程序员的数学1+2+3 套装共三册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[日] 结城浩著 著

图书标签:

• 程序员
• 数学
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 离散数学
• 高等数学
• 基础数学
• 计算机科学
• 学习

店铺： 人民邮电出版社官方旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293688

商品编码：10966400133

包装：平装

开本：16

出版时间：2015-07-01

内容介绍

程序员的数学》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无需精通编程，也无需精通数学，只需具备四则运算和乘方等基础知识，就可以阅读《程序员的数学》。 书中讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。 《程序员的数学》适合程序设计人员以及编程和数学爱好者阅读。

暂时没有目录，请见谅！

《程序员的数学1+2+3 套装共三册》是一套旨在为计算机科学和编程爱好者提供坚实数学基础的系列丛书。本套装由三本精心编排的书籍组成，每一本都专注于不同的数学领域，并以一种贴近程序员思维和应用的方式进行讲解。全套书逻辑清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进，旨在帮助读者构建起理解算法、数据结构、机器学习、图形学等核心计算机科学领域的必备数学知识体系。 第一册：离散数学基础 《程序员的数学1》深入浅出地介绍了离散数学的核心概念，这是计算机科学的基石。本书开篇便从集合论着手，详细阐述了集合的基本运算（并、交、差、补集）、子集、幂集、笛卡尔积等概念，并结合实际编程场景，如数据表示、数据库查询等，说明集合论在其中的应用。接着，本书将重点放在逻辑，介绍了命题逻辑和谓词逻辑，包括逻辑联结词（与、或、非、蕴含、等价）、量词（全称量词、存在量词）以及推理规则。读者将学习如何构建逻辑表达式来表示程序中的条件判断，如何进行逻辑推理以证明程序的正确性，以及如何避免逻辑陷阱。 在图论方面，本书讲解了图的基本概念（顶点、边、度、路径、环）、图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）、连通性、树（二叉树、生成树）以及图的着色和匹配问题。这些概念在网络路由、社交网络分析、编译器设计、路径查找算法等方面有着广泛的应用。例如，通过理解图的遍历算法，读者可以更好地掌握搜索和爬虫的实现；通过学习树的知识，可以理解文件系统、数据库索引等数据结构。 组合数学是另一重要章节，包括计数原理（加法原理、乘法原理）、排列、组合、二项式定理以及生成函数。这些工具对于分析算法的时间和空间复杂度、计算概率、设计加密算法等方面至关重要。本书将通过大量的例子，如组合爆炸的计算、状态空间的分析等，帮助读者掌握运用组合数学解决实际问题的能力。 关系的概念，包括等价关系和偏序关系，也被纳入讨论范围。这有助于读者理解数据之间的结构化关系，如分类、排序以及在数据库设计中的应用。本书还触及了初等数论的一些基础知识，如整除、同余、模运算等，这些是密码学和一些算法设计的基础。 本书的特点在于，它不仅仅是理论的罗列，而是紧密结合了编程实践。每介绍一个数学概念，都会提供相应的伪代码或实际编程片段，展示该概念如何在算法和程序设计中发挥作用。例如，在讲解集合运算时，会演示如何在Python或Java中实现这些操作；在讲解图论时，会展示如何用邻接矩阵或邻接表表示图，并实现简单的图算法。 第二册：线性代数与概率统计 《程序员的数学2》将目光转向了线性代数和概率统计，这两个领域在现代计算机科学中扮演着越来越重要的角色，尤其是在数据科学、机器学习、计算机图形学和信号处理等领域。 线性代数部分，本书首先从向量入手，讲解向量的定义、运算（加法、数乘、内积、外积）、范数以及线性相关性。读者将理解向量在表示数据点、方向、位移等方面的作用，以及如何通过向量运算进行数据处理和变换。 接着，本书深入讲解矩阵，包括矩阵的定义、运算（加法、乘法、转置、逆）、行列式、秩以及特征值和特征向量。矩阵是表示和处理线性变换的强大工具，在计算机图形学中用于实现缩放、旋转、平移；在机器学习中用于表示模型参数、数据协方差矩阵；在图像处理中用于滤波和变换。本书将通过具体示例，如图像的几何变换、线性回归模型的构建等，来阐释矩阵的实际应用。 线性方程组的求解是线性代数的核心内容之一。本书介绍了高斯消元法、LU分解等方法，并讨论了方程组解的存在性和唯一性。这对于解决各种工程和科学问题至关重要，包括电路分析、物理模拟以及优化问题。 向量空间和线性变换是线性代数更抽象但更重要的概念。本书将引导读者理解向量空间的结构，以及线性变换如何映射向量空间中的元素。这有助于理解多维数据的投影、降维等技术，如主成分分析（PCA）。 概率论部分，本书从随机事件和概率的基本概念开始，讲解了概率的公理化定义、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。这些概念是理解不确定性、进行预测和决策的基础。 接着，本书介绍了随机变量及其分布，包括离散型随机变量（伯努利、二项、泊松分布）和连续型随机变量（均匀、指数、正态分布）。读者将学习如何计算期望、方差等统计量，理解不同分布的特性及其在实际场景中的应用，如模拟随机过程、评估算法的平均性能。 统计学部分，本书关注统计推断，包括参数估计（点估计、区间估计）和假设检验。读者将学习如何从样本数据中推断总体参数，以及如何检验统计假设。这对于数据分析、模型评估、A/B测试等领域至关重要。 本书同样强调理论与实践的结合。在介绍线性代数概念时，会展示如何使用NumPy等科学计算库进行矩阵运算和求解线性方程组；在讲解概率统计时，会演示如何用Python的SciPy、Statsmodels库进行数据分析和统计建模。 