具體描述
《圖論(第2版)》係統闡述圖論與算法圖論的基本概念、理論、算法及其應用，建立圖的重要矩陣與綫性空間，論述計算復雜度理論中的NP完全性理論和著名的一些NPC問題等。《圖論(第2版)》概念明確，立論嚴謹，語言流暢生動，注重算法分析及其有效性；內容全麵深入，可讀與可教性強，是一部理想的圖論基礎性著作。
《圖論(第2版)》讀者對象為高等院校數學、計算機科學、信息與網絡等專業的大學生與研究生，以及科研工作者與圖論愛好者。
作者簡介
目錄資訊
讀後感
大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
評分大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
評分大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
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評分大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
用戶評價
我發現這本書在理論的覆蓋麵上做到瞭廣而不失精，幾乎涵蓋瞭圖論研究中的所有核心領域，而且相互之間的關聯性梳理得非常到位。例如，在討論平麵圖時，作者自然而然地引入瞭歐拉公式，然後順勢過渡到瞭庫拉托夫斯基定理，用極其優雅的方式將拓撲學與組閤數學聯係起來。我印象最深的是關於染色問題的那一章。從四色定理的簡要曆史迴顧，到圖的色數、邊色數概念的區分，再到實際應用中如頻段分配的例子，作者構建瞭一個非常完整的知識體係。閱讀過程中，我感覺自己不是在被動接受知識點，而是在參與一場關於結構美學的探索。書中對一些較新的、前沿的研究方嚮也進行瞭簡要的介紹，比如隨機圖模型和網絡流理論的高級應用，這讓我意識到瞭圖論這門學科的生命力，它並非停留在陳舊的理論框架內，而是在不斷地與現代科學、工程領域進行深度融閤。
评分從一個熱衷於解決實際問題的工程師的角度來看，這本書的實用價值超乎我的預期。很多圖論書籍側重於純數學證明，使得理論與工程應用之間存在一道難以逾越的鴻溝。然而，這本《圖論》巧妙地彌閤瞭這一差距。它不僅詳細介紹瞭網絡流的最大最小割理論，更進一步闡述瞭如何利用它來解決供應鏈優化中的運輸問題，甚至還觸及瞭電路設計中的可分性分析。我特彆欣賞其中關於近似算法的部分，它承認瞭在NP-難問題麵前，精確解往往是不可得的，從而轉嚮瞭尋找高質量的近似解。關於旅行商問題（TSP）的近似算法分析部分，作者用非常直觀的方式解釋瞭近似比的意義，這對於我在處理資源受限的調度任務時提供瞭直接的工具箱。總而言之，這本書不僅僅是關於圖的理論的，它更像是一本關於“結構化思維”的工具書，教會你如何用最有效的方式對復雜係統進行建模和優化。
评分這本《圖論》的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵那種深邃的墨藍色調，配上抽象而又精準的節點與連綫圖案，仿佛一下子就把你拽進瞭那個由離散數學構建的迷宮深處。初翻閱時，那種紙張特有的微磨砂觸感，以及油墨散發齣的淡淡清香，都極大地提升瞭閱讀體驗。我尤其欣賞作者在導論部分的處理手法，沒有直接拋齣那些晦澀的定義，而是通過一係列巧妙的現實世界案例——比如城市交通規劃、社交網絡的人際關係模型——來循序漸進地引入“圖”這一核心概念。這種貼近生活的敘述方式，極大地降低瞭初學者對這門學科的畏懼感。它不像某些教科書那樣，把定理和引理堆砌得讓人喘不過氣，而是更像一位耐心又睿智的導師，一步步引導你理解圖的內在美感和邏輯結構。我記得剛開始接觸這些內容時，對於諸如歐拉路徑和哈密頓迴路的直觀理解總有些模糊，但這本書中通過那些精心繪製的、色彩分明的示意圖，加上詳盡的文字剖析，讓我終於“看”到瞭那些抽象概念的實際運行軌跡。這種將理論與實踐緊密結閤的敘事策略，無疑是這本書最成功的地方之一，它讓原本可能枯燥的數學分支煥發齣瞭勃勃生機。
评分這本書的難度梯度設置得極其精妙，對於已經有一定離散數學基礎的讀者來說，它提供的深度是令人滿意的；而對於完全的新手，它也提供瞭足夠的緩衝和引導。我特彆喜歡它在算法章節的處理。作者並沒有止步於介紹著名的最短路徑算法（比如Dijkstra或Floyd-Warshall）的標準描述，而是深入挖掘瞭每種算法背後的時間復雜度和空間效率分析，甚至還穿插瞭對特定數據結構優化（例如使用斐波那契堆優化Prim算法）的討論。這種深度分析遠超齣瞭普通入門教材的範疇，它要求讀者不僅要知道“如何做”，更要理解“為什麼這樣做是最優的”。我花瞭整整一個下午來推導並理解最小生成樹中的割補定理，書中的證明步驟清晰明瞭，每一步的邏輯跳躍點都被標注得非常清楚，這對於提升我自身的數學嚴謹性非常有幫助。更值得稱道的是，作者似乎預料到瞭讀者可能在哪一步卡住，並在腳注中提供瞭額外的思考題或者曆史背景介紹，這種亦師亦友的寫作姿態，讓我在攻剋難題時感受到瞭極大的支持。
评分這本書的排版和視覺呈現達到瞭教科書級彆的典範。在這個充斥著大量公式和符號的學科裏，清晰度是閱讀體驗的生命綫。這本書在這方麵幾乎無可挑剔：公式編號係統邏輯清晰，數學符號的大小和間距拿捏得恰到好處，即便是嵌套很深的嵌套結構，也能一目瞭然。圖錶的質量尤其值得稱贊，所有用來說明算法流程或結構特性的插圖，綫條都是乾淨利落的，重點信息（比如正在遍曆的邊或關鍵的頂點）會用不同的顔色或粗細進行高亮顯示，極大地減少瞭閱讀時的認知負荷。我尤其喜歡它在章節末尾設置的“反思與拓展”環節，它不像傳統的習題那樣直接考查計算，而是提齣一些開放性的問題，促使讀者去思考該章節知識點在更廣闊背景下的意義，這對於培養深層次的學術思維非常有益。這種對細節的極緻追求，使得長時間閱讀也不會産生視覺疲勞。
评分求課後習題答案，真的看不下去瞭
评分馬馬虎虎
评分馬馬虎虎
评分還不錯，我的圖論入門書
评分求課後習題答案，真的看不下去瞭
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