具体描述
离散数学和计算机科学关系密切。本书系统地介绍了离散数学的基础理论，阐述了各个分支之间的联系，还说明了它在计算机中的应用。主要内容包括：集合论、关系、映射和无限集、近世代数、图论、命题逻辑、谓词逻辑、命题逻辑和谓词逻辑的公理化理论、离散数学在计算机中的应用。章末附有习题。
本书适合作为计算机专业的学生和自学考试者的教材，也可供从事计算机和数学方面研究的科技工作和教师学习参考。
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目录信息
读后感
错误比较多，例如把“元素”印成“无素”,“fog”印成“fag” ...不知道是校对问题还是原稿就是如此。还没看过第三版和第四版，希望这些错误已经被修改了。 定义及定理语言拗口，不容易理解。 我是边看这本，边拿中央电大和左孝凌版的离散数学做参照，这样才看的懂。 在给出...
评分错误比较多，例如把“元素”印成“无素”,“fog”印成“fag” ...不知道是校对问题还是原稿就是如此。还没看过第三版和第四版，希望这些错误已经被修改了。 定义及定理语言拗口，不容易理解。 我是边看这本，边拿中央电大和左孝凌版的离散数学做参照，这样才看的懂。 在给出...
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用户评价
老实说，我之前对高等数学的那些连续函数、微积分感到很头疼，总觉得和我的日常编程工作沾不上边，直到我接触到这本书的概率论和数理统计部分。这本书对随机变量、期望和方差的解释，简直是教科书级别的清晰！它没有过多纠结于复杂的数学推导，而是聚焦于这些概念在计算机科学中的实际作用，比如在设计 Monte Carlo 模拟、分析算法的平均时间复杂度时，这些工具是多么的强大。我尤其喜欢它在讲述布尔代数和命题逻辑时所采用的视角——把它看作是硬件电路设计和软件程序逻辑控制的基础。作者甚至用了一个很形象的比喻，把逻辑门比作最精密的开关，这瞬间打通了我对硬件底层逻辑的理解壁垒。阅读过程中，我能感觉到作者深厚的教学经验，他似乎总能预判到读者会在哪里感到困惑，并提前准备好一个更直观的例子来解惑。书中对集合论的介绍也颇为精彩，它用集合的运算来类比数据库查询的操作，让抽象的数学概念瞬间“活”了起来，变得可以触摸、可以操作。这本书的阅读体验，更像是在跟随一位经验丰富的工程师进行一次系统性的思维升级训练。
评分这本书的封面设计很有现代感，深蓝色的背景配上一些几何图形的抽象图案，看起来就让人觉得内容会很硬核。我刚翻开目录，就被里面清晰的章节划分和详细的知识点索引吸引住了。作者在引言部分用一种非常平易近人的口吻解释了为什么学习离散数学在如今这个技术爆炸的时代如此重要，这一点很打动我。我特别欣赏它对图论基础概念的阐述，不仅仅是枯燥的定义，还穿插了很多实际的计算机网络路径优化、数据结构中的树形结构的应用案例，让人感觉理论和实践结合得非常紧密。比如，在讲解连通性和最短路径算法时，它没有简单地停留在理论推导，而是给出了一个如何用这些算法来设计一个高效的路由协议的思考框架，这对于我这种对算法应用感兴趣的读者来说，简直是如获至宝。书中的例题设计得也很有层次感，从基础的集合运算到复杂的组合计数问题，每一步的解题思路都剖析得淋漓尽致，即便是初学者也能跟着作者的引导一步步理解过来，而不是直接被复杂的公式吓退。总的来说，这本书的结构严谨，内容详实，是一本值得反复研读的工具书。
评分这本书最吸引我的地方在于它对计算复杂性理论的引入，尽管它并非一本专门讲算法分析的书，但它对P、NP问题以及可计算性的初步探讨，为我后续深入研究奠定了坚实的理论基石。作者并没有回避这些前沿和略带哲学意味的数学问题，反而用非常扎实的离散结构知识去支撑这些讨论，这使得理论的根基显得异常稳固。它对递归关系的求解分析得尤为透彻，通过特征方程法和母函数法两种不同的视角进行对比分析，让读者可以根据问题的具体形式灵活选择最优的求解路径。我在学习递归时，往往会陷入到不断套用模板的误区，但这本书鼓励读者去理解“为什么”这个方法有效，而不是仅仅记住“怎么做”。此外，书中对有限状态自动机和形式语言的介绍，虽然篇幅相对精简，但足以让读者领略到形式化方法在编译器设计和文本处理中的巨大威力，这部分的讲解充满了对计算本质的深刻洞察。
评分这本书的排版和装帧质量出乎我的意料地高，这对于一本技术类书籍来说非常重要。纸张的质感很好，墨水的清晰度也令人满意，长时间阅读眼睛不容易疲劳。更重要的是，书中的图示部分处理得非常精妙。当我阅读到关系和函数那一章时，那些用来描述等价关系和偏序关系的图示，用简洁的箭头和节点就完美地展现了它们之间的复杂层级结构，这种视觉化的表达远比纯文字描述来得高效。作者在解释算法的正确性证明时，大量使用了归纳法和反证法，并且每一步的逻辑跳转都标注得非常明确，这对于我梳理自己的逻辑思维非常有帮助。它不像某些教材那样，把证明过程写得像天书一样，而是层层递进，步步为营，让人在不知不觉中就掌握了严谨的数学证明方法。我记得有一处关于生成函数的讨论，它被巧妙地用在了解决组合计数问题上，这种跨领域的知识迁移能力，这本书处理得非常自然流畅，充分体现了离散数学作为“计算机科学的数学基础”的核心地位。
评分对于一个自学编程和计算机科学的人来说，最大的挑战往往不是学习新的语法或框架，而是建立起抽象的、结构化的思维模式。这本书在这方面起到了至关重要的作用。它不是一本“速成手册”，而更像是一张精确的“思维地图”。例如，在处理图的遍历算法（如DFS和BFS）时，它会先从树和森林的概念入手，系统地将这些概念与数据结构的实际存储方式联系起来，让你明白为什么栈适合深度优先，而队列更适合广度优先。这种自顶向下的结构化讲解方式，极大地提升了我对复杂系统建模的能力。书中对高级主题的探讨，比如格理论和偏序集，虽然难度有所增加，但作者并没有因此而降低讲解的严谨性，反而通过引入一些关于信息检索和知识表示的例子，展示了这些看似冷僻的数学分支在现代AI和知识图谱构建中的潜在价值。阅读完这本书后，我感觉自己看待计算机问题的角度都有了质的飞跃，不再局限于表层的代码实现，而是开始探究其背后的数学结构和逻辑必然性。
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