具体描述
计算复杂性理论的研究是计算机科学最重要的研究领域之一，而Christos H．Papadmitriou是该领域最著名的专家之一。本书是一本全面阐述计算复杂性理论及其近年来进展的教科书，主要包含算法图灵机、可计算性等有关计算复杂性理论的基本概念；布尔逻辑、一阶逻辑、逻辑中的不可判定性等复杂性理论的基础知识；P与NP、NP完全等各复杂性类的概念及其之间的关系等复杂性理论的核心内容；随机算法、近似算法、并行算法及其复杂性理论；以及NP之外如多项式空间等复杂性类的介绍。
本书内容丰富，体系严谨，证明简洁，叙述深入浅出，并配有大量的练习和文献引用。本书不但适合作为研究生或本科高年级学生的教材，也适合从事算法和计算机复杂性研究的人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
内容非常全面，证明非常多，但是基本是首先用自然语言阐述思想，其次才用形式化证明，因此一改传统上复杂性证明的晦涩难懂的特点。此外，注重证明方法和技巧的介绍。附有很多习题均来自实际的复杂性研究的课题或者以发表的论文，因此想从事复杂性研究的读者可以通过做这些习题...
评分内容非常全面，证明非常多，但是基本是首先用自然语言阐述思想，其次才用形式化证明，因此一改传统上复杂性证明的晦涩难懂的特点。此外，注重证明方法和技巧的介绍。附有很多习题均来自实际的复杂性研究的课题或者以发表的论文，因此想从事复杂性研究的读者可以通过做这些习题...
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评分内容非常全面，证明非常多，但是基本是首先用自然语言阐述思想，其次才用形式化证明，因此一改传统上复杂性证明的晦涩难懂的特点。此外，注重证明方法和技巧的介绍。附有很多习题均来自实际的复杂性研究的课题或者以发表的论文，因此想从事复杂性研究的读者可以通过做这些习题...
用户评价
我一直认为，理解计算的本质，是理解现代科技的关键。这本书的题目《计算复杂性》恰恰触及了这一核心。我迫切地想知道，书中是否会深入探讨“可归约性”的概念，以及它在理解不同问题之间的难度关系中扮演的角色。例如，如果一个问题可以归约到另一个问题，那么前者的计算难度是否就受限于后者？这听起来像是一种“难度传递”的机制，我希望书中能有清晰的阐释。我还对书中关于“近似算法”的讨论很感兴趣。对于那些NP-hard问题，虽然我们可能无法找到最优解，但有没有一些方法，能够找到足够好的近似解，并且在效率上能够接受？这些近似算法的设计原则和理论基础是什么？我对这些问题充满了好奇，并期待这本书能提供深入的解答，帮助我理解在实际应用中，我们如何权衡最优性和效率。
评分这本书的作者似乎拥有一种独特的视角，能够将抽象的理论与实际应用巧妙地联系起来。我一直对“随机化算法”在解决复杂问题中的作用感到好奇。例如，在某些情况下，引入一些随机性似乎能够绕过某些计算难题，从而找到一个高效的解决方案。这本书是否会深入探讨随机化算法的原理，以及它们在计算复杂性理论中的地位？例如，RP类、BPP类等复杂性类，它们与P类有什么联系和区别？我非常期待书中能够提供一些关于随机化算法的案例分析，展示它们是如何在实践中解决实际问题的，并且这种随机性带来的效率提升有多么显著。同时，我也想了解，引入随机性是否也会带来一些新的理论挑战或限制。
评分读这本书，我首先被它宏大的叙事所吸引。它不仅仅是关于算法和数据结构，更像是一次关于人类智慧边界的探险。作者似乎在用一种诗意的方式，讲述着那些我们试图理解和控制的计算难题。我常常思考，为什么有些问题，比如旅行商问题，即使我们拥有再强大的计算机，也似乎难以在可接受的时间内找到最优解？这本书是否会深入探讨NP-completeness的奥秘，让我们理解这类问题的“难”究竟体现在何处？我希望它能提供一些直观的比喻或例子，帮助我理解那些抽象的数学概念，比如图灵机、非确定性图灵机，以及它们之间的关系。对普通读者而言，这些术语可能听起来相当遥远，但它们却是理解计算能力的基石。我很期待书中能够解答我的一些疑问，例如，在实际应用中，我们如何平衡问题的最优解和可行解？有没有一些巧妙的近似算法，能够在保证一定精度的同时，大幅度缩短计算时间？这本书的标题本身就充满了哲学意味，它是否会引导我们思考，在面对越来越复杂的计算任务时，人类的智慧和创造力将扮演怎样的角色？
评分这本书的封面设计着实吸引了我。深邃的蓝色背景，点缀着抽象而精密的金色线条，仿佛描绘着宇宙中无形的计算规律，又像是某个古老文明的密码。拿到手中，厚重感适中，纸张的质感也相当不错，散发着淡淡的油墨香，让人立刻有了翻阅的冲动。我一直对“计算”这个概念着迷，从早期计算机的机械运作，到如今云端服务器的庞大计算能力，每一次的进步都伴随着对计算边界的探索。而“复杂性”这个词，则让我想到了那些看似简单的问题，背后却隐藏着令人惊叹的计算深度。我迫不及待地想知道，这本书会带领我进入一个怎样的计算世界，是揭示那些我们尚未攻克的难题，还是阐述那些已经存在的、影响我们生活的复杂计算模型？我期待着能在这本书中找到关于算法效率、问题可解性以及计算能力极限的深入解析。希望它能用清晰易懂的语言，将那些晦涩难懂的理论呈现出来，让即使是对计算复杂性领域初次接触的读者也能有所收获。我尤其好奇，书中是否会涉及一些历史上标志性的计算复杂性理论突破，以及它们是如何改变我们对计算的认知。
