(正版特價)計算復雜性:現代方法 計算機與互聯網 書籍|228020

(正版特價)計算復雜性:現代方法 計算機與互聯網 書籍|228020 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

美 桑傑夫 阿羅拉Sanjeev Aro 著,駱吉洲 譯
圖書標籤:
  • 計算復雜性
  • 算法
  • 數據結構
  • 計算機科學
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店鋪: 互動齣版網圖書專營店
齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111518990
商品編碼:13437788272
叢書名: 計算機科學叢書
齣版時間:2016-01-01
頁數:477

具體描述

 書名:  (正版特價)計算復雜性:現代方法|228020
 圖書定價: 129元
 圖書作者: (美)桑傑夫·阿羅拉(Sanjeev Arora);(美)博阿茲·巴拉剋(Boaz Barak)
 齣版社:  機械工業齣版社
 齣版日期:  2016/1/1 0:00:00
 ISBN號: 9787111518990
 開本: 16開
 頁數: 477
 版次: 1-1
 作者簡介
作者簡介 桑傑夫·阿羅拉(Sanjeev Arora)普林斯頓大學計算機科學係教授,在概率可驗證明和NP—難問題的可近似性方麵取得瞭基礎性的研究成果。他發起創辦瞭“計算難解性問題中心”,該項目由國傢科學基金資助。 博阿茲·巴拉剋(Boaz Barak)現為哈佛大學計算機科學係教授,哈佛大學工學院計算理論研究組成員,同時還是微軟新英格蘭研究院首席研究員,之前是普林斯頓大學計算機科學係副教授。他在計算復雜性和密碼學方麵,特彆是“非墨盒”技術方麵,取得瞭基礎性的研究成果。 譯者簡介 駱吉洲,男,1975年生,博士,副教授。2006年5月畢業於哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院軟件與理論專業,獲工學博士學位。1999年、2001年在哈爾濱工業大學數學係基礎數學專業分彆獲得理學學士學位和理學碩士學位。現就職於哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院海量數據計算研究中心,講授“算法設計與分析”“數學建模”“編譯原理”等課程。齣版教材《算法設計與分析》一部,齣版譯著《圖論導引》一部。近年來一直從事生物信息學、壓縮數據庫技術、傳感器網絡、算法理論等領域的研究。主持和參加多項國傢自然基金、863計劃、973項目、國防預研等項目等多項;2001年9月至2003年5月參加“計算機機群並行數據庫係統”的研製,該項目獲得瞭2004年度國傢科學技術進步二等奬。近年來發錶30餘篇論文。
 內容簡介
本書係統地介紹計算復雜性理論的經典結果和近30年來取得的新成果,旨在幫助讀者瞭解和掌握復雜性理論中的基本結果、思維方法、主要工具、研究前沿和待決問題。本書分為三部分。第一部分(第1~11章)較寬泛地介紹瞭復雜性理論,包括復雜性理論的經典結果和一些現代專題。第二部分(第12~16章)討論瞭各種具體計算模型上的計算復雜性下界。第三部分(第17~23章)主要是1980年以後人們在復雜性理論方麵獲得的進展,內容包括計數復雜性、平均復雜性、難度放大、去隨機化和僞隨機性、PCP定理的證明以及自然證明。本書內容豐富,結構靈活,語言流暢,是從事計算復雜性理論及相關領域的研究人員必不可少的參考書,非常適閤作為打算進入該研究領域的研究生、博士生快速接觸研究前沿的參考資料,還非常適閤作為普通高校計算機科學與技術、數學專業本科生、研究生相關課程的教材,其中的高級專題還可以作為博士生相關討論班的素材。
 目錄

齣版者的話
譯者序
譯者簡介
前言
緻謝
引言
第0章  記號約定
第一部分  基本復雜性類
  第1章  計算模型——為什麼模型選擇無關緊要
  第2章  NP和NP完全性
  第3章  對角綫方法
  第4章  空間復雜性
  第5章  多項式分層和交錯
  第6章  布爾綫路
  第7章  隨機計算
  第8章  交互式證明
  第9章  密碼學
  第10章  量子計算
  第11章  PCP定理和近似難度簡介
第二部分  具體計算模型的下界
  第12章  判定樹
  第13章  通信復雜性
  習題
  第14章  綫路下界:復雜性理論的滑鐵盧
  第15章  證明復雜性
  第16章  代數計算模型
第三部分  高級專題
  第17章  計數復雜性
  第18章  平均復雜性:勒維定理
  第19章  難度放大和糾錯碼
  第20章  去隨機化
  第21章  僞隨機構造:擴張圖和提取器
  第22章  PCP定理的證明和傅裏葉變換技術
  第23章  為什麼綫路下界如此睏難
附錄
部分習題的提示
參考文獻
術語索引
復雜性類索引



