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[美] 罗森（KennethH.Rosen）著徐六通 著

图书标签:

• 离散数学
• 数学
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• 集合论
• 图论
• 组合数学
• 数学基础
• 高等教育

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111453826

商品编码：1470866315

出版时间：2015-01-01

作  者:(美)罗森(Kenneth H.Rosen) 著;徐六通,杨娟,吴斌 译 著作 定  价:129 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2015年01月01日 页  数:793 装  帧:平装 ISBN:9787111453826 《离散数学及其应用（原书第7版）》是介绍离散数学理论和方法的经典教材，已经成为采用率*高的离散数学教材，被美国众多名校用做教材，获得了极大的成功。本书中文版也已被靠前大学广泛采用为教材。作者罗森参考教师和学生的反馈，并结合自身对教育的洞察，在第7版中做了大量的改进，使其成为更有效的教学工具。本书可作为1～2个学期的离散数学课程教材，适用于数学、计算机科学、计算机工程、信息技术等专业的学生。 ●出版者的话
●译者序
●前言
●配套网站
●致学生
●关于作者
●符号表
●第1章基础：逻辑和证明
●1.1命题逻辑
●1.1.1引言
●1.1.2命题
●1.1.3条件语句
●1.1.4复合命题的真值表
●1.1.5逻辑运算符的优先级
●1.1.6逻辑运算和位运算
●练习
●1.2命题逻辑的应用
●1.2.1引言
●1.2.2语句翻译
●1.2.3系统规范说明
●部分目录

内容简介

罗森编著的《离散数学及其应用（原书第7版）》是经典的离散数学教材，为优选多所大学广为采用。本书全面而系统地介绍了离散数学的理论和方法，内容涉及数学推理、组合分析、离散结构、算法思想以及应用与建模。全书取材广泛，除包括定义、定理的严格陈述外，还配备大量的实例和图表说明、各种练习和题目以及丰富的历史资料和网站资料。第7版在前六版的基础上做了大量的改进，使其成为更有效的教学工具。
本书可作为高等院校数学、计算机科学和计算机工程等专业的教材或参考书。
(美)罗森(Kenneth H.Rosen) 著;徐六通,杨娟,吴斌 译 著作 Kenneth H.Rosen，作为位于新泽西州蒙茅斯县的AT＆T实验室杰出技术会员已经拥有一段很长的职业生涯。目前他在蒙茅斯大学任访问研究教授，为研究生讲授计算机科学课程。
Rosen博士于1972年获得位于安娜堡的密歇根大学数学学士学位，1976年获得麻省理工学院数学博士学位，在哈罗德·斯塔（Harold Stark）的指导下他撰写了数论方面的博士论文。1982年加入贝尔实验室之前，他曾就职于科罗拉多大学博尔德分校；哥伦布市的俄亥俄州立大学；在欧洛诺市的缅因大学任数学副教授。在AT&T工作时，他在蒙茅斯大学任教，教授离散数学、编码理论和数据安全方等     《计算机科学丛书：离散数学及其应用（原书第7版）》是根据我多年讲授离散数学的经验和兴趣写成的。对学生而言，我的目的是为他们提供准确且可读性很强的教材，清晰地介绍并展示离散数学中的概念和技术。我的目标是向爱怀疑的学生们展示离散数学的相关性和实用性，希望为学习计算机科学的学生提供一切必需的数学基础，也希望学数学的学生理解重要的数学概念，以及为什么这些概念对应用来说很重要，*重要的是希望本书既能达到这些目标，又不含太多的水分。
    对教师而言，我的目的是要利用数学中行之有效的教学技术来设计一个灵活而全面的教学工具，希望为教师提供能够以*适合特定学生特点的方式高效地教授离散数学的教材。希望本书能够达到这些目标。
    我为本教材在过去所取得的巨大成功等

