具体描述
《图论(第2版)》系统阐述图论与算法图论的基本概念、理论、算法及其应用，建立图的重要矩阵与线性空间，论述计算复杂度理论中的NP完全性理论和著名的一些NPC问题等。《图论(第2版)》概念明确，立论严谨，语言流畅生动，注重算法分析及其有效性；内容全面深入，可读与可教性强，是一部理想的图论基础性著作。
《图论(第2版)》读者对象为高等院校数学、计算机科学、信息与网络等专业的大学生与研究生，以及科研工作者与图论爱好者。
作者简介
目录信息
读后感
大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
评分大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
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评分大二下修图论，教材书。我写这本书的作业写到我情绪低落，心情沮丧，三观崩塌，开始怀疑整个世界。这妈蛋是人读的么。是，我上课确实没有好好听课，但是，就算好好听课，我那老师讲的，我都要花百分之二十的精力去辨别他讲话的口音，剩下的迷失在他念课本或者绕死在他自身的逻...
用户评价
这本《图论》的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的墨蓝色调，配上抽象而又精准的节点与连线图案，仿佛一下子就把你拽进了那个由离散数学构建的迷宫深处。初翻阅时，那种纸张特有的微磨砂触感，以及油墨散发出的淡淡清香，都极大地提升了阅读体验。我尤其欣赏作者在导论部分的处理手法，没有直接抛出那些晦涩的定义，而是通过一系列巧妙的现实世界案例——比如城市交通规划、社交网络的人际关系模型——来循序渐进地引入“图”这一核心概念。这种贴近生活的叙述方式，极大地降低了初学者对这门学科的畏惧感。它不像某些教科书那样，把定理和引理堆砌得让人喘不过气，而是更像一位耐心又睿智的导师，一步步引导你理解图的内在美感和逻辑结构。我记得刚开始接触这些内容时，对于诸如欧拉路径和哈密顿回路的直观理解总有些模糊，但这本书中通过那些精心绘制的、色彩分明的示意图，加上详尽的文字剖析，让我终于“看”到了那些抽象概念的实际运行轨迹。这种将理论与实践紧密结合的叙事策略，无疑是这本书最成功的地方之一，它让原本可能枯燥的数学分支焕发出了勃勃生机。
评分从一个热衷于解决实际问题的工程师的角度来看，这本书的实用价值超乎我的预期。很多图论书籍侧重于纯数学证明，使得理论与工程应用之间存在一道难以逾越的鸿沟。然而，这本《图论》巧妙地弥合了这一差距。它不仅详细介绍了网络流的最大最小割理论，更进一步阐述了如何利用它来解决供应链优化中的运输问题，甚至还触及了电路设计中的可分性分析。我特别欣赏其中关于近似算法的部分，它承认了在NP-难问题面前，精确解往往是不可得的，从而转向了寻找高质量的近似解。关于旅行商问题（TSP）的近似算法分析部分，作者用非常直观的方式解释了近似比的意义，这对于我在处理资源受限的调度任务时提供了直接的工具箱。总而言之，这本书不仅仅是关于图的理论的，它更像是一本关于“结构化思维”的工具书，教会你如何用最有效的方式对复杂系统进行建模和优化。
评分这本书的难度梯度设置得极其精妙，对于已经有一定离散数学基础的读者来说，它提供的深度是令人满意的；而对于完全的新手，它也提供了足够的缓冲和引导。我特别喜欢它在算法章节的处理。作者并没有止步于介绍著名的最短路径算法（比如Dijkstra或Floyd-Warshall）的标准描述，而是深入挖掘了每种算法背后的时间复杂度和空间效率分析，甚至还穿插了对特定数据结构优化（例如使用斐波那契堆优化Prim算法）的讨论。这种深度分析远超出了普通入门教材的范畴，它要求读者不仅要知道“如何做”，更要理解“为什么这样做是最优的”。我花了整整一个下午来推导并理解最小生成树中的割补定理，书中的证明步骤清晰明了，每一步的逻辑跳跃点都被标注得非常清楚，这对于提升我自身的数学严谨性非常有帮助。更值得称道的是，作者似乎预料到了读者可能在哪一步卡住，并在脚注中提供了额外的思考题或者历史背景介绍，这种亦师亦友的写作姿态，让我在攻克难题时感受到了极大的支持。
评分我发现这本书在理论的覆盖面上做到了广而不失精，几乎涵盖了图论研究中的所有核心领域，而且相互之间的关联性梳理得非常到位。例如，在讨论平面图时，作者自然而然地引入了欧拉公式，然后顺势过渡到了库拉托夫斯基定理，用极其优雅的方式将拓扑学与组合数学联系起来。我印象最深的是关于染色问题的那一章。从四色定理的简要历史回顾，到图的色数、边色数概念的区分，再到实际应用中如频段分配的例子，作者构建了一个非常完整的知识体系。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识点，而是在参与一场关于结构美学的探索。书中对一些较新的、前沿的研究方向也进行了简要的介绍，比如随机图模型和网络流理论的高级应用，这让我意识到了图论这门学科的生命力，它并非停留在陈旧的理论框架内，而是在不断地与现代科学、工程领域进行深度融合。
评分这本书的排版和视觉呈现达到了教科书级别的典范。在这个充斥着大量公式和符号的学科里，清晰度是阅读体验的生命线。这本书在这方面几乎无可挑剔：公式编号系统逻辑清晰，数学符号的大小和间距拿捏得恰到好处，即便是嵌套很深的嵌套结构，也能一目了然。图表的质量尤其值得称赞，所有用来说明算法流程或结构特性的插图，线条都是干净利落的，重点信息（比如正在遍历的边或关键的顶点）会用不同的颜色或粗细进行高亮显示，极大地减少了阅读时的认知负荷。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“反思与拓展”环节，它不像传统的习题那样直接考查计算，而是提出一些开放性的问题，促使读者去思考该章节知识点在更广阔背景下的意义，这对于培养深层次的学术思维非常有益。这种对细节的极致追求，使得长时间阅读也不会产生视觉疲劳。
评分典型的国内教材，语言精炼，但枯燥难懂，感觉只适合学过的人复习。初学者推荐Gary Chartrand的图论导引
评分典型的国内教材，语言精炼，但枯燥难懂，感觉只适合学过的人复习。初学者推荐Gary Chartrand的图论导引
评分典型的国内教材，语言精炼，但枯燥难懂，感觉只适合学过的人复习。初学者推荐Gary Chartrand的图论导引
评分求课后习题答案，真的看不下去了
评分马马虎虎
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