具体描述
本书是计算理论方面的优秀教材之一，包括上下文无关文法、上下文无关文法范式、有限自动机、正则语言的性质、下推自动机和上下文无关语言、图灵机、图灵可计算函数、乔姆斯基层次、判定问题与丘奇图灵机、不可判定性、Mu-递归函数、时间复杂性、库克定理、NP-完全问题、LL(k)文法以及LR(k)文法等问题。本书不仅介绍了计算机科学的基础，而且通过概念的严格表述，以及使用通俗的例子来阐释定理，从而帮助学生提高数学论证能力以及对计算理论知识的全面深入的理解。书中每章后面都有附有大量习题，通过完成这些习题，学生可以加深对本章内容的理解。
本书可以用作计算机科学、计算机工程及其相关专业的教材，也可以作为从事计算理论、形式语言以及计算机系统研发的研究人员和工程技术人员的参考书。
作者简介
Thomas A．Sudkamp是美国莱特州立大学计算机科学及工程系的教授，他的研究领域
广泛，包括近似推理、人工智能、数理逻辑、建模软计算的应用、复杂问题领域的决策制定以及不确定、不精确信息和知识发掘的机器学习。Sudkamp教授目前还担任IEEE Transactions on System，Man，and Cybemetics和IEEE Transactions on Fuzzy Systems的副编辑，International Journal of Approximate Reasonin9和Fuzzy Sets and Systems的领域编辑。他也曾经担任过北美模糊信息处理协会NAFIPS)的主席以及国际模糊系统联盟(IFSA)的副主席。
目录信息
专家指导委员会
译者序
前言
绪论
第一部分 基础
第1章 数学预备知识
1.1 集合论
1.2 笛卡儿积、关系和函数
1.3 等价关系
1.4 可数集合和不可数集合
1.5 对角化和自反
1.6 递归定义
1.7 数学归纳
1.8 有向图
1.9 练习
参考文献注释
第2章 语言
2.1 字符串和语言
2.2 语言的有穷规格说明
2.3 正则集合和表达式
2.4 正则表达式和文本搜索
2.5 练习
参考文献注释
第二部分 文法、自动机和语言
第3章 上下文无关文法
3.1 上下文无关文法和语言
3.2 文法和语言的例子
3.3 正则文法
3.4 验证文法
3.5 最左推导和二义性
3.6 上下文无关文法和编程语言定义
3.7 练习
参考文献注释
第4章 上下文无关文法范式
4.1 文法转换
4.2 消去入规则
4.3 去掉链规则
4.4 无用符
4.5 乔姆斯基范式
4.6 CYK算法
4.7 去掉直接左递归
4.8 格立巴赫范式
4.9 练习
参考文献注释
第5章 有限自动机
5.1 一个有限状态自动机
5.2 确定型有限自动机
5.3 状态图和例子
5.4 非确定型有限自动机
5.5 λ-转换
5.6 去掉非确定性
5.7 DFA的最小化
5.8 练习
参考文献注释
第6章 正则语言的性质
6.1 有限状态机接收正则语言
6.2 表达式图
6.3 正则文法和有限自动机
6.4 正则语言的封闭性质
6.5 非正则语言
6.6 规则语言的泵引理
6.7 Myhill-Nerode定理
6.8 练习
参考文献注释
第7章 下推自动机和上下文无关语言
7.1 下推自动机
7.2 PDA的变种
7.3 上下文无关语言的接收
7.4 上下文无关语言的泵引理
7.5 上下文无关语言的封闭性
7.6 练习
参考文献注释
第三部分 可计算性
第8章 图灵机
8.1 标准图灵机
8.2 作为语言接收器的图灵机
8.3 可供选择接收标准
8.4 多道图灵机
8.5 双向图灵机
8.6 多带图灵机
8.7 非确定型图灵机
8.8 用来枚举语言的图灵机
8.9 练习
参考文献注释
第9章 图灵可计算函数
9.1 函数的计算
9.2 数值计算
9.3 图灵机的顺序操作
9.4 函数的合成
9.5 不可计算函数
9.6 关于编程语言
9.7 练习
参考文献注释
第10章 乔姆斯基层次
10.1 无限制文法
10.2 上下文有关文法
10.3 线性有界自动机
10.4 乔姆斯基层次
10.5 练习
参考文献注释
第11章 判定问题与丘奇—图灵论题
11.1 判定问题的描述
11.2 判定问题和递归语言
11.3 问题归约
11.4 丘奇—图灵论题
11.5 通用机
11.6 练习
参考文献注释
第12章 不可判定性
12.1 图灵机的停机问题
12.2 问题归约和不可判定性
