Automata, Languages, and Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Abiteboul, Serge; Shamir, Eli;

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:1994-07-28

价格:USD 114.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540582014

丛书系列:

图书标签:

• 自动机
• 形式语言
• 编程理论
• 计算理论
• 离散数学
• 编译原理
• 算法
• 数据结构
• 计算机科学
• 理论计算机科学

探索代码的本质：算法、数据结构与计算理论的深度解析 这是一本关于计算机科学核心理论的深刻探索，旨在揭示隐藏在程序代码背后的数学原理和抽象模型。本书不同于侧重于特定编程语言的语法或框架的实用指南，而是将目光聚焦于计算的根本逻辑，带领读者深入理解“计算”本身是如何工作的，以及我们如何构建能够执行复杂任务的系统。 第一部分：计算的基石——形式语言与自动机 在信息时代，数据以各种形式存在，而我们通过编程语言来表达对数据的处理逻辑。本书的第一部分将带您走进形式语言的世界，理解计算机如何理解和处理符号序列。我们将从最基础的“字母表”和“字符串”开始，逐步构建出“语言”的概念，并探索不同类型的形式语言，例如： 正则语言（Regular Languages）：这是最简单但也是非常重要的语言类别。我们将学习如何使用有限自动机（Finite Automata, FA）来识别和生成这类语言。有限自动机模型虽然简单，却能够描述诸如文本搜索、词法分析等许多实际应用中的模式。我们会深入剖析确定性有限自动机（DFA）和非确定性有限自动机（NFA）的工作原理，理解它们之间的等价性，并学习如何将NFA转换为DFA，以及如何从DFA构造出相应的正则文法。这将为理解更复杂的计算模型打下坚实的基础。 上下文无关语言（Context-Free Languages, CFL）：随着语言复杂度的提升，有限自动机已不足以描述。本书将引入下推自动机（Pushdown Automata, PDA），一种能够借助栈（Stack）这种额外存储结构的计算模型。我们将深入研究下推自动机的构成、运行机制，以及它们如何与上下文无关文法（Context-Free Grammars, CFG）相互对应。上下文无关文法是描述程序语言语法结构的核心工具，例如表达式的嵌套、函数的调用等。我们将学习如何分析和生成上下文无关语言，理解解析（Parsing）的基本原理，例如移入-归约（Shift-Reduce）和预测（Predictive）解析，以及它们在编译器设计中的重要作用。 上下文有关语言（Context-Sensitive Languages, CSL）：进一步提升语言的表达能力，我们需要考虑上下文信息对语言生成的影响。本书将介绍线性界限自动机（Linear Bounded Automata, LBA），这是一种拥有有限但与输入长度成比例的存储空间的自动机。我们将探讨上下文有关文法（Context-Sensitive Grammars, CSG）如何生成这类语言，并理解它们在描述某些更复杂的程序结构时的优势。 通过对这些不同层级形式语言和自动机的学习，读者将对计算机如何识别、生成和处理符号信息有一个清晰而深刻的认识。这不仅是理论上的理解，更是对所有编译器、解释器以及文本处理工具底层工作原理的揭示。 第二部分：计算的机制——图灵机与计算能力 在掌握了形式语言和自动机的基本概念后，本书将迈向计算理论的核心——图灵机（Turing Machine）。图灵机是通用计算的抽象模型，它被认为是能够执行任何可计算算法的终极机器。我们将详细阐述图灵机的构造，包括其磁带、读写头、状态集合和转移函数，并深入理解其强大的计算能力。 图灵机的变体与等价性：我们将探讨不同类型的图灵机，例如多带图灵机、非确定性图灵机（NTM）等，并证明它们与标准图灵机在计算能力上是等价的。这有助于我们理解，无论计算模型如何设计，只要具备足够的通用性，其计算能力都是相同的。 可计算性（Computability）：图灵机模型引出了一个至关重要的问题：哪些问题是计算机能够解决的？我们将接触到可判定性（Decidability）的概念，理解哪些语言可以被图灵机在有限时间内完全识别。 不可判定性（Unsolvability）与停机问题（Halting Problem）：本书将重点探讨不可判定问题的存在，其中最著名的是停机问题。我们将深入理解为什么停机问题是不可判定的，以及它对我们理解计算的局限性所带来的深刻启示。这将帮助读者认识到，并非所有数学问题都能转化为计算问题，也并非所有计算问题都存在算法解。 计算复杂度（Computational Complexity）：在理解哪些问题“能计算”之后，我们还需要关注“多快”能计算。本书将初步介绍计算复杂度的概念，虽然不深入探讨P/NP等问题，但会为读者建立起对问题难易程度的初步认识，为后续学习更高级的计算理论和算法分析打下基础。 图灵机的学习不仅是抽象的理论构建，更是对计算机科学“图灵完备性”这一核心概念的理解。它解释了为何我们今天的计算机能够运行如此多样化的程序，以及计算能力的根本界限在哪里。 第三部分：算法的设计与分析——数据结构与计算模型 理论的探索最终服务于实践。本书的第三部分将聚焦于如何设计和分析解决实际问题的算法，并介绍支持这些算法的数据结构。 基础数据结构：我们将回顾和深入理解各种基本但至关重要的数据结构，例如： 栈（Stacks）和队列（Queues）：它们在处理递归、缓冲区管理等场景中扮演着关键角色，与自动机的概念紧密相连。 链表（Linked Lists）：理解动态内存分配和数据节点的连接方式。 树（Trees）：重点关注二叉树、二叉搜索树，理解它们在数据组织和高效检索方面的优势。 图（Graphs）：探索图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图算法在网络分析、路径查找等领域的应用。 算法设计范式：本书将介绍一些经典的算法设计思想，例如： 分治（Divide and Conquer）：例如快速排序、归并排序。 动态规划（Dynamic Programming）：例如背包问题、最长公共子序列。 贪心算法（Greedy Algorithms）：例如霍夫曼编码。 算法分析：我们将学习如何使用渐近记号（Asymptotic Notations），如大O记号（Big O Notation）、大Ω记号（Big Omega Notation）和大Θ记号（Big Theta Notation），来分析算法的时间复杂度和空间复杂度。理解这些分析方法对于选择最高效的算法，以及预测算法在处理大规模数据时的性能至关重要。 计算模型：在数据结构和算法的讨论中，我们将隐含地或明确地引用不同的计算模型，例如RAM模型（Random Access Machine Model），以更贴近现代计算机的运作方式。 通过对这些核心数据结构和算法设计思想的学习，读者将能够构建出解决实际计算问题的有效方案，并具备评估和改进算法性能的能力。这部分内容是将抽象的计算理论与具体的编程实践连接起来的桥梁。 本书的独特价值： 本书并非堆砌代码示例，而是致力于构建一套关于计算的深刻理解框架。它强调的是“为什么”和“如何”，而非仅仅“是什么”。通过严谨的数学推导和抽象的模型，读者将能够： 建立强大的理论基础：理解计算机科学最根本的原理，无论未来的技术如何发展，这些原理都将是基石。 培养抽象思维能力：学习如何将现实问题转化为抽象的模型，并运用数学工具进行分析。 提升解决复杂问题的能力：掌握分析问题、设计解决方案并评估其效率的方法。 为深入学习打下基础：为人工智能、机器学习、数据库理论、操作系统、编译器设计等更高级的计算机科学领域提供必要的理论支持。 本书适合所有对计算机科学的内在机制充满好奇，渴望超越表面编程，深入理解计算本质的读者，包括计算机科学专业的学生、研究人员，以及任何希望提升自身技术深度和广度的开发者。它将是一段既富挑战又极具回报的智力旅程。

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