具体描述
《计算复杂性导论》可用作计算机专业、计算数学专业的计算机理论课程的教材，也是有关研究人员不可或缺的参考书。计算复杂性理论是用数学方法研究使用数位计算机解决各种算法问题困难度的理论。《计算复杂性导论》对计算机科学中这一重要理论做了全面的介绍。其内容包含基本理论，如计算模型NP-完全性，以及较深入的课题，如线路复杂性、概率复杂性和交互证明系统等。此外，《计算复杂性导论》还包括了复杂性理论近年来两个较重大的突破，即概率可验证明及其在近似算法上的应用和平均NP-完全理论。《计算复杂性导论》中所有结果均有严格的数学证明，在每章后配有相关练习题。
作者简介
目录信息
读后感
只能说还行，适合总结归纳用。 如果初学，用这本书学习很难学会。很多关键的理论细节只知其然，没有解释为什么要有这个理论细节，让人看起来很摸不到头脑。 说到底，作者功力是有的，但还没有达到驾轻就熟的地步。 相比之下,更愿意看Papadimitrio的那本Computational complexity.
评分只能说还行，适合总结归纳用。 如果初学，用这本书学习很难学会。很多关键的理论细节只知其然，没有解释为什么要有这个理论细节，让人看起来很摸不到头脑。 说到底，作者功力是有的，但还没有达到驾轻就熟的地步。 相比之下,更愿意看Papadimitrio的那本Computational complexity.
评分只能说还行，适合总结归纳用。 如果初学，用这本书学习很难学会。很多关键的理论细节只知其然，没有解释为什么要有这个理论细节，让人看起来很摸不到头脑。 说到底，作者功力是有的，但还没有达到驾轻就熟的地步。 相比之下,更愿意看Papadimitrio的那本Computational complexity.
评分只能说还行，适合总结归纳用。 如果初学，用这本书学习很难学会。很多关键的理论细节只知其然，没有解释为什么要有这个理论细节，让人看起来很摸不到头脑。 说到底，作者功力是有的，但还没有达到驾轻就熟的地步。 相比之下,更愿意看Papadimitrio的那本Computational complexity.
评分只能说还行，适合总结归纳用。 如果初学，用这本书学习很难学会。很多关键的理论细节只知其然，没有解释为什么要有这个理论细节，让人看起来很摸不到头脑。 说到底，作者功力是有的，但还没有达到驾轻就熟的地步。 相比之下,更愿意看Papadimitrio的那本Computational complexity.
用户评价
在阅读《计算复杂性导论》的过程中，我感受到的是一种思维的拓展和认知的升华。这本书并没有局限于对算法效率的简单描述，而是深入探讨了计算能力的极限以及问题的可解性。作者在书中对“可计算性”的定义，以及对停机问题等不可判定问题的分析，让我深刻认识到，并非所有问题都能被计算机有效地解决。这种对“不可能”的探索，反而激发了我对“可能”的计算方法的更深层次思考。我印象特别深刻的是，作者在解释“NP”类问题时，并没有直接给出复杂的数学定义，而是通过一个“验证”的视角，让我理解了这类问题的特点。例如，对于一个NP问题，如果我们能获得一个“解”，那么验证这个解的正确性是相对容易的。这种“易于验证”的特性，使得NP问题在理论研究中占有重要的地位。书中对“NP-完备性”的讲解，更是让我对问题的难度有了更清晰的认识。作者通过 SAT 问题等经典例子，展示了如何将一个NP问题“归约”到另一个NP-完备问题，从而揭示了它们在计算上的等价性。这种“归约”的思想，对于理解计算复杂性至关重要，也为我解决实际问题提供了重要的思路。
