Computers and Intractability pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:W. H. Freeman

作者:M R Garey

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:1979-4-26

价格:GBP 53.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780716710455

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
计算复杂性
计算机
数学
NP
CS
算法
TCS
Computers
OperationsResearch
Intractability
Algorithms
Complexity
Theory
ComputerScience

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具体描述

This book's introduction features a humorous story of a man with a line of people behind him, who explains to his boss, "I can't find an efficient algorithm, but neither can all these famous people." This man illustrates an important quality of a class of problems, namely, the NP-complete problems: if you can prove that a problem is in this class, then it has no known polynomial-time solution that is guaranteed to work in general. This quality implies that the problem is difficult to deal with in practice.

The focus of this book is to teach the reader how to identify, deal with, and understand the essence of NP-complete problems; Computers and Intractability does all of those things effectively. In a readable yet mathematically rigorous manner, the book covers topics such as how to prove that a given problem is NP-complete and how to cope with NP-complete problems. (There is even a chapter on advanced topics, with numerous references.) Computers and Intractability also contains a list of more than 300 problems--most of which are known to be NP-complete--with comments and references.

《计算机科学的灰色地带：计算复杂性与不可解问题》本书深入探索了计算科学的核心奥秘，聚焦于那些即便拥有最强大的计算能力也难以克服的挑战。我们将在本书中揭示计算的极限，理解为何某些问题在理论上和实践上都显得如此棘手，以及我们如何在这个“灰色地带”中寻找可行的解决方案。第一部分：计算的边界——复杂度理论的基石在这一部分，我们将建立理解计算复杂性的基本框架。什么是“计算”？我们将从图灵机的概念出发，阐述计算的本质，并引出判定问题和算法的概念。计算并非无限的，它需要明确的指令和有限的时间/空间。复杂度类：P类与NP类这是本书的核心概念之一。我们将详细解释P类问题（可以在多项式时间内解决的问题）和NP类问题（可以在多项式时间内验证其解的问题）。我们会用直观的例子和严谨的数学语言说明它们之间的关系，以及“P vs NP”这个千古难题的意义。 NP-完全性：最棘手的“NP” 我们将深入剖析NP-完全性，解释为何NP-完全问题在NP类问题中处于“领导地位”。一旦找到一个NP-完全问题的多项式时间解法，那么所有的NP类问题都将迎刃而解。我们将介绍NP-完全性的判定方法，如归约（reduction）的概念，并列举一些经典的NP-完全问题，例如旅行商问题、图着色问题、布尔可满足性问题（SAT）等。其他复杂度类除了P和NP，我们还会触及其他重要的复杂度类，如PSPACE（多项式空间可解）、EXPTIME（指数时间可解）等，描绘出计算复杂性更广阔的图景。第二部分：不可解的迷雾——不可判定问题与停机问题在这一部分，我们将超越“难以解决”，进入“根本无法解决”的领域。什么是“不可判定”？我们将定义不可判定问题，即不存在任何算法能够对所有输入都给出正确答案的问题。停机问题：永恒的谜团停机问题是不可判定性最著名的代表。