具体描述
本书是计算理论领域的经典著作，被国外多所大学选用为教材。本书以注重思路、深入引导为特色，系统地介绍计算理论的三大主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。同时，对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容作了重点讲解。全书通过启发性的问题、精彩的结果和待解决问题来引导读者挑战此领域中的高层次问题。新版的一大亮点是增加了更多习题、教辅资料和部分习题解答，更加有利于教学。
全书叙述由浅入深、详略得当，重点突出，不拘泥于技术细节。可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关专业教师和研究人员的参考书。
作者简介
目录信息
专家指导委员会
译者序
译者简介
第1版前言
第2版前言
第0章 绪论
0.1 自动机、可计算性与复杂性
0.2 数学概念和术语
0.3 定义、定理和证明
0.4 证明的类型
练习
问题
习题选解
第一部分 自动机与语言
第1章 正则语言
1.1 有穷自动机
1.2 非确定性
1.3 正则表达式
1.4 非正则语言
练习
问题
习题选解
第2章 上下文无关文法
2.1 上下文无关文法概述
2.2 下推自动机
2.3 非上下文无关语言
练习
问题
习题选解
第二部分 可计算性理论
第3章 丘奇-图灵论题
3.1 图灵机
3.2 图灵机的变形
3.3 算法的定义
练习
问题
习题选解
第4章 可判定性
4.1 可判定性
4.2 停机问题
练习
问题
习题选解
第5章 可归约性
5.1 语言理论中的不可判定问题
5.2 一个简单的不可判定问题
5.3 映射可归约性
练习
问题
习题选解
第6章 可计算性理论的高级专题
6.1 递归定理
6.2 逻辑理论的可判定性
6.3 图灵可归约性
……
· · · · · · (收起)
读后感
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评分在所有我看过的计算理论、可计算性、计算复杂度的教材中，Sipser的这本Introduction to the Theory of Computation是最适合入门的。把计算理论这么个艰深的学问讲解得清晰简洁，直观易懂。而且涵盖了计算理论的各个经典内容。作为一本introduction，真是再好不过了。 计算理论...
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用户评价
拿到《计算理论导引》这本书，首先吸引我的是它的章节结构。从目录上看，它似乎遵循了一个非常逻辑化的顺序，从最基础的计算模型开始，逐步深入到更复杂的计算能力和复杂性理论。这种循序渐进的方式，对于我这种非科班出身，但又想系统学习计算理论的读者来说，简直是福音。我担心的是，很多理论书籍会一股脑地抛出大量的概念和定义，让人消化不良。但这本书的安排，似乎有意避免了这一点，先搭建起一个稳固的地基，再往上盖楼。我特别想了解的是，它在介绍“形式语言与自动机”的部分，是如何将抽象的数学概念与实际的计算过程联系起来的。自动机理论是我一直觉得很神奇的部分，它可以用如此简洁的模型来描述各种计算任务。如果这本书能清晰地解释这些模型的工作原理，以及它们在现实世界中的应用（哪怕只是举例说明），那将大大提升我学习的兴趣和动力。我希望能从这本书中，获得一种“知其然，更知其所以然”的学习体验。
评分这本书的包装设计倒是挺简洁的，封面采用了一种柔和的蓝色调，搭配上书名“计算理论导引”的金色字体，显得颇为学术，也暗示了内容可能相当深入。我在书店里翻了几页，纸张的质感不错，触感比较细腻，翻阅起来没有廉价感。作者的名字我之前没怎么听说过，但在目录浏览时，看到了一些经典的研究方向和重要定理的名称，比如图灵机、可计算性、NP完全性等等。这些都是计算理论领域的基石，足以见作者在这一领域是有一定积累的。我个人对计算机科学的基础理论一直很感兴趣，尤其是那些能够解释“为什么”以及“能做什么”的知识。这本书看起来就是那种，能够帮助我们建立起坚实理论框架的读物。我比较喜欢那种能够从最基本的概念出发，一步步构建出复杂理论的讲解方式，希望这本书能够做到这一点。另外，封面上的排版和字体选择也看得出设计者的用心，没有那种密密麻麻令人头晕的排版，这一点对于长时间阅读来说，是相当友好的。虽然我还没开始细读，但初步的印象是，它应该是一本值得认真钻研的学术著作。
评分坦白说，我对《计算理论导引》的期待，更多的是希望它能成为我打开更深层次计算机科学大门的一把钥匙。我之前在学习一些算法和数据结构的时候，总是会有一个疑问：这些东西的理论边界在哪里？有什么是计算上无法实现的？这本书似乎正好就是来解答这些问题的。我注意到书中对“停机问题”的讨论，这是计算理论中最经典也最令人着迷的悖论之一。作者是如何处理这个问题的呢？是通过严格的数学证明，还是会用一种更直观的方式来解释其不可解性？我希望它能清晰地阐述“不可计算”的概念，让我们明白，并非所有问题都能找到一个算法来解决。而且，在信息爆炸的时代，理解哪些问题是“易于”解决，哪些是“难以”解决，对于我们选择正确的工具和制定合理的策略至关重要。这本书在这一方面的阐述，应该能帮助我建立起对计算能力边界的清晰认知，这对我未来的学习和工作都会有深远的影响。
评分说实话，当我拿到这本《计算理论导引》时，我其实是有点忐忑的。我一直觉得理论的东西，尤其是像计算理论这种偏向抽象和数学化的领域，会比较枯燥乏味，很难深入理解。我之前也尝试过一些相关的书籍，但往往看到一半就卡住了，感觉知识点跳跃性太大，或者讲解过于晦涩。不过，这本《计算理论导引》给我的第一印象是，它的语言风格似乎不像我之前接触过的那些那么“劝退”。我大概翻阅了一下，发现作者在介绍一些基础概念时，用了不少比喻和类比，试图将抽象的理论具象化。比如，在解释“可计算性”的时候，作者似乎引入了一个想象中的“计算机器”的例子，通过描述这个机器的运作方式来阐述计算的本质。这种尝试我觉得很棒，至少能让我在一开始不至于望而却步。我希望这本书能真正做到“导引”，就像一个经验丰富的向导，带领读者逐步穿越计算理论的迷宫，而不是直接把我们扔进知识的海洋。如果它能让我在阅读过程中，时不时地“啊，原来是这样！”地恍然大悟，那我就觉得这本书非常成功了。
评分这本《计算理论导引》给我的感觉，就像是一个精心打磨的工具箱，里面装着的是我们理解计算机本质的各种关键“零件”。我特别关注了书中关于“计算复杂性”的那部分内容。我一直对“P vs NP”这个问题感到非常好奇，它不仅仅是一个理论上的难题，更是对我们解决实际问题能力的极限的一种探讨。这本书在介绍这个概念时，似乎并没有回避其数学上的严谨性，但同时也试图让读者理解其背后的逻辑和重要性。我喜欢那种既有深度又不失广度的讲解，能够让我们看到一个理论在不同层面的意义。在翻阅时，我还注意到书的附录或者章节末尾，似乎有一些思考题或者小练习，这对于巩固学习非常有帮助。理论学习最怕的就是“只看不练”，很容易就陷入“听懂了，但做不到”的尴尬境地。如果这本书能够提供一些引导性的练习，让我们能够动手去尝试和思考，那将是极大的加分项。总而言之，我期待它能成为我理解计算科学核心思想的得力助手。
评分再看一遍。。才有收获
评分既然学这行，必须知道核心是什么
评分好书，需要深入思考
评分哎，这个课没学好，理解不透
评分清晰..
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