Graphes et algorithmes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Eyrolles

作者:Michel Gondran

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-01-01

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9782212015713

丛书系列:

图书标签:

• 图论
• 算法
• 数据结构
• 离散数学
• 计算机科学
• 图算法
• 算法设计
• 数学
• 编程
• 理论计算机科学

《图论与优化方法：现代计算的基石》 图书简介 本书深入探讨了图论（Graph Theory）的核心概念及其在现代计算机科学与工程领域中的广泛应用。它不仅系统地梳理了基础的图论理论，更聚焦于如何利用图结构来建模现实世界中的复杂问题，并运用高效的算法进行求解。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并培养其实际问题分析与解决的能力。 第一部分：图论基础与结构 本书的开篇部分致力于奠定坚实的数学和结构基础。我们首先从图的定义、基本术语（如顶点、边、度、路径、环）开始，详细区分了有向图、无向图、带权图以及多重图的特性。重点在于理解图的表示法，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在内存使用和算法效率上的权衡。 随后，我们将深入研究图的拓扑结构。这包括连通性分析，如强连通分量（Strongly Connected Components, SCC）的检测，这对于分析网络结构中的信息流和依赖关系至关重要。树（Trees）作为一类特殊的无环连通图，其性质和生成算法，特别是生成树（Spanning Tree）的理论，被进行了详尽的阐述。我们不仅讨论了最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的原理，还对比了普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）的实现细节与效率差异。 此外，图的平面性理论是本部分的一个亮点。我们将介绍欧拉公式、可平面图的判定条件（如库拉托夫斯基定理），这在电路设计和地图绘制等领域具有实际意义。对于更复杂的图结构，如二部图（Bipartite Graphs）的识别及其在匹配问题中的作用，也进行了深入的探讨。 第二部分：图的遍历与路径问题 第二部分的核心在于算法设计与分析，特别是围绕图的遍历和路径搜索展开。 图的遍历是所有基于图算法的基础。深度优先搜索（Depth First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）被详细讲解，包括它们在拓扑排序（Topological Sorting）、检测环路以及连通分量发现中的应用。拓扑排序是处理依赖关系图（如项目排程、编译依赖）的关键，本书提供了Kahn算法和基于DFS的实现方式。 路径问题是图论应用中最核心的部分之一。本书系统地介绍了单源最短路径算法，包括解决非负权图的迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm），以及可以处理包含负权边的图，但不能有负权环路的贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）。对于更高级的应用，我们还探讨了所有顶点对之间的最短路径问题，重点阐述了弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）及其在动态规划视角下的优化。这些算法的复杂度分析和实际应用场景（如GPS导航、网络延迟计算）穿插其中，增强了理论的实践价值。 第三部分：网络流与匹配理论 本书将大量的篇幅用于讲解网络流理论（Network Flow），这在资源分配、流量控制和调度优化中占据核心地位。 最大流/最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）是本章的理论基石。我们从福特-富尔克森方法（Ford-Fulkerson Method）入手，逐步过渡到更高效的增广路径算法，如使用Edmonds-Karp算法和Dinic算法来解决最大流问题。通过具体的案例分析，读者将理解如何将复杂的调度或容量限制问题转化为流网络模型。 与最大流密切相关的，是最小费用最大流问题（Minimum Cost Maximum Flow, MCMF），它在物流配送和成本最小化方面具有极高的实用性。 此外，本书还专门讨论了二部图中的匹配问题。最大基数匹配（Maximum Cardinality Matching）的求解，特别是利用增广路径的思想，展示了图论算法在人力资源分配和任务指派中的强大能力。 第四部分：高级主题与前沿应用 最后一部分，本书拓展到一些更高级和前沿的图论应用。 我们将深入研究图的连通性和鲁棒性，包括图的边连通度（Edge Connectivity）和点连通度（Vertex Connectivity），以及割点（Articulation Points）和桥（Bridges）的识别。这些概念对于设计高可靠性网络至关重要。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）作为著名的NP-难问题，被引入进行讨论。我们不会提供TSP的精确解法，而是重点分析求解该问题的近似算法、启发式方法以及分支定界（Branch and Bound）等精确求解的策略，帮助读者理解计算复杂性对实际求解的制约。 本书最后聚焦于图论在现代数据科学中的作用，例如社区发现中的谱聚类（Spectral Clustering）的基本原理，以及在复杂系统分析中应用图算法的潜力。 学习收获 完成本书的学习后，读者将不仅能够熟练掌握图论的全部基础知识和核心算法，更重要的是，能够形成一种“图结构化思维”，即面对一个工程或科学问题时，能够迅速判断其是否可以用图模型来描述，并选择最合适的算法进行求解。本书的详实案例和算法性能分析，确保了理论知识能高效地转化为解决实际复杂问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