我们将详细阐述其定义，并通过反证法（diagonalization argument）来证明其不可判定性。理解停机问题的不可判定性，对于我们认识计算的根本局限性至关重要。其他不可判定问题除了停机问题，我们还将介绍其他一些著名的不可判定问题，例如图灵机在给定输入上是否会停机、一阶逻辑的有效性问题等。这些问题共同构成了计算理论的“不可逾越的墙”。可计算性与不可计算性我们将探讨可计算性理论，以及它与不可计算性之间的深刻联系。这部分将带领读者思考，什么才是真正能够被计算机“理解”和“处理”的问题。第三部分：在不可解的阴影下——近似算法与启发式方法既然有些问题根本无法精确解决，或者所需时间过长，那么我们如何应对？近似算法：在精确与可行之间对于NP-难问题，我们无法在合理时间内获得精确最优解。本书将介绍近似算法的设计思想，即在可接受的时间内找到一个“足够好”的解。我们将讨论近似比（approximation ratio）的概念，以及如何分析近似算法的性能。启发式方法：智慧的“猜测” 启发式方法不提供性能保证，但它们在实践中往往能取得令人满意的结果。我们将介绍一些常见的启发式技术，例如贪心算法、局部搜索、模拟退火、遗传算法等，并讨论它们的应用场景和局限性。参数化复杂度：找到“可解”的窗口参数化复杂度提供了一种新的视角，它将问题的复杂度分解为参数和输入规模两个部分。某些问题可能对于一般的输入规模是指数级的，但如果某个参数很小，则可以在多项式时间内解决。我们将介绍参数化复杂度的基本思想，以及它如何帮助我们解决一些看似棘手的问题。第四部分：现实世界的挑战与未来的展望在这一部分，我们将把理论与实践相结合，探讨计算复杂性在现实世界中的影响。计算机科学中的实际应用我们将分析计算复杂性理论在数据库、人工智能、网络路由、生物信息学、密码学等众多领域的实际影响。理解问题的复杂度，有助于我们选择合适的算法，优化系统设计，并避免不切实际的期望。对人工智能和机器学习的启示深度学习的成功在一定程度上回避了某些理论上的复杂度挑战，但其内在的复杂性依然存在。我们将探讨计算复杂性如何影响模型的训练、泛化能力以及可解释性。尚未解决的难题与前沿研究我们将简要回顾当前计算复杂性领域的一些开放性问题和活跃的研究方向，例如P vs NP问题的进展、更精细的复杂度类划分、以及对更强大计算模型（如量子计算）的探索。计算思维的培养本书不仅是一次理论的探索，更是对一种“计算思维”的培养。理解计算的极限，能够帮助我们更理性地看待技术，更有效地解决问题，并培养批判性思维。本书旨在为读者构建一个清晰、严谨且富有洞察力的计算复杂性理论图景。通过对不可解问题和高复杂度问题的深入剖析，读者将能更深刻地理解计算科学的本质，并为面对现实世界中的复杂挑战做好准备。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受，是一种关于“真相”与“效率”之间永恒博弈的哲学思考。在我翻阅《Computers and Intractability》之前，我对“计算”的理解，无非是让计算机做各种运算，越快越好。但这本书，却以一种近乎残酷的方式，揭示了计算的另一面——“难”。它不仅仅是慢，而是“慢到不可能”的程度。书中对NP-hard问题的探讨，让我第一次真正理解了“ NP-complete”这个概念的含义，它意味着一旦你找到了一个多项式时间算法来解决其中一个NP-complete问题，那么所有的NP问题都将迎刃而解。这种“一荣俱荣，一损俱损”的特性，揭示了计算复杂度领域的核心难题。我常常在想，这是否也映射了现实世界中的一些情况？比如，一个看似微不足道的突破，是否就能引发一系列连锁反应，彻底改变某个领域？或者，一个看似难以解决的问题，其根源是否隐藏在一个我们尚未察觉的“ NP-complete”式核心之中？这本书并非提供直接的“答案”，而是提供了一种“思考框架”。它让我不再盲目地追求“最优解”，而是开始权衡“找到最优解”与“找到一个足够好的近似解”之间的成本。这种对效率与真相之间平衡的深刻理解，是我阅读这本书后最大的收获。它让我更加审慎地对待每一个“问题”，也更加敬畏那些在计算世界中不断探索边界的先驱者。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都有一个难以言喻的好奇心，关于那些看似简单的问题，却为何会让最聪明的头脑也陷入泥潭，甚至被认为“无解”。直到我偶然间翻阅了《Computers and Intractability》这本书，虽然书中充斥着我这个门外汉难以完全消化的专业术语和数学证明，但我依然能感受到作者在梳理这个“计算难性”世界的过程中所付出的巨大努力。这本书就像一张详尽的地图，为那些想要探索计算复杂性这片未知领域的人们指明了方向。它不是一本轻松的读物，绝非咖啡馆里消磨时光的伴侣。相反，每一次阅读都像是一场脑力上的攀登，需要你集中精神，细嚼慢咽。从图灵机开始，到NP完全问题，再到P≠NP猜想的深远影响，作者循序渐进地构建了一个严谨的理论框架。我尤其对书中关于“NP-hard”和“NP-complete”概念的阐释印象深刻，那种将看似截然不同但又具有相同内在难度的计算问题归类并揭示其共性的方式，让我看到了数学的优雅和力量。虽然我无法完全复现书中的所有推导，但那份对问题本质的深刻洞察，以及对计算界限的清晰界定，足以让我对那些曾经困扰我的“难题”有了全新的认识。它让我明白，很多时候，我们并非无法找到解决方案，而是那些解决方案的成本（无论是时间还是资源）超出了我们所能承受的范围，而这本书恰恰揭示了这种“成本”的根源。

