(正版特价)计算复杂性：现代方法 计算机与互联网 书籍|228020 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 桑杰夫 阿罗拉Sanjeev Aro 著，骆吉洲 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111518990

商品编码：13437788272

丛书名： 计算机科学丛书

出版时间：2016-01-01

页数：477

书名：	(正版特价)计算复杂性：现代方法|228020
图书定价：	129元
图书作者：	（美）桑杰夫·阿罗拉（Sanjeev Arora）;（美）博阿兹·巴拉克（Boaz Barak）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2016/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111518990
开本：	16开
页数：	477
版次：	1-1

作者简介

作者简介 桑杰夫·阿罗拉（Sanjeev Arora）普林斯顿大学计算机科学系教授，在概率可验证明和NP—难问题的可近似性方面取得了基础性的研究成果。他发起创办了“计算难解性问题中心”，该项目由国家科学基金资助。 博阿兹·巴拉克（Boaz Barak）现为哈佛大学计算机科学系教授，哈佛大学工学院计算理论研究组成员，同时还是微软新英格兰研究院首席研究员，之前是普林斯顿大学计算机科学系副教授。他在计算复杂性和密码学方面，特别是“非墨盒”技术方面，取得了基础性的研究成果。 译者简介 骆吉洲，男，1975年生，博士，副教授。2006年5月毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院软件与理论专业，获工学博士学位。1999年、2001年在哈尔滨工业大学数学系基础数学专业分别获得理学学士学位和理学硕士学位。现就职于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院海量数据计算研究中心，讲授“算法设计与分析”“数学建模”“编译原理”等课程。出版教材《算法设计与分析》一部，出版译著《图论导引》一部。近年来一直从事生物信息学、压缩数据库技术、传感器网络、算法理论等领域的研究。主持和参加多项国家自然基金、863计划、973项目、国防预研等项目等多项；2001年9月至2003年5月参加“计算机机群并行数据库系统”的研制，该项目获得了2004年度国家科学技术进步二等奖。近年来发表30余篇论文。

内容简介

本书系统地介绍计算复杂性理论的经典结果和近30年来取得的新成果，旨在帮助读者了解和掌握复杂性理论中的基本结果、思维方法、主要工具、研究前沿和待决问题。本书分为三部分。第一部分（第1～11章）较宽泛地介绍了复杂性理论，包括复杂性理论的经典结果和一些现代专题。第二部分（第12～16章）讨论了各种具体计算模型上的计算复杂性下界。第三部分（第17～23章）主要是1980年以后人们在复杂性理论方面获得的进展，内容包括计数复杂性、平均复杂性、难度放大、去随机化和伪随机性、PCP定理的证明以及自然证明。本书内容丰富，结构灵活，语言流畅，是从事计算复杂性理论及相关领域的研究人员必不可少的参考书，非常适合作为打算进入该研究领域的研究生、博士生快速接触研究前沿的参考资料，还非常适合作为普通高校计算机科学与技术、数学专业本科生、研究生相关课程的教材，其中的高级专题还可以作为博士生相关讨论班的素材。

目录

出版者的话 译者序 译者简介 前言 致谢 引言 第0章  记号约定 第一部分  基本复杂性类   第1章  计算模型——为什么模型选择无关紧要   第2章  NP和NP完全性   第3章  对角线方法   第4章  空间复杂性   第5章  多项式分层和交错   第6章  布尔线路   第7章  随机计算   第8章  交互式证明   第9章  密码学   第10章  量子计算   第11章  PCP定理和近似难度简介 第二部分  具体计算模型的下界   第12章  判定树   第13章  通信复杂性   习题   第14章  线路下界：复杂性理论的滑铁卢   第15章  证明复杂性   第16章  代数计算模型 第三部分  高级专题   第17章  计数复杂性   第18章  平均复杂性:勒维定理   第19章  难度放大和纠错码   第20章  去随机化   第21章  伪随机构造:扩张图和提取器   第22章  PCP定理的证明和傅里叶变换技术   第23章  为什么线路下界如此困难 附录 部分习题的提示 参考文献 术语索引 复杂性类索引

