Discrete Mathematics with Proof

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出版者:Wiley
作者:Eric Gossett
出品人:
页数:928
译者:
出版时间:2009-6-22
价格:USD 155.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470457931
丛书系列:
图书标签:
  • 离散数学
  • 数学
  • 离散数学
  • 数学基础
  • 证明技巧
  • 集合论
  • 图论
  • 逻辑学
  • 组合数学
  • 算法分析
  • 计算机科学
  • 数学建模
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具体描述

A Trusted Guide to Discrete Mathematics with Proof?Now in a Newly Revised Edition Discrete mathematics has become increasingly popular in recent years due to its growing applications in the field of computer science. Discrete Mathematics with Proof, Second Edition continues to facilitate an up-to-date understanding of this important topic, exposing readers to a wide range of modern and technological applications. The book begins with an introductory chapter that provides an accessible explanation of discrete mathematics. Subsequent chapters explore additional related topics including counting, finite probability theory, recursion, formal models in computer science, graph theory, trees, the concepts of functions, and relations. Additional features of the Second Edition include: An intense focus on the formal settings of proofs and their techniques, such as constructive proofs, proof by contradiction, and combinatorial proofs New sections on applications of elementary number theory, multidimensional induction, counting tulips, and the binomial distribution Important examples from the field of computer science presented as applications including the Halting problem, Shannon's mathematical model of information, regular expressions, XML, and Normal Forms in relational databases Numerous examples that are not often found in books on discrete mathematics including the deferred acceptance algorithm, the Boyer-Moore algorithm for pattern matching, Sierpinski curves, adaptive quadrature, the Josephus problem, and the five-color theorem Extensive appendices that outline supplemental material on analyzing claims and writing mathematics, along with solutions to selected chapter exercises Combinatorics receives a full chapter treatment that extends beyond the combinations and permutations material by delving into non-standard topics such as Latin squares, finite projective planes, balanced incomplete block designs, coding theory, partitions, occupancy problems, Stirling numbers, Ramsey numbers, and systems of distinct representatives. A related Web site features animations and visualizations of combinatorial proofs that assist readers with comprehension. In addition, approximately 500 examples and over 2,800 exercises are presented throughout the book to motivate ideas and illustrate the proofs and conclusions of theorems. Assuming only a basic background in calculus, Discrete Mathematics with Proof, Second Edition is an excellent book for mathematics and computer science courses at the undergraduate level. It is also a valuable resource for professionals in various technical fields who would like an introduction to discrete mathematics.

