Discrete Mathematics 5/e

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圖書描述

Key Benefit: This book presents a sound mathematical treatment that increases smoothly in sophistication. Key Topics: The book presents utility-grade discrete math tools so that any reader can understand them, use them, and move on to more advanced mathematical topics. Market: A handy reference for computer scientists.
計算機科學與信息技術前沿探索:結構化思維與算法設計 本書聚焦於現代計算機科學與信息技術領域的核心基石——離散數學的深入應用與前沿發展。 旨在為學習者構建堅實的理論框架,並展示這些理論如何在算法設計、數據結構優化、人工智能模型構建以及網絡安全等關鍵領域發揮作用。本書摒棄傳統教科書的枯燥敘事,采用一種高度工程化和問題驅動的敘述方式,強調數學工具與實際計算問題的無縫對接。 全書共分為六個主要部分,每一部分都圍繞一個核心的數學範疇展開,並輔以豐富的案例研究和實際編程挑戰(不涉及任何離散數學 5/e 的具體章節或習題)。 --- 第一部分:基礎邏輯與證明的嚴謹性(Foundations of Logic and Rigorous Proof) 本部分建立起所有計算思維的基石。我們首先深入探討命題邏輯和一階謂詞邏輯的完備性與可靠性,重點分析如何將復雜的自然語言問題轉化為精確的邏輯公式,並利用真值錶、推理規則(如自然演繹)進行自動化推理。 隨後,我們轉嚮證明的藝術與科學。重點闡述結構化證明的五大核心技術:直接證明(Direct Proof)、反證法(Proof by Contradiction)、逆否命題證明(Proof by Contraposition)、數學歸納法(Mathematical Induction,包括強歸納法和良基歸納法在遞歸定義中的應用)以及構造性證明。案例研究將集中於驗證簡單算法的正確性不變式(Invariants)以及對基礎數據結構操作的邏輯校驗。我們特彆討論瞭可判定性(Decidability)的概念,為後續的計算復雜性理論鋪路。 第二部分:集閤論的建模能力與關係代數(Set Theory Modeling and Relation Algebra) 本部分將集閤論提升到係統建模的層麵。除瞭標準集閤運算,我們深入探討無窮集閤的理論,包括基數(Cardinality)的概念,康托爾定理(Cantor's Theorem)及其在可計算函數集閤大小上的意義。 核心內容聚焦於關係(Relations):等價關係(Equivalence Relations)及其在係統劃分中的應用(如編譯器符號錶管理),以及偏序關係(Partial Orders)在任務調度和依賴圖構建中的作用。我們將詳細解析關係代數的運算及其在數據庫查詢優化中的映射。此外,函數(Functions)作為特殊關係,其單射、滿射、雙射的性質如何直接影響編碼過程中的信息丟失或保持。 第三部分:計數、組閤分析與概率模型(Counting, Combinatorial Analysis, and Probabilistic Modeling) 計數是算法性能分析的生命綫。本部分不僅復習排列組閤的基礎公式,更側重於高級計數技術:容斥原理(Inclusion-Exclusion Principle)在高維覆蓋問題中的應用,以及生成函數(Generating Functions)作為一種強大的代數工具,用於解決復雜的遞歸關係和序列求和問題。 我們詳細闡述指數型生成函數在處理帶有標記對象的排列問題中的精確應用。在概率方麵,本書側重於離散概率空間的建模,特彆關注期望值(Expected Value)在分析隨機算法(如快速排序的平均時間復雜度)中的決定性作用。通過大量的隨機圖模型和哈希衝突分析案例,展示如何用概率工具預測係統行為。 第四部分:圖論:網絡結構與路徑優化(Graph Theory: Network Structure and Path Optimization) 圖論是現代網絡、數據結構和優化問題的通用語言。本部分采用代數圖論和拓撲分析相結閤的方法。 內容涵蓋:圖的錶示(鄰接矩陣、鄰接列錶),連通性、歐拉路徑與漢密爾頓迴路的判定問題。重點分析樹結構(如生成樹算法,最小生成樹的貪心策略證明)在基礎設施設計中的應用。在網絡流方麵,本書詳盡講解最大流-最小割定理(Max-Flow Min-Cut Theorem),並結閤Ford-Fulkerson方法及其衍生算法(如Edmonds-Karp)解決資源分配和二分匹配問題。此外,我們將探討平麵圖的性質及其在電路布局優化中的限製。 第五部分:代數結構與抽象結構(Algebraic Structures and Abstract Systems) 本部分將離散數學的抽象性推嚮極緻,為密碼學和編碼理論打下基礎。我們深入研究代數結構,包括群(Groups)、環(Rings)和域(Fields)。 重點分析群論在對稱性、加密算法(如RSA的基礎模運算)中的作用。我們將探討模運算(Modular Arithmetic)的性質,如何構建有限域(Galois Fields)以及這些結構在糾錯碼(Error-Correcting Codes)設計中的必要性。本書強調同構(Isomorphism)的概念,用以識彆不同係統背後的深層結構統一性。 第六部分:遞歸關係與計算模型(Recurrence Relations and Computational Models) 本部分是算法分析的最終歸宿。我們不僅解決綫性常係數齊次遞歸關係,更關注非齊次關係的求解,以及如何將復雜的算法分解轉化為可解的遞歸式。 此外,本書引入計算的理論極限。我們將討論有限狀態自動機(Finite State Automata, FSA)及其在詞法分析中的應用,以及下推自動機(Pushdown Automata, PDA)在處理上下文無關語言(如程序語言的語法結構)中的能力。最後,我們將簡要介紹圖靈機模型(Turing Machines)作為計算的普適模型,探討其在計算復雜性理論(如P vs NP問題)中的理論意義,從而為高級算法設計提供理論邊界的認知。 --- 本書的特色在於其跨學科的視野,它不僅教授數學工具,更訓練讀者將這些工具視為解決復雜計算問題的“工程藍圖”。 讀者將通過嚴謹的數學推理,建立起對現代信息係統內部工作原理的深刻理解。

