逻辑学基础教程(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2014-12-1

价格:30.00

装帧:平装

isbn号码:9787310047253

丛书系列:南开哲学教材系列

图书标签:

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好的，这是一本关于现代计算机科学与软件工程领域中，数据结构与算法设计的重要参考书的简介： 《高效算法与数据结构设计：从理论到实践》 面向对象、系统化、面向工程的算法与数据结构权威指南 图书定位： 本书旨在为计算机科学、软件工程、人工智能以及相关理工科专业的学生、研究人员和一线工程师提供一套全面、深入且高度实用的算法与数据结构学习框架。它不仅涵盖了经典理论的严谨证明，更侧重于将这些理论应用于解决现代高性能计算和复杂系统设计中的实际问题。本书的独特之处在于，它以“面向工程实现”为核心视角，将理论知识与主流编程语言（如C++和Python）的实现细节紧密结合。 内容深度与广度： 全书共分六大部分，结构严谨，层层递进： 第一部分：计算模型与基础分析 本部分首先确立了算法分析的数学基础。内容涵盖了图灵机、兰姆达演算等计算模型的简要介绍，但重点聚焦于渐近分析（Asymptotic Analysis）的精确掌握，包括大O、Ω、Θ符号的严格定义及其在不同模型下的应用。深入探讨了摊还分析（Amortized Analysis），这是理解动态数据结构性能的关键，并提供了丰富的案例演示如何进行精确的性能预测。此外，还详细阐述了概率分析在随机算法设计中的作用。 第二部分：核心线性结构与内存管理 本部分聚焦于最基础、最常用、但实现复杂度极高的线性数据结构。除了对数组、链表（单向、双向、循环）的详尽剖析外，本书着重讲解了动态数组（Vector/ArrayList）的底层实现机制，包括内存分配、扩容策略及其对时间复杂度的影响。特别地，对栈与队列的实现进行了深入讨论，特别是循环缓冲区（Circular Buffer）的高效实现及其在并发系统中的应用潜力。对于内存管理，本书提供了关于内存池（Memory Pool）设计模式的初步介绍，为后续学习更复杂的内存敏感型算法打下基础。 第三部分：树形结构的高级应用 本部分是全书的重点之一，详述了各种树形结构的构建、遍历、平衡与查询优化。 二叉搜索树（BST）的优化： 详细分析了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色及再平衡操作的数学原理，并提供了标准的C++模板实现，强调其在数据库索引和编译器符号表管理中的应用。 B树族与空间索引： 深入探讨了B树、B+树在磁盘I/O受限环境下的优势，这是理解现代文件系统和关系型数据库内部结构的基础。 Trie结构与字符串处理： 重点讲解了前缀树（Trie）及其变体（如Radix Tree），展示其在自动补全、字典查询和IP路由表查找中的卓越性能。 堆结构与优先队列： 不仅介绍了标准的二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂操作，还通过实例对比了它们与标准二叉堆在实际工程中的性能权衡。 第四部分：图论算法的系统化 图论是现代网络、流程分析和路径规划的核心。本部分以严谨的数学框架，系统梳理了图的基本概念（邻接矩阵与邻接表）及遍历方法（DFS/BFS）。 最短路径算法的精细比较： 详细对比了Dijkstra算法、Bellman-Ford算法以及A搜索算法的适用场景、时间复杂度，并特别强调了在有负权边和无负权边情况下的工程选择。 最小生成树（MST）： 完整呈现了Prim和Kruskal算法的原理和高效实现，并探讨了其在网络拓扑构建中的应用。 网络流与匹配： 深入讲解了Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法，以及最大流最小割定理的证明及其在资源分配问题上的应用。 第五部分：高级搜索与动态规划 本部分关注于状态空间搜索和优化问题的求解。 回溯法与分支限界法： 提供了解决NP问题（如旅行商问题、N皇后问题）的有效剪枝技术，并讨论了如何利用启发式函数提高搜索效率。 动态规划（DP）的范式： 系统化地将DP分解为记忆化搜索（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）两种实现范式，通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题，提炼出状态转移方程的构建规律，强调如何识别重叠子问题和最优子结构。 第六部分：面向性能的算法设计范式 最后一部分将视野提升到算法设计方法论层面，侧重于高效率的并行与近似策略。 贪心算法的有效性证明： 探讨了贪心选择性质和最优子结构，并展示了如何在无法使用DP时，通过构造性证明来验证贪心策略的正确性。 分治策略的扩展： 介绍了快速傅里叶变换（FFT）作为分治策略在多项式乘法中的突破性应用，以及Strassen矩阵乘法对计算复杂度的挑战。 近似算法与启发式方法： 鉴于许多实际问题是NP-Hard的，本部分介绍了多项式时间近似方案（PTAS）的基本思想，以及遗传算法、模拟退火等启发式算法在工程优化中的实际价值。 本书的工程特色： 本书的每一章都包含“工程实现要点”板块，详细讨论了： 1. 数据结构在特定硬件（如缓存层次结构）下的表现。 2. 代码优化技巧，如位运算替代乘除法、循环展开等。 3. 特定语言（C++/Python）下的内存布局与性能陷阱。 4. 并行化与向量化处理的初步思路。 通过这种理论与实践紧密结合的方式，《高效算法与数据结构设计：从理论到实践》不仅帮助读者掌握知识，更能塑造出具有高性能思维的软件架构师和算法工程师。本书是深入理解现代软件性能瓶颈、优化复杂系统核心逻辑的必备参考。

