具体描述
Susanna Epp's DISCRETE MATHEMATICS, THIRD EDITION provides a clear introduction to discrete mathematics. Renowned for her lucid, accessible prose, Epp explains complex, abstract concepts with clarity and precision. This book presents not only the major themes of discrete mathematics, but also the reasoning that underlies mathematical thought. Students develop the ability to think abstractly as they study the ideas of logic and proof. While learning about such concepts as logic circuits and computer addition, algorithm analysis, recursive thinking, computability, automata, cryptography, and combinatorics, students discover that the ideas of discrete mathematics underlie and are essential to the science and technology of the computer age. Overall, Epp's emphasis on reasoning provides students with a strong foundation for computer science and upper-level mathematics courses.
作者简介
Susanna S. Epp received her Ph.D. in 1968 from the University of Chicago, taught briefly at Boston University and the University of Illinois at Chicago, and is currently Vincent DePaul Professor of Mathematical Sciences at DePaul University. After initial research in commutative algebra, she became interested in cognitive issues associated with teaching analytical thinking and proof and has published a number of articles and given many talks related to this topic. She has also spoken widely on discrete mathematics and has organized sessions at national meetings on discrete mathematics instruction. In addition to Discrete Mathematics with Applications and Discrete Mathematics: An Introduction to Mathematical Reasoning, she is co-author of Precalculus and Discrete Mathematics, which was developed as part of the University of Chicago School Mathematics Project. Epp co-organized an international symposium on teaching logical reasoning, sponsored by the Institute for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science (DIMACS), and she was an associate editor of Mathematics Magazine from 1991 to 2001. Long active in the Mathematical Association of America (MAA), she is a co-author of the curricular guidelines for undergraduate mathematics programs: CUPM Curriculum Guide 2004.
目录信息
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用户评价
从一本参考书的角度来看，它的索引和交叉引用系统也令人抓狂。当你试图从一个概念跳到它在其他章节中的相关应用时，往往会发现作者的引用逻辑非常混乱，或者干脆缺失。它更像是一部独立章节的集合，而非一个有机整体。例如，讨论到图的遍历算法时，它会引用某页的深度优先搜索定义，但当你翻过去时，可能会发现那个定义本身就建立在另一个你以为已经学完但其实并未完全清晰的拓扑概念之上。这种碎片化的知识呈现方式，极大地增加了知识点之间串联的难度。我最终不得不借助大量的网络资源和其它更“友好”的教材来补充和串联这本书中零散的知识点，才能真正形成一个可用的知识框架。这本书或许适合那些已经对离散数学有扎实基础，只希望查阅某些极端细节或特定证明的专业人士，但对于寻求全面、连贯学习体验的普通学生来说，它提供的帮助是极其有限且充满挫折感的。
评分这本书的“深度”与其说是广博，不如说是钻牛角尖。在某些特定主题上，比如关于图的连通性或最大流最小割的某些特定算法的证明细节上，它确实花费了大量的篇幅，详细到令人发指的程度，每一个步骤都像是外科手术般被剖析开来。但这似乎是以牺牲对其他关键领域的覆盖度为代价的。比如，涉及到概率论在离散结构中的应用，或者更现代的主题如算法复杂度分析中的高级技巧（比如主定理的深入应用），它就显得力不从心了。作者似乎对某些自己偏爱的领域抱有近乎狂热的执着，对其他领域则显得爱答不理。对于我这种希望构建一个全面、均衡的离散数学知识体系的读者来说，这很不公平。我需要的是一本能提供全面地图的指南，而不是一本只带我深入探索作者钟爱的那几条小径的旅游手册。这本书的“权威性”主要体现在它对既定知识的重复确认上，而不是在启发读者进行新的思考或探索未知的领域。
评分这本书，嗯，怎么说呢，感觉像是作者在试图用一种极其严谨但又略显刻板的方式，将离散数学的各个分支强行塞进一个结构里。我初次翻开它的时候，就被那厚厚的篇幅和密密麻麻的符号给震慑住了。它对集合论、逻辑、图论的介绍，可以说是详尽到了令人发指的地步，恨不得把每一个定义都拆解成原子级别的部分来解释。但是，这种详尽带来的副作用就是，阅读体验非常枯燥乏味。当我试图理解某个更抽象的概念，比如数论中的同余关系或者组合数学中的生成函数时，书中的例题往往显得过于简单，无法触及问题的核心复杂性，而理论推导又过于依赖读者自身的数学敏感度，否则很容易在冗长的证明链中迷失方向。我感觉作者仿佛在说：“看，这就是离散数学，它就是这么‘纯粹’和‘美’。” 却没有真正关心读者是否能真正‘掌握’它，而不是仅仅‘记住’它。对于那种需要大量实际应用案例来巩固理解的学习者来说，这本书简直是一场煎熬。它的结构非常线性，章节间的过渡如同水泥浇筑一般，生硬而缺乏弹性，让人很难在不同的数学领域之间建立起直观的联系感。
评分阅读体验简直是一场意志力的考验。我不得不承认，这本书的语言风格极其正式化，完全没有一点点尝试去拉近与读者的距离。它很少使用类比，几乎杜绝了幽默感，每一个句子都像是用最精确的逻辑连接词串联起来的，虽然在逻辑上无懈可击，但在精神层面上却是一种折磨。我的感觉是，这本书的作者可能是一位沉浸在象牙塔中的纯数学家，他将自己的思维方式强行灌输给了所有潜在的读者，却没有考虑到不同认知背景的人群。当你被一个复杂的递归定义卡住时，你需要的不是再来一个同样复杂但措辞略有不同的定义，而是某种‘顿悟’的契机——一个巧妙的比喻，一个生活化的例子，或者仅仅是更直接的、口语化的解释。这本书完全拒绝提供这种“软着陆”的机制。它假设读者已经具备了极高的抽象思维能力和无限的耐心，这对于自学或者基础薄弱的读者来说，简直就是一道难以逾越的高墙。
评分这本书的排版和设计简直是反人类工程学的典范。黑白为主的页面，密集的文本块，加上时不时出现的、完全不加说明的数学符号堆砌，读起来感觉就像是在穿越一片数学的沼泽地，每一步都得小心翼翼，生怕踩进某个定义不清的泥潭里。更别提它对‘应用’二字的诠释了，简直是敷衍了事。当你终于啃完一整章关于布尔代数或关系代数的理论后，书中给出的“应用”部分，往往只是将这些理论机械地套用到一个极其简化的计算机科学或工程学场景中，那种感觉就像是用一辆F1赛车去拉一袋土豆——完全没有展现出工具本身的强大潜力。我期待看到更具挑战性、更贴近现代算法设计或数据结构问题的深入探讨，而不是那种教科书式的、为了应付课程大纲而塞进来的边角料。每一次我试图从书中寻找灵感，准备将这些知识点应用到我自己的项目中时，我都会发现，书中提供的工具箱里缺了关键的螺丝刀。它似乎更侧重于‘证明’离散数学的内部一致性，而不是‘教授’如何用它来解决现实世界中的难题。
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