Computability, Complexity, and Languages, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Martin Davis

出品人:

页数:609

译者:

出版时间:1994-02-03

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780122063824

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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《计算、复杂性与语言：第二版》 《计算、复杂性与语言：第二版》是一本在理论计算机科学领域具有里程碑意义的著作。本书深入探讨了计算的本质、算法的效率以及不同计算模型之间的关系。它为读者提供了一个坚实的理论基础，以理解计算机科学中最核心的问题。 核心内容概述： 本书围绕三个相互关联的关键领域展开： 1. 可计算性理论 (Computability Theory)： 图灵机模型：本书从图灵机这一抽象计算模型出发，详细阐述了它的工作原理、形式化定义以及它在定义“可计算性”方面的关键作用。读者将学习如何使用图灵机来模拟任何可计算函数。 可判定性与不可判定性：核心概念之一是判定问题（Decision Problems）以及判定算法的存在性。书中深入探讨了停机问题（Halting Problem）等经典不可判定问题的证明，揭示了计算能力的内在局限性。 递归可枚举集 (Recursively Enumerable Sets)：本书详细介绍了递归可枚举集的概念，以及它们与可计算函数之间的密切联系。 布奇定理 (Rice's Theorem)：对与图灵机程序性质相关的非平凡属性的不可判定性进行了深刻的分析。 邱奇-图灵论题 (Church-Turing Thesis)：对这一关键论题进行了深入探讨，说明了直觉意义上的“可计算”与形式化模型（如图灵机）的等价性。 2. 计算复杂性理论 (Computational Complexity Theory)： 复杂性类 (Complexity Classes)：在可计算性的基础上，本书进入了对算法效率的分析。它介绍了主要的复杂性类，如P类（多项式时间可解）和NP类（多项式时间可验证）。 NP-完全性 (NP-Completeness)：这是本书的另一大核心。读者将学习NP-完全性的定义，了解如何通过多项式归约（Polynomial Reduction）来证明一个问题属于NP-完全类。书中会详细介绍诸如SAT（可满足性问题）、TSP（旅行商问题）等经典NP-完全问题。 时间与空间复杂性 (Time and Space Complexity)：本书讨论了算法运行时间和所需内存空间随着输入规模增长的速率，并引入了Big O O, Omega Ω, Theta Θ等渐进符号来描述这些增长率。 其他复杂性类：可能还会涉及诸如PSPACE、EXPTIME等更广泛的复杂性类，以及它们之间的包含关系。 近似算法与随机算法：虽然可能不是本书的重点，但复杂性理论的讨论通常会引出对近似算法和随机算法在解决NP-难问题中的作用的思考。 3. 形式语言与自动机理论 (Formal Languages and Automata Theory)： 正则语言 (Regular Languages)：从最简单的语言类别开始，介绍了正则语言的定义，以及它们可以通过有限自动机（Finite Automata，包括DFA和NFA）和正则表达式（Regular Expressions）来识别。 上下文无关语言 (Context-Free Languages)：这是另一类重要的语言，可以通过下推自动机（Pushdown Automata）和上下文无关文法（Context-Free Grammars）来描述。本书会深入分析这类语言的性质，以及它们在编程语言语法分析中的应用。 上下文有关语言 (Context-Sensitive Languages)：比上下文无关语言更强大，由上下文有关文法生成，并可被上下文有关自动机识别。 递归可枚举语言 (Recursively Enumerable Languages)：与可计算性理论的图灵机模型相对应，这类语言可以被图灵机识别。 语言与计算模型的对应关系：本书将清晰地展示不同类型的语言是如何被不同计算模型（如有限自动机、下推自动机、图灵机）所精确识别的，建立了“语言、文法、自动机”之间的层级结构。 本书的特点与价值： 严谨的数学论证：本书以高度严谨的数学语言和证明技巧，系统地阐述了各个理论。读者需要具备扎实的数学基础（离散数学、集合论、基础逻辑）来理解其中的内容。 深度与广度并存：在可计算性和复杂性这两个核心领域提供了深入的剖析，同时对形式语言与自动机理论也进行了全面的覆盖。 理论基石地位：这本书为计算机科学的许多分支领域奠定了理论基础，包括算法设计与分析、可计算性、逻辑、计算复杂性、编译原理、形式化方法等。 面向进阶读者：本书通常被用作计算机科学专业研究生或高年级本科生的教材，是理解计算科学理论精髓的必读之作。 经典而永恒：虽然技术不断发展，但本书所涵盖的理论概念是计算机科学的基石，其思想的深刻性和前瞻性使其在信息时代依然具有重要的指导意义。 学习本书将获得的知识与技能： 通过学习《计算、复杂性与语言：第二版》，读者将能够： 理解什么是算法，以及算法的可计算性极限。 分析算法的效率，并对问题的难易程度做出科学判断。 掌握NP-完全性及其在解决实际问题中的意义。 熟悉不同类型的形式语言及其对应的自动机模型。 培养严谨的逻辑思维能力和数学证明能力。 为进一步研究理论计算机科学、算法设计、人工智能等领域打下坚实基础。 这本书是一次深入探索计算宇宙的旅程，揭示了算法的力量、计算的边界以及问题解决的深层挑战。