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我必须指出，这本书在理论阐述的深度上做到了极致，但对于缺乏数学或哲学训练的纯文科背景读者来说，可能需要付出比预期更大的努力。尤其是在处理集合论基础和真值泛函分析时，符号操作的密度非常高，上下文的跳跃也相对频繁。有那么几章，我不得不反复阅读好几遍，并结合网络上的辅助视频才能勉强跟上作者的思路。这说明它是一本为“严肃学习者”准备的教科书，而不是一本轻松的科普读物。它要求读者具备较强的抽象思维能力和对精确表达的耐心，如果你只是想了解逻辑的皮毛，这本书可能会让你感到有些吃力。

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这本书最让我感到愉悦的是它的历史脉络梳理和哲学背景的介绍。作者没有将逻辑学视为一堆孤立的公式和规则，而是将其置于人类思想史的长河中进行考察。每一章的引言和总结部分，都会回顾亚里士多德、弗雷格、罗素等先驱是如何一步步构建起这门学科的。这种叙事手法，让抽象的逻辑推理拥有了人性化的温度和历史的厚重感。它教会我的不仅是“如何推理”，更是“为什么我们要以这种方式推理”，以及这种推理方式是如何影响了现代科学和思维范式的。这种对学科精神层面的挖掘，使得这本书的阅读体验超越了单纯的技术学习，更像是一次深刻的智识旅程。

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对于一个初学者来说，这本书的难度曲线处理得相当平滑，这是我最欣赏的一点。它没有一上来就抛出艰深的符号逻辑，而是循序渐进地从日常推理和非形式逻辑入手，用大量的实例来解释什么是有效的论证，什么是常见的逻辑谬误。作者的语言风格非常克制和严谨，但同时又保持着一种鼓励探索的口吻。每一次引入新的概念，都会紧接着给出多组由浅入深的练习题，并且在书后的答案区，对于一些复杂推导的解析也十分详尽，甚至会指出解题的常见陷阱。这使得我们在自学过程中，能够及时发现并修正自己的理解偏差，而不是仅仅停留在“知道”某个概念的层面，而是真正学会“运用”它。

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这本书的排版和装帧设计相当精良，拿到手里就给人一种厚重而扎实的感觉。纸张的质感很好，印刷清晰，图表的绘制也十分考究，即使是复杂的逻辑公式和概念图，也能一目了然。我特别欣赏它在视觉呈现上的用心，比如每章开头的小引言和历史背景介绍，都配有恰到好处的插图或历史照片，让原本可能枯燥的理论学习变得生动起来。虽然内容本身需要集中精力去理解，但好的物理载体无疑为阅读体验加分不少。特别是目录的设计，逻辑清晰，层级分明，让我能迅速定位到自己需要复习或深入研究的部分。整体感觉，这更像是一件精心打磨的工具书，而不是简单的一本教材，非常适合需要长期参考和深入钻研的读者。

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这本书的知识广度令人印象深刻，它不仅仅局限于形式逻辑的经典部分，还相当深入地触及了一些现代逻辑的前沿议题，比如模态逻辑和非单调推理的初步介绍。这对于希望将逻辑学知识应用于计算机科学或哲学深入研究的读者来说，提供了极佳的跳板。我惊喜地发现，作者在讨论经典命题演算和一阶谓词演算时，巧妙地穿插了与计算理论中可判定性问题的联系，这种跨学科的视角极大地拓宽了我对逻辑学实际应用潜力的认识。虽然这些深入的部分需要更多的背景知识才能完全消化，但它们的存在无疑提升了整本书的学术价值和长远的参考意义。

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根本读不下去。

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