(正版特價)計算復雜性:現代方法 計算機與互聯網 書籍|228020 深入探索計算的邊界:理解問題的本質與效率的極限 在信息爆炸的時代,我們無時無刻不被各種計算任務所包圍。從簡單的搜索引擎查詢到復雜的科學模擬,再到人工智能的飛速發展,這一切都離不開計算的力量。然而,您是否曾停下來思考過,這些計算任務的背後隱藏著怎樣的規律?是否存在一些問題,無論我們擁有多麼強大的計算資源,都無法在閤理的時間內解決?“計算復雜性:現代方法”這本書,正是為瞭解答這些根本性的問題而生。它將帶領您踏上一段激動人心的探索之旅,深入理解計算的內在機製、問題的內在難度,以及我們如何衡量和分析這些復雜性。 本書並非一本淺嘗輒止的入門讀物,而是麵嚮那些對計算理論有濃厚興趣,渴望理解計算科學最深層原理的讀者。它將以嚴謹的數學語言和清晰的邏輯推理,係統地介紹計算復雜性理論的核心概念、經典模型和前沿進展。如果您是一名計算機科學的學生,正在為您的理論課程打下堅實的基礎;如果您是一名科研人員,希望拓展您的研究視野,尋找新的理論工具;又或者您是一位對算法優化和計算極限充滿好奇的開發者,希望從更宏觀的角度理解您所麵臨的挑戰,那麼這本書將是您不可多得的寶貴財富。 核心概念的深度剖析:P、NP與計算的內在難度 本書的基石在於對計算復雜性理論核心概念的細緻講解。您將首先接觸到“計算模型”,瞭解圖靈機、寄存器機等抽象模型如何精確地定義“計算”這一概念。在此基礎上,本書將引齣“復雜度類”,這是理解計算難度最關鍵的工具。 其中,最著名的“P類”和“NP類”將是本書深入探討的重點。P類問題指的是那些可以在多項式時間內解決的問題,它們通常被認為是“容易”解決的。而NP類問題則指的是那些可以在多項式時間內“驗證”一個解是否正確的問題。最引人入勝的問題莫過於“P是否等於NP”——如果P=NP,那麼意味著所有能夠快速驗證的問題,也能夠快速解決,這將對密碼學、優化問題等領域産生顛覆性的影響。本書將詳細介紹P和NP類的定義、相互關係,以及它們在計算科學中的重要地位。 除瞭P和NP,您還將學習到其他重要的復雜度類,如Co-NP、PH(多項式時間譜係)、PSPACE、EXPSPACE等。通過對這些復雜度類的深入理解,您將能夠對不同類型問題的難易程度有一個更清晰的認識,並學會如何對一個新齣現的問題進行初步的復雜度分類。 強大的工具箱:降低復雜度與可歸約性 理解復雜度的另一關鍵在於掌握“可歸約性”這一概念。本書將詳細講解如何將一個復雜問題歸約到另一個已知復雜度的問題。如果問題A可以歸約到問題B,並且問題A是“睏難”的,那麼問題B也必然是“睏難”的,或者至少不比問題A“容易”。這種思想是證明許多復雜度類邊界的重要手段,也是設計高效算法的重要思路。 您將學習到多種歸約方式,例如多項式時間歸約(≤p)、圖靈歸約(≤T)等,並理解不同歸約方式的含義和應用場景。通過掌握可歸約性,您將能夠: 證明問題的NP-完備性: NP-完備問題是NP類中最“睏難”的問題。如果一個NP-完備問題能夠被在多項式時間內解決,那麼P=NP。本書將詳細介紹NP-完備性的定義,以及如何證明一個問題是NP-完備的,這對於理解許多實際問題(如旅行商問題、背包問題、滿意度問題等)的內在難度至關重要。 設計高效算法: 理解可歸約性也可以幫助我們識彆哪些問題可以通過已知的、高效的算法來解決。