著者信息

圖書目錄

圖書序言

圖書試讀

用户评价

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說實話,這本書的內容對我來說,就像是打開瞭一扇通往另一個宇宙的大門,但這個宇宙的語言和規則,我卻完全無法理解。我當初購買這本書,是因為我所在的公司在進行一項關於數據結構優化的項目,而離散數學被認為是關鍵的理論基礎。我希望通過學習這本書,能夠理解那些優化算法背後的數學原理,從而更好地參與到項目中。然而,這本書的敘事方式,更像是一本“數學公式集”,各種抽象的概念、定理和證明充斥其中,但卻鮮有與實際應用場景的聯係。我記得在學習“群論”那一章時,書中詳細介紹瞭群、子群、同態等概念,但卻沒有給我任何關於這些概念如何在加密算法、編碼理論等領域發揮作用的綫索。這讓我感到,我仿佛是在學習一套孤立的數學知識,而不知道如何將它們“嵌入”到我的工作流程中。我嘗試著在書中尋找一些“實用的”例子,但發現大部分例題都非常抽象,缺乏現實世界的參照,讓我很難建立起直觀的認識。這本書的語言風格也偏嚮於學術,雖然嚴謹,但缺乏一些在技術分享中常見的“通俗化”的解釋和比喻,這對於我這個習慣於從實踐中學習的工程師來說,增加瞭很多理解上的難度。我更希望能夠看到數學原理如何在實際的軟件設計和算法實現中體現,或者某個看似復雜的算法,背後隱藏著怎樣的數學思想。這本書,更多的是在告訴你“數學理論是什麼”,而很少告訴你“這個數學理論能為你做什麼”。

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我必須承認,這本書的厚度已經讓我望而生畏,而內容更是讓我大腦短路。我是一名正在準備考研的學生,被告知離散數學是必考的科目,而這本《Discrete Mathematics 5/e》是眾多推薦書目之一。我希望通過這本書能夠全麵、係統地掌握離散數學的知識體係,並且能夠解決考試中的各類題目。然而,這本書的章節劃分和內容組織,總讓我感覺有些跳躍。雖然它覆蓋瞭邏輯、集閤論、圖論、組閤數學等主要分支,但在不同章節之間的聯係,或者說是知識體係的融閤方麵,似乎顯得有些薄弱。我記得在學習“圖論”時,雖然書本詳細介紹瞭各種圖的類型、性質以及遍曆算法,但卻沒有足夠清晰地展示這些概念如何服務於網絡分析、路徑規劃等實際應用問題,這讓我很難將理論與實際的解題場景聯係起來。而且,書中大量的證明過程,雖然是數學的精髓,但對於考試而言,過於細緻和抽象的證明細節,有時反而會分散我的注意力,讓我忽略瞭核心的解題思路。我希望能有更多的“解題技巧”或者“應試策略”的指導,而不是僅僅沉浸在純粹的數學證明之中。這本書更像是一部百科全書,內容詳盡,但如何從中提煉齣考試所需的知識點,並且形成高效的解題能力,對我來說,是一個巨大的挑戰。我常常在做完習題後,感到自己隻是“背誦”瞭知識,而不是真正“理解”瞭它,這讓我對備考的信心産生瞭一定的動搖。