评分☆☆☆☆☆

每次想到《Computers and Intractability》，我脑海里首先浮现出的并非具体的算法或数学证明，而是一种对“极限”的敬畏感。这本书就像一位经验丰富的登山向导，它不是直接把你送到山顶，而是仔细地为你绘制出山脉的轮廓，标明了哪些路径异常陡峭，哪些区域根本无法通行。我尤其欣赏作者在引入NP-completeness概念时所展现出的条理性和深度。他并没有简单地给出定义，而是通过一系列精心设计的例子，循序渐进地引导读者理解为什么某些问题会比其他问题“难得多”。我至今还记得书中对“归约”（reduction）这个概念的阐述，它让我看到了不同问题之间深刻的内在联系。原来，一个看似全新的难题，很可能只是一个已知难题的“变种”，而只要我们能将它“归约”到一个已知难题，我们就能借用已有的知识来评估它的复杂性。这种“借力打力”的思维方式，在科学研究中无疑具有极其重要的意义。虽然我无法在实际工作中直接应用书中的数学模型，但它所传递的关于理解问题本质、认识能力边界、以及通过巧妙关联来解决复杂性挑战的理念，却时时刻刻地在影响着我。它让我明白，有时候，最强大的武器不是直面一切，而是深刻地理解你所面对的“敌人”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能以及它可能带来的颠覆性变革感到着迷，尤其是在“智能”这个概念本身就充满模糊性的前提下。阅读《Computers and Intractability》的过程，仿佛是在为我构建的那些关于未来科技的美好蓝图打下坚实的地基。书中关于计算极限的讨论，让我意识到，即便是最强大的计算机，也无法在合理时间内解决所有问题。这并非悲观，而是对现实的一种清醒认知。书中提到的NP-hard问题，比如旅行商问题，虽然在现实生活中我们总能找到一些近似的解决方案，但它们与找到最优解之间存在的巨大鸿沟，却是这本书带给我的最深刻的启发。它让我开始思考，当我们谈论“人工智能”时，我们究竟在追求什么？是能够模拟人类的一切思维过程，还是找到能够高效解决特定问题的算法？这本书的视角，让我从一个全新的维度审视这些问题。那些曾经被视为“智能”代名词的任务，或许在计算上就属于那些“计算难”的范畴，这就意味着，即便是未来最先进的人工智能，在面对某些问题时，也可能面临和我手中的这本书一样的“计算瓶颈”。这种认识，反而让我更加欣赏那些在NP-hard问题上不断寻求突破的努力，也让我更加期待那些能够巧妙绕过这些“难点”的创新算法。这本书，不仅仅是关于计算，更是关于我们对“能力”边界的理解，以及如何在已知约束下最大化我们的创造力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿起《Computers and Intractability》这本书，更多的是出于一种“好奇心战胜一切”的心态。我并非计算机科学的专业人士，甚至可以说对这个领域知之甚少。然而，这本书的标题本身就充满了神秘感——“Computers and Intractability”，仿佛在预示着一种不为人知的深层联系，一种关于计算与“难以处理”的本质纠葛。在阅读的过程中，我确实遭遇了不少挑战，那些充满数学符号和逻辑推导的章节，常常让我倍感吃力。我曾一度怀疑自己是否能够理解作者想要传达的核心思想。但奇妙的是，尽管我无法完全领会每一个技术细节，我却从中获得了一种“顿悟”般的体验。书中关于“可判定性”和“不可判定性”的讨论，让我第一次意识到，并非所有问题都能被计算机解决，甚至并非所有数学问题都能被找到算法来解答。这种“不可解”的存在，本身就构成了一种强大的哲学思辨。它让我开始反思，我们日常生活中遇到的许多难题，是否也蕴含着类似的“计算困难”？例如，在复杂的社会决策中，我们如何权衡各种相互冲突的利益，找到一个“最优解”？这本书，以一种极其严谨和宏观的视角，为我打开了一扇通往这些深刻问题的大门，即使我无法完全走进去，但那扇门的轮廓，我已经深深记在了脑海里。

评分☆☆☆☆☆

無敵

评分☆☆☆☆☆

The ultimate guide to NP-completeness

评分☆☆☆☆☆

坑

评分☆☆☆☆☆

NP不会证明就看看这本吧。但是假如应付考试Algorithm Design那本就足够了。

评分☆☆☆☆☆

finally 看懂 reduction from 3DM to 3SAT... 7 hours before the exam...