自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)

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出版者:清华大学出版社
作者:Rajeev Motwani
出品人:
页数:540
译者:
出版时间:2002-6-1
价格:47.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787302050216
丛书系列:
图书标签:
  • 自动机
  • 计算机
  • 计算理论
  • 自动机理论、语言和计算导论
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具体描述

本书是一本有关自动机理论、形式语言和计算复杂性的经典著作,主要供研究生教学使用,适合作计算机科学相关专业高年级教学用书。

《算法设计与分析基础》 本书旨在为计算机科学专业学生和研究人员提供算法设计与分析的全面介绍。内容涵盖了从基本概念到高级技术的广泛主题,强调严谨的数学证明和实际应用。 核心内容概述: 算法基础: 本部分首先建立对算法基本概念的坚实理解。我们将探讨算法的定义、特性以及度量算法效率的常用方法,如时间复杂度和空间复杂度。学习如何使用渐进符号(大O、大Omega、大Theta)来描述算法的渐进行为,这是分析算法性能的关键工具。此外,还将介绍不同数据结构的常见操作及其复杂度,为后续算法的学习打下基础。 递归与分治策略: 递归是算法设计中一种强大的技术。本书将深入讲解递归的概念,并通过实例展示如何设计和分析递归算法,例如经典的斐波那契数列计算和汉诺塔问题。在此基础上,我们将详细介绍分治(Divide and Conquer)这一重要的算法设计范式。读者将学习如何将复杂问题分解为规模更小的子问题,递归地解决这些子问题,然后将子问题的解合并以获得原问题的解。典型的分治算法,如归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort),将作为核心案例进行深入剖析,包括其算法步骤、正确性证明和复杂度分析。 动态规划: 动态规划(Dynamic Programming)是解决具有重叠子问题和最优子结构性质问题的有效方法。本书将逐步引导读者理解动态规划的思想,包括定义状态、找出状态转移方程以及如何通过自底向上或自顶向下的方式构建最优解。我们将分析一系列经典的动态规划问题,例如背包问题(Knapsack Problem)、最长公共子序列(Longest Common Subsequence)、最短路径问题(Shortest Path Problem)等,并提供详细的解题思路和算法实现。 贪心算法: 贪心算法(Greedy Algorithm)以其简洁高效的特点在许多问题中得到应用。本部分将介绍贪心算法的设计思想,即在每一步选择局部最优解,期望最终能得到全局最优解。我们将通过实例,如活动选择问题(Activity Selection Problem)、霍夫曼编码(Huffman Coding)等,来阐述贪心策略的适用条件及其正确性证明方法。同时,也会探讨贪心算法并非对所有问题都适用,并给出一些反例。 图算法: 图算法是计算机科学中一个极其重要的分支,本书将对几种核心图算法进行深入讲解。内容包括: 图的表示: 邻接矩阵和邻接表等常用表示方法。 图的遍历: 广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)算法,并探讨其在连通性、寻路等问题中的应用。 最短路径算法: 单源最短路径算法(如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法)和所有点对最短路径算法(如Floyd-Warshall算法)。 最小生成树算法: Prim算法和Kruskal算法。 拓扑排序: 解决有向无环图(DAG)中的任务调度问题。 计算的复杂度理论: 为了深入理解算法的计算能力和效率极限,本书将介绍计算的复杂度理论。我们将定义P类问题(可在多项式时间内解决的问题)和NP类问题(可在多项式时间内验证解的问题),并重点讨论NP-完全性(NP-Completeness)的概念。通过实例,读者将了解如何识别NP-完全问题,以及NP-完全问题对算法设计带来的挑战。 高级主题(选讲): 根据读者的基础和兴趣,本部分可能包含一些更高级的算法主题,例如: 最大流与最小割: Ford-Fulkerson算法等。 概率算法: Monte Carlo算法等。 近似算法: 针对NP-hard问题设计近似解的算法。 本书特色: 严谨的数学证明: 每种算法的设计和正确性都伴随着清晰、严谨的数学证明,培养读者严谨的学术思维。 丰富的案例研究: 大量精心设计的案例,覆盖了算法设计与分析的各个方面,帮助读者理解抽象概念在实际问题中的应用。 算法分析的系统性: 强调时间复杂度和空间复杂度的分析,引导读者掌握衡量算法优劣的标准。 易于理解的语言: 采用清晰、简洁的语言,使初学者也能轻松入门,同时兼顾了专业深度。 注重理论与实践结合: 在强调理论基础的同时,也提供了对实际应用场景的思考,帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 通过学习本书,读者将能够掌握设计和分析高效算法的关键技能,为解决复杂的计算问题打下坚实的基础,并为进一步深入学习计算机科学的其他领域做好准备。