评分当我翻开这本书，一股知识的厚重感扑面而来。它不是一本轻松的读物，但正是这种深度，让我感到它所承载的价值。我一直对那些看似简单的数学问题，却隐藏着天文数字般的计算量感到好奇，比如如何高效地搜索一个庞大的数据库，或者如何快速地找到一个大规模图中的最短路径。这本书是否会深入剖析这些问题的计算复杂性，并介绍一些能够应对这些挑战的先进算法？我特别希望书中能够详细介绍一些经典的计算模型，比如lambda演算，以及它与图灵机的等价性，这对于理解计算的本质非常有意义。同时，我也对书中关于“可计算性”的讨论很感兴趣。哪些问题是原则上无法通过算法解决的？这些“不可解”的问题，是否会影响我们对未来技术发展的预期？我期待这本书能够提供一个清晰的框架，帮助我理解计算能力的边界，以及我们在探索这些边界时所面临的挑战和机遇。
评分这本书给我一种深邃而引人入胜的感觉。我一直对“计算范式”的变化感到好奇，从早期的串行计算，到现在的并行、分布式，再到未来可能出现的量子计算。这本书是否会触及到，计算复杂性理论如何影响甚至指导这些计算范式的演进？例如，量子计算的出现，是否可能彻底改变我们对某些复杂问题的认知？哪些目前被认为是NP-hard的问题，在量子计算机上可能变得易于解决？我希望书中能够为我提供一些关于“量子计算复杂性”的初步介绍，以及它与经典计算复杂性理论之间的关系。这不仅能满足我的好奇心，也能帮助我更好地理解未来科技发展的方向。我期待这本书能够为我提供一个广阔的视野，让我能够从更宏观的角度理解计算的本质及其无限的可能性。
评分这本书的语言风格是我非常欣赏的。它在保持学术严谨性的同时，又避免了过于生涩的术语堆砌，使得我这个非专业人士也能相对轻松地进入其中。我一直对“量化”这个概念在计算科学中的重要性深有体会，如何衡量一个算法的效率，如何判断一个问题的难度，都需要精确的量化工具。这本书是否会详细介绍“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，以及它们是如何被定义和分析的？我想知道，Big O符号究竟是如何工作的，它又能在多大程度上帮助我们预测算法的性能？我也非常好奇，在实际的软件开发中，对计算复杂性的考量，是如何影响我们选择算法和数据结构的？这本书是否会提供一些案例分析，展示如何通过优化算法来解决实际问题，从而提高程序的运行效率？例如，在处理大规模数据时，一个高效的排序算法和一个低效的排序算法，其性能差异可能天壤之别。
评分读这本书，我预感到会开启一段思维的旅程。我一直对“并行计算”和“分布式计算”的潜力感到兴奋，它们似乎能够突破单机计算的瓶颈。这本书是否会探讨，计算复杂性理论如何影响这些新型计算模式的设计？例如，在一个多核处理器或者一个庞大的计算集群中，我们如何有效地分配任务，以达到最优的计算效率？那些在单机环境下被认为是“复杂”的问题，在并行环境下是否会变得相对容易解决？这背后是否存在一些新的理论洞察？我期待书中能够提供一些关于“并行算法”和“分布式算法”设计原则的讨论，以及它们在复杂性理论框架下的分析。同时，我也想知道，这些新型计算模式，是否会为我们打开新的计算复杂性理论研究的大门。
评分这本书的排版和插图也给了我很好的第一印象。清晰的章节划分，合理的段落间隔，让阅读过程非常流畅。一些关键概念的旁边，还配有简洁明了的图示，这对于理解复杂的计算流程非常有帮助。我一直觉得，要理解计算复杂性，仅仅依靠文字描述是远远不够的，视觉化的解释能够极大地提升学习效率。我特别关注书中关于“P versus NP”这个世纪难题的讨论。我知道这是一个非常核心的问题，它直接关系到我们是否能够高效地解决许多目前被认为是难以处理的问题。我希望书中能够以一种循序渐进的方式，解释这个问题的提出背景，以及迄今为止学界的一些主要观点和研究方向。是否会有对Cook-Levin定理的详细解读？它又是如何奠定NP-completeness理论的基础？这些都是我非常期待的内容。另外，我也想知道，这本书会不会触及到一些计算复杂性理论在现实世界中的应用，比如密码学、人工智能、生物信息学等领域，这些应用又在多大程度上受到计算复杂性理论的制约或启发？
评分这本书的结构组织似乎非常清晰，我喜欢这种有条理的学习方式。我一直在思考，为什么有些问题的解决方案看起来如此简单，但要找到它却异常困难？这是否与问题的“结构”有关？我希望书中能够详细介绍一些“结构性复杂性”的理论，比如关于“模型检查”或者“SAT问题”的讨论。这些问题之所以困难，是否是因为它们在某种程度上触及了计算的“底层限制”？我也对书中是否会涉及到“计算能力的层级”有所期待。例如，是否存在比NP更难的问题？或者存在比P更易解决的问题？这些层级划分对于我们理解计算世界的全貌有什么意义？我希望这本书能够为我勾勒出一幅计算复杂性理论的“地图”，让我能够系统地了解这个领域的核心概念和重要分支。
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