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当我第一次接触到这本书时，我正处在一个对计算理论感到困惑的阶段。我熟练掌握了各种编程语言，能够构建复杂的应用程序，但我总觉得，自己缺乏对“计算”本身更深层次的理解。这本书，就像一束光，照亮了我前行的道路。它以一种极其系统和严谨的方式，阐述了计算的理论基础。我尤其欣赏书中关于“不可判定性”的讨论。在了解到并非所有问题都能被算法解决的那一刻，我感到一种前所未有的震撼。它让我明白，我们所面对的计算世界，并非无限的可能性，而是存在着清晰的边界。这本书的内容是高度抽象的，需要读者具备一定的数学和逻辑基础。我常常需要花费数个小时来消化一个定理的证明，或者理解一个概念的内涵。但是，每一次的理解，都带来一种巨大的成就感。它不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的重塑。它教会我如何去分析一个问题的计算复杂度，如何去判断一个问题的“难度”，这些能力对于任何一个从事计算机科学相关工作的人来说，都是至关重要的。这本书，是一次对计算世界深度探索的绝佳指南。

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我一直认为，对于任何一个领域，想要真正深入理解，都必须回溯到它的理论根基。在计算机科学领域，这本书无疑扮演了这样一个角色。我之所以选择它，是因为我渴望超越表面上的编程技巧，去理解计算的本质是什么，以及它存在哪些局限性。这本书，恰好提供了一个绝佳的视角。它从“什么是可计算的”这个最根本的问题出发，逐步引导读者进入一个由图灵机、递归函数和形式语言构成的抽象世界。我特别喜欢书中对“计算”这一概念的定义，它不仅仅是执行指令，更是一种信息处理的过程，而这个过程本身可以被形式化地描述和分析。阅读这本书，需要投入极大的耐心和专注。我常常会在阅读某个证明时，反复推敲其中的逻辑链条，确保自己完全理解每一个推导步骤。虽然这会花费比预期更长的时间，但这种“慢下来”的学习方式，让我对知识的掌握更加牢固，也培养了我严谨的逻辑思维能力。这本书并非是为了教授某种具体的编程技巧，而是为了塑造一种思维方式，一种分析和解决问题的能力。它让我明白，即便是看似简单的计算任务，其背后也可能蕴含着深刻的理论问题。它是一次对计算世界深度的探索，也是一次对自己思维极限的挑战。

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这本书的编排方式，给我留下了极其深刻的印象。作者们显然对如何引导读者循序渐进地掌握复杂的概念有着精心的设计。从最基础的可计算性理论出发，逐步引入复杂度类别的概念，再到语言的描述和识别，整个过程如同精密的齿轮咬合，环环相扣。我尤其欣赏的是，书中在介绍每一个新的概念时，都会给出清晰的定义，并配以详实的例子和证明。这些例子并非简单地堆砌，而是精心挑选，旨在揭示概念的核心思想和实际应用（或者说，理论上的映射）。例如，在讨论NP完全性时，作者们不仅详细阐述了NP类和P类的关系，还通过SAT问题、TSP问题等经典案例，展示了如何将一个问题规约到另一个问题，从而揭示它们在计算难度上的等价性。这种严谨的证明过程，虽然有时会让我花费大量的时间去理解其中的每一个推理步骤，但正是这种“不放过任何细节”的态度，让我对所学知识的理解更加扎实。我曾尝试过一些其他的计算机科学书籍，它们往往过于侧重于工程实践，而忽略了理论的深度。而这本书，则恰恰相反，它构建了一个坚实的理论框架，让我在理解算法和数据结构时，不再是“知其然”，而是“知其所以然”。它教会我如何分析一个问题的计算复杂度，如何判断一个问题是否具有“难解性”，这些都是在解决实际问题时至关重要的能力。阅读此书，与其说是在学习知识，不如说是在进行一场严谨的思维训练。