在还没开始深入阅读之前，单单是这本书的体积和厚度，就足以说明其内容的详实和全面。从我快速浏览的章节标题来看，它似乎涵盖了图论的方方面面，从最基本的图的定义和性质，到复杂的图算法和应用。我对书中关于图的连通性、割点、桥等概念的阐述充满了好奇，这些概念在网络分析和系统可靠性评估中有着重要的意义。我希望作者能够提供清晰的定义和易于理解的例子，帮助读者掌握这些概念。此外，书名中的“算法”二字，让我对书中关于图的匹配算法、网络流算法等内容抱有极大的期待。这些算法在资源分配、调度优化等领域有着广泛的应用。我尤其希望作者能够深入探讨这些算法的原理，并给出它们在实际应用中的案例分析，以便我能够更好地理解它们的价值和局限性。总而言之，这本书给我的第一印象是，它是一本集理论深度和实践应用为一体的经典著作，非常值得深入研究。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的序言和大致内容概述，我对于其作者在图论领域的研究深度和广度有了初步的印象。书的结构安排似乎非常合理，从基础概念入手，逐步深入到更复杂的算法和应用。我特别关注了书中关于图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）的介绍，这通常是理解和实现图算法的第一步，也是至关重要的一步。作者是否能清晰地阐述不同表示方法的优劣，以及它们在特定场景下的适用性，将直接影响读者对后续内容的理解。我对书中可能涉及到的 NP-hard 问题和近似算法部分也充满了好奇，这些问题往往是图论研究中的难点和热点，如果作者能提供深入浅出的讲解，并给出一些实际的应用案例，那将非常有价值。从初步的了解来看，这本书似乎不像是一本“速成”手册，而是一本需要细心品味、反复揣摩的学术著作。它更适合那些希望系统性掌握图论知识，并具备一定数学基础的读者。我个人倾向于阅读那些逻辑严谨、论证充分的书籍，而这本书的名字和作者的声誉，让我相信它能够满足我的这一期望。我期待着它能为我打开新的思维维度，让我能更深刻地理解那些隐藏在数据和结构背后的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而富有力量，正如我从初步翻阅中感受到的内容一样，它透露出一种理性而严谨的气质。我特别留意到书中的一些图示，即使在未深入阅读的情况下，也能感受到其对概念的清晰呈现。图论本身就是一个高度视觉化的学科，优秀的图示能够极大地帮助理解抽象的概念。我希望这本书在这一点上做得出色，能够通过精美的图例来辅助读者理解那些复杂的算法和数据结构。此外，书名中的“算法”二字，让我联想到这不仅仅是理论的探讨，更是对计算效率和实用性的关注。我期待作者能深入剖析不同算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出如何在实际应用中选择最优算法的指导。例如，在处理大规模图数据时，哪种算法会更具优势？是否存在一些针对特定图结构的优化算法？这些都是我作为一名技术实践者非常关心的问题。虽然我还没有开始深入阅读，但这本书无疑已经在我心中种下了一颗对图论和算法探索的种子，我迫不及待地想知道它将如何解答我脑海中的种种疑问。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是一种沉甸甸的学术气息。作者的语言风格，从我初步浏览的片段来看，是那种扎实而精确的类型，没有丝毫的浮夸。书本的排版也显得十分考究，字里行间都透露出严谨的学术态度。我对于书中关于图的生成和遍历算法的介绍部分格外感兴趣，例如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些是图论中最基础也最重要的算法，它们的应用场景极其广泛，从迷宫求解到网络爬虫，无处不在。我希望作者能够提供清晰的伪代码，并详细解释每一步的操作，以便读者能够轻松地将其转化为实际的代码实现。同时，我也期待书中能够提及一些更高级的图算法，比如最短路径问题中的 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，以及最小生成树问题中的 Prim 算法和 Kruskal 算法。了解这些算法的原理和实现细节，对于解决实际问题至关重要。这本书给我的感觉是，它是一本能够陪伴你成长，并且随着你的知识储备的增加，你会从中发现更多宝藏的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书，Graphes et algorithmes，我拿到手的时候，就被它厚重的质感和封面设计吸引了。虽然我还没来得及深入研读，但仅仅是翻阅目录和一些章节的标题，我就已经感受到了它所蕴含的知识深度。光是“图论”这个词，就足够让我浮想联翩，那些在计算机科学、网络分析、甚至是生物信息学中扮演着核心角色的概念，在这里究竟会以怎样严谨和系统的方式被呈现？我脑海中闪过无数与图相关的场景：社交网络中的人际关系、城市交通的路线规划、蛋白质的相互作用机制……这本书的名字暗示着它不仅仅是理论的堆砌，更包含了解决问题的“算法”层面，这让我对它如何将抽象的图模型转化为可操作的计算工具充满了期待。我尤其好奇作者在介绍诸如最短路径、最小生成树、拓扑排序等经典算法时，会采用怎样的教学方法，是否会辅以生动的实例，抑或是更加注重数学的严谨性。当然，以我目前的阅读进度，我无法评论其内容的具体细节，但我可以肯定地说，这本书无疑为任何对图论和算法感兴趣的读者提供了一个扎实的理论基石。它的存在本身，就足以激发我对这个领域的进一步探索热情，仿佛开启了一扇通往更广阔知识宇宙的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