作者简介

John E.Hopcroft 于斯坦福大学获得博士学位,现为康奈尔大学计算机科学系教授。1994年到2001年,任康奈尔大学工程学院院长。他是1986年图灵奖获得者。他的研究兴趣集中在计算理论方面,尤其是算法分析、自动机理论等。

Rajeev Motwani 于加州大学伯克利分校获得博士学位,现为斯坦福大学计算机科学系教授。他的研究兴趣包括:数据库、数据挖掘,Web搜索和信息检索、机器人等。

Jeffrey D. Ullman 斯坦福大学计算机科学系 Stanford W. Ascherman 教授,数据库专家,美国国家工程院院士。他的研究兴趣包括:数据库理论、数据库集成、数据挖掘、理论计算等。

目录信息

1 Automata:The Methods and the Madness
2 Finite Automata
3 Regular Expressions and Languages
4 Properties of Regular Languages
5 Context-Free Grammars and Languanges
6 Pushdown Automata
7 Properties of Context-Free Languages
8 Introduction to Turing Machines
9 Undecidability
10 Intractable Problems
11 Additional Classes of Problems
Index
· · · · · · (收起)

读后感

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书中通过将 3SAT 问题多项式时间规约到独立集问题。证明了独立集问题是NP完全的。 但他的独立集问题IS,是这么表述的: 给定一个无向图(n个顶点)和一个数k,问这个图存不存在k个顶点的独立集。 这个问题是P的。因为,对于题面中给定的k,从全部n个定点中选出k个顶点的子集...  

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读《Introduction to Automata Theory、Languages and Computation》(自动机理论、语言和计算导论)时候。遇到了一个问题。这个问题是这样的。 书在讲到P与NP时,首先要给“时间复杂性”下一个定义。那就是,对于一台图灵机,首先要求它不论接受与否总会停机(也就...  

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翻译,一如既往的烂,估计换了个译者名而已,和第二版没啥区别。 斯坦福系的大作,从自动机(有穷,下推)到图灵机,对照着编译原理,才能勉强猜出大概思路。课后题是宝库。国内教材估计也是仿照它写的。这本书的作者还是龙书,数据库等等的作者。  

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当初想找个DFA最小化算法,这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper,好歹找到了该算法的介绍,但6篇相关的 Paper 中,算法的初始化部分竟然是错的!Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法,6篇 Paper 中给出的...

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当初想找个DFA最小化算法,这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper,好歹找到了该算法的介绍,但6篇相关的 Paper 中,算法的初始化部分竟然是错的!Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法,6篇 Paper 中给出的...

用户评价

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我一直觉得,一本好的技术书籍,不仅仅是知识的搬运工,更应该是思想的启迪者。而这本《自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)》,在我看来,恰恰扮演了这个角色。它不是那种“速成”的书籍,也不是为了应付考试而编纂的“题海战术”。相反,它以一种近乎“哲学”的视角,带领读者去探索计算的本质。从逻辑门的组合,到复杂算法的设计,再到计算的极限,这本书层层递进,步步深入。我特别欣赏书中对于“计算是什么”这一根本问题的探讨,它让我重新思考了我们日常生活中习以为常的电子设备背后的深刻原理。阅读这本书的过程,更像是一场与大脑的深度对话,每一次阅读都伴随着思考和顿悟。我从中不仅学习到了自动机、形式语言、可计算性等核心概念,更重要的是,它培养了我对问题的深度挖掘能力和对复杂系统结构的理解能力。这本书就像一座宝库,每一次翻阅都能发现新的惊喜和领悟。

