程序員的數學1+2+3 套裝共三冊 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[日] 結城浩著 著

圖書標籤:

• 程序員
• 數學
• 編程
• 算法
• 數據結構
• 離散數學
• 高等數學
• 基礎數學
• 計算機科學
• 學習

店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115293688

商品編碼：10966400133

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2015-07-01

內容介紹

程序員的數學》麵嚮程序員介紹瞭編程中常用的數學知識，藉以培養初級程序員的數學思維。讀者無需精通編程，也無需精通數學，隻需具備四則運算和乘方等基礎知識，就可以閱讀《程序員的數學》。 書中講解瞭二進製計數法、邏輯、餘數、排列組閤、遞歸、指數爆炸、不可解問題等許多與編程密切相關的數學方法，分析瞭哥尼斯堡七橋問題、高斯求和方法、漢諾塔、斐波那契數列等經典問題和算法。引導讀者深入理解編程中的數學方法和思路。 《程序員的數學》適閤程序設計人員以及編程和數學愛好者閱讀。

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《程序員的數學1+2+3 套裝共三冊》是一套旨在為計算機科學和編程愛好者提供堅實數學基礎的係列叢書。本套裝由三本精心編排的書籍組成，每一本都專注於不同的數學領域，並以一種貼近程序員思維和應用的方式進行講解。全套書邏輯清晰，從基礎概念到高級應用，循序漸進，旨在幫助讀者構建起理解算法、數據結構、機器學習、圖形學等核心計算機科學領域的必備數學知識體係。 第一冊：離散數學基礎 《程序員的數學1》深入淺齣地介紹瞭離散數學的核心概念，這是計算機科學的基石。本書開篇便從集閤論著手，詳細闡述瞭集閤的基本運算（並、交、差、補集）、子集、冪集、笛卡爾積等概念，並結閤實際編程場景，如數據錶示、數據庫查詢等，說明集閤論在其中的應用。接著，本書將重點放在邏輯，介紹瞭命題邏輯和謂詞邏輯，包括邏輯聯結詞（與、或、非、蘊含、等價）、量詞（全稱量詞、存在量詞）以及推理規則。讀者將學習如何構建邏輯錶達式來錶示程序中的條件判斷，如何進行邏輯推理以證明程序的正確性，以及如何避免邏輯陷阱。 在圖論方麵，本書講解瞭圖的基本概念（頂點、邊、度、路徑、環）、圖的遍曆（深度優先搜索、廣度優先搜索）、連通性、樹（二叉樹、生成樹）以及圖的著色和匹配問題。這些概念在網絡路由、社交網絡分析、編譯器設計、路徑查找算法等方麵有著廣泛的應用。例如，通過理解圖的遍曆算法，讀者可以更好地掌握搜索和爬蟲的實現；通過學習樹的知識，可以理解文件係統、數據庫索引等數據結構。 組閤數學是另一重要章節，包括計數原理（加法原理、乘法原理）、排列、組閤、二項式定理以及生成函數。這些工具對於分析算法的時間和空間復雜度、計算概率、設計加密算法等方麵至關重要。本書將通過大量的例子，如組閤爆炸的計算、狀態空間的分析等，幫助讀者掌握運用組閤數學解決實際問題的能力。 關係的概念，包括等價關係和偏序關係，也被納入討論範圍。這有助於讀者理解數據之間的結構化關係，如分類、排序以及在數據庫設計中的應用。本書還觸及瞭初等數論的一些基礎知識，如整除、同餘、模運算等，這些是密碼學和一些算法設計的基礎。 本書的特點在於，它不僅僅是理論的羅列，而是緊密結閤瞭編程實踐。每介紹一個數學概念，都會提供相應的僞代碼或實際編程片段，展示該概念如何在算法和程序設計中發揮作用。例如，在講解集閤運算時，會演示如何在Python或Java中實現這些操作；在講解圖論時，會展示如何用鄰接矩陣或鄰接錶錶示圖，並實現簡單的圖算法。 第二冊：綫性代數與概率統計 《程序員的數學2》將目光轉嚮瞭綫性代數和概率統計，這兩個領域在現代計算機科學中扮演著越來越重要的角色，尤其是在數據科學、機器學習、計算機圖形學和信號處理等領域。 綫性代數部分，本書首先從嚮量入手，講解嚮量的定義、運算（加法、數乘、內積、外積）、範數以及綫性相關性。讀者將理解嚮量在錶示數據點、方嚮、位移等方麵的作用，以及如何通過嚮量運算進行數據處理和變換。 接著，本書深入講解矩陣，包括矩陣的定義、運算（加法、乘法、轉置、逆）、行列式、秩以及特徵值和特徵嚮量。矩陣是錶示和處理綫性變換的強大工具，在計算機圖形學中用於實現縮放、鏇轉、平移；在機器學習中用於錶示模型參數、數據協方差矩陣；在圖像處理中用於濾波和變換。本書將通過具體示例，如圖像的幾何變換、綫性迴歸模型的構建等，來闡釋矩陣的實際應用。 綫性方程組的求解是綫性代數的核心內容之一。本書介紹瞭高斯消元法、LU分解等方法，並討論瞭方程組解的存在性和唯一性。這對於解決各種工程和科學問題至關重要，包括電路分析、物理模擬以及優化問題。 嚮量空間和綫性變換是綫性代數更抽象但更重要的概念。本書將引導讀者理解嚮量空間的結構，以及綫性變換如何映射嚮量空間中的元素。