评分《计算复杂性导论》这本书，在我漫长的求学之路上，如同一个指路明灯，照亮了我通往计算机科学更深层次理解的道路。我一直对计算机如何“思考”这个问题感到着迷，而这本书则以一种系统而深刻的方式，解答了我的疑问。它不仅仅是关于“快”与“慢”的讨论，更是关于“可解决”与“不可解决”的边界探索。作者在书中对“P”类问题和“NP”类问题的区分，以及关于“P=NP”这一千古难题的探讨，都让我深陷其中，反复咀嚼。我特别欣赏作者对于NP-完备性概念的阐述，他通过SAT问题（可满足性问题）等一系列具体的例子，展示了如何将一个问题转化为另一个问题，从而揭示了它们在计算复杂性上的等价性。这种“归约”的思想，不仅是理解NP-完备性的关键，更是解决许多复杂问题的重要思路。书中关于“复杂度类”的划分，也让我对计算问题的难度有了更清晰的认识，了解了哪些问题是“容易”解决的，哪些问题在目前看来是“极其困难”的，甚至是“无法解决”的。作者的语言风格非常严谨，但又不失清晰，即使是初次接触这些概念的读者，也能在细细品味之后，逐渐领悟其中的奥妙。我常常在阅读过程中，合上书本，静静思考，回味作者所阐述的那些关于算法效率、计算极限的深刻见解。
评分这本《计算复杂性导论》在我翻开扉页的那一刻，便散发出一种古老而又充满活力的气息。它并非那种充斥着晦涩公式和冰冷定理的教科书，而是如同一个循循善诱的智者，带领我一步步走入计算世界的深层奥秘。我之所以被它深深吸引，不仅仅是因为它精准地定义了“P”与“NP”这类看似高深莫测的概念，更在于作者如何将这些抽象的思想具象化，用生动形象的类比，比如巧妙地运用拼图、迷宫乃至烹饪食谱来解释NP-完备性问题。我惊叹于作者的洞察力，能够从这些日常生活中司空见惯的事物中提炼出计算复杂性的本质，从而让初学者也能窥探到其中的精妙。书中的每一章都像是一次精心设计的探险，从最基础的图灵机模型开始，逐步攀升到递归可枚举集、判定问题等更复杂的领域。我尤其喜欢作者对“不可判定性”概念的阐述，它并非只是一个理论上的结论，而是一种对计算本质的深刻反思，让我们认识到并非所有问题都能被计算机解决。这种对局限性的清晰认知，反而激发了我更强的探索欲望，也让我对那些能够被高效解决的问题更加珍惜。整本书的逻辑脉络清晰，每一步的推进都建立在前一步的基础上，没有丝毫的跳跃感，读来让人感到安心和踏实。作者的语言风格也十分迷人，既有科学的严谨，又不乏哲学的思辨，常常在不经意间引发我对于“计算”本身意义的深思。
评分当我翻开《计算复杂性导论》这本书时，我仿佛进入了一个由逻辑和算法构建的奇妙世界。它并非简单地罗列公式和定理，而是以一种引人入胜的方式，带领我探索计算的深度与广度。作者在书中对“计算模型”的介绍，从早期的机械计算装置到抽象的图灵机，让我对“计算”本身有了更深刻的理解。我尤其着迷于作者对“可判定性”的阐述，他通过对停机问题等不可判定问题的细致分析，让我认识到计算并非无所不能，存在着理论上的局限。这种对“不可能”的深刻理解，反而激发了我对“可能”的计算方法更强的探索欲。书中对“NP”类问题的解释，用“易于验证”这一关键特征，让我能够从一个全新的角度来理解这类问题的本质。例如，一个NP问题，如果我们得到了一个可能的“解”，那么验证这个解的正确性是相对容易的。这种“易于验证”的特性，也使得NP问题在计算机科学研究中占据着重要的地位。书中的图示设计也非常直观，能够帮助我理解了不同复杂度的算法在性能上的巨大差异。这本书让我明白，选择合适的算法，对于解决实际问题至关重要，而理解计算复杂性，则是做出正确选择的前提。