（正版特价）计算复杂性：现代方法 计算机与互联网 书籍|228020 深入探索计算的边界：理解问题的本质与效率的极限 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种计算任务所包围。从简单的搜索引擎查询到复杂的科学模拟，再到人工智能的飞速发展，这一切都离不开计算的力量。然而，您是否曾停下来思考过，这些计算任务的背后隐藏着怎样的规律？是否存在一些问题，无论我们拥有多么强大的计算资源，都无法在合理的时间内解决？“计算复杂性：现代方法”这本书，正是为了解答这些根本性的问题而生。它将带领您踏上一段激动人心的探索之旅，深入理解计算的内在机制、问题的内在难度，以及我们如何衡量和分析这些复杂性。 本书并非一本浅尝辄止的入门读物，而是面向那些对计算理论有浓厚兴趣，渴望理解计算科学最深层原理的读者。它将以严谨的数学语言和清晰的逻辑推理，系统地介绍计算复杂性理论的核心概念、经典模型和前沿进展。如果您是一名计算机科学的学生，正在为您的理论课程打下坚实的基础；如果您是一名科研人员，希望拓展您的研究视野，寻找新的理论工具；又或者您是一位对算法优化和计算极限充满好奇的开发者，希望从更宏观的角度理解您所面临的挑战，那么这本书将是您不可多得的宝贵财富。 核心概念的深度剖析：P、NP与计算的内在难度 本书的基石在于对计算复杂性理论核心概念的细致讲解。您将首先接触到“计算模型”，了解图灵机、寄存器机等抽象模型如何精确地定义“计算”这一概念。在此基础上，本书将引出“复杂度类”，这是理解计算难度最关键的工具。 其中，最著名的“P类”和“NP类”将是本书深入探讨的重点。P类问题指的是那些可以在多项式时间内解决的问题，它们通常被认为是“容易”解决的。而NP类问题则指的是那些可以在多项式时间内“验证”一个解是否正确的问题。最引人入胜的问题莫过于“P是否等于NP”——如果P=NP，那么意味着所有能够快速验证的问题，也能够快速解决，这将对密码学、优化问题等领域产生颠覆性的影响。本书将详细介绍P和NP类的定义、相互关系，以及它们在计算科学中的重要地位。 除了P和NP，您还将学习到其他重要的复杂度类，如Co-NP、PH（多项式时间谱系）、PSPACE、EXPSPACE等。通过对这些复杂度类的深入理解，您将能够对不同类型问题的难易程度有一个更清晰的认识，并学会如何对一个新出现的问题进行初步的复杂度分类。 强大的工具箱：降低复杂度与可归约性 理解复杂度的另一关键在于掌握“可归约性”这一概念。本书将详细讲解如何将一个复杂问题归约到另一个已知复杂度的问题。如果问题A可以归约到问题B，并且问题A是“困难”的，那么问题B也必然是“困难”的，或者至少不比问题A“容易”。这种思想是证明许多复杂度类边界的重要手段，也是设计高效算法的重要思路。 您将学习到多种归约方式，例如多项式时间归约（≤p）、图灵归约（≤T）等，并理解不同归约方式的含义和应用场景。通过掌握可归约性，您将能够： 证明问题的NP-完备性： NP-完备问题是NP类中最“困难”的问题。如果一个NP-完备问题能够被在多项式时间内解决，那么P=NP。本书将详细介绍NP-完备性的定义，以及如何证明一个问题是NP-完备的，这对于理解许多实际问题（如旅行商问题、背包问题、满意度问题等）的内在难度至关重要。 设计高效算法： 理解可归约性也可以帮助我们识别哪些问题可以通过已知的、高效的算法来解决。如果一个待解决的问题可以归约到一个我们已经有高效算法的问题，那么我们就可以借用现有的算法来解决它。 识别问题的本质： 通过分析问题的归约关系，我们可以更深入地理解不同问题之间的内在联系，以及它们在计算难度上的层级关系。 复杂性理论的前沿与挑战：随机性、交互式证明与量子计算 计算复杂性理论并非静止的学科，它在不断地发展和演进，以应对新的计算范式和理论挑战。