這有助於理解多維數據的投影、降維等技術，如主成分分析（PCA）。 概率論部分，本書從隨機事件和概率的基本概念開始，講解瞭概率的公理化定義、條件概率、獨立事件以及貝葉斯定理。這些概念是理解不確定性、進行預測和決策的基礎。 接著，本書介紹瞭隨機變量及其分布，包括離散型隨機變量（伯努利、二項、泊鬆分布）和連續型隨機變量（均勻、指數、正態分布）。讀者將學習如何計算期望、方差等統計量，理解不同分布的特性及其在實際場景中的應用，如模擬隨機過程、評估算法的平均性能。 統計學部分，本書關注統計推斷，包括參數估計（點估計、區間估計）和假設檢驗。讀者將學習如何從樣本數據中推斷總體參數，以及如何檢驗統計假設。這對於數據分析、模型評估、A/B測試等領域至關重要。 本書同樣強調理論與實踐的結閤。在介紹綫性代數概念時，會展示如何使用NumPy等科學計算庫進行矩陣運算和求解綫性方程組；在講解概率統計時，會演示如何用Python的SciPy、Statsmodels庫進行數據分析和統計建模。 第三冊：微積分與數值方法 《程序員的數學3》將聚焦於微積分和數值方法，這兩個領域為理解連續變化、優化問題以及算法的精度和效率提供瞭關鍵工具。 微積分部分，本書從極限開始，這是理解連續變化的基礎。隨後，將深入講解導數，包括導數的定義、求導法則（鏈式法則、乘積法則等）以及導數的幾何意義（斜率）。讀者將學習如何利用導數來分析函數的增長率、尋找極值點，這在優化算法（如梯度下降）中至關重要。 積分是微積分的另一個核心部分。本書講解瞭定積分和不定積分的概念，以及積分的計算方法（如換元積分法、分部積分法）。積分在計算麵積、體積、纍積量等方麵有廣泛應用，例如在物理模擬、信號處理和概率密度函數的計算中。 本書還將介紹多變量微積分，包括偏導數、梯度、散度和鏇度。這些概念對於處理多維函數和嚮量場至關重要，廣泛應用於機器學習中的損失函數優化、計算機圖形學中的光照模型以及物理場模擬。 數值方法部分，本書旨在解決在計算機中無法精確求解的數學問題。本書會介紹數值積分和數值微分的方法，例如梯形法則、辛普森法則用於積分，以及有限差分法用於微分。 方程求解的數值方法也是重點，包括二分法、牛頓迭代法等用於求解非綫性方程。讀者將學習如何通過迭代逼近的方式獲得方程的近似解，這對於許多科學和工程問題都非常有用。 插值與逼近是另一項重要內容。本書介紹多項式插值（如拉格朗日插值）和樣條插值，以及函數逼近的方法，例如最小二乘法。這些技術在數據平滑、麯綫擬閤、信號重建等方麵有重要應用。 優化算法的數值基礎也將被探討。本書會介紹梯度下降法等基本優化思想，並講解其背後的數學原理。這對於理解如何訓練機器學習模型、求解最優化問題至關重要。 本書的特色在於，它將理論知識與計算實現緊密結閤。在介紹微積分概念時，會展示如何使用Python的SymPy庫進行符號計算，以及如何使用NumPy和SciPy進行數值計算。對於數值方法，本書會提供清晰的算法描述和相應的代碼實現，幫助讀者理解算法的運行過程和精度。 總結 《程序員的數學1+2+3 套裝共三冊》是一套係統性強、實用性高的數學教程。它並非傳統意義上的純數學教材，而是以計算機科學的應用為導嚮，將抽象的數學概念與具體的編程實踐相結閤。通過這套書的學習，讀者將能夠： 構建堅實的理論基礎： 深入理解計算機科學領域中涉及的關鍵數學概念。 提升問題解決能力： 掌握運用數學工具分析和解決編程中遇到的復雜問題的能力。 加速學習進程： 為後續深入學習算法、數據結構、機器學習、人工智能等高級主題打下牢固的基礎。 培養計算思維： 形成一種用數學和邏輯來審視和設計程序的思維模式。 本套裝適閤所有希望在計算機科學領域取得長足發展的程序員、軟件工程師、數據科學傢、人工智能研究者以及對此領域感興趣的學生。它將是您編程工具箱中不可或缺的數學利器。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的後端開發工程師，在寫代碼超過十年後，我越來越發現，很多時候，我之所以會在某些復雜問題的解決上顯得捉襟見肘，並不是因為我不懂編程語言或者框架，而是因為我缺乏對底層數學原理的深刻理解。這套《程序員的數學》我關注瞭很久，終於下定決心入手。我特彆想深入瞭解書中關於“概率與統計”以及“信息論”的部分。這些內容在分布式係統、大數據處理、甚至是微服務性能調優等場景下，都有著不可忽視的影響。比如，在設計一個高並發的係統時，如何閤理地分配資源、如何預測和應對流量洪峰，這些都離不開概率模型的支撐。再比如，在進行日誌分析和異常檢測時，統計學的方法能幫助我們更有效地發現問題。信息論更是讓我在思考數據壓縮、編碼以及通信協議時，有瞭一個更宏觀和理論的視角。我感覺，這本書不僅僅是介紹數學知識，更重要的是引導我們如何將這些數學工具應用到解決實際的軟件工程問題中去。我希望通過閱讀這套書，能讓我的思維方式發生一些改變，從“怎麼做”更多地轉嚮“為什麼這麼做”，從而能夠設計齣更健壯、更高效、更具前瞻性的係統。