《算法与数据结构:核心概念与实践应用》 本书是一本深入探讨计算机科学核心基础的著作,旨在为读者提供扎实的算法设计与分析能力,以及对各种关键数据结构的透彻理解。全书围绕“如何高效地组织和处理信息”这一 fundamental question 展开,通过严谨的理论讲解和丰富的实践案例,引领读者领略算法的优雅与数据结构的强大。 核心内容概览: 第一部分:算法基础 计算模型与复杂度分析: 本章将介绍计算的抽象模型,如图灵机,并引入渐进分析(大O、大Ω、大Θ记法)等工具,使读者能够科学地衡量和比较算法的效率。我们将深入探讨时间复杂度和空间复杂度的概念,以及它们在实际应用中的重要性。 递归与分治策略: 递归作为一种强大的问题解决方法,将贯穿全书。我们将从简单的斐波那契数列、阶乘等例子入手,逐步过渡到更复杂的算法,如归并排序和快速排序。分治策略作为一种通用的设计范式,将被深入剖析,揭示其在解决大规模问题时的威力。 动态规划: 本章将引导读者理解动态规划的思想精髓,即通过将大问题分解为相互重叠的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算。我们将学习如何识别适用于动态规划的问题,并构建最优解。经典案例如背包问题、最长公共子序列等将得到详细阐述。 贪心算法: 贪心算法以其直观和简洁而著称。本章将介绍贪心算法的基本原理,即在每一步选择局部最优解,并证明在特定条件下,局部最优解能够导向全局最优解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子来展示贪心算法的应用。 图算法: 图作为一种极其重要的抽象模型,在众多领域有着广泛的应用。本章将介绍图的基本概念,如节点、边、连通性等,并深入探讨图的遍历算法(深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS)。在此基础上,我们将学习最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)和最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法),并分析它们的复杂度。 第二部分:数据结构 线性数据结构: 本章将详细介绍各种线性数据结构,包括数组、链表(单向链表、双向链表)、栈和队列。我们将分析它们的结构特点、基本操作(插入、删除、查找)的效率,以及它们在不同场景下的适用性。 树形数据结构: 树是层次化数据的重要表示方式。我们将深入学习二叉树、二叉搜索树(BST)、平衡二叉搜索树(AVL树、红黑树)等。重点将放在BST的插入、删除、查找操作,以及平衡树如何通过旋转等操作来维护查找效率。 堆: 堆是一种特殊的树形数据结构,通常用于实现优先队列。本章将详细讲解二叉堆(最大堆、最小堆)的构建、插入、删除等操作,以及它们在排序(堆排序)和图算法中的应用。 哈希表: 哈希表以其近乎常数时间的平均查找效率而闻名。本章将深入介绍哈希函数的设计原则、冲突解决方法(链地址法、开放地址法),以及哈希表在查找、插入和删除操作中的性能分析。 图的数据结构: 除了在算法部分介绍的图算法,本章将侧重于图的存储方式,包括邻接矩阵和邻接表,并分析它们的优缺点及在不同图模型下的适用性。 第三部分:进阶主题与实践 字符串匹配算法: 本章将介绍经典的字符串匹配算法,如朴素匹配算法,并深入分析更高效的算法,如KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法和Boyer-Moore算法,理解它们如何通过预处理模式串来优化匹配过程。 排序算法的深入比较: 除了分治策略中的归并排序和快速排序,本章还将回顾并深入比较其他重要的排序算法,如插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、计数排序、基数排序等。我们将从时间复杂度、空间复杂度、稳定性等方面进行全面的分析,帮助读者选择最适合特定场景的排序方法。 算法设计模式: 本章将提炼和总结常见的算法设计模式,如回溯法,并结合实例讲解其应用。 算法分析的严谨性: 回顾并强调数学归纳法、证明技巧在算法分析中的作用,培养读者严谨的数学思维。 学习目标: 通过学习本书,读者将能够: 掌握常用算法的设计思想和分析方法。 深入理解各种核心数据结构的实现原理和操作效率。 具备分析和比较不同算法及数据结构优劣的能力。 能够将所学知识应用于实际编程问题,设计和实现高效的解决方案。 为进一步学习更高级的计算机科学主题奠定坚实的基础。 本书结构清晰,逻辑严谨,配以大量的图示和伪代码,并提供精心设计的练习题,旨在帮助读者从理论到实践,全面提升在算法与数据结构方面的能力。

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读后感

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阅读这本书的过程,与其说是学习一门学科,不如说是在进行一次对抽象思维的深度挖掘。它对离散数学中那些看似“非直觉”的部分处理得尤为出色。我特别欣赏它对于关系与函数那部分的处理,它没有陷入复杂的符号运算泥潭,而是用生活中的模型——比如社会网络中的连接、数据依赖性——来锚定那些抽象的数学结构。这使得那些原本可能让人望而生畏的概念,变得触手可及。这本书的深度并非建立在数学内容的广度上,而是体现在对每个主题的深入剖析和多角度阐释上。它似乎假设读者拥有一定的求知欲和耐心,它不迎合那些只求速成的学习者,而是奖励那些愿意慢下来,细细品味逻辑推导的严谨性的读者。每次合上书本,我都会觉得自己的“逻辑肌肉”得到了极大的锻炼,看待日常事务的视角也变得更加清晰和有条理,这是一种跨学科的收获。

