Handbook of Computational Geometry pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:ELSEVIER

作者:J.-R. Sack

出品人:

页数:1088

译者:

出版时间:1999-12

价格:$ 333.35

装帧:

isbn号码:9780444825377

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
of
Handbook
Geometry
Computational
计算几何
算法
数据结构
计算机图形学
几何建模
计算几何学
理论计算机科学
离散数学
数学软件
可视化

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具体描述

Computational Geometry is an area that provides solutions to geometric problems which arise in applications including Geographic Information Systems, Robotics and Computer Graphics. This Handbook provides an overview of key concepts and results in Computational Geometry. It may serve as a reference and study guide to the field. Not only the most advanced methods or solutions are described, but also many alternate ways of looking at problems and how to solve them.

作者简介

List of Contributors

Agarwal, P.K., Duke University, Durham, NC (Chs. 1, 2)

Alt, H., Freie Universitdt Berlin, Berlin (Ch. 3)

Asano, T., Japan Advanced Institute of Science and Technology, Ishikawa (Ch. 19)

Atallah, M.J., Purdue University, West Lafayette, IN (Ch. 4)

Aurenhammer, R, Technische Universitdt Graz, Graz (Ch. 5)

Bern, M., Xerox Palo Alto Research Center, Palo Alto, CA (Ch. 6)

Chen, D.Z., University of Notre Dame, Notre Dame, IN (Ch. 4)

De Floriani, L., Universita di Genova, Genova (Ch. 7)

Djidjev, H.N., University of Warwick, Coventry (Ch. 12)

Dobkin, D.P., Princeton University, Princeton, NJ (Ch. 8)

Eppstein, D., University of California, Irvine, CA (Ch. 9)

Ghosh, S.K., Tata Institute of Fundamental Research, Bombay (Ch. 19)

Goodrich, M.T., Johns Hopkins University, Baltimore, MD (Ch. 10)

Guibas, L.J., Stanford University, Stanford, CA (Ch. 3)

Hausner, A., Princeton University, Princeton, NJ (Ch. 8)

Keil, J.M., University of Saskatchewan, Saskatoon, SK (Ch. 11)

Klein, R., Fern Universitdt Hagen, Hagen (Ch. 5)

Magillo, P., Universita di Genova, Genova (Ch. 7)

Maheshwari, A., Carleton University, Ottawa, ON (Ch. 12)

Matousek, J., Charles University, Praha (Ch. 13)

Mitchell, J.S.B., State University of New York, Stony Brook, NY (Ch. 15)

Mulmuley, K., The University of Chicago, Chicago, IL, and LIT, Bombay (Ch. 16)

Nievergelt, J., ETH Zurich, Zurich (Ch. 17)

Plassmann, P., Pennsylvania State University, University Park, PA (Ch. 6)

Puppo, E., Universita di Genova, Genova (Ch. 7)

Ramaiyer, K., Informix Software, Oakland, CA (Ch. 10)

Reif, J.H., Duke University, Durham, NC (Ch. 18)

Sack, J.-R., Carleton University, Ottawa, ON (Ch. 12)

Schirra, S., Max-Planck-InstitutfUr Informatik, SaarbrUcken (Ch. 14)

Sen, S., Indian Institute of Technology, New Delhi (Ch. 18)

Sharir, M., Tel Aviv University, Tel Aviv, and New York University, New York, NY (Chs. 1,2)

Shermer, T.C., Simon Fraser University, Bumaby, BC (Ch. 19)

Smid, M., University of Magdeburg, Magdeburg (Ch. 20)

Tamassia, R., Brown University, Providence, RI (Ch. 21)

Urrutia, J., Universidad Nacional Autonoma de Mexico, Mexico (Ch. 22)

Widmayer, P., ETH Zurich, Zurich (Ch. 17)

