线性代数学习指导与MATLAB编程实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:7-122

作者:邵建峰

出品人:

页数:187

译者:

出版时间:2007-11

价格:19.00元

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isbn号码:9787122009555

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• 高等数学
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好的，以下是一本不包含《线性代数学习指导与MATLAB编程实践》内容的图书简介，字数控制在1500字左右。 --- 《算法设计与数据结构：高效解决复杂问题的核心技术》 内容简介 本书全面深入地探讨了计算机科学领域中最为基石的两大核心内容：算法设计与数据结构。在信息技术飞速发展的今天，无论是软件工程的规模化开发，还是人工智能、大数据等前沿领域的突破，其底层驱动力都离不开高效的数据组织方式和精妙的求解算法。本书旨在为读者提供一个系统、扎实、且具有前瞻性的学习路径，帮助他们从根本上掌握解决复杂计算问题的能力。 本书结构清晰，内容涵盖了从基础概念到高级应用的完整体系。我们首先构建了坚实的基础，详细阐述了算法分析的数学工具——渐近记号（大O、Ω、Θ），以及对算法效率进行量化评估的方法。这为后续所有复杂算法的学习奠定了严谨的理论框架。 在数据结构部分，我们遵循“由浅入深，循序渐进”的原则。从最基础的线性结构开始，详述了数组、链表（单链表、双向链表、循环链表）的实现原理、性能权衡与实际应用场景。随后，我们进入到非线性结构的深入学习。树形结构是本书的重点之一，我们不仅详细讲解了二叉树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）的构建、查找与动态维护机制，还重点分析了B树及其变体在数据库系统和文件系统中的核心地位。图结构作为描述复杂关系网络的强大工具，被赋予了大量的篇幅，包括图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）、遍历算法（深度优先搜索DFS与广度优先搜索BFS），以及在实际网络分析中的应用潜力。 算法设计章节是本书的精华所在，我们系统地介绍了当代主流的算法设计范式： 1. 递归与分治策略： 以经典的排序算法——归并排序和快速排序为例，深入剖析分治思想如何将大问题分解为可并行处理的小问题，并讨论了其最坏情况下的性能优化策略。 2. 贪心算法： 阐释了贪心选择性质和最优子结构，通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，展示了如何通过局部最优选择达到全局最优解的简洁之道。 3. 动态规划 (DP)： 针对那些具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题，如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等，本书提供了清晰的状态定义、状态转移方程的推导过程，帮助读者掌握动态规划思维的精髓。 4. 高级搜索与回溯法： 详细介绍了回溯法在组合优化问题（如八皇后问题、N-迷宫问题）中的应用，以及分支限界法在求解NP-hard问题时的效率提升策略。 此外，本书还专门设立章节探讨了高级主题，以满足专业读者的需求： 图论算法的深度应用： 重点讲解了最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall），最小生成树算法（Prim、Kruskal），以及最大流与最小割问题（Ford-Fulkerson方法）。 计算复杂性理论基础： 简要介绍P类问题、NP类问题、NP完全性等概念，帮助读者理解哪些问题目前是“可有效求解”的，哪些问题可能需要近似或启发式方法。 散列技术（哈希）： 深入探讨散列表的构造、冲突解决策略（链地址法、开放定址法），以及散列函数的设计原则，这对于构建高效的查找系统至关重要。 本书的编排特色在于其强调实践导向性。虽然理论分析严谨，但每一类算法和数据结构的讲解后，都附带有清晰的伪代码描述和针对性的性能分析。为了便于读者将理论转化为实际生产力，我们提供了一套基于标准编程语言的实现案例库（注意：本书不依赖特定商业软件环境，而是采用通用编程逻辑进行阐述）。这些案例不仅展示了核心逻辑的实现，更侧重于代码的清晰度、可读性以及在不同规模输入下的性能表现。 《算法设计与数据结构：高效解决复杂问题的核心技术》不仅适合于计算机科学专业本科生和研究生作为核心教材或参考书，也面向有志于提升软件开发能力、准备技术面试的工程师。通过系统学习本书内容，读者将构建起强大的抽象思维能力和严谨的逻辑分析能力，从而能够从容应对未来计算领域中层出不穷的挑战。掌握这些核心技术，就是掌握了构建任何复杂、高性能信息系统的关键钥匙。 ---