评分《计算复杂性导论》这本书，对我而言，是一次对计算科学理论内核的深度挖掘。我曾一度认为，算法的效率分析仅仅是关于“速度”的比拼，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者在书中对“P”类问题和“NP”类问题的区分，以及对“P=NP”这一悬而未决的重大问题的探讨，都让我对计算的本质有了更深的理解。他用生动形象的语言，将这些抽象的概念具象化，例如，在解释NP-完备性时，他巧妙地运用了旅行商问题等经典例子，让我能够直观地理解一个复杂问题的“难”究竟体现在何处。我特别欣赏作者对于“NP-完备性”的论证过程，它并非枯燥的数学推导，而是充满了逻辑的巧思和推理的严谨，让我逐渐体会到数学之美。书中对“复杂度类”的划分，也让我对计算问题的难度有了更清晰的认识。例如，我了解到，像背包问题这样的 NP-难问题，其求解难度随着问题规模的增大而呈爆炸式增长，这对于我将来在解决实际问题时，选择合适的算法提供了重要的指导。这本书的语言风格非常优美，即使是涉及复杂的概念，也能被作者描绘得既严谨又富有诗意，让我沉浸其中，久久不能自拔。
评分《计算复杂性导论》这本书，在我接触计算机科学领域以来，是我阅读过的最令人振奋且富有启发性的著作之一。它不仅仅是关于“快”与“慢”的算法分析，更是对计算本质的一次深刻剖析。我着迷于作者对“P”类问题和“NP”类问题的区分，以及对“P=NP”这个至今未解的重大难题的探讨。作者通过生动的例子，将这些抽象的概念具象化，例如，在解释NP-完备性时，他巧妙地运用了拼图和数独等游戏，让我能够直观地理解一个复杂问题的“难”究竟体现在何处。我特别欣赏作者对于“NP-完备性”的论证过程，它并非简单的数学推导，而是充满了逻辑的严谨和智慧的闪光。作者展示了如何将一个NP问题“归约”到另一个NP-完备问题，这种“归约”的思想，不仅是理解NP-完备性的核心，更是解决许多复杂问题的重要方法论。书中的图示设计也十分出色，能够帮助我直观地理解不同算法随着输入规模增长的效率差异。这本书让我明白，理解计算的边界，并非是限制我们探索的理由，反而是激发我们寻找更优解决方案的动力。
评分初次接触《计算复杂性导论》这本书，我的内心是充满好奇与一丝忐忑的。计算复杂性，这个词语本身就带着一种压迫感，仿佛要将人的思维推向极限。然而，这本书却以一种令人意想不到的亲和力，消弭了我最初的担忧。作者并没有一开始就抛出大量数学符号，而是花了相当的篇幅来铺垫，从计算模型的演变，例如早期的一些机械计算装置，到后来抽象化的图灵机，层层递进，让我对“计算”有了更直观的理解。这种循序渐进的方式，对于我这样对理论计算略感陌生的人来说，无疑是极大的福音。我印象最深刻的是关于“可计算性”的讨论，作者通过一系列经典的例子，比如停机问题，深刻地揭示了计算能力的边界。他并没有将停机问题简单地作为一个定理的证明，而是深入分析了这个问题为何不可判定，以及它背后所蕴含的深刻逻辑。这种对“不可能”的探索，反而让我对“可能”的计算方法产生了更浓厚的兴趣。书中的图示和例子都经过精心设计，能够帮助我快速理解抽象的概念。例如，在解释“时间复杂度”时，作者用生动的图表展示了不同算法随着输入规模增长的效率差异，让我能够直观地感受到“P”类问题的高效与“NP”类问题可能的低效之间的区别。这本书让我明白，计算复杂性并非遥不可及的理论，而是与我们解决实际问题息息相关的核心概念。
