具体描述
本书是关于形式语言、自动机理论和计算复杂性方面的经典教材，是三位理论计算大师的巅峰之作，现已更新到第3版。书中涵盖了有穷自动机、正则表达式与语言、正则语言的性质、上下文无关文法及上下文无关语言、下推自动机、上下文无关语言的，陸质、图灵机、不可判定性以及难解问题等内容。
本书已被世界许多著名大学采用为计算机理论课程的教材或教学参考书，适合用作国内高校计算机专业高年级本科生或研究生的教材，还可供从事理论计算工作的研究人员参考。
作者简介
John E.Hopcroft 于斯坦福大学获得博士学位，现为康奈尔大学计算机科学系教授。1994年到2001年，任康奈尔大学工程学院院长。他是1986年图灵奖获得者。他的研究兴趣集中在计算理论方面，尤其是算法分析、自动机理论等。
Rajeev Motwani 于加州大学伯克利分校获得博士学位，现为斯坦福大学计算机科学系教授。他的研究兴趣包括：数据库、数据挖掘，Web搜索和信息检索、机器人等。
Jeffrey D. Ullman 斯坦福大学计算机科学系 Stanford W. Ascherman 教授，数据库专家，美国国家工程院院士。他的研究兴趣包括：数据库理论、数据库集成、数据挖掘、理论计算等。
目录信息
读后感
读《Introduction to Automata Theory、Languages and Computation》（自动机理论、语言和计算导论）时候。遇到了一个问题。这个问题是这样的。 书在讲到P与NP时，首先要给“时间复杂性”下一个定义。那就是，对于一台图灵机，首先要求它不论接受与否总会停机（也就...
评分建议大家还是直接读原著吧，不要看翻译的了。 今天看的时候，发现一句话很费解，特意对比了一下： 翻译版本的41页第二段：“重要的是注意，子集构造是这样一个例子：说明如何……” 看了一下原文是这样写的（原书第二版61页第一段）：“It is important for us to observe th...
评分读《Introduction to Automata Theory、Languages and Computation》（自动机理论、语言和计算导论）时候。遇到了一个问题。这个问题是这样的。 书在讲到P与NP时，首先要给“时间复杂性”下一个定义。那就是，对于一台图灵机，首先要求它不论接受与否总会停机（也就...
评分读《Introduction to Automata Theory、Languages and Computation》（自动机理论、语言和计算导论）时候。遇到了一个问题。这个问题是这样的。 书在讲到P与NP时，首先要给“时间复杂性”下一个定义。那就是，对于一台图灵机，首先要求它不论接受与否总会停机（也就...
评分当初想找个DFA最小化算法，这本号称自动机权威的书里面竟然只字未提 Hopcroft DFA minimization 算法。 后来搜了若干篇 Paper，好歹找到了该算法的介绍，但6篇相关的 Paper 中，算法的初始化部分竟然是错的！Paper 的教授作者们大概没几个真正实现过该算法，6篇 Paper 中给出的...
用户评价
这本书的插图和符号系统是另一个值得称赞的亮点。通常，这种高度抽象的学科很容易因为符号的复杂性而令人望而却步，但编者显然在这方面下了不少功夫。符号的使用高度一致，并且在首次出现时都有详尽的解释，这大大减少了阅读时的认知负荷。更重要的是，那些流程图和状态转换图画得极其清晰，每一条边、每一个状态的含义都一目了然，它们有效地将原本需要在脑海中进行的空间想象，转化成了直观的视觉信息。可以说，图表的质量直接决定了理解抽象概念的效率，而这本书在这方面做得非常出色，几乎没有出现因为图示不清而导致的理解偏差。这让我在学习那些需要通过动态过程来理解的章节时，感到异常轻松和高效。
评分对于已经有一定基础的读者来说，这本书的价值更体现在其深度和广度上。它不仅复述了经典教材中必然包含的内容，更在一些关键的证明和定理的讨论上提供了更细致的视角，甚至是对某些历史背景的补充说明。比如，作者在探讨P与NP问题时所采用的论证角度，就比我之前读过的任何资料都要深入和全面。它没有满足于给出结论，而是细致地剖析了证明过程中所依赖的各种技巧和直觉。这种“知其然，更知其所以然”的治学态度，让这本书成为了一份优秀的参考手册，而不是仅仅一本考试用书。它真正体现了“导论”的精髓——既要引领入门，更要为深入研究铺平道路，其内容的丰富性足以支撑多年的学术生涯。
评分与其他我接触过的相关教材相比，这本书的侧重点似乎更加偏向于理论的完备性和形式化的美感。它没有过多地纠缠于具体的应用案例，而是将重点放在了那些支撑整个计算科学基石的、最本质的数学结构上。我喜欢它对不同模型之间等价性的探讨，那种层层递进、相互转化的论证过程，让人清晰地看到计算能力的不同层次是如何被严格划分和定义的。当你读到关于不可判定性那部分时，那种“知识边界”被清晰划定的震撼感，是阅读其他科普读物无法比拟的。这种深入骨髓的理论探究，使得读者在面对更高级的算法设计或系统分析时，总能回溯到最底层的逻辑支撑点，心中自然多了一份笃定。它提供的不是速食知识，而是一种可以代代相传的思维框架，是构建未来理解力的坚实地基。
评分这本书的语言风格，说实话，初读时会让人有点“措手不及”。它不像某些入门读物那样追求口语化和轻松的语调，而是保持了一种近乎古典学术论著的严谨和精准。每一个术语的引入都伴随着精确的定义，每一个论证都如同精密的机械般环环相扣，不允许丝毫的含糊。我花了好大力气才适应这种近乎“冷峻”的叙述方式，但一旦思维跟上节奏，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。它迫使你真正去理解“为什么”，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。书中的习题设计也颇具匠心，它们不仅仅是知识点的简单重复，更是对读者逻辑思维能力的深度挑战。完成几道难题后，成就感油然而生，仿佛自己也参与了一次智力上的“攀登”。这本书更像一位技艺精湛的工匠，用最实在的材料和最精细的工具，为你打造一栋坚不可摧的理论大厦。
评分这本书的封面设计实在太引人注目了，那种深沉的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻给人一种专业而又富有深度的感觉。我拿到书的时候，首先是被它的装帧质量所吸引，厚实的书页和精良的印刷，让人忍不住想要立刻翻阅。从目录上看，内容涵盖了从有限自动机到图灵机，再到可计算性和复杂性理论的经典脉络，结构组织得非常清晰。那些充满数学美感的公式和严谨的证明过程，虽然初看有点让人望而生畏，但细细品味后，却能感受到其中蕴含的逻辑之美。这本书的排版也非常讲究，大量的图示和例子穿插其中，极大地帮助理解那些抽象的概念。特别是对于初学者而言，这种细致的引导是至关重要的。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的方式，没有急于深入那些晦涩的细节，而是先打下坚实的基础。这本书无疑是一本值得放在案头，时常翻阅的学术经典，它的存在本身就是一种品质的象征，让人对其内容的深度充满了期待。
评分三位理论计算大师的巅峰之作，理解计算机科学理论的入门首选著作。入门不是你想入就入的，有些人注定只能在门外徘徊。
评分入门读物 没有另一本有意思
评分入门读物 没有另一本有意思
评分看不懂，还回去
评分桑心
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