12.3 其他的停机问题
12.4 莱斯定理
12.5 不可解决的词问题
12.6 波斯特对应问题
12.7 上下文无关文法中的不可判定问题
12.8 练习
参考文献注释
第13章 Mu-递归函数
13.1 原始递归函数
13.2 一些原始递归函数
13.3 有界操作符
13.4 除法函数
13.5 歌德尔数字和串值递归
13.6 可计算部分函数
13.7 图灵可计算函数和Mu-递归函数
13.8 修订的丘奇—图灵论题
13.9 练习
参考文献注释
第四部分 计算复杂性
第14章 时间复杂性
14.1 复杂性度量
14.2 增长的速度
14.3 图灵机的时问复杂性
14.4 复杂性和图灵机的变种
14.5 线性加速
14.6 语言时间复杂性的属性
14.7 计算机计算的模拟
14.8 练习
参考文献注释
第15章 P、NP和库克定理
15.1 非确定型图灵机的时间复杂性
15.2 P类和NP类
15.3 问题表示和复杂性
15.4 判定问题和复杂性类
15.5 哈密尔顿回路问题
15.6 多项式时间归约
15.7 P=NP？
15.8 可满足性问题
15.9 复杂类的关系
15.10 练习
参考文献注释
第16章 NP-完全问题
16.1 归约和NP-完全问题
16.2 三元可满足性问题
16.3 三元可满足性的归约
16.4 归约和子问题
16.5 最优化问题
16.6 近似算法
16.7 近似方案
16.8 练习
参考文献注释
第17章 其他复杂性类
17.1 派生的复杂性类
17.2 空间复杂性
17.3 空间复杂性和时间复杂性的关系
17.4 P-空间，NP-空间和萨维奇定理
17.5 P-空间完全性
17.6 一个难解问题
17.7 练习
参考文献注释
第五部分 确定型语法分析
第18章 语法分析引论
18.1 文法图
18.2 自顶向下语法分析
18.3 归约和自底向上语法分析
18.4 自底向上语法分析器
18.5 语法分析和编译
18.6 练习
参考文献注释
第19章 LL(k)文法
19.1 上下文无关文法中的预读
19.2 FIRST集合、FOLLOW集合和预读集合
19.3 强LL(k)语法
19.4 FIRSTk集合的构造
19.5 FOLLOWk集合的构造
19.6 强LL(1)文法
19.7 强LL(k)分析器
19.8 LL(k)文法
19.9 练习
参考文献注释
第20章 LR(k)文法
20.1 LR(0)上下文
20.2 LR(0)分析器
20.3 LR(0)机
20.4 被LR(0)机接收
20.5 LR(1)文法
20.6 练习
参考文献注释
附录Ⅰ 标记索引
附录Ⅱ 希腊字母表
附录Ⅲ ASC Ⅱ字符集
附录Ⅲ Java的BNF范式定义
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
翻译的还行，但书本身缺少实例，缺少图片，显得有点干巴巴的。其中罗列定理证明等形式颇有些中国教科书的味道，不像一般的国外书籍。 不过其在形式语言，自动机，图灵机，可计算理论等方面都有相当理论的介绍。还是值得看看的。总之希望有更好的书出现吧。 或者谁个...
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用户评价
我得承认，这本书的装帧和排版设计，在如今这个追求快速消费的时代，显得有些“复古”甚至可以说是“固执”。纸张选择偏厚，墨水饱和度高，阅读时有种厚重的手感，这很好地衬托了其内容的严肃性。但正因如此，其对“信息密度”的处理方式也显得异常大胆。每一页的文字量都非常饱满，作者似乎不愿浪费任何空白，力求在有限的篇幅内塞入尽可能多的论据和引证。在探讨语言的演化与遗传学关联的章节，引用了多处晦涩难懂的遗传学实验数据和复杂的统计模型，这些内容对于只想泛泛了解语言现象的读者来说，无疑是一种挑战。我不得不频繁地使用标注和回溯的手段来确认前面的概念，才能勉强跟上作者的论证速度。这本书显然不是为休闲阅读而准备的“甜点”，它更像是需要耐心啃食的“主菜”，需要读者投入大量的认知资源。它所展现的学术深度是毋庸置疑的，但这种深度，也构成了它劝退潜在入门读者的主要屏障。