好的，以下是一份关于一本不同于《离散数学及其应用（原书第7版）》的图书的详细简介。 --- 《计算思维与算法设计基础：面向工程实践的现代方法》 图书简介 第一部分：计算思维的基石与驱动力 本书并非专注于传统数理逻辑的严谨证明，而是致力于构建一个现代、实用且面向工程实践的计算思维框架。在当今快速迭代的软件开发与数据科学领域，抽象思维、模式识别、分解与归纳能力是解决复杂问题的核心竞争力。本书的起点，即是培养读者将现实世界问题转化为可计算模型的思维模式。 我们首先深入探讨“抽象”这一核心概念，它不仅仅是数学中的定义，更是软件设计中的接口、数据结构的选择以及系统架构的搭建。通过大量的案例分析，我们将展示如何通过恰当的抽象层次来管理复杂性，避免陷入过早或过度简化的陷阱。 随后，本书详细阐述了“分解与归纳”在算法设计中的应用。与侧重于证明的教材不同，我们更关注如何系统性地将一个庞大且难以处理的问题拆解成一系列可管理的子问题（自顶向下设计），以及如何从子问题的解决方案中提炼出可复用的通用模式（自底向上构建）。这里引入了现代软件工程中常用的“领域驱动设计”（DDD）的初步思想，将其与算法的结构化思维相结合。 第二部分：数据结构的现代视角与高效操作 本书对数据结构的学习采取了一种“性能驱动”的视角，而非纯粹的定义罗列。我们探讨的数据结构，都是为了高效地解决特定类别的计算问题而存在的。 数组与列表的内存感知设计： 我们深入探讨了底层内存布局（缓存局部性、伪共享等），这对于理解为何在特定场景下使用动态数组优于链表至关重要。这部分内容为后续的高性能计算打下了基础。 树结构的优化： 除了二叉搜索树，本书重点剖析了B树、B+树在数据库索引中的应用场景，以及红黑树在标准库实现中的权衡取舍。我们关注的不是构造过程的严格证明，而是其平衡机制如何保证了对数时间复杂度下的稳定性能。 图模型的选择与应用： 图论部分侧重于在现实问题（如社交网络分析、路由选择、依赖管理）中如何选择合适的图表示法（邻接矩阵 vs 邻接表），以及如何根据问题的特性选择合适的遍历策略。 第三部分：算法设计范式与性能分析 本书的核心在于系统介绍几种主流的算法设计范式，并强调在工程实现中对时间复杂度和空间复杂度的精确度量与优化。 1. 分治策略的工程化实现： 以快速排序、合并排序为例，我们不仅分析了渐进复杂度，更着重讨论了递归深度、枢轴选择对实际运行时间的影响，以及在并行计算环境下的潜在优化方向。 2. 贪心算法的有效边界： 贪心算法的魅力在于其简洁性，但其陷阱也深。本书通过一系列经典的资源分配问题，清晰界定了贪心策略适用的充分必要条件，并教授读者如何通过反例来检验一个贪心方案的正确性。 3. 动态规划的重构与空间优化： 对于动态规划，我们强调其与递归、记忆化的紧密关系。更重要的是，我们深入探讨了“状态压缩”和“滚动数组”等技术，展示了如何将高维度的DP问题转化为低空间复杂度的实现，这在处理大规模序列或网格问题时是工程上的关键技术。 4. 搜索与回溯的效率提升： 对于组合优化问题，我们引入了剪枝（Pruning）和启发式搜索（如A算法）的概念。这里的重点是如何设计有效的启发函数，以在不牺牲正确性的前提下，大幅度减少搜索空间。 第四部分：超越基础：现代计算问题的解决之道 在掌握了经典算法后，本书将视野拓展到更贴近现代软件需求的领域： 概率性算法基础： 面对海量数据，精确计算往往代价高昂。我们介绍了蒙特卡洛方法和Las Vegas算法的基本思想，解释了它们在近似计算、大规模数据流分析中的价值。 字符串处理的加速： 传统的暴力匹配效率低下。本书详细介绍了KMP算法（预处理的智慧）和Rabin-Karp算法（哈希的威力），这些都是高效文本处理引擎的基础。 基础并行化思维： 算法不仅要快，还要能充分利用多核资源。我们介绍了简单的并行分解策略，理解同步与互斥的基本概念，为读者迈向更复杂的并行计算做好思维准备。 适用对象： 本书面向的对象是计算机科学、软件工程、信息技术以及相关工程专业的高年级本科生和研究生，以及希望系统性梳理计算思维、提升算法设计与实现能力的初级到中级软件工程师。本书的侧重点在于“如何高效地解决实际问题”，而非“如何严格地证明数学定理”。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分简直是“魔鬼训练营”，但也正是在这种高强度的训练中，我才真正体会到了数学的严谨性。与我之前接触过的很多教材不同，这里的练习题不是简单的套公式，而是大量需要深度思考和逻辑推理的开放式问题。初次尝试做的时候，我常常被卡住，需要反复研读前文的讲解，甚至会去查阅一些相关的拓展资料才能找到突破口。但每一次成功解答出一个复杂的证明题，那种成就感是无与伦比的。尤其是书末的那些综合性项目或案例分析，它们往往要求你综合运用好几个章节的知识点去解决一个复杂的现实问题，这不仅仅是考察你对知识点的掌握程度，更是对你系统化思考能力的全面检验。我特别欣赏作者在提供答案时的处理方式，他们不仅仅给出了最终结论，更重要的是，详细阐述了推导过程中的关键步骤和潜在的陷阱，这种教学上的细致入微，远比死记硬背公式有效得多。可以说，这本书的价值有一半体现在它对思考过程的培养上，而不是简单的知识传递。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有古典韵味，装帧精良，拿在手里沉甸甸的，就知道里面内容分量十足。我其实对这类基础学科的书籍一向比较敬畏，总觉得枯燥乏味，但翻开第一页就被作者的行文风格吸引住了。他们并没有直接抛出复杂的理论公式，而是用非常贴近生活和计算机科学实际应用的例子来引入概念。比如，讲到集合论时，会用实际的数据库查询场景来解释并集和交集；讲到图论时，会立刻联想到网络路由规划或者社交网络分析。这种“学以致用”的引导方式，极大地激发了我继续阅读下去的兴趣。特别是对于初学者来说，书中的许多图示和流程图都处理得非常精妙，逻辑层次清晰，即使是初次接触抽象数学概念，也能通过这些可视化工具迅速抓住要点。它不是那种只堆砌定理和证明的教科书，更像是一位耐心、知识渊博的导师，带着你一步步构建起离散数学的思维框架，让我感觉这不是在啃一本“硬骨头”，而是在探索一个充满逻辑美感的全新世界。这本书的排版也十分舒服，字体大小和行距都经过了精心设计，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳，这对于需要长时间学习的读者来说，是一个非常重要的加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，它几乎涵盖了离散数学的所有核心领域，并且对每一个分支的讲解都保持了极高的水准。从基础的逻辑演算、布尔代数，到高级的主题如生成函数、组合枚举、图论的高级算法，乃至涉及到更现代的计算理论边缘内容，它都进行了详尽而系统的阐述。令我感到惊喜的是，它对“关系与函数”这部分的处理，引入了大量的例子来区分不同类型的关系（如等价关系、偏序关系）在不同数学结构下的具体表现。这使得原本抽象的代数概念变得具象化了。对于我这种希望将离散数学作为未来深入学习计算机理论基础的读者来说，这本书提供了一个极为坚实、几乎无可挑剔的知识平台。它不是那种只讲解“是什么”的书，而是深入挖掘“为什么”和“如何应用”的典范之作，为后续学习算法分析、数据结构乃至形式逻辑都打下了坚实的基础，完全称得上是一部里程碑式的教材。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场与作者的深度对话，语言风格非常成熟且富有洞察力。它不像某些翻译过来的教材那样，读起来总感觉有些生硬和隔阂，这本书的叙述流畅自然，仿佛作者正在用一种非常清晰的逻辑链条引导着读者的思维。在解释某些微妙的数学概念时，比如归纳法在不同场景下的应用差异，作者会非常巧妙地穿插一些历史背景或者名人轶事，让原本可能显得过于抽象的理论变得有血有肉。我尤其喜欢它在处理算法复杂度和效率分析时的那种务实态度。它不是单纯地停留在理论层面，而是会明确指出在实际工程中，选择哪种算法策略带来的性能优势。这种对理论与实践之间鸿沟的精准把握，让这本书超越了单纯的学术工具书，成为一本真正具有指导意义的参考读物。它让我明白了，离散数学并非空中楼阁，而是构建现代信息技术的基石。