本书将引导您探索复杂性理论的一些令人兴奋的前沿领域： 随机化算法与复杂性： 随机化算法在实际应用中展现出强大的威力，例如某些算法可以在很高的概率下找到正确答案。本书将介绍RP、co-RP、BPP等与随机化相关的复杂度类，并探讨随机性在降低计算难度方面的作用。 交互式证明系统与证明复杂性： 交互式证明系统提供了一种新的看待证明的方式，证明者和验证者之间通过一系列消息的交换来完成证明。本书将介绍IP、MIP等复杂度类，以及它们在信息论安全和复杂性理论中的应用。 量子计算的复杂性： 随着量子计算的崛起，研究量子计算的复杂性变得尤为重要。本书将简要介绍量子计算模型（如量子图灵机）和量子复杂度类（如BQP），并讨论量子计算对经典复杂性理论可能带来的冲击。 可满足性问题的研究（SAT）： SAT问题是NP-完备问题的典型代表，对其的研究一直是复杂性理论的核心内容。本书将深入探讨SAT问题的变种、求解算法以及在SAT研究中出现的各种技术和理论工具。 不仅仅是理论：实际意义与应用展望 尽管计算复杂性理论听起来抽象，但它对现实世界有着深远的影响： 算法设计与优化： 了解一个问题的复杂度，可以帮助我们判断是否应该花费大量精力去寻找一个精确的多项式时间算法，还是应该转向寻找近似算法、启发式算法，或者接受其固有的指数级复杂度。 密码学基础： 许多现代密码学系统的安全性都建立在某些计算问题的难解性之上（例如大数分解、离散对数问题）。复杂性理论为理解和设计安全的加密算法提供了理论保障。 人工智能与机器学习： 许多AI和机器学习中的问题，如模型训练、特征选择等，都可能面临着严重的计算复杂度挑战。复杂性理论的工具和思想可以帮助我们更好地理解这些挑战，并探索更高效的解决方案。 科学研究与工程设计： 从物理学到生物学，再到工程学，许多科学研究和工程设计问题都可以被建模为计算问题。复杂性理论的视角可以帮助我们评估这些问题的可解性，并指导我们寻找最优的解决方案。 本书的阅读体验 “计算复杂性：现代方法”以其严谨的数学推理、清晰的章节结构和丰富的例证，为读者提供了卓越的学习体验。本书的章节安排循序渐进，从基础概念到高级主题，逐步构建起读者对复杂性理论的全面认知。每个概念的引入都伴随着详尽的定义和直观的解释，并且通过大量的例子来加深理解。书中不乏一些经典的证明和算法分析，这些内容将帮助您磨练您的逻辑思维能力和严谨的数学功底。 本书的目标是让您不仅仅是“知道”这些概念，而是真正“理解”它们，能够运用这些知识去分析新的问题，去评估算法的效率，去思考计算的极限。它将激发您对计算科学更深层次的探索欲望，让您在面对复杂的计算挑战时，能够拥有更清晰的思路和更强大的工具。 无论您是希望为您的学术生涯奠定坚实的理论基础，还是希望在瞬息万变的科技浪潮中保持领先，亦或是仅仅对计算的奥秘充满好奇，“计算复杂性：现代方法”都将是您不容错过的选择。它将为您揭示计算世界深藏的智慧，带您超越表面的喧嚣，抵达问题的本质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量非常棒，拿在手里很有分量感，纸张的质感也适合长时间阅读和圈点批注。内容方面，它给我最大的触动是关于“算法设计范式”的演变。从早期的贪心算法和动态规划，到后来对随机化算法和近似算法的接受，这本书清晰地勾勒出了计算机科学思维模式的成熟过程。它没有停留在介绍具体算法本身，而是深入剖析了为什么在某些情况下我们必须接受一个“足够好”的答案，而不是追求那个计算成本无限高的“最优解”。作者对“可计算性”与“实际可行性”之间的张力把握得十分到位。对于希望系统性构建计算思维体系的读者来说，这本书提供的知识框架是极其稳固且富有启发性的，它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于人类如何用逻辑工具解决复杂问题的思想史。

