Turbo Coding for Satellite and Wireless Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Soleymani, Mohammad Reza/ Yingzi, Gao/ Vilaipornsawai, U./ Gao, Yingzi

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:

价格:139

装帧:HRD

isbn号码:9781402071973

丛书系列:

图书标签:

• Turbo Codes
• Satellite Communications
• Wireless Communications
• Coding Theory
• Information Theory
• Error Correction
• Digital Communications
• Signal Processing
• Communication Systems
• Wireless Networks

《数据结构与算法精讲：从基础到前沿实践》 第一部分：数据结构基础与核心算法 本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践性的数据结构与算法学习指南。我们不局限于理论的罗列，而是强调理解数据结构背定的设计哲学，以及算法在实际计算场景中的应用机制。本书结构清晰，从最基础的元素组织方式开始，逐步深入到复杂的数据结构设计与优化。 第一章：数据的组织与抽象——线性结构的深度剖析 本章首先探讨数据结构的本质——如何高效地组织信息以支持特定操作。我们将从数组（Array）和链表（Linked List）的底层内存布局和性能差异入手。重点解析静态数组在内存访问中的优势与局限性，以及动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的扩容机制及其时间复杂度分析。 随后，我们将深入研究链表的变体：单向链表、双向链表和循环链表。每一部分的讲解都将附带其核心操作（插入、删除、遍历）的详细步骤和代码实现。特别地，本章会探讨“哨兵节点”在简化链表操作中的应用技巧，以及如何利用双向链表实现高效的双端队列（Deque）。 第二章：堆栈与队列：操作受限的艺术 本章聚焦于两种最常用且操作受限的抽象数据类型（ADT）：堆栈（Stack）和队列（Queue）。我们详细阐述“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则的实际意义。 在堆栈部分，我们将通过实例说明其在函数调用栈（Call Stack）管理、表达式求值（如中缀转后缀/前缀）以及括号匹配校验中的关键作用。 队列部分，重点在于标准的FIFO队列，并扩展至优先队列（Priority Queue）的实现。优先队列的底层实现通常依赖于二叉堆（Binary Heap），因此，本章的后半部分将完整介绍二叉堆的结构特性、上滤（Sift-Up）和下滤（Sift-Down）操作的精确算法步骤，并提供最小堆和最大堆的构造与操作示例。 第三章：树形结构：分层管理与高效搜索 树是处理层次数据和实现快速查找的核心工具。本章从基础的树术语（根、节点、度、深度、高度）开始，逐步深入。 首先，我们将详细讲解二叉树（Binary Tree）的遍历方法：前序、中序、后序（递归与非递归实现）以及层序遍历。接着，本书会着重介绍二叉搜索树（BST）的设计理念——如何维持有序性以实现$O(log n)$的平均查找时间。BST的难点在于其可能退化为链表的情况，我们将在此处埋下引入自平衡树的伏笔。 第四章：平衡搜索树与空间优化 本章是算法实现的关键飞跃。我们将全面解析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树作为标准库中`std::map`和`std::set`的底层结构，其复杂性值得深入探究。讲解将围绕四个核心性质、旋转操作（左旋与右旋）以及插入和删除后的重新着色与平衡恢复机制展开。读者将学习如何通过局部调整，保证全局的对数时间复杂度。 此外，我们还将介绍B树（B-Tree）和B+树的基本结构，重点阐述它们在数据库索引和文件系统设计中的优势，尤其是在处理磁盘I/O受限环境下的性能优化策略。 第五章：图论基础与连通性分析 图（Graph）是表示复杂关系的强大模型。本章定义了图的表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并对比了它们在空间占用和操作效率上的取舍。 核心算法部分，我们将详细阐述图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS的应用案例包括计算最短路径（无权图）和拓扑排序的初步实现；DFS则用于连通分量查找、桥和关节点检测。 第二部分：核心算法设计与优化 在掌握了数据结构的基础上，本部分将集中讲解解决实际问题的经典算法范式。 第六章：排序算法的性能战场 排序是衡量算法效率的试金石。本章不仅罗列了排序算法，更侧重于分析它们的稳定性和时间复杂度。我们将从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序入手，过渡到效率更高的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。 对快速排序的讲解将细致到“基准元（Pivot）”的选择策略（如随机化选择）如何影响最坏情况的发生。最后，我们将介绍堆排序（Heap Sort）作为一种原地（In-place）的$O(n log n)$排序方法，以及计数排序、桶排序等线性时间排序的适用条件。 第七章：贪心算法与局部最优解 贪心算法（Greedy Algorithm）侧重于每一步都做出当前看起来最好的选择。本章会通过几个经典的例子来剖析贪心算法的设计思路和证明方法，包括：活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程、以及最短路径问题（如Dijkstra算法的贪心思想体现）。我们将强调，并非所有问题都适用贪心策略，并探讨何时可以依赖贪心选择的正确性。 第八章：动态规划：最优子结构与重叠子问题 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的复杂问题的利器。本章通过自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式，系统性地讲解DP的应用。 核心案例包括：背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）以及矩阵链乘法。我们将详细展示如何构建状态转移方程，这是DP成功的关键。 第九章：高级图算法：最短路径与最小生成树 本章将图算法提升到新的高度，关注权重图（Weighted Graph）的应用。 最短路径： 深入解析Dijkstra算法的原理和使用限制（非负权重），以及处理负权边的Bellman-Ford算法，并介绍其发现负权环的能力。 最小生成树（MST）： 详细比较Prim算法和Kruskal算法。Kruskal算法的实现将重点讲解并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构的优化（路径压缩与按秩合并），这是高效实现该算法的基石。 第三部分：计算复杂性与实用技巧 第十章：计算复杂性理论入门 本章将引入理论计算机科学的概念，帮助读者评估算法的理论边界。我们将定义时间复杂度和空间复杂度的精确含义，并介绍大O、大Ω和$Theta$符号。核心内容是P类问题、NP类问题、NPC（NP-完全）的概念介绍，以及对NP-完全问题的经典归约思路的初步探讨。 第十一章：回溯法与分支限界 回溯法（Backtracking）是一种通过系统搜索来尝试所有可能解的算法范式，常用于解决约束满足问题。我们将通过八皇后问题、数独求解和迷宫路径查找等经典例子，阐释如何设置剪枝条件（Pruning）来优化搜索空间。分支限界法（Branch and Bound）作为回溯法的优化，将在旅行商问题（TSP）的求解中得到具体体现。 第十二章：实用数据结构进阶：散列表与Trie树 散列表（Hash Table）是现代编程中不可或缺的工具。本章详述哈希函数的构造原则、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法），并分析不同负载因子对性能的影响。 Trie树（前缀树）则针对字符串的快速前缀检索需求。我们将解析其结构、构建过程，并对比其在字典查询和自动补全场景中相对于其他字符串数据结构的优势。 本书适合具备一定编程基础，希望系统性掌握算法与数据结构，并追求代码效率和理论深度的计算机科学学生、软件工程师及算法爱好者。通过本书的学习，读者将能够自信地设计、分析和实现高效的计算解决方案。

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