第三册：微积分与数值方法 《程序员的数学3》将聚焦于微积分和数值方法，这两个领域为理解连续变化、优化问题以及算法的精度和效率提供了关键工具。 微积分部分，本书从极限开始，这是理解连续变化的基础。随后，将深入讲解导数，包括导数的定义、求导法则（链式法则、乘积法则等）以及导数的几何意义（斜率）。读者将学习如何利用导数来分析函数的增长率、寻找极值点，这在优化算法（如梯度下降）中至关重要。 积分是微积分的另一个核心部分。本书讲解了定积分和不定积分的概念，以及积分的计算方法（如换元积分法、分部积分法）。积分在计算面积、体积、累积量等方面有广泛应用，例如在物理模拟、信号处理和概率密度函数的计算中。 本书还将介绍多变量微积分，包括偏导数、梯度、散度和旋度。这些概念对于处理多维函数和向量场至关重要，广泛应用于机器学习中的损失函数优化、计算机图形学中的光照模型以及物理场模拟。 数值方法部分，本书旨在解决在计算机中无法精确求解的数学问题。本书会介绍数值积分和数值微分的方法，例如梯形法则、辛普森法则用于积分，以及有限差分法用于微分。 方程求解的数值方法也是重点，包括二分法、牛顿迭代法等用于求解非线性方程。读者将学习如何通过迭代逼近的方式获得方程的近似解，这对于许多科学和工程问题都非常有用。 插值与逼近是另一项重要内容。本书介绍多项式插值（如拉格朗日插值）和样条插值，以及函数逼近的方法，例如最小二乘法。这些技术在数据平滑、曲线拟合、信号重建等方面有重要应用。 优化算法的数值基础也将被探讨。本书会介绍梯度下降法等基本优化思想，并讲解其背后的数学原理。这对于理解如何训练机器学习模型、求解最优化问题至关重要。 本书的特色在于，它将理论知识与计算实现紧密结合。在介绍微积分概念时，会展示如何使用Python的SymPy库进行符号计算，以及如何使用NumPy和SciPy进行数值计算。对于数值方法，本书会提供清晰的算法描述和相应的代码实现，帮助读者理解算法的运行过程和精度。 总结 《程序员的数学1+2+3 套装共三册》是一套系统性强、实用性高的数学教程。它并非传统意义上的纯数学教材，而是以计算机科学的应用为导向，将抽象的数学概念与具体的编程实践相结合。通过这套书的学习，读者将能够： 构建坚实的理论基础： 深入理解计算机科学领域中涉及的关键数学概念。 提升问题解决能力： 掌握运用数学工具分析和解决编程中遇到的复杂问题的能力。 加速学习进程： 为后续深入学习算法、数据结构、机器学习、人工智能等高级主题打下牢固的基础。 培养计算思维： 形成一种用数学和逻辑来审视和设计程序的思维模式。 本套装适合所有希望在计算机科学领域取得长足发展的程序员、软件工程师、数据科学家、人工智能研究者以及对此领域感兴趣的学生。它将是您编程工具箱中不可或缺的数学利器。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的后端开发工程师，在写代码超过十年后，我越来越发现，很多时候，我之所以会在某些复杂问题的解决上显得捉襟见肘，并不是因为我不懂编程语言或者框架，而是因为我缺乏对底层数学原理的深刻理解。这套《程序员的数学》我关注了很久，终于下定决心入手。我特别想深入了解书中关于“概率与统计”以及“信息论”的部分。这些内容在分布式系统、大数据处理、甚至是微服务性能调优等场景下，都有着不可忽视的影响。比如，在设计一个高并发的系统时，如何合理地分配资源、如何预测和应对流量洪峰，这些都离不开概率模型的支撑。再比如，在进行日志分析和异常检测时，统计学的方法能帮助我们更有效地发现问题。信息论更是让我在思考数据压缩、编码以及通信协议时，有了一个更宏观和理论的视角。我感觉，这本书不仅仅是介绍数学知识，更重要的是引导我们如何将这些数学工具应用到解决实际的软件工程问题中去。我希望通过阅读这套书，能让我的思维方式发生一些改变，从“怎么做”更多地转向“为什么这么做”，从而能够设计出更健壮、更高效、更具前瞻性的系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一个刚入行不久的软件工程师，身边的大神们总是时不时地蹦出一些我听不懂的数学概念，比如“线性代数在图形渲染中的应用”、“微积分如何优化神经网络训练”。这让我这个菜鸟感到十分焦虑。于是，我抱着“别人推荐的错不了”的心态，入手了这套《程序员的数学》。我最感兴趣的是第一册，它里面关于离散数学的部分，像是集合论、逻辑学、图论这些，我感觉是很多基础算法的源头。比如，我之前学图算法的时候，总是对dfs和bfs的原理感到模糊，这次希望通过这本书能彻底弄明白。而且，书中还提到了矩阵和向量，这让我联想到之前看到的关于3D游戏开发的一些资料，感觉这些数学工具在图形学里扮演着至关重要的角色。虽然我目前的工作暂时不需要接触那么高深的领域，但我总觉得，早点把这些基础打好，未来遇到任何技术难题，都不至于束手无策。这套书的排版我挺喜欢的，看着不至于太枯燥，而且感觉内容是从浅入深，比较适合我这种数学基础薄弱的读者。我希望读完之后，能像那些大神一样，听到数学概念的时候，不是一脸茫然，而是能脑海里闪过清晰的图像和逻辑，甚至能主动运用这些数学知识去解决工作中遇到的问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对计算机科学理论充满好奇心的自学者，虽然我目前还在学习阶段，但我坚信数学是理解计算机科学的基石。这套《程序员的数学》对我来说，就像是一份宝藏指南。我特别喜欢书中关于“线性代数”和“微积分”的介绍。我之前在学习机器学习的入门课程时，虽然接触到了一些矩阵运算，但总感觉是一知半解，不知道它们在实际的算法中是如何发挥作用的。这本书的介绍，我相信能帮助我理清这些概念，理解向量空间、特征值、矩阵分解等核心概念。而且，微积分在优化算法中扮演的角色也让我非常着迷，比如梯度下降法，如果能理解其背后的数学原理，我相信在调参和理解模型收敛性时会事半功倍。我希望通过这套书，不仅能提升我的理论知识储备，还能培养我独立分析和解决问题的能力。我希望读完之后，当我再遇到一些复杂的算法或者模型时，不会因为数学的门槛而望而却步，而是能够自信地去探究其背后的原理，甚至能够根据自己的需求进行一些创新性的改进。