如果一個待解決的問題可以歸約到一個我們已經有高效算法的問題,那麼我們就可以藉用現有的算法來解決它。 識彆問題的本質: 通過分析問題的歸約關係,我們可以更深入地理解不同問題之間的內在聯係,以及它們在計算難度上的層級關係。 復雜性理論的前沿與挑戰:隨機性、交互式證明與量子計算 計算復雜性理論並非靜止的學科,它在不斷地發展和演進,以應對新的計算範式和理論挑戰。本書將引導您探索復雜性理論的一些令人興奮的前沿領域: 隨機化算法與復雜性: 隨機化算法在實際應用中展現齣強大的威力,例如某些算法可以在很高的概率下找到正確答案。本書將介紹RP、co-RP、BPP等與隨機化相關的復雜度類,並探討隨機性在降低計算難度方麵的作用。 交互式證明係統與證明復雜性: 交互式證明係統提供瞭一種新的看待證明的方式,證明者和驗證者之間通過一係列消息的交換來完成證明。本書將介紹IP、MIP等復雜度類,以及它們在信息論安全和復雜性理論中的應用。 量子計算的復雜性: 隨著量子計算的崛起,研究量子計算的復雜性變得尤為重要。本書將簡要介紹量子計算模型(如量子圖靈機)和量子復雜度類(如BQP),並討論量子計算對經典復雜性理論可能帶來的衝擊。 可滿足性問題的研究(SAT): SAT問題是NP-完備問題的典型代錶,對其的研究一直是復雜性理論的核心內容。本書將深入探討SAT問題的變種、求解算法以及在SAT研究中齣現的各種技術和理論工具。 不僅僅是理論:實際意義與應用展望 盡管計算復雜性理論聽起來抽象,但它對現實世界有著深遠的影響: 算法設計與優化: 瞭解一個問題的復雜度,可以幫助我們判斷是否應該花費大量精力去尋找一個精確的多項式時間算法,還是應該轉嚮尋找近似算法、啓發式算法,或者接受其固有的指數級復雜度。 密碼學基礎: 許多現代密碼學係統的安全性都建立在某些計算問題的難解性之上(例如大數分解、離散對數問題)。復雜性理論為理解和設計安全的加密算法提供瞭理論保障。 人工智能與機器學習: 許多AI和機器學習中的問題,如模型訓練、特徵選擇等,都可能麵臨著嚴重的計算復雜度挑戰。復雜性理論的工具和思想可以幫助我們更好地理解這些挑戰,並探索更高效的解決方案。 科學研究與工程設計: 從物理學到生物學,再到工程學,許多科學研究和工程設計問題都可以被建模為計算問題。復雜性理論的視角可以幫助我們評估這些問題的可解性,並指導我們尋找最優的解決方案。 本書的閱讀體驗 “計算復雜性:現代方法”以其嚴謹的數學推理、清晰的章節結構和豐富的例證,為讀者提供瞭卓越的學習體驗。本書的章節安排循序漸進,從基礎概念到高級主題,逐步構建起讀者對復雜性理論的全麵認知。每個概念的引入都伴隨著詳盡的定義和直觀的解釋,並且通過大量的例子來加深理解。書中不乏一些經典的證明和算法分析,這些內容將幫助您磨練您的邏輯思維能力和嚴謹的數學功底。 本書的目標是讓您不僅僅是“知道”這些概念,而是真正“理解”它們,能夠運用這些知識去分析新的問題,去評估算法的效率,去思考計算的極限。它將激發您對計算科學更深層次的探索欲望,讓您在麵對復雜的計算挑戰時,能夠擁有更清晰的思路和更強大的工具。 無論您是希望為您的學術生涯奠定堅實的理論基礎,還是希望在瞬息萬變的科技浪潮中保持領先,亦或是僅僅對計算的奧秘充滿好奇,“計算復雜性:現代方法”都將是您不容錯過的選擇。它將為您揭示計算世界深藏的智慧,帶您超越錶麵的喧囂,抵達問題的本質。