目录信息

List of Contributors vii
1. Davenport-Schinzel sequences and their geometric applications 1
P.K. Agarwal and M. Sharir
2. Arrangements and their applications 49
P.K. Agarwal andM. Sharir
3. Discrete geometric shapes: Matching, interpolation, and approximation 121
H. Alt and L.J. Guihas
4. Deterministic parallel computational geometry 155
M.J. Atallah and D.Z. Chen
5. Voronoi diagrams 201
F. Aurenhammer and R. Klein
6. Mesh generation 291
M. Bern and P. Plassmann
7. Applications of computational geometry to geographic information systems 333
L. de Floriani, P. Magillo and E. Puppo
8. Making geometry visible: An introduction to the animation of geometric
algorithms 389
A. Hausner and D.P Dohkin
9. Spanning trees and spanners 425
D. Eppstein
10. Geometric data structures 463
M.T. Goodrich and K Ramaiyer
11. Polygon decomposition 491
J.M. Keil
12. Link distance problems 519
A. Maheshwari, J. -R. Sack and H.N. Djidjev
13. Derandomization in computational geometry 559
/. Matousek
14. Robustness and precision issues in geometric computation 597
S. Schirra
15. Geometric shortest paths and network optimization 633
J.S.B. Mitchell
16. Randomized algorithms in computational geometry 703
K. Mulmuley
17. Spatial data structures: Concepts and design choices 725
/. Nievergelt and P. Widmayer
18. Parallel computational geometry: An approach using randomization 765
J,H.ReifandS.Sen
19. Visibility in the plane 829
T Asano, S.K. Ghosh and T.C. Shermer
20. Closest-point problems in computational geometry 877
M. Smid
21. Graph drawing 937
R. Tamassia
22. Art gallery and illumination problems 973
/. Urrutia
Author Index I-l
Subject Index 1-35
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书展现出了一种对计算几何领域深度和广度的野心，内容几乎涵盖了你能想到的所有核心主题，从基础的欧几里得空间到更抽象的度量空间都有所涉猎。作者在数据结构的选择和优化上倾注了大量心血，比如对Kd树和八叉树的详细对比分析，不仅给出了构造算法，还深入探讨了在不同维度和数据分布下的性能差异，这对选择合适的数据组织方式至关重要。我个人觉得最精彩的部分在于对表面重建技术（如Delaunay三角剖分的高级应用）的讲解，它将离散化的过程描述得非常清晰，仿佛在一步步指导你如何将现实世界的物体转化为可计算的模型。要说缺点，可能就是篇幅过于庞大，使得对某些不太主流的应用领域（比如特定的生物信息学中的几何计算）的覆盖略显不足，但考虑到其作为基础参考书的定位，这或许是必然的取舍。总而言之，这是一部需要时间去消化、但绝对能带来丰厚回报的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

读完这本厚厚的砖头书，我的第一感受是，这绝对是为那些不满足于表面功夫的工程师和研究人员准备的。作者的行文风格非常严谨，带着一种近乎偏执的对精确性的追求，每一个定理的阐述都小心翼翼，生怕遗漏了任何一个前提条件。我尤其欣赏它对计算复杂性的讨论，很多章节不仅给出了算法，还详细分析了其渐进时间复杂度，这对于优化性能至关重要。不过，我也发现，对于那些希望快速找到即用型代码片段的读者来说，这本书可能不太友好，它更侧重于“为什么”和“如何证明”，而不是“复制代码粘贴”的便利性。在几何变换那一块，作者引入了大量的矩阵运算和向量空间的概念，深度之高让人拍案叫绝，但也使得那些对高维代数感到头疼的读者需要反复查阅参考书。这本书更像是一本精密的说明书，告诉你每一个齿轮是如何咬合的，而不是一个快速入门指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，简洁又不失专业感，一看就知道内容会很硬核。我拿到手的时候就忍不住翻了几页，感觉作者对离散数学和几何基础的掌握非常扎实，开篇就花了大量的篇幅来铺陈背景知识，这对初学者来说可能有点挑战，但对于有一定基础的读者来说，简直是福音，能迅速帮助我们建立起一个严谨的理论框架。尤其是关于拓扑空间的引入和线性代数的结合点，写得非常透彻，不像有些教材那样只是浅尝辄止，而是深入到证明的细节之中，让人能真正理解背后的逻辑推导。不过，我个人觉得在图论和空间划分算法的章节，如果能加入更多实际工程案例的图示，可能对理解会更有帮助，毕竟理论结合实践总是更让人印象深刻。整体而言，这本书的学术深度毋庸置疑，绝对是领域内值得珍藏的工具书，但阅读过程需要投入相当的专注度和时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量堪称业界典范，这对于理解复杂的空间结构至关重要。那些交错复杂的点集、边界和曲面，如果图画得含糊不清，阅读体验会大打折扣，但这本书在这方面做得非常出色，很多概念图清晰到几乎可以替代文字描述。从内容上看，作者对计算几何中的核心难题，比如最近邻搜索和凸包构建的算法演变，进行了历史性的梳理，这种叙事方式让读者能清晰地看到技术是如何一步步迭代优化的。我特别喜欢它在讨论平面扫描算法时，对事件点的处理逻辑的细致描述，每一步操作都伴随着状态的更新，非常具有启发性。但美中不足的是，关于非欧几何在计算中的应用部分相对简略，这或许是受限于篇幅，但作为一个全面的参考手册，我期待能看到更多这方面的探讨，毕竟现代图形学和机器人学中对非欧空间的兴趣日益浓厚。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的叙述逻辑非常具有“数学家”的味道，它倾向于从最基本的公理出发，通过一系列逻辑跳跃构建出宏大的理论体系。这种结构使得知识的内在联系非常紧密，一旦你跟上了作者的思路，学习效率会非常高，因为你不会感觉到知识点的割裂感。比如，在处理布尔运算和网格剖分时，作者巧妙地将拓扑概念与代数表示法融为一体，形成了一种优雅的解决方案。然而，这种高度抽象的风格也带来了一个副作用：对于实践导向的读者，尤其是在处理浮点数精度和数值稳定性等实际工程问题时，这本书提供的指导相对较少。它告诉你理论上边界在哪里，但没有太多关于“在真实世界中，你的计算机如何处理这个边界”的建议。因此，我建议将这本书与一本更侧重于实现细节和数值方法的书籍配合使用，才能达到最佳的学习效果。

评分☆☆☆☆☆