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这本书，是通往计算机科学理论殿堂的一把钥匙。我之所以对它如此推崇，是因为它以一种极其系统的方式，梳理了计算理论的核心概念。从可计算性到复杂度，再到形式语言，作者们为读者构建了一个清晰的知识框架。我尤其喜欢书中对“递归”的探讨，以及它与图灵机、Lambda演算等计算模型的联系。这些抽象的概念，在书中得到了严谨的阐述和证明，让我对计算的本质有了更深刻的理解。阅读这本书，需要投入大量的耐心和专注。我常常会在阅读某个证明时，反复推敲其中的逻辑细节，确保自己完全理解每一个推理步骤。虽然这会花费比预期更长的时间，但这种“慢下来”的学习方式，让我对知识的掌握更加牢固，也培养了我严谨的逻辑思维能力。它不是一本能够让你立刻写出高效代码的书，而是能够让你从根本上理解计算的原理和局限性。它是一次对计算世界深度的探索，也是一次对自身思维能力的挑战。

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这本书在我书架上已经有一段时间了，但每一次重新翻阅，都能从中获得新的启发。我并非计算机科学领域的专家，但对算法的优化和理论的边界有着浓厚的兴趣。这本书恰好满足了我的求知欲。它以一种非常系统的方式，将计算的理论基础娓娓道来。从最基础的可计算性概念，到更为复杂的复杂度类别的划分，再到形式语言与自动机的关系，每一个部分都衔接得非常自然，仿佛是一条蜿蜒而又清晰的河流，最终汇入知识的海洋。我印象最深刻的是，书中对于“P vs NP”这个千禧年大奖难题的深入探讨。虽然它没有给出最终的答案（毕竟至今无人能解），但它详尽地阐述了这两个复杂度类别的定义，以及NP完全性的概念，并通过大量的例子，让我对这个问题的深刻性有了直观的认识。我理解了为什么解决NP完全问题如此困难，也明白了寻找多项式时间解的重要性。这本书的语言风格非常学术化，但并不晦涩难懂，作者们善于用清晰的语言和严谨的逻辑来解释复杂的概念。它不是一本可以快速浏览的书，而是需要静下心来，逐字逐句地品味。每一次阅读，都感觉像是在与作者进行一场深刻的思想交流，他们用知识构建的桥梁，引领我不断深入探索计算的奥秘。

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这本书的魅力在于它的深度和广度。它不仅仅是一本关于计算的教材，更是一次对计算本质的哲学思考。我之所以对这本书情有独钟，是因为它能够将看似复杂的理论概念，通过清晰的逻辑和严谨的证明，呈现在读者面前。我尤其喜欢书中对于“语言”和“自动机”的讨论。通过将语言的形式化描述与识别机制（自动机）相结合，作者们揭示了语言的结构与计算能力之间的紧密联系。理解这些概念，让我能够更深刻地理解编译器是如何工作的，以及正则表达式的强大之处。这本书的阅读过程，本身就是一种智力上的锻炼。它要求读者具备耐心和毅力，去理解那些抽象的数学证明和逻辑推理。我常常会在阅读某个章节时，反复咀嚼其中的例子，试图从中领悟到更深层次的含义。它并非一本能够让你立刻掌握某种编程技巧的书，而是能够帮助你建立起一个坚实的理论基础，让你在面对更复杂的计算问题时，能够从容应对。它是一次对计算世界深度的探索，也是一次对自身思维能力的提升。

