具体描述
《有向图的理论算法及其应用》作者从近30年关于有向图理论研究的数千篇论文中精选了具有理论意义、重要算法及其实际应用的结果，涵盖了有向图理论中从最基本到较为高深的重要专题。主要内容有：有向图的基本知识和理论、连通性、图的定向、网络流、哈密尔顿性的深入研究、有向图的路和圈、子模流、竞赛图的推广以及有向图的推广、Menger定理和NP完全问题等。书中介绍了有向图研究中数十个未解决的问题和猜想，尽可能为读者在主要方向上提供最新的研究成果。对于计算机科学领域的学者来说，书中的大量算法以及实际应用的例子提供了难得的帮助。此外，配备了练习题700多道、方便查询的参考文献762篇，以及记号和术语索引等。
《有向图的理论算法及其应用》适合数学及应用数学、离散数学、运筹学、计算机科学等专业的本科生、研究生、教师及研究人员阅读，也可供人工智能、社会科学以及工程技术人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
正好碰到了一个学术上的有向图的问题，市面上关于有向图的书籍少之又少，找到这本书略读了一下，里面布尔集的定义和汉密尔顿相关的东西给了我一些启发，以后还是要多读书，不能空想。但是整个书有点厚重，要真是从头仔细阅读学习的话还是有些力不从心啊。感觉适合作为工具书...
评分正好碰到了一个学术上的有向图的问题，市面上关于有向图的书籍少之又少，找到这本书略读了一下，里面布尔集的定义和汉密尔顿相关的东西给了我一些启发，以后还是要多读书，不能空想。但是整个书有点厚重，要真是从头仔细阅读学习的话还是有些力不从心啊。感觉适合作为工具书...
评分正好碰到了一个学术上的有向图的问题，市面上关于有向图的书籍少之又少，找到这本书略读了一下，里面布尔集的定义和汉密尔顿相关的东西给了我一些启发，以后还是要多读书，不能空想。但是整个书有点厚重，要真是从头仔细阅读学习的话还是有些力不从心啊。感觉适合作为工具书...
评分正好碰到了一个学术上的有向图的问题，市面上关于有向图的书籍少之又少，找到这本书略读了一下，里面布尔集的定义和汉密尔顿相关的东西给了我一些启发，以后还是要多读书，不能空想。但是整个书有点厚重，要真是从头仔细阅读学习的话还是有些力不从心啊。感觉适合作为工具书...
评分真想知道，这本书是谁翻译的，太烂了，可说是错误百出，看了前两章就崩溃了。不过关于有向图的专著实在是太少，还得忍着看下去的说。。。
用户评价
拿到这本《有向图的理论、算法及其应用》，第一感觉是它散发着一种严谨而深邃的气息。书的装帧设计虽然朴实，但那种沉稳的风格恰恰体现了其内容的专业性。我迫不及待地翻阅目录，看到那些章节名称，我的大脑立刻开始运转，想象着其中会包含怎样的知识宝藏。我特别关注到其中一些章节的标题，它们似乎指向了图论中一些非常核心且具有挑战性的问题，比如拓扑排序、强连通分量、最小生成树的变种等等，这些都是我在学习过程中一直希望能深入理解的课题。我预期这本书在理论阐述上会非常到位，不仅仅是概念的罗列，更会包含严谨的数学证明，这对于我提升逻辑思维和数学分析能力至关重要。同时，我对书中关于算法的部分也充满了浓厚的兴趣。我希望书中能够详细地解析一些经典的有向图算法，例如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，并且会深入分析它们的原理、复杂度以及适用范围。甚至，我期待书中能够介绍一些尚未广泛普及但极具潜力的新算法，或者是在原有算法基础上进行的优化和改进。总而言之，这本书给我一种“干货满满”的感觉，我准备好迎接一次思维的洗礼。
