Discrete Mathematics for Computing

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出版者:Addison-Wesley Pub Co
作者:Haggarty, Rod
出品人:
页数:235
译者:
出版时间:
价格:67
装帧:Pap
isbn号码:9780201730470
丛书系列:
图书标签:
  • XJTLU
  • 计算机
  • 离散数学
  • 离散数学
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  • 集合论
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具体描述

《逻辑启航:计算思维的基石》 内容简介: 在数字世界的广阔海洋中,理解其运行的深层规律,掌握解决复杂计算问题的有效策略,是每一位航海者的必备技能。《逻辑启航:计算思维的基石》正是这样一本为你点亮前行之路的灯塔,它将带领你深入探索支撑现代计算机科学的那些最基础、最核心的数学原理。 本书并非对特定领域或技术的浅尝辄止,而是着眼于那些穿越时空、普适于所有计算学科的抽象概念。我们并非仅仅罗列枯燥的公式,而是通过生动形象的案例、层层递进的逻辑链条,让你深刻体会数学语言的精确与力量。从最基本的逻辑推理出发,你将学会如何清晰地表达思想,如何严谨地论证命题,如何识别谬误,从而构建起坚实的逻辑思维框架。这不仅是理解计算机程序运作的基石,更是你在面对任何复杂问题时,能够理性分析、系统拆解的关键能力。 随着探索的深入,你将走进集合论的奇妙世界。那里,我们学习如何精确地描述事物的群体,如何理解元素之间的关系,如何进行优雅的组合与排列。这些看似抽象的集合运算,实则蕴含着数据组织、算法设计、数据库管理等诸多领域的精髓。例如,理解集合的交集与并集,能帮助你更高效地查找和整合信息;掌握集合的笛卡尔积,则为你打开了理解关系型数据库和多维数据表示的大门。 图论,作为连接离散对象之间关系的强大工具,将是本书的另一重要篇章。我们将在抽象的“点”和“线”的世界里,探索路径、连通性、树结构以及各种复杂的网络模型。这些概念并非仅仅存在于理论的象牙塔,它们是网页浏览的链接关系、社交网络的互动模式、交通网络的优化方案、电路设计的连接方式……一切涉及连接和结构的计算问题,都可以在图论的框架下得到深刻的理解和有效的解决方案。你将学习如何寻找最短路径,如何规划网络流量,如何设计高效的传播机制,从而将理论知识转化为解决实际问题的强大武器。 此外,本书还将带你认识计数的世界——组合数学。在这里,我们学习如何以系统的方式数出所有可能的组合和排列,如何利用概率的工具来评估事件发生的可能性。从密码学的密钥生成,到算法的时间复杂度分析,再到统计推断的决策依据,组合数学都在幕后默默地发挥着至关重要的作用。你将学会如何巧妙地设计计数方法,如何理解随机性背后的规律,从而在不确定性中找到确定性的指导。 本书的编写风格力求清晰易懂,避免不必要的学术术语堆砌。我们相信,真正的理解源于实践和应用。因此,在每一章节的讲解之后,都会配以精心设计的习题,这些习题不仅是对所学知识的巩固,更是在启发你将这些抽象概念联系到实际的计算场景中。通过解决这些问题,你将逐渐体会到数学工具的强大威力,并为自己在计算机科学的道路上打下坚实的基础。 《逻辑启航:计算思维的基石》适合所有对计算机科学充满好奇,渴望深入理解其底层逻辑的读者。无论你是初学者,希望建立起扎实的理论功底;还是有一定经验的开发者,希望提升自己的算法设计能力和问题解决水平;亦或是对计算的数学本质感到着迷的探索者,本书都将是你的理想选择。让我们一起扬帆起航,用数学的智慧,开启计算思维的无限可能。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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拿到这本《Discrete Mathematics for Computing》时,说实话,我的期待值是拉满的。毕竟书名直指计算机科学的核心地基,我本以为会是一次酣畅淋漓的理论与实践的结合之旅。然而,阅读的过程,却像是在迷雾中摸索一块块冰冷的石头。它确实涵盖了离散数学的经典主题,比如集合论、逻辑、图论,每一个章节都像是教科书的标准配置,严谨得如同精密仪器。但是,这些知识点之间的衔接,却显得有些生硬和突兀。我总感觉,作者似乎默认读者已经具备了某种深厚的数学直觉,可以直接跳过那些“不言自明”的过渡,直达结论。对于我这种需要一步步理解概念是如何在计算环境中生根发芽的自学者来说,这种“跳跃”是非常致命的。书中对抽象概念的阐述是无可挑剔的,但当涉及到如何将这些理论模型转化为实际的算法设计或数据结构优化时,具体的案例却少得可怜,或者说,那些案例本身也过于简化,不足以激发读者深入思考的欲望。感觉就像是拿到了一套顶级的工具箱,但说明书却只写了工具的化学成分和物理尺寸,完全没有告诉你如何用它们来建造一座真正的数字大厦。我期待的是那种能够让人茅塞顿开,将枯燥的符号运算与屏幕上流动的0和1联系起来的“火花”,但在本书中,那火花似乎被厚厚的理论外壳紧紧包裹住了,难以触及。