评分☆☆☆☆☆

这本编程方面的工具书简直是开发人员的救星。我最近在维护一个遗留系统，性能瓶颈一直是个老大难问题，试了各种优化手段都收效甚微。翻开这本书后，我立刻被它对算法分析工具的介绍吸引了。书中对大O表示法的实际应用场景讲解得极为细致，特别是针对不同数据结构在随机访问和顺序访问下的时间复杂度对比，让我立刻明白了为什么之前选择的哈希表在某些极端情况下表现会那么糟糕。书中不仅罗列了理论，还提供了大量的伪代码和C++的实现范例，这一点非常实用。我根据书中的建议，重新设计了数据访问层，效果立竿见影，系统的响应时间降低了近40%。如果说有什么遗憾，那就是示例代码的注释可以再多一些，不过考虑到内容的广度，这点瑕不掩瑜。总而言之，这是一本可以常年放在手边的“算法瑞士军刀”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，原以为是那种晦涩难懂的理论教材，结果拿到手才发现，它在保持学术严谨性的同时，叙述方式非常贴近实际应用。尤其是关于P/NP问题那几章，作者没有陷入无休止的数学推导中，而是用了很多生动的例子来阐释不同计算模型之间的关系和效率差异。我特别欣赏它对“不可判定性”的讲解，不是简单地扔出停机问题的结论，而是通过构建一个虚拟的、试图解决所有问题的机器，逐步揭示其局限性，这种循序渐进的教学方法，让初学者也能建立起对计算本质的深刻理解。更难得的是，书中对现代计算复杂性理论的最新进展，比如交互式证明系统和量子计算对复杂性类别的潜在影响，都有相当详尽的介绍，为我后续深入研究指明了方向。我感觉作者非常理解一个正在摸索前沿领域的学习者需要的究竟是什么——既要扎实的基础，又要有面向未来的视野。

评分☆☆☆☆☆

我是一个业余爱好者，对计算机科学的认识主要停留在会用软件的层面。读这本书的体验非常独特，它让我第一次真正理解了“计算”本身的极限在哪里。很多技术人员觉得理所当然的便捷背后，是无数次数学家和理论家探索边界的结果。比如，书中对图论算法在网络路由优化中的应用分析，图文并茂地解释了如何权衡路径长度与计算代价。我尤其喜欢作者在介绍NP-完全问题时，没有直接给出证明，而是通过几个经典的归约案例（如3-SAT到背包问题）来展示问题的“传染性”，这种方法比单纯背诵结论要有效得多。这本书像是为那些好奇心旺盛的“技术门外汉”打开了一扇通往核心原理的大门，它没有降低难度，但却提供了足够的脚手架，让你能够安全地攀登。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能伦理和安全有浓厚兴趣的研究者，我本来对纯粹的“计算机与互联网”类书籍兴趣不大，但这本书的某些章节意外地戳中了我。特别是关于加密算法和信息安全复杂性的讨论，让我对现代网络协议的安全性有了更宏观的认识。书中用清晰的图表展示了公钥密码系统背后的数学难题，以及量子计算一旦成熟可能带来的颠覆性风险。这不仅仅是技术讨论，更是一种对未来社会基础设施稳定性的深刻反思。作者对“信息爆炸时代”的描述非常到位，强调了信息校验和隐私保护的计算壁垒。虽然我不是计算机科学专业出身，但这本书的叙事逻辑非常强，让我能够跨学科地理解这些技术背后的“硬边界”。它教会我如何用批判性的眼光去看待那些声称“完美安全”的技术方案。