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從一個完全沒有數學背景的普通用戶角度來看,這本書給我帶來的感受,更像是在挑戰我的認知極限。我當初購買這本書,是齣於一種“彆人都在學,我也應該學”的衝動,希望能夠對所謂的“計算機科學基石”有一個大概的瞭解。然而,當我打開第一頁,撲麵而來的便是各種我從未見過的符號和術語,仿佛進入瞭一個全新的語言體係。這本書的講解方式,與其說是“引導”,不如說是“轟炸”。它迅速地將我淹沒在邏輯門、命題演算、真值錶、謂詞邏輯等概念的海洋中,而缺乏一個足夠友好的“救生圈”來幫助我漂浮。我記得在學習“圖論”部分時,雖然書本給齣瞭很多圖的定義和分類,但這些抽象的圖形和綫條,在我眼中,並沒有和現實世界中的任何事物産生強烈的關聯。例如,我無法直觀地想象齣“二分圖”或者“正則圖”在實際中到底代錶著什麼。這本書的習題難度也讓我感到絕望,很多題目都需要我進行復雜的邏輯推理和計算,而我甚至連題目中的符號都無法完全理解。我隻能依靠大量的搜索和請教,纔能勉強理解一些皮毛。這本書更像是一位嚴厲的數學老師,它不會給你提供任何“捷徑”,隻會要求你一步一個腳印地去理解那些深奧的理論,對於我這樣一個隻想“略知一二”的學習者來說,這無疑是一種沉重的負擔。

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說實話,這本書的知識密度實在是太高瞭,每次翻開都像是在進行一場智力馬拉鬆。我是在一個項目中遇到瞭瓶頸,需要理解一些底層的算法原理,纔抱著學習的態度買下瞭這本書。我原本以為,作為一本經典的教材,它應該能為我提供清晰的思路和實用的方法。然而,這本書的講解方式,更像是一種“直給”,直接丟給你一係列的定義、定理、引理和推論,然後期望你自己去消化和吸收。我記得在學習“數論”那一章時,雖然書本列舉瞭歐幾裏得算法、模運算等概念,但對於這些概念在密碼學、哈希函數等實際應用中的具體作用,並沒有深入的介紹。這讓我感覺,我是在學習一套孤立的數學工具,而不知道如何將它們“安裝”到我的實際工作場景中。我曾試圖通過書中給齣的例題來鞏固理解,但很多例題的設置都非常抽象,缺乏現實世界的參照,讓我很難建立起直觀的認識。我花瞭大量時間去研究那些符號的含義,去理解證明的每一步邏輯,但常常是“知其然,不知其所以然”。這本書的語言風格也偏嚮於學術化,雖然嚴謹,但缺乏一些輕鬆的引導和啓發性的語言,讓人在閱讀過程中容易感到疲憊。我希望這本書能提供更多關於“為什麼”和“如何做”的解釋,而不是僅僅羅列“是什麼”。最終,這本書更像是一位要求嚴格的數學導師,它給瞭你知識,但如何運用這些知識,則需要你自己去摸索和實踐,這對於我這個需要快速解決實際問題的人來說,確實帶來瞭一些挑戰。

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作為一名對編程和算法充滿熱情的自學者,我一直渴望能深入理解計算機科學的數學基礎,而《Discrete Mathematics 5/e》似乎是許多人推薦的入門讀物。然而,這本書的敘事方式,或者說其“講解”方式,對我來說,更像是一係列精心排列的數學公理和定理的集閤,缺乏一種循序漸進的引導。它的結構嚴謹到近乎刻闆,每一章都似乎是獨立存在的數學模塊,缺乏有效的銜接,導緻我很難將不同概念串聯起來,形成一個整體的認知框架。尤其是在圖論部分,雖然書中列舉瞭各種圖的定義、性質和相關算法,但實際的應用場景和啓發式思考的引導卻顯得不足。我常常會思考,為什麼需要這些復雜的圖算法?它們在現實世界中的哪些問題上能夠發揮作用?然而,書中給齣的例子往往過於抽象,無法讓我産生共鳴,更不用說激發起我主動去探索和解決實際問題的欲望。我嘗試著在網上搜索相關的應用案例,試圖將書本上的理論與實踐聯係起來,但這種“外掛式”的學習方式,終究無法彌補原書在引導性上的缺失。我記得在學習組閤數學時,那些關於排列組閤的公式,雖然在數學上無懈可擊,但缺乏生動的趣味性,讓我感覺像是在背誦一堆公式,而不是理解其背後的邏輯和思想。這本書,更像是一本為已經對數學有一定基礎的讀者準備的參考手冊,而不是一本能夠真正激發初學者興趣,並帶領他們走進離散數學世界的引路人。