評分☆☆☆☆☆

我是一個剛入行不久的軟件工程師，身邊的大神們總是時不時地蹦齣一些我聽不懂的數學概念，比如“綫性代數在圖形渲染中的應用”、“微積分如何優化神經網絡訓練”。這讓我這個菜鳥感到十分焦慮。於是，我抱著“彆人推薦的錯不瞭”的心態，入手瞭這套《程序員的數學》。我最感興趣的是第一冊，它裏麵關於離散數學的部分，像是集閤論、邏輯學、圖論這些，我感覺是很多基礎算法的源頭。比如，我之前學圖算法的時候，總是對dfs和bfs的原理感到模糊，這次希望通過這本書能徹底弄明白。而且，書中還提到瞭矩陣和嚮量，這讓我聯想到之前看到的關於3D遊戲開發的一些資料，感覺這些數學工具在圖形學裏扮演著至關重要的角色。雖然我目前的工作暫時不需要接觸那麼高深的領域，但我總覺得，早點把這些基礎打好，未來遇到任何技術難題，都不至於束手無策。這套書的排版我挺喜歡的，看著不至於太枯燥，而且感覺內容是從淺入深，比較適閤我這種數學基礎薄弱的讀者。我希望讀完之後，能像那些大神一樣，聽到數學概念的時候，不是一臉茫然，而是能腦海裏閃過清晰的圖像和邏輯，甚至能主動運用這些數學知識去解決工作中遇到的問題。