评分☆☆☆☆☆

对于一本如此厚重的专业书籍而言，索引和目录的设计显得尤为重要，而这本书在这方面做得堪称典范。我经常需要快速定位到某个特定的定义或者定理，这本书的索引做得异常详尽，几乎每一个重要的术语都能被准确追踪到对应的页码。更人性化的是，书中的交叉引用做得非常出色，当你阅读到一个新的概念时，如果它与前面某个章节的内容相关联，书页旁就会有一个清晰的提示，引导你回顾或参考相关内容。这极大地减少了我“迷失”在庞大知识体系中的风险。此外，书中所用的术语表（Glossary）也非常贴心，尤其是在涉及到一些容易混淆的数学符号和专有名词时，提供了一个集中查阅的区域。这对于我这种需要经常在不同主题间切换学习的读者来说，省去了大量翻找时间，使学习效率得到了显著提升。这种对读者体验的关注，是很多理工科书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

经典教材

评分☆☆☆☆☆

书很好，正在观摩中，希望能在暑假看完

评分☆☆☆☆☆

很大很厚的一本书

评分☆☆☆☆☆

好书，值得收藏

评分☆☆☆☆☆

大学时光

评分☆☆☆☆☆

一次较为愉快的购物体验

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618活动买的，打算好好学习计算机基础理论知识。

评分☆☆☆☆☆

还行。。。。

评分☆☆☆☆☆

好好学习，天天向上。努力吧少年！