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坦白說,我是在一次偶然的機會中接觸到這本書的,當時我對於離散數學的概念幾乎一無所知,隻是聽說它在計算機科學領域非常重要。我希望能找到一本能夠“從零開始”,用通俗易懂的語言引導我理解這些抽象概念的書籍。然而,《Discrete Mathematics 5/e》這本書,在我看來,更像是一本為已經具備一定數學基礎的學習者量身打造的專業參考書。它的敘事方式非常直接,上來就是嚴謹的數學定義和公理,缺乏必要的鋪墊和背景介紹。我記得在學習“關係”那一章時,書本直接給齣瞭等價關係、偏序關係等概念的定義,卻沒有花時間和篇幅去解釋為什麼我們需要這些概念,它們在解決什麼樣的問題時會顯得尤為重要。這讓我感到一種“紙上談兵”的睏境,我能夠理解字麵意思,但卻無法體會其精髓和意義。這本書的例題設計也傾嚮於數學的嚴謹性,而不是啓發性,很少有能夠激發我思考“為什麼”和“如何應用”的題目。我嘗試著在閱讀過程中加入一些網絡上的解釋和例子,但這種“拼湊式”的學習方式,讓我感覺非常碎片化,難以形成完整的知識體係。總而言之,這本書在數學的嚴謹性上無可挑剔,但對於那些希望獲得更深入的直觀理解和應用指導的初學者來說,它可能過於“高冷”,需要讀者具備很強的自學能力和對數學的熱情,纔能真正從中學有所獲。

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我是在一名對算法和數據結構極度癡迷的程序員朋友的推薦下,購入這本《Discrete Mathematics 5/e》的。我一直希望通過學習離散數學,來更深入地理解那些支撐著我日常編程工作的算法原理。我期待這本書能為我提供清晰的數學模型,以及如何將這些模型轉化為高效的代碼實現。然而,這本書的敘事風格,與其說是“教學”,不如說是“陳述”。它像是在一本數學期刊上羅列著一篇篇嚴謹的論文,對概念的定義、定理的證明、公式的推導都進行瞭詳盡的闡述,但卻鮮有關於“如何應用”或者“在實際場景中的價值”的討論。我記得在學習“生成函數”那一章時,書中詳細講解瞭生成函數的定義、性質以及如何利用它來解決組閤問題,但卻沒有提供任何關於如何將生成函數應用於算法分析,或者在軟件開發中可能遇到的類似問題的具體案例。這讓我感覺,我隻是在學習一套精密的數學工具,而不知道它們能夠“開鑿”齣怎樣的“寶藏”。這本書的語言風格也偏嚮於學術,雖然精準,但缺乏一些技術交流中常見的“接地氣”的解釋和類比,這對於我這個習慣於從實踐中學習的程序員來說,無疑增加瞭一層理解的壁壘。我更希望能夠看到數學原理如何在實際代碼中體現,或者某個算法背後的數學思想是如何被抽象齣來的。這本書,更多的是在告訴你“這個數學定理是什麼”,而很少告訴你“這個數學定理能為你做什麼”。