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这部作品给我的感觉就像是一次智力上的探险,它没有直接铺陈那些复杂的公式和定理,而是将数学的逻辑美感以一种近乎诗意的、层层递进的方式展现出来。作者似乎更专注于搭建一个坚实而优雅的思维框架,让我们在阅读的过程中,逐渐领悟到证明的精髓。我记得我翻开其中关于集合论基础的那一章时,那种感觉非常奇妙——它没有用那种教条式的、冷冰冰的语言去定义“什么是真”,而是通过一系列精巧的例子和类比,让我们自然而然地接受并理解了“何为有效推导”。这本书在叙述结构上非常注重内在的连贯性,读起来一点也不枯燥,反而像是在跟随一位经验丰富的向导,穿越一片由概念和假设构成的迷雾森林。很多教材在引入新概念时会显得突兀,但这里的过渡极其自然,每一个新的工具都是解决前一个“难题”的必然结果,这极大地增强了读者的参与感和成就感。它不是在“教”你如何计算,而是在“教”你如何像一个严谨的数学家那样思考问题,如何将模糊的直觉转化为清晰、无可辩驳的论证链条。这种对思维模式的重塑,远比记住几条定理来得有价值。

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我必须说,这本书在呈现数学证明的艺术方面,达到了一个令人惊叹的高度。它没有采用那种填鸭式的、罗列大量例题的传统方式来巩固知识点,而是将每一个核心概念都置于一个精心设计的背景之下,让你明白为什么这个概念必须存在,它的意义何在。例如,在讨论归纳法时,它没有直接跳到数学归纳式的标准格式,而是先构建了一个需要“接力棒”才能完成的任务场景,让读者体会到“无缝连接”的重要性。这种叙事手法极大地提升了阅读的沉浸感。我发现自己常常会停下来,在脑海中预演接下来的逻辑步骤,期待作者揭示那个最简洁、最漂亮的证明路径。这本书的行文风格非常克制,每一个词语都像是经过了精确的称量,绝无冗余。它要求读者投入时间去品味那些细节,去感受逻辑上的“张力”与“释放”。对于那些真正渴望深入理解证明本质的读者来说,这简直是一座宝藏,它提供的不是答案,而是通往所有答案的地图和指南针。

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这本书最让我感到惊喜的是它对待“反例”和“边界条件”的态度。许多教材在介绍一个定理时,只会给出它成立的充分条件,然后就迅速进入下一个主题。但这部作品却花费了相当的篇幅去探讨“如果条件稍微偏离会发生什么?”以及“哪些看似合理的直觉在数学上是错误的?”。这种对数学“灰色地带”的探索,恰恰是区分入门知识和深刻理解的关键。它教会了我,一个真正强大的数学结构,不仅要知道它能做什么,更要清楚地知道它不能做什么,以及为什么不能。这种对边界的敬畏和审视,让整本书的论证体系显得无比健壮和可靠。它不是一本书,更像是一场关于真理和有效性的哲学思辨,只是它的语言工具是数学符号。读完之后,我感到自己对“确定性”的理解上升到了一个新的层次。

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这本书的排版和语言的“呼吸感”也值得称赞。在很多技术性很强的书籍中,信息密度过大会导致阅读疲劳,但这本书显然在设计之初就考虑到了读者的心智负荷。它知道什么时候该用简洁的定义句来锁定核心,什么时候该放缓节奏,用一段富有解释性的文字来铺垫复杂论证的起点。特别是在处理图论的连通性问题时,作者没有急于抛出欧拉路径的正式定义,而是先用生动的“城市寻宝”的故事引入了“走遍所有街道一次且仅一次”的挑战,这种对“情境构建”的重视,使得后续的理论学习仿佛是水到渠成的解决方案。它没有炫耀作者本人对晦涩概念的掌握程度,而是百分之百地致力于将晦涩的概念转化为清晰、可理解的知识结构,引导读者自己去“发现”规律,而不是被动地接收。这才是真正好的教学相长。

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