Applied Algebra for the Computer Sciences (Prentice-Hall series in automatic computation) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson Education Australia

作者:Arthur Gill

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1976-02

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130392220

丛书系列:

图书标签:

• Algebra
• Computer Science
• Discrete Mathematics
• Algorithms
• Data Structures
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• Automata Theory
• Prentice-Hall
• Automatic Computation
• Mathematics

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这本书的难度曲线陡峭得让人心惊，它似乎完全忽略了教育学上的“支架式教学”原则。作者似乎将“应用”二字理解为“在某个领域出现过相关代数概念”，而不是“手把手教你如何应用”。举个例子，在讲解如何使用特定的代数结构来解决编码理论中的错误检测问题时，理论的铺垫已经足够长了，但真正将理论与具体的编码方案（比如汉明码）连接起来的桥梁却异常脆弱。我需要自己去外部寻找大量的补充材料，去谷歌上搜索那些被书中一笔带过的实际算法，才能真正理解这些看似高深的代数工具在现实世界中是如何发挥作用的。这本书更像是一份经过高度浓缩的、面向专业研究人员的论文集，而不是一本能系统培养工程实践能力的教材。对我这样的一个渴望将数学知识转化为实际代码能力的学习者来说，这种“你懂的”的写作风格非常令人沮丧。它成功地展示了“是什么”，却在“如何做”和“为什么这样做”这两个对应用领域至关重要的问题上含糊其辞，留给读者的解读空间太大，以至于初学者很容易迷失在数学的细节里，而忘记了最终的应用目标。

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我尝试用这本书来准备我的一个关于形式化验证的课程项目，结果发现它的视角显得过于陈旧和狭窄。在讨论到逻辑系统和集合论的基础时，书中引用的例子和背后的哲学思考似乎还停留在上个世纪中叶的学术讨论中。例如，对于模态逻辑或非单调推理这类在现代人工智能和知识表示领域至关重要的话题，这本书几乎没有涉及，或者只是在脚注中轻描淡写地提了一句，完全没有展开。这让我感到非常困惑，因为一本声称面向“计算机科学”的代数教材，理应涵盖那些直接影响到符号计算、程序分析和可信计算等热点领域的最新数学工具。我希望看到更多关于范畴论在面向对象编程或设计模式中的映射关系，或者至少是关于代数几何在密码学新进展中的应用实例。但这本书的内容深度似乎固定在了一个特定的、相对传统的数学分支上，缺乏对领域内动态发展的敏感性。它固执地坚守着某种经典的代数框架，但这种坚守的代价是牺牲了对当代计算机科学前沿问题的解释力和指导性。它更像是一份关于“计算机科学诞生之初的代数基础”，而不是“正在进行的计算机科学的代数工具箱”。

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这本书的习题设计是我体验中最具争议性的部分，它极大地考验了读者的耐心和时间管理能力。一方面，我很欣赏其中一些需要综合运用多个章节知识的挑战性问题，它们确实能激发深度思考。然而，另一方面，大量的习题似乎脱离了课程本身的核心教学目标，成为了纯粹的数学练习，与计算机科学的应用场景几乎没有关联。例如，有一整章的习题，全部集中在对某个高度抽象的代数结构进行同构映射的证明，而这些结构在任何标准的计算机科学课程中都鲜有提及。更要命的是，这本书的课后答案或解题指南几乎是找不到的，或者即使有，也只有对那些最简单的计算题给出了结果，而对于那些真正需要推导和理解的复杂问题，你只能面对一片空白。这意味着，如果你在解题过程中卡住了，你唯一的选择就是去论坛求助，或者干脆放弃这部分内容。这种缺乏反馈机制的学习方式，对于自学者来说简直是致命的。这本书的作者似乎认为，只要给出了足够的练习量，学习自然就会发生，但对一个需要清晰反馈路径来巩固理解的读者来说，这种“放任自流”的态度是极不负责任的。

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老实说，这本书的排版和整体阅读体验简直是一场灾难，让人提不起精神去啃那些硬邦邦的章节。封面设计平平无奇，内页的字体选择也缺乏现代感，黑白印刷更是让那些本就复杂的图示显得模糊不清，我感觉我不是在学习前沿的计算机科学，而是在翻阅一本上世纪八十年代的旧档案。更让我抓狂的是，章节之间的逻辑跳跃性非常大，前一章还在深入探讨群论的性质，下一章可能突然就转向了图论的某个非常边缘的应用，中间缺乏必要的平滑过渡和上下文衔接。阅读过程中，我经常需要反复翻阅前几章的内容来确认某个术语的定义，因为作者似乎默认读者已经将所有的前置知识牢牢记在脑海里，完全没有提供“快速回顾”或者“知识点串联”的机制。这使得整个学习过程变得断断续续，效率极低。我特别希望书中能有更多彩色的图表或者清晰的模块化布局来区分核心概念和辅助说明，但很遗憾，一切都是单调的文本和公式的海洋。如果作者能花点心思在如何“呈现”知识上，而不是仅仅“堆砌”知识，这本书的价值或许能提升不止一个档次。现在它给我的感觉就是，内容本身可能具备潜力，但包装和组织方式完全不符合现代读者的阅读习惯和学习节奏。

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这本教材给我的感觉就像是走进了一个设计精妙但又略显晦涩的迷宫，它确实在某些方面提供了深入的见解，但对于初学者来说，简直是一场耐力的考验。我记得我一开始是抱着极大的热情翻开它的，期待着能看到代数原理如何在实际的计算机科学应用中大放异彩，比如在算法设计、数据结构优化或者逻辑电路实现这些核心领域。然而，书中对基础概念的铺陈显得过于理论化和抽象，大量的定理和证明占据了篇幅，仿佛作者是在向同行展示其数学功底，而非致力于教学。例如，在讨论离散结构或布尔代数的部分，它没有给出足够直观的、与现代编程范式紧密相关的实例来佐证其重要性。我花费了大量时间试图在脑海中构建出那些抽象概念的图像，但最终发现，那些复杂的符号推导远不如一个清晰的流程图或一个简短的Python代码片段来得有效。我希望能看到更多关于如何利用这些代数工具来分析时间复杂度或者优化数据库查询的实际案例，但这些内容被严重地稀释在了密集的数学推导之中。总而言之，它更像是一本为数学系高年级学生准备的参考书，而不是一本面向广大计算机科学专业学生的入门或进阶读物。它的价值在于其严谨性，但其缺点也恰恰在于这种不加妥协的严谨性，让实际应用的光芒被理论的尘埃所掩盖。

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