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深入阅读图论部分时,我产生了一种强烈的错觉,仿佛我正在翻阅一本四十年前出版的老旧教材。书中对诸如网络流、匹配算法这些现代计算机科学中至关重要的应用场景的讨论,深度和广度都明显滞后于当前领域的发展速度。例如,对于NP完全性问题的讨论,虽然提到了基础的定义和几个经典例子,但对于近年来在近似算法、启发式搜索等方面的最新进展,几乎没有涉及,这对于一个希望将离散数学应用于优化问题的读者来说,无疑是错失了一大块宝藏。更别提与现代计算范式(如云计算、大数据处理)相关的图结构的应用——这些在本书中是完全找不到的踪影的。作者似乎沉浸在对基础理论完备性的追求中,而忘记了“Computing”这个限定词意味着什么:它要求知识的动态性、前沿性和解决实际问题的能力。这本书提供了一张详尽但略显泛黄的地图,描绘了古代的疆域,却对通往新兴大陆的航线只字未提。它有学术的严谨,但缺乏时代的脉搏。

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这本书的习题设置是另一个令人沮丧的方面。通常一本优秀的数学教材,其习题集应该是巩固知识、加深理解的试金石。然而,本书的习题要么是机械重复概念定义(比如“请证明A是B的子集”),要么是直接要求读者重述书中的某个定理证明,缺乏创造性的应用题或需要综合多个章节知识的难题。真正能锻炼思维的、需要读者自己构建模型来解决实际计算问题的开放式习题凤毛麟角。这使得学习过程变得枯燥且目的性不强——你知道了知识点,但你不知道如何用它去解决一个陌生的、现实中可能遇到的难题。比如,当我们学习完布尔代数和逻辑推理后,我渴望看到如何用它来设计一个高效的硬件电路校验程序,或者如何用命题逻辑来形式化一个复杂的业务规则引擎。但这本书似乎满足于“证明即可”,对后续的工程化转化过程避而不谈。这种“重证明轻应用”的倾向,对于一个以“计算”为导向的学习者而言,无疑是一种极大的资源浪费,因为它让你停在了理解的门槛,却未曾迈入实践的殿堂。

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这本书的排版和字体选择,简直让人怀疑出版部门是否经过了深思熟虑。页面设计得非常拥挤,大量的公式和符号被塞进了有限的空间里,视觉上给人一种强烈的压迫感。阅读体验极其不佳,特别是需要长时间盯着屏幕或纸面推导复杂证明时,眼睛很快就会感到疲劳。更让我抓狂的是,书中对例题的选取和解析方式。很多例子,要么是过于简单,根本无法检验我们对新引入概念的掌握程度;要么就是直接抛出一个复杂的、需要多步推理才能得出的结论,却在关键的推导步骤上含糊其辞,仿佛那一步骤是某种宇宙的公理。我不得不经常停下来,查阅其他辅助资源来填补这些逻辑上的鸿沟。坦白说,一本旨在服务于“计算”的数学书,应该更注重流程的清晰和步骤的可追溯性,让读者能够清晰地看到“输入-处理-输出”的全过程。但这本书更像是一本纯数学的参考手册,对于如何将这些离散结构“计算”起来,提供的指导太少了。这种对实践层面的忽视,使得它在作为一本面向应用领域教材的角色上,显得力不从心,更像是一套需要被“翻译”才能投入实际学习的冷峻文本。

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从整体的叙事风格来看,作者的语言风格过于学术化和疏离,缺乏一种鼓励和引导的温度。阅读体验更像是被一位高高在上的数学家在讲解他精心构建的宇宙,而不是一位导师在陪伴学生探索未知。书中充满了晦涩的术语和冗长的定义,很少使用类比、故事或直观的几何图像来辅助理解那些抽象的概念。特别是涉及组合数学和概率论的部分,抽象的求和公式和排列组合规则,如果没有直观的图示或生活化的例子来支撑,很容易让人望而生畏,感觉自己像是在处理一组毫无意义的符号。这种缺乏“人情味”的写作方式,极大地削弱了读者的学习热情和坚持下去的动力。一本好的教材,应该在严谨和易懂之间找到一个完美的平衡点,它应该既能满足理论家的需求,也能温暖初学者的心。然而,《Discrete Mathematics for Computing》更偏向于后者,它像是一座设计精巧但寒气逼人的知识殿堂,虽然结构完美,但始终让人感觉隔着一层厚厚的、难以穿透的玻璃。

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