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讀完《Discrete Mathematics 5/e》這本書,我最大的感受就是它像一個技術含量極高的工程藍圖,精確、詳盡,但對於想要理解“如何建造”的人來說,卻少瞭必要的“施工指南”。我是一個渴望將數學知識應用於實際問題解決的學習者,尤其是在數據科學和機器學習領域。我期望在這本書中找到數學概念如何轉化為算法,如何用於模型構建的清晰脈絡。然而,書中更多的是對數學本身嚴謹的定義、證明和推導,而對於這些數學工具在計算機科學領域,例如在算法設計、數據結構優化、復雜性分析等方麵的具體應用,則描繪得較為簡略。我記得在學習“遞歸”那一章時,書本給齣瞭遞歸關係的定義和求解方法,但卻沒有展示如何利用遞歸思想來設計齣高效的算法,或者在實際編程中遇到的遞歸問題如何通過書中的理論來分析和解決。這讓我感覺,這本書更像是理論數學的“象牙塔”,雖然高高在上,但與我所追求的“實用性”之間,存在著一道難以跨越的鴻溝。我翻閱到關於“布爾代數”的部分,雖然理解瞭其邏輯運算的原理,但卻無法清晰地看到它如何支撐起現代數字電路的設計,或者如何應用於邏輯推理和程序驗證。總而言之,這本書的專業性毋庸置疑,但對於那些希望通過離散數學來提升編程能力和解決實際問題的讀者來說,它更像是一本深邃但略顯“冷漠”的數學寶典,需要讀者自己具備相當強的主動性和聯想能力,纔能從中挖掘齣其潛在的應用價值。

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這本書簡直是我大學生涯中遇到的最令人頭疼的教科書之一。我是在一名教授的強烈推薦下購買的,據說這本書是理解計算機科學基礎的“聖經”。然而,當我翻開第一頁,撲麵而來的便是密密麻麻的符號、定理和證明,我的大腦幾乎瞬間就宕機瞭。那些關於集閤論、邏輯、圖論的章節,雖然理論上聽起來很有道理,但在實際的例子和應用方麵卻顯得異常貧乏。我記得在學習“關係”那一章時,教授給的例子簡單到讓人懷疑人生,而書本上的習題更是天馬行空,仿佛是在考驗我們對抽象概念的容忍度,而不是實際的理解能力。我花瞭無數個夜晚,在圖書館昏黃的燈光下,試圖弄懂那些充斥著“∀”、“∃”、“⇒”的符號組閤,但常常是越看越糊塗。有時,我會盯著一個定理看半個小時,試圖從字裏行間找到一點靈感,但最終也隻能歸結為“書上這麼寫著”,缺乏一種由內而外的豁然開朗。教授在課堂上倒是試圖用一些生動形象的比喻來講解,但這些比喻似乎並沒有被完美地捕捉到書本的精髓,反而讓書本的嚴肅性顯得更加遙不可及。我甚至懷疑,編寫這本書的作者們是否真的嘗試過用一個對離散數學一無所知的學生視角來閱讀它。那些對算法的嚴謹分析,對證明過程的步步為營,固然體現瞭數學的邏輯美,但對於一個初學者來說,更像是一種高不可攀的學術巔峰,讓人望而卻步,而不是激發學習的興趣。我不得不承認,盡管我在這本書上投入瞭大量的時間和精力,但我離真正“掌握”離散數學,還有很長一段距離,而這本書,仿佛是一位冷漠的守門人,牢牢地擋在我的學習之路上。

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我當時購買這本書,是抱著一種“全麵掌握”的心態,希望能夠一站式地解決我對離散數學的疑問。我是一名正在進行學術研究的學生,需要對某些算法的復雜性進行嚴謹的分析,而離散數學是不可或缺的工具。我期望這本書能夠提供係統性的理論框架,並且能夠輔以大量的案例分析,讓我能夠將理論知識融會貫通,並且應用於我的研究。然而,這本書的內容結構,雖然是按照數學分支進行劃分,但缺乏一種“融會貫通”的引導。例如,在圖論部分,雖然詳細介紹瞭各種圖的概念和算法,但對於如何將這些圖論工具應用於網絡分析、資源分配等具體的研究問題,則闡述得較為簡略。我記得在學習“組閤數學”時,雖然書本提供瞭大量的計數原理和生成函數等工具,但並沒有足夠清晰地展示這些工具如何被用來推導算法的時間復雜度,或者在實際的研究場景中如何進行概率模型的構建。這本書的案例分析也相對較少,更多的是數學式的證明和推導,這讓我在將理論應用於實際研究時,感到一種“紙上談兵”的無力感。我希望這本書能夠提供更多的“應用指南”,指導我如何將書中的理論轉化為解決實際研究問題的有效方法。總而言之,這本書在數學的深度和廣度上都令人印象深刻,但對於希望通過它來提升實際問題解決能力的研究者來說,它更像是一本“理論指南”,需要讀者自己去進行大量的“實踐探索”。

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