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这本书，初拿到手，就有一种厚重感，不仅仅是纸张的厚度，更是内容的深度。作者们（尽管我只知道有“作者们”，具体名字一时间想不起来，但这份沉甸甸的知识感足够让我心生敬意）在这第二版中，无疑将原有的基石进行了更细致的打磨和扩充。我之所以选择它，很大程度上是被其封面所传达出的严谨与一丝不苟所吸引。在如今充斥着快餐式知识和浅尝辄止的时代，一本愿意花心思去构建一个完整、系统知识体系的书籍，显得尤为珍贵。我不是计算机科学科班出身，但出于对计算本质的好奇，以及对算法和理论边界的探索欲望，我选择了这条充满挑战的道路。这本书，就像一本古老的地图，指引着我穿越抽象的逻辑森林，去理解那些最基础、最核心的计算规则。它并非一本能让你立刻写出高效代码的书，也不是一本能让你迅速掌握某个流行框架的入门指南。相反，它提供的是一种思维方式，一种看待计算问题时不可或缺的视角。我尤其喜欢其中对“可计算性”的深入探讨，那些关于图灵机、递归函数、邱里-洛希斯定理的论述，虽然初读时可能显得枯燥，但一旦理解其背后的逻辑，就会豁然开朗，仿佛打开了通往计算世界的一扇大门。它让我明白，并非所有问题都能被有效计算，也让我对“算法”的定义有了更深刻的认识。这本书需要耐心，需要反复咀嚼，需要时不时地停下来，消化吸收，然后才能继续前行。它是一次智力上的长途跋涉，但沿途的风景，却足以令人回味无穷。

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我一直认为，要真正理解一个领域，就必须深入了解其理论的基石。对于计算机科学而言，这本书无疑扮演了这样的角色。我之所以被它吸引，是因为它不仅仅停留在表面上的编程技巧，而是深入探讨了计算的本质和界限。书中关于“不可判定问题”的论述，让我对计算的可能性有了全新的认识。在了解到有些问题无论如何也无法找到通用算法解决的那一刻，我感到一种前所未有的敬畏，也激发了我对计算理论更深层次的探索欲望。这本书的内容是高度抽象和严谨的，需要读者具备扎实的数学基础和逻辑思维能力。我常常需要在阅读过程中反复查阅前面的定义和定理，才能勉强跟上作者的思路。但正是这种挑战，让我获得的成就感也越发强烈。它像是在打磨一块璞玉，需要耐心和细致，最终才能展现出它的光芒。这本书，不仅仅是一本技术书籍，更是一部关于计算哲学和逻辑思辨的经典之作，它为我打开了通往计算机科学深邃世界的一扇大门。

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这本书给我最深刻的印象，是它对“复杂度”概念的细致剖析。在实际编程中，我们常常会谈论算法的效率，但这本书则将这种效率的衡量提升到了理论的高度。它引入了P类、NP类等一系列概念，并详尽地阐述了NP完全性的意义。我尤其着迷于书中关于“规约”（reduction）的论述。通过将一个问题规约到另一个问题，作者们展示了如何证明两个问题在计算难度上的等价性。这个过程，就像是在解开一道复杂的谜题，每一步的推理都至关重要。阅读这本书，我常常需要停下来，思考每一个概念的内涵，理解每一个证明的逻辑。它需要投入大量的时间和精力，但这种付出是值得的。它不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的转变。它让我能够从更宏观的视角去看待计算问题，去理解不同问题之间的内在联系。这本书，是一次对计算世界深度探索的绝佳指南，也是一次对自身思维能力的有效提升。

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当我翻开这本书的目录，看到那些熟悉又陌生的名词时，我知道我即将踏上一段不寻常的旅程。可计算性、图灵机、递归论、复杂度理论、自动机与形式语言……这些词汇本身就带着一种神秘而强大的力量，它们是现代计算机科学的基石，是理解一切计算过程的源头。这本书，就像一位睿智的导师，它不会直接告诉你“怎么做”，而是会引导你去思考“为什么”。它让我从一个全新的角度审视我们日常使用的计算工具，那些我们习以为常的软件和硬件，背后都隐藏着深邃的理论。我尤其对书中关于“不可判定问题”的论述着迷。当我知道，有些问题，无论我们拥有多么强大的计算能力，也永远无法找到一个通用的算法来解决它们时，这不仅让我感到一丝敬畏，更激发了我对计算边界的探索欲望。这本书并非易读，它需要投入大量的时间和精力，去理解那些抽象的数学证明和逻辑推理。我常常需要在阅读过程中反复查阅前面的定义和定理，才能勉强跟上作者的思路。但正是这种挑战，让我获得的成就感也越发强烈。它像是在打磨一块璞玉，需要耐心和细致，最终才能展现出它的光芒。这本书，不仅仅是一本技术书籍，更是一部关于计算哲学和逻辑思辨的经典之作。

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