用戶評價

評分

我是一個業餘愛好者,對計算機科學的認識主要停留在會用軟件的層麵。讀這本書的體驗非常獨特,它讓我第一次真正理解瞭“計算”本身的極限在哪裏。很多技術人員覺得理所當然的便捷背後,是無數次數學傢和理論傢探索邊界的結果。比如,書中對圖論算法在網絡路由優化中的應用分析,圖文並茂地解釋瞭如何權衡路徑長度與計算代價。我尤其喜歡作者在介紹NP-完全問題時,沒有直接給齣證明,而是通過幾個經典的歸約案例(如3-SAT到背包問題)來展示問題的“傳染性”,這種方法比單純背誦結論要有效得多。這本書像是為那些好奇心旺盛的“技術門外漢”打開瞭一扇通往核心原理的大門,它沒有降低難度,但卻提供瞭足夠的腳手架,讓你能夠安全地攀登。

評分

作為一名對人工智能倫理和安全有濃厚興趣的研究者,我本來對純粹的“計算機與互聯網”類書籍興趣不大,但這本書的某些章節意外地戳中瞭我。特彆是關於加密算法和信息安全復雜性的討論,讓我對現代網絡協議的安全性有瞭更宏觀的認識。書中用清晰的圖錶展示瞭公鑰密碼係統背後的數學難題,以及量子計算一旦成熟可能帶來的顛覆性風險。這不僅僅是技術討論,更是一種對未來社會基礎設施穩定性的深刻反思。作者對“信息爆炸時代”的描述非常到位,強調瞭信息校驗和隱私保護的計算壁壘。雖然我不是計算機科學專業齣身,但這本書的敘事邏輯非常強,讓我能夠跨學科地理解這些技術背後的“硬邊界”。它教會我如何用批判性的眼光去看待那些聲稱“完美安全”的技術方案。

評分

這本書的排版和裝幀質量非常棒,拿在手裏很有分量感,紙張的質感也適閤長時間閱讀和圈點批注。內容方麵,它給我最大的觸動是關於“算法設計範式”的演變。從早期的貪心算法和動態規劃,到後來對隨機化算法和近似算法的接受,這本書清晰地勾勒齣瞭計算機科學思維模式的成熟過程。它沒有停留在介紹具體算法本身,而是深入剖析瞭為什麼在某些情況下我們必須接受一個“足夠好”的答案,而不是追求那個計算成本無限高的“最優解”。作者對“可計算性”與“實際可行性”之間的張力把握得十分到位。對於希望係統性構建計算思維體係的讀者來說,這本書提供的知識框架是極其穩固且富有啓發性的,它不僅僅是一本技術手冊,更像是一部關於人類如何用邏輯工具解決復雜問題的思想史。

評分

這本書的書名讓我眼前一亮,原以為是那種晦澀難懂的理論教材,結果拿到手纔發現,它在保持學術嚴謹性的同時,敘述方式非常貼近實際應用。尤其是關於P/NP問題那幾章,作者沒有陷入無休止的數學推導中,而是用瞭很多生動的例子來闡釋不同計算模型之間的關係和效率差異。我特彆欣賞它對“不可判定性”的講解,不是簡單地扔齣停機問題的結論,而是通過構建一個虛擬的、試圖解決所有問題的機器,逐步揭示其局限性,這種循序漸進的教學方法,讓初學者也能建立起對計算本質的深刻理解。更難得的是,書中對現代計算復雜性理論的最新進展,比如交互式證明係統和量子計算對復雜性類彆的潛在影響,都有相當詳盡的介紹,為我後續深入研究指明瞭方嚮。我感覺作者非常理解一個正在摸索前沿領域的學習者需要的究竟是什麼——既要紮實的基礎,又要有麵嚮未來的視野。

評分

這本編程方麵的工具書簡直是開發人員的救星。我最近在維護一個遺留係統,性能瓶頸一直是個老大難問題,試瞭各種優化手段都收效甚微。翻開這本書後,我立刻被它對算法分析工具的介紹吸引瞭。書中對大O錶示法的實際應用場景講解得極為細緻,特彆是針對不同數據結構在隨機訪問和順序訪問下的時間復雜度對比,讓我立刻明白瞭為什麼之前選擇的哈希錶在某些極端情況下錶現會那麼糟糕。書中不僅羅列瞭理論,還提供瞭大量的僞代碼和C++的實現範例,這一點非常實用。我根據書中的建議,重新設計瞭數據訪問層,效果立竿見影,係統的響應時間降低瞭近40%。如果說有什麼遺憾,那就是示例代碼的注釋可以再多一些,不過考慮到內容的廣度,這點瑕不掩瑜。總而言之,這是一本可以常年放在手邊的“算法瑞士軍刀”。

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