评分这本《有向图的理论、算法及其应用》的到来，让我感到一种久违的学术冲动。拿到书的那一刻，就觉得它不是那种流于表面的科普读物，而是一本真正深入研究的著作。封面上那种简洁却充满力量的设计，仿佛在诉说着数学的逻辑之美。翻开书页，我首先被它的内容组织方式所吸引。目录条理清晰，从基础理论到高级算法，再到实际应用，层层递进，为读者构建了一个完整的知识体系。我尤其关注到其中一些章节的标题，它们暗示了书中可能会涵盖一些我一直想深入了解的领域，例如最优化路径问题、网络流理论等等。我相信，这本书在理论的阐述上一定会力求严谨，不仅仅停留在概念的介绍，更会深入到数学证明的细节，这对于我提升理论功底非常有帮助。此外，书中对算法的描述也让我充满了好奇。我期待看到那些经典的图算法是如何被解释和分析的，同时我也希望书中能有一些关于新算法的介绍，或者是在现有算法上的改进和优化。这些内容不仅能拓宽我的知识面，也能为我未来的研究提供新的思路。总而言之，这本书给我一种“硬核”的学术气息，我预感它将成为我书架上一本常备的参考书，在未来的学习和研究中发挥重要作用。
评分这本书的书脊设计简约而富有质感，光是看着就觉得它蕴含着知识的厚重。当我开始翻阅它时，最先映入眼帘的是那清晰的章节划分。我喜欢这种循序渐进的编排方式，它让我在面对复杂理论时不会感到无从下手。书中对各种概念的引入，我相信一定是基于扎实的数学基础，而且会非常细致地解释每一个细节，不会跳过关键的推导过程。我对书中关于图的遍历、搜索以及最短路径等经典问题的论述充满了期待，尤其是对于一些 NP-hard 问题，我希望能在这本书中找到一些关于近似算法或者启发式算法的深入分析。我猜测书中不仅会讲解理论，还会提供大量的伪代码或者实际的算法实现示例，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说是极大的福音。而且，我希望书中能够提供一些不同算法在性能上的比较和分析，例如时间复杂度、空间复杂度以及在不同数据集上的表现差异，这能够帮助我更好地理解算法的优劣，并在实际应用中做出更明智的选择。同时，我也非常好奇书中会介绍哪些实际应用场景，因为理论只有与实践相结合才能体现其真正的价值。
评分这本书的封面设计着实吸引眼球，那种沉静的蓝色搭配上抽象的几何图形，立刻就勾起了我对学术研究的向往。拿到书的第一感觉就是它的分量，厚实而沉甸甸的，这让我对内容充满了期待，觉得里面一定蕴藏着不少深刻的知识。书的印刷质量也相当不错，纸张的触感细腻，字迹清晰，排版合理，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我特别喜欢扉页上的那段引言，寥寥数语却意味深长，仿佛在引导我踏入一个全新的知识领域。初步翻阅时，我注意到目录的结构非常清晰，各个章节之间的逻辑递进感很强，这对于我这样一个初学者来说至关重要，能够帮助我循序渐进地掌握复杂的概念。书中的插图和图表也非常丰富，而且设计得相当精美，能够直观地帮助理解抽象的理论。我猜测这本书在理论讲解上会非常扎实，也许会从最基础的概念讲起，然后逐步深入到更高级的定理和证明，这正是我所需要的。同时，我隐约觉得这本书在算法的介绍上也会有独到之处，可能会包含一些经典的算法，也可能会有一些新的、更优的算法，我很期待能从中学习到一些实用的技巧。总的来说，这本书给我的第一印象就是专业、严谨，并且充满了研究的价值，我迫不及待地想深入其中一探究竟。
评分从书的装帧上看，这本《有向图的理论、算法及其应用》就透露出一种学术的沉静感。翻开书页，我首先被其清晰的结构所吸引。目录的安排非常合理，从基础理论的引入，到各种算法的详细讲解，再到最终的应用场景的探讨，整个脉络清晰可见，这对于我这样需要系统学习的读者来说，是极大的帮助。我预感书中在理论部分的讲解会非常透彻，或许会从最基础的图论定义开始，一步步构建起严谨的数学框架，并且对各种定理的证明都会进行详细的阐述，这对于巩固我的数学基础非常重要。同时，我对书中在算法方面的介绍也充满了期待。我希望能够看到一些经典的有向图算法，例如关键路径法、拓扑排序的多种实现方法，并且对这些算法的运行机制、时间复杂度和空间复杂度有深入的分析。或许书中还会介绍一些更具前沿性的算法，或者是在现有算法上的改进，这些内容能够极大地开阔我的视野。此外，我同样期待书中能够提供一些实际的应用案例，将抽象的理论和算法与现实世界的问题联系起来，这样我才能更好地理解它们的重要性，并且能够将学到的知识应用到实际项目中。
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