评分这本书的封面设计简约得有些出乎意料，黑底白字，中间夹杂着几抹赛博朋克风格的霓虹蓝和品红，营造出一种既古典又前卫的视觉冲突。我最初拿起它，是冲着封面上那句“探寻人类思维的边界”去的。翻开内页，首先映入眼帘的是对符号学起源的深度剖析，作者似乎对索绪尔和皮尔斯的理论了如指掌，将抽象的符号系统如何构建意义的逻辑链条，梳理得如同艺术品般精妙。阅读过程中，我仿佛置身于一座巨大的图书馆，每一个章节都像是一间装满了不同时代思想火花的密室。特别是关于“意义的非确定性”那部分，作者用了大量看似毫不相关的文学典故和哲学思辨进行佐证，读完后，你会忍不住停下来，盯着天花板思考：我们日常交流中那些习以为常的词汇，其背后究竟隐藏着多么庞大而脆弱的共识基础？这本书的行文流畅度极高，即便涉及复杂的理论推导，作者也总能巧妙地用类比或历史轶事来锚定读者的理解，避免了陷入纯粹的学术泥潭。它更像是一次智力上的冒险，而非枯燥的知识灌输，让人对语言这个我们每日都在使用却从未真正审视过的工具，产生了前所未有的敬畏感。
评分这本书给我的最大感受，是一种如沐春风般的清晰感。作者的叙事节奏把握得炉火纯青，仿佛是一位经验丰富的导游，带领我们穿越语言学的迷宫。它不像许多同类书籍那样，在开篇就抛出晦涩难懂的术语群，而是采取了一种“润物细无声”的引导方式。比如，在讲解不同文化背景下，时间概念的语法差异时，作者没有直接搬出语言类型学的定义，而是通过讲述一个关于南美某个部族如何描述“过去发生的事情”的生动田野调查案例切入，瞬间就将抽象的语法结构具象化了。这种叙事策略极大地降低了理解门槛，让非专业背景的读者也能跟上思路。更值得称赞的是其跨学科的广度，书中对巴赫的对位法如何与形式逻辑的严谨性相呼应进行了令人拍案叫绝的类比，这种将听觉艺术与符号逻辑并置的思考角度，极大地拓宽了我的认知边界。整本书读下来，没有产生丝毫的“卡壳”感，每一个论点之间都过渡得自然而然，逻辑链条清晰可见，如同精心铺设的轨道列车，平稳地将你送达下一个思想的站台。
评分这本书最让我感到惊喜的，是它对待“声音”与“意义”之间关系的探讨角度。它没有陷入常见的“词汇表”式的解读，而是深入挖掘了语音学中的共振现象以及人类听觉系统的进化如何优先选择了某些音素组合。作者从物理学的角度切入，分析了声波在不同介质中的传播特性，并将其与早期人类部落的狩猎、协作等生存需求紧密联系起来。例如，书中有一个精彩的章节专门分析了特定辅音（如爆破音）在开阔环境中的传播优势，以及元音的清晰度如何影响远距离的信号传递效率，这完全超出了我原本对语言学文本的想象。这部分内容甚至带有一丝人类学研究的色彩，让我感觉自己不是在阅读一本关于理论的书，而是在参与一次关于人类祖先如何通过声音建立第一个社会契约的“考古发掘”。这种将硬科学的严谨性与人文历史的想象力完美融合的笔法，使得全书的阅读体验充满了新鲜感和发现的乐趣，它揭示了语言的诞生，远比我们想象的更为具象和物理化。
评分我对这本书的期待值其实是相当高的，毕竟“语言与机器”这个主题在当前的技术浪潮下，无疑是热门且极具前景的方向。然而，这本书的视角显得过于内敛和学术化，更像是一部聚焦于上世纪中叶认知科学发展史的专著，而不是对当下人工智能突破的展望。它花了大量的篇幅去探讨图灵测试的早期哲学困境，以及乔姆斯基的生成语法理论如何构建起早期计算语言学的基石。我特别留意了其中关于“句法树的生成效率”的数学推导，那部分的内容严谨到令人头皮发麻，每一个公式的展开都充满了逻辑的确定性，这与我期待中那种充满“黑箱”和“不确定性”的现代AI模型描述大相径庭。坦白说，如果不是对计算语言学史有特别的偏好，普通读者可能会在第三章的概率模型部分就望而却步。这本书的价值在于其历史深度和理论的坚实性，它为理解现代技术提供了无可替代的“根基”，但如果期望从中找到关于最新大型语言模型（LLMs）的内部机制分析或未来预测，可能会感到失望，因为它似乎更关心“我们如何学会说话”的内在机制，而非“机器如何模仿说话”的工程实现。
评分第一学期学了前面几章的内容，正则表达到上下文无关到图灵机。第三学期将继续深入变成杀手课。。提前准备准备><
评分快速的过了一下。。
评分看完这本老子再不看计算机科学理论了。。
评分看完这本老子再不看计算机科学理论了。。
评分我不知道那个说翻译的还不错的兄弟到底认真看过这本书没有，眼睛不用可以捐给有需要的人。我大概细读了10页，起码有五六个错误，而且不只是普通的typo。因为读不通跟原文对照才发现，书确实是好书，讲的清楚易懂，但翻译是真的烂。
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