评分☆☆☆☆☆

《程序员的数学》这套书，说实话，我拖了好久才下定决心买。主要是感觉自己数学功底实在是不咋地，虽然一直做着开发，但总觉得心里没底。那些算法、数据结构，说白了背后都有数学原理，但以前都是死记硬背，知其然不知其所以然。这次下决心，是感觉自己遇到瓶颈了，再往前走，不去深究这些东西，真的会很吃力。我尤其对里面的图论和概率论部分充满了期待。图论在很多项目中都能看到它的身影，比如网络路由、依赖管理等等，如果能通过这本书把这块儿的数学基础打牢，解决实际问题时就会更有底气。概率论更是不用说，机器学习、数据分析，甚至是一些性能优化的场景，都离不开概率的思维。拿到书的那一刻，我确实被它的厚度和目录吓了一跳，感觉内容相当扎实。我希望能通过这套书，不仅仅是记住几个公式，而是真正理解它们背后的逻辑，然后能把这些知识融会贯通到我的日常开发工作中去。毕竟，程序员的“硬实力”最终还是体现在解决问题的能力上，而数学，我觉得是提升这种能力的基石。我看到不少同行也在推荐，说是“程序员必读”，这让我更加坚定了信心，觉得这钱花的值，希望能给我带来一次脱胎换骨的提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的研究生，研究方向是人工智能。在我的学术生涯中，我越来越感受到数学的重要性。我从导师那里听说了这套《程序员的数学》，并且了解到它在业界和学术界都有着不错的口碑。我尤其关注书中关于“组合数学”和“离散概率”的内容。这些概念在图算法、编码理论、以及一些随机过程的建模中都起着关键作用。比如，如何计算一个复杂网络中路径的数量，如何分析算法的复杂度，这些都离不开组合数学的工具。而离散概率则是我在分析算法的平均情况、以及理解一些随机算法时不可或缺的。我希望通过这套书，能够进一步巩固和深化我对这些数学分支的理解，并且能够将这些理论知识应用到我的科研项目中，例如在设计新的模型或者分析实验结果时，能有更扎实的理论支撑。我感觉，这套书能够帮助我连接理论知识和实际应用，让我不仅仅是停留在公式的层面，而是能够真正理解数学在计算机科学领域中的强大力量。