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我一直觉得学习离散数学非常头疼，尤其是在图论和组合数学的部分，总感觉逻辑跳跃性太大。然而，这本教材的叙述风格非常沉稳且富有条理。它从集合论的基础开始，稳扎稳打地构建起离散结构的世界。在讲解图论时，作者没有急于介绍复杂的算法，而是先用大量的实例来定义各种图的类型及其性质，比如欧拉路径和哈密顿回路的判定条件，都通过清晰的逻辑链条层层剖析。组合数学部分，对排列组合的计数原理讲解得极其细致，特别是包含了容斥原理等较难的部分，书中通过一个又一个巧妙的计数问题来铺垫，让人在不知不觉中掌握了复杂技巧。阅读体验非常流畅，仿佛有一位耐心的老师在旁边一步步引导，而不是冷冰冰的知识罗列。

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这本书拿到手，首先被它厚实的质感和严谨的排版所吸引。内页纸张质量不错，印刷清晰，阅读起来非常舒适，长时间盯着也不会太累。内容上，对于高等数学的某些核心概念，比如微积分的极限和导数，讲解得深入浅出，即便是初学者也能很快抓住要点。作者在解释抽象的数学原理时，总是能找到非常贴切的生活实例，让人感觉数学不再是高高在上的理论，而是触手可及的工具。特别是关于泰勒展开的部分，书中配有大量图示和几何解释，大大降低了理解难度。此外，书中对各种数学模型的应用案例分析得非常透彻，无论是经济学中的优化问题还是物理学中的运动轨迹分析，都给出了清晰的步骤和详细的推导过程，让人在学习理论的同时，也能感受到数学工具的强大威力。整体感觉，这是一本非常扎实、注重基础且富有启发性的数学教材。

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我之前对概率论的理解一直停留在表面，总觉得那些公式和定理很枯燥。但是，这本教材在讲解随机变量和概率分布时，引入了大量的实际数据分析案例，比如市场调研数据的处理、股票价格波动的模拟等，让人耳目一新。它不是简单地罗列公式，而是通过这些案例引导我们去思考，为什么需要这些工具，以及如何运用它们来解决真实世界的问题。尤其对贝叶斯定理的阐述，简直是教科书级别的清晰，从基础的条件概率讲起，逐步过渡到复杂的推断过程，让人豁然开朗。书中还穿插了一些历史背景介绍，讲述了这些数学思想是如何一步步发展起来的，这让学习过程变得更加有趣和有深度。读完这部分内容，我对统计推断和假设检验有了更坚实的信心，感觉自己对数据的敏感度都提高了。

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作为一本旨在提升应用能力的读物，我对它在算法实现和案例分析部分的要求很高。这本书在介绍数值分析方法时，确实没有让人失望。它详细介绍了高斯消元法、迭代法等求解线性方程组的数值稳定性问题，并讨论了不同算法的计算效率和误差来源。特别是关于数值积分和微分方程数值解的部分，书中不仅给出了公式，还深入探讨了龙格-库塔法等高级方法的原理和适用范围。最让我惊喜的是，它还涉及了一些现代计算数学的前沿领域，比如有限元方法的初步介绍，虽然不深入，但足以激发读者进一步探索的兴趣。这种理论与实践紧密结合的编排方式，使得学习到的知识可以迅速转化为解决实际工程问题的能力，对于培养计算思维非常有帮助。

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这本专业的线性代数书籍，在矩阵理论的介绍上，达到了我所期望的深度和广度。书中对线性空间、特征值和特征向量的讲解，不仅仅停留在代数运算层面，更注重从几何角度进行可视化阐释。作者非常擅长用直观的图形来描绘向量变换的过程，这对于理解高维空间中的操作至关重要。比如，讲解奇异值分解（SVD）时，配上了详尽的矩阵分解图示，清楚地展示了数据压缩和降维的内在机制。此外，书中关于正交化和最小二乘法的论述也非常到位，很多教科书为了简洁会省略一些关键的证明细节，但这本却非常慷慨地给出了完整的推导过程，这对于想深入研究算法实现的读者来说，简直是福音。我发现，很多困扰我已久的概念，在这本书里都得到了圆满的解答。

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