评分《计算复杂性导论》这本书，对我而言，不仅仅是一本关于计算机科学的学术著作，更是一次关于逻辑与智慧的深刻对话。我被这本书所吸引，是因为它揭示了计算的内在规律，那些隐藏在代码背后的抽象数学原理。作者在书中对“P”问题和“NP”问题的区分，以及对“P=NP”这一猜想的探讨，都让我对计算的本质有了更深的理解。他用清晰的语言解释了NP-完备性，并以SAT问题为例，展示了如何将各种复杂问题转化为这一核心问题，这种“归约”的思想，让我对问题的可解性有了全新的认识。我尤其喜欢作者在分析NP-完备性时，所采用的“证明”方式，它并非枯燥的数学推导，而是充满了逻辑的巧思和推理的严谨，让我逐渐体会到数学之美。书中对“复杂度类”的划分，也让我对计算问题的难度有了更清晰的认识。例如，我了解到，像旅行商问题这样的 NP-难问题，其求解难度随着问题规模的增大而呈爆炸式增长，这对于我将来在解决实际问题时，选择合适的算法提供了重要的指导。这本书的语言风格非常优美，即使是涉及复杂的概念，也能被作者描绘得既严谨又富有诗意，让我沉浸其中，久久不能自拔。
评分这本书《计算复杂性导论》给我带来的，是一种对计算世界更深层次的理解和更广阔的视野。我一直对“为什么有些问题很容易解决，而有些问题却异常困难”感到好奇，而这本书则以一种系统而详尽的方式，为我解答了这些疑惑。作者在书中对“可计算性”和“可判定性”的讨论，让我认识到计算能力的边界。他通过对停机问题等经典案例的分析，深刻地揭示了理论上计算的局限性。我特别欣赏作者对“NP”类问题的解释，他用“易于验证”这一关键特征，让我能够从一个全新的角度来理解这类问题的本质。例如，一个NP问题，如果我们得到了一个可能的“解”，那么验证这个解的正确性是相对容易的。这种“易于验证”的特性，也使得NP问题在计算机科学研究中占据着重要的地位。书中对“NP-完备性”的讲解，更是让我对问题的难度有了更清晰的认识。作者通过 SAT 问题等经典例子，展示了如何将一个 NP 问题“归约”到另一个 NP-完备问题，从而揭示了它们在计算上的等价性。这种“归约”的思想，对于理解计算复杂性至关重要，也为我解决实际问题提供了重要的思路。
评分这本书《计算复杂性导论》给我的感受，就像是在一个庞大而精密的机器内部进行的一次深度探索。我并非计算机科学科班出身，但这本书的引导让我能够相对轻松地理解那些曾经让我望而生畏的理论。作者在开篇就着重强调了“计算模型”的重要性，并详细介绍了图灵机以及其他一些计算模型的等价性，这让我明白，无论我们采用何种模型，计算能力的本质是相通的。我特别欣赏作者在阐述“可判定性”时，所运用的那些精巧的逻辑推理，尤其是对停机问题的证明，它不仅仅是一个理论证明，更是一种对逻辑思维的极致体现。这本书也让我认识到，很多看似可以解决的问题，在理论上可能存在着不可逾越的障碍。这种对计算边界的清晰认识，让我对计算机科学的理解上升到了一个新的高度。书中的一些图表设计也非常直观，帮助我理解了不同复杂度的算法在性能上的巨大差异。例如，作者通过对比线性增长、平方增长和指数增长的函数曲线，生动地展示了算法效率的重要性。这本书让我明白，选择合适的算法，对于解决实际问题至关重要，而理解计算复杂性，则是做出正确选择的前提。
评分原来MIT的教材也不如这本深奥啊...
评分原来MIT的教材也不如这本深奥啊...
评分十多年前读的，到博士毕业到工作到离职到现在，都没有读完。算是拖延症的最佳范例。
评分對這門課保持滿滿的敬畏，再見了
评分十多年前读的，到博士毕业到工作到离职到现在，都没有读完。算是拖延症的最佳范例。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有