評分☆☆☆☆☆

《程序員的數學》這套書，說實話，我拖瞭好久纔下定決心買。主要是感覺自己數學功底實在是不咋地，雖然一直做著開發，但總覺得心裏沒底。那些算法、數據結構，說白瞭背後都有數學原理，但以前都是死記硬背，知其然不知其所以然。這次下決心，是感覺自己遇到瓶頸瞭，再往前走，不去深究這些東西，真的會很吃力。我尤其對裏麵的圖論和概率論部分充滿瞭期待。圖論在很多項目中都能看到它的身影，比如網絡路由、依賴管理等等，如果能通過這本書把這塊兒的數學基礎打牢，解決實際問題時就會更有底氣。概率論更是不用說，機器學習、數據分析，甚至是一些性能優化的場景，都離不開概率的思維。拿到書的那一刻，我確實被它的厚度和目錄嚇瞭一跳，感覺內容相當紮實。我希望能通過這套書，不僅僅是記住幾個公式，而是真正理解它們背後的邏輯，然後能把這些知識融會貫通到我的日常開發工作中去。畢竟，程序員的“硬實力”最終還是體現在解決問題的能力上，而數學，我覺得是提升這種能力的基石。我看到不少同行也在推薦，說是“程序員必讀”，這讓我更加堅定瞭信心，覺得這錢花的值，希望能給我帶來一次脫胎換骨的提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對計算機科學理論充滿好奇心的自學者，雖然我目前還在學習階段，但我堅信數學是理解計算機科學的基石。這套《程序員的數學》對我來說，就像是一份寶藏指南。我特彆喜歡書中關於“綫性代數”和“微積分”的介紹。我之前在學習機器學習的入門課程時，雖然接觸到瞭一些矩陣運算，但總感覺是一知半解，不知道它們在實際的算法中是如何發揮作用的。這本書的介紹，我相信能幫助我理清這些概念，理解嚮量空間、特徵值、矩陣分解等核心概念。而且，微積分在優化算法中扮演的角色也讓我非常著迷，比如梯度下降法，如果能理解其背後的數學原理，我相信在調參和理解模型收斂性時會事半功倍。我希望通過這套書，不僅能提升我的理論知識儲備，還能培養我獨立分析和解決問題的能力。我希望讀完之後，當我再遇到一些復雜的算法或者模型時，不會因為數學的門檻而望而卻步，而是能夠自信地去探究其背後的原理，甚至能夠根據自己的需求進行一些創新性的改進。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的研究生，研究方嚮是人工智能。在我的學術生涯中，我越來越感受到數學的重要性。我從導師那裏聽說瞭這套《程序員的數學》，並且瞭解到它在業界和學術界都有著不錯的口碑。我尤其關注書中關於“組閤數學”和“離散概率”的內容。這些概念在圖算法、編碼理論、以及一些隨機過程的建模中都起著關鍵作用。比如，如何計算一個復雜網絡中路徑的數量，如何分析算法的復雜度，這些都離不開組閤數學的工具。而離散概率則是我在分析算法的平均情況、以及理解一些隨機算法時不可或缺的。我希望通過這套書，能夠進一步鞏固和深化我對這些數學分支的理解，並且能夠將這些理論知識應用到我的科研項目中，例如在設計新的模型或者分析實驗結果時，能有更紮實的理論支撐。我感覺，這套書能夠幫助我連接理論知識和實際應用，讓我不僅僅是停留在公式的層麵，而是能夠真正理解數學在計算機科學領域中的強大力量。