉的计算机世界。每一次攻克一个难点,那种成就感都来自于对现实问题的解决能力得到了切实提升,而不是单纯地记住了几个符号的组合。

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让我印象深刻的是,这本书在处理高级主题时,那种宏观的视野和深度的结合。它并没有止步于数理逻辑和组合数学这些基础部分,而是非常出色地将它们延伸到了现代计算理论的前沿。例如,在讲解可计算性理论时,它以一种非常优雅的方式引入了图灵机模型,并且清晰地阐述了P/NP问题的核心思想,为后续学习算法复杂度理论打下了坚实的基础。这种前瞻性让这本书的价值得以跨越时间。它不只是一本“考试用书”,更像是为未来研究人员准备的“理论基石”。我曾尝试对比其他一些侧重于趣味性的离散数学书籍,那些书可能读起来更轻松,但深度明显不足,很快就会触及天花板。而这一本,无论你目前的水平如何,它总能提供一个更深、更广阔的视角,让你意识到,你所学的每一个基本概念,都深深地嵌入了整个计算机科学大厦的结构之中。

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这本书的装帧设计简直是教科书中的一股清流,初次拿到手的时候,我就被它那种沉稳又不失现代感的封面设计所吸引。字体排版清晰易读,行间距把握得恰到好处,即便是面对大段的公式和定理推导,眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它在章节开头设置的那些“知识回顾”和“应用实例”的小模块,这些内容不是那种生硬的理论堆砌,而是用非常生活化或者计算机领域的热点问题来引出复杂的数学概念,让人在阅读时总能找到一个锚点,不至于在抽象的逻辑海洋里迷失方向。而且,随书附带的光盘(或者在线资源包)提供了丰富的可视化工具和习题解答的步骤演示,这对于自学者来说简直是救命稻草。我花了整整一个下午的时间,尝试用书中的某个图论算法来优化我正在研究的一个网络路由问题,书中的图示清晰地展示了算法的每一步操作,比我之前看的任何其他教材都要直观流畅。这种对细节的极致追求,让这本书不仅仅是一本工具书,更像是一个耐心的、随时待命的导师。

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