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说实话,我之前对“理论计算机科学”这个领域一直抱有一种敬畏又有点模糊的认知,总觉得它离我的实际工作太远。直到我偶然接触到这本《自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)》,才真正打开了新世界的大门。这本书的内容非常扎实,它不仅仅停留在概念的介绍,而是深入到每一个理论背后的推导和证明,逻辑性极强。我是一个喜欢追根究底的人,这本书正好满足了我的这种需求。通过对正则表达式和有限自动机的深入学习,我开始理解为什么简单的模式匹配能够如此高效;接着,对上下文无关文法和推导树的讲解,让我恍然大悟,原来程序语言的语法结构背后有着如此精妙的数学模型。最让我惊叹的是图灵机部分,它以一种极简的机械模型,揭示了通用计算的强大潜力,这种“以简驭繁”的设计哲学,让我佩服得五体投地。虽然阅读过程需要一定的专注度和耐心,但每当我攻克一个难点,都会获得巨大的成就感。这本书让我看到,在看似冰冷的理论背后,隐藏着如此迷人的智慧和逻辑之美。

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说实话,第一次翻开这本《自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)》,我有点被它“硬核”的风格吓到了。封面上密密麻麻的英文和大量的符号,着实让作为非计算机专业背景的我感到一丝压力。然而,抱着学习的心态,我还是硬着头皮尝试阅读。令我惊喜的是,尽管语言是英文,但书中大量的图示和清晰的逻辑链条,让理解变得相对容易。例如,对于那些复杂的公式推导,作者往往会配上一个精心设计的流程图或者状态转换图,这极大地帮助我这个“视觉型”学习者把握核心思想。我印象特别深刻的是关于NP-完全性理论的那几章,虽然一开始觉得这个概念很唬人,但通过书中大量的例子和生动的比喻,我逐渐理解了为什么有些问题如此难以解决,以及“NP-完全”这个概念的深远意义。这本书没有过多地追求华丽的辞藻,而是以一种近乎“工匠精神”的态度,将每一个概念都打磨得炉火纯青。它教会我的不仅仅是知识,更是一种严谨的逻辑思维方式,这对于我日后进行问题分析和解决有着不可估量的价值。

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这本《自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)》简直是理论计算机科学的殿堂,每一页都充满了智慧的结晶。我拿到这本书的那一刻,就被它厚重的质感和严谨的排版所吸引。作为一名对计算理论充满好奇的学生,我一直觉得这方面的知识既深奥又迷人,但又常常苦于找不到一本能够清晰引导我入门的教材。这本书的出现,恰恰弥补了我的这一缺憾。从最基础的有限自动机、正则表达式开始,作者循序渐进地介绍了各类形式语言及其相应的自动机模型,每一个概念都辅以详尽的定义、直观的图示以及严密的数学证明。我尤其喜欢书中对上下文无关文法和下推自动机的讲解,那些看似抽象的推导过程,在作者的笔下变得生动易懂,让我能够真正理解它们在解析和编译器设计等实际应用中的重要性。此外,图灵机和可计算性理论的部分,更是将计算的边界展现得淋漓尽致,读完不禁让人感叹计算的强大力量和深刻哲学内涵。总而言之,这是一本值得反复研读的经典著作,无论你是初学者还是有一定基础的研究者,都能从中获益匪浅。

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这是一本真正能让你“思考”的书。拿到《自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)》时,我预想的是一本枯燥的教科书,但事实完全出乎我的意料。它没有故弄玄虚,也没有卖弄学问,而是用一种近乎“科普”的笔触,将那些原本看似遥不可及的理论,变得生动有趣。书中大量的图表和实例,就像一个个精心设计的“小实验”,引导我一步步去理解自动机的状态转换,文法的生成规则,以及算法的可行性界限。我尤其喜欢书中对“可判定性”和“不可判定性”的讨论,它让我看到了计算能力的边界,也引发了我对智能和意识的更深层次的思考。这本书不仅仅是关于计算理论的知识,更是一次关于思维方式的训练。它教会我如何将一个复杂的问题分解成更小的部分,如何用严谨的逻辑去分析,以及如何用数学的语言去表达。阅读这本书的过程,是一次智力上的“健身”,每一次阅读都让我感觉自己的思维更加敏锐和清晰。

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http://infolab.stanford.edu/~ullman/ialc/errata2.html 这一版的纠错....错误还不少

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http://infolab.stanford.edu/~ullman/ialc/errata2.html 这一版的纠错....错误还不少

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最后两章好像没读完

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也是本科毕业暑假读的,大牛师兄推荐,比计算理论浅显易懂。

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http://infolab.stanford.edu/~ullman/ialc/errata2.html 这一版的纠错....错误还不少

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