自动机理论、语言和计算导论(原书第3版),ISBN:9787111240358,作者:(美)霍普克罗夫特(Hopcroft,J.E) 等著;孙家骕 等译
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。
翻译,一如既往的烂,估计换了个译者名而已,和第二版没啥区别。 斯坦福系的大作,从自动机(有穷,下推)到图灵机,对照着编译原理,才能勉强猜出大概思路。课后题是宝库。国内教材估计也是仿照它写的。这本书的作者还是龙书,数据库等等的作者。
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...
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...
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...
评分内容不错啊,讲的挺详细,即使我这个非计算机专业的拿来看也能顺着看下去。当然,前提是你能忍受得了这翻译。有的地方也太“直译”了,有的地方读起来有当初看GRE长难句的感觉。慢慢看下去习惯了翻译也就觉得书还是不错的。
这本书绝对是那些对计算机科学基础理论着迷的读者的必读书籍。我之所以如此强调“着迷”,是因为这本书确实需要你投入相当多的思考和精力。它不像市面上那些讲解某个特定编程语言或者框架的快餐式书籍,而是深入到计算机科学的根基之处。从最基本的概念——形式语言和自动机——开始,作者层层递进,逐步构建起一个严谨而又引人入胜的理论体系。刚开始接触的时候,那些抽象的数学符号和定义可能会让人望而却步,感觉像是进入了一个全新的、充满规则的世界。比如,关于正则语言的定义,涉及到有限自动机、正则表达式和正则文法,这三者之间的等价性证明就需要读者具备一定的逻辑推理能力。作者在解释这些概念时,并没有直接给出一堆公式,而是通过生动形象的例子,比如简单的字符串匹配问题,来引导读者理解这些抽象工具的实际应用。
评分这本书的价值在于它提供了一个宏观的视角,让我们能够理解不同计算模型之间的关系,以及它们所能解决的问题的范围。我发现,当我们理解了正则语言、上下文无关语言和递归可枚举语言的层级结构,以及对应的自动机模型,我们在面对实际的编程问题时,会更加清晰地知道哪种工具更适合解决特定的任务。例如,在设计解析器或者状态机时,书中提供的理论基础就显得尤为重要。
评分这本书的内容非常系统化,从最基础的有限自动机,逐步扩展到更强大的计算模型,比如图灵机。这种递进式的讲解方式,让学习者能够逐步建立起对计算能力层级的认知。我尤其印象深刻的是关于图灵机的构造和其通用性的讨论。它揭示了计算能力的极限,以及“可计算”和“不可计算”之间的根本区别。书中对于停机问题的证明,让我第一次真正理解了什么是“不可计算性”,以及它对我们理解计算机的本质意味着什么。这不仅仅是理论上的有趣,更是哲学层面的深刻思考。
评分我必须承认,这本书对我来说是一场真正的智力挑战。它需要的不仅仅是记忆,更是对概念的深刻理解和灵活运用。书中的习题是检验学习成果的关键,有些习题的难度相当高,需要你跳出书本的框架,运用所学的理论去解决新的问题。我尝试了许多习题,有些成功解决了,有些则需要反复查阅资料、甚至与其他同学讨论才能有所突破。这个过程虽然辛苦,但每一次成功解决一个难题,都给我带来了巨大的成就感。它让我明白了,真正掌握一门学问,不是简单地背诵定义,而是能够自己去构建、去证明、去应用。
评分总而言之,这本书是一次深刻的学习体验。它挑战了我的思维极限,扩展了我的知识视野,也让我对计算机科学的未来充满了期待。虽然阅读过程并非易事,但我相信,任何认真对待这本书的读者,都会从中受益匪浅,并对计算机科学的本质有更深刻的理解。
评分这本书的深度是我之前从未预料到的。我原本以为,作为一本“导论”,内容应该相对容易理解,可以作为入门的敲门砖。然而,它提供的是一个扎实、全面的基础。从有限自动机到图灵机,再到可计算性和不可计算性,每一步的推进都建立在前一个概念的坚实基础上。我记得在学习NP完备性问题时,花了相当长的时间去理解“归约”的概念,以及为什么某些问题被证明是NP完备的会对整个计算领域产生如此重大的影响。书中关于SAT问题和旅行商问题的讨论,以及它们如何被归约为其他问题,让我对计算复杂性有了一个全新的视角。这不仅仅是关于“能不能算”,更是关于“算起来有多难”。
评分我被这本书中对抽象概念的严谨处理深深吸引。它没有回避那些看似枯燥的数学证明,反而将它们作为展示理论之美的关键。我欣赏作者在解释这些证明时所展现出的耐心和清晰度,他会一步一步地引导读者,直到理解整个逻辑链条。这让我觉得,数学不仅仅是数字和公式,更是一种严谨的思考方式,而这本书正是这种思考方式的绝佳载体。
评分阅读这本书的过程,就像是在攀登一座思想的高峰。我发现自己常常会在某个概念上停下来,反复琢磨,试图将理论与我已知的编程实践联系起来。例如,在学习上下文无关文法和下推自动机时,我立刻联想到了编译器的语法分析阶段。书中对于文法生成不同字符串的过程,以及如何通过栈来识别这些字符串的详细描述,让我对编译器的工作原理有了更深刻的认识。不仅仅是理论层面的严谨,作者在语言组织上也颇具匠心。虽然内容本身非常学术,但叙述方式并不枯燥。他会巧妙地穿插一些历史渊源或者实际应用的案例,让读者感受到这些抽象理论的生命力。我特别喜欢书中对于“语言”这一概念的探讨,它不仅仅是人类交流的工具,在计算机科学的语境下,它有了更广泛、更抽象的含义。
评分这本书不仅仅是一本教材,更像是一次思想的启迪。它让我开始思考计算的本质,以及人类智能与机器智能的界限。书中关于计算模型的能力比较,以及“P vs NP”问题的讨论,都激发了我对未来计算发展的无限遐想。我开始理解,为什么有些问题即使我们拥有强大的计算能力,也依然难以在合理的时间内解决。
评分我发现,这本书中的许多概念,比如“自动机”和“语言”,在计算机科学的多个分支中都有广泛的应用。无论是编译器的设计、编程语言的定义、还是人工智能的某些领域,我们都能看到这些理论的影子。这让我更加确信,掌握这些基础理论,对于成为一名优秀的计算机科学家是多么重要。
评分形式语言课上学了此书前一半,剩下的部分以只看正文与例子的方式勉强自学完。翻译确实无比生涩,加之此书的描述非常地形式化,导致很难看懂。(T_T)
评分大家都在吐槽翻译 我却觉得读起来比csapp顺畅许多(苦笑)……让我觉得最美中不足的就是不够形式化(苦笑的平方)
评分形式语言课上学了此书前一半,剩下的部分以只看正文与例子的方式勉强自学完。翻译确实无比生涩,加之此书的描述非常地形式化,导致很难看懂。(T_T)
评分大家都在吐槽翻译 我却觉得读起来比csapp顺畅许多(苦笑)……让我觉得最美中不足的就是不够形式化(苦笑的平方)
评分正则语言/有限自动机+上下文无关语言/下推自动机部分
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