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页数:525

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出版时间:2008-4

价格:58.00元

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isbn号码:9787040228403

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 工程
• 数字信号处理
• 通信
• 图像处理
• 算法
• 数学
• 滤波
• 系统分析
• 雷达

好的，这是一本名为《数据结构与算法精讲》的图书简介，旨在提供对计算机科学核心概念的深入理解和实践指导，内容完全不涉及“工程信号处理”的相关主题。 --- 图书名称：《数据结构与算法精讲》 简介 《数据结构与算法精讲》 是一部面向计算机科学、软件工程专业学生及一线开发工程师的权威性参考著作。本书系统地梳理了支撑现代计算系统的基石——数据结构与核心算法的设计、实现与性能分析。我们深知，算法是程序的灵魂，数据结构是思维的骨架。本书的目标是超越简单的概念罗列，带领读者深入理解数据结构背后的设计哲学和算法的数学原理，从而能够构建出高效、健壮且可维护的软件系统。 全书内容组织严谨，逻辑清晰，旨在培养读者从抽象思维到具体编码实践的完整能力。我们不仅关注“是什么”（What），更侧重于“为什么”（Why）和“怎么做”（How），确保读者能够真正掌握解决复杂计算问题的核心工具集。 --- 第一部分：基础构建模块——核心数据结构 本部分是理解复杂算法的基础。我们从最基本的元素出发，逐步构建起支撑大规模数据管理的框架。 第1章：线性表的深入剖析与实现 本章详细探讨了线性表的多种实现方式。我们从基础的数组（Array）结构入手，深入分析其在随机访问和内存连续性方面的优势与局限。随后，重点剖析链表（Linked List）家族，包括单链表、双向链表以及循环链表的结构特性、插入/删除操作的时间复杂度分析。特别地，我们引入了动态数组（如C++ `std::vector` 或 Java `ArrayList` 的内部机制），探讨其摊还分析（Amortized Analysis）下的性能表现，揭示动态扩容的效率奥秘。本章的实践部分要求读者亲手实现一个支持高效合并与分割操作的持久化链表变体，理解状态切换的成本。 第2章：栈与队列的抽象与应用 栈（Stack）和队列（Queue）是实现递归、过程控制以及任务调度的核心抽象。本章首先阐述后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的原理。在实现部分，我们不仅展示基于数组和链表的标准实现，还深入探讨了双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值（Sliding Window Maximum）问题中的关键作用。此外，本书对优先队列（Priority Queue）进行了详尽的阐述，重点分析了其基于二叉堆（Binary Heap）的实现，并延伸至斐波那契堆（Fibonacci Heap）的理论框架，为后续的图算法打下基础。 第3章：树结构：分层与检索的艺术 树是处理层次化数据和实现高效检索的关键。本章首先从树的基本术语、遍历方法（前序、中序、后序、层序）入手。随后，我们将焦点集中于二叉搜索树（BST），并详细推导平衡性的重要性。平衡树的章节是本书的重点：我们对AVL树的旋转机制进行数学推导，并全面解析红黑树（Red-Black Tree）的五大性质及其保证平衡的“颜色”逻辑。对于需要极端高性能的场景，我们探讨了B/B+树在数据库索引和文件系统中的应用，着重分析其降低磁盘I/O次数的设计思想。最后，我们介绍Trie树（前缀树）在字符串匹配和自动补全中的高效性。 第4章：散列技术与冲突解决之道 散列（Hashing）是实现近乎 $O(1)$ 平均时间复杂度查找的基础。本章首先定义散列函数（Hash Function）的设计原则，分析理想散列函数的特性。重点在于冲突解决策略：我们详细对比了链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing）的优劣，并深入分析了线性探测、二次探测以及双重散列的性能差异。本书特别强调一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群）中的重要性，阐释其如何最小化节点增减带来的数据迁移量。 --- 第二部分：算法核心：效率与优化 本部分将读者带入算法设计的核心领域，专注于分析问题的解决策略、复杂度评估及高级优化技术。 第5章：排序算法的性能谱系 排序是检验算法功力的试金石。本章不仅实现经典的排序算法（如冒泡、选择、插入），更侧重于分治法的代表——快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的细节。我们深入分析了快速排序的枢轴选择（Pivot Selection）策略对最坏情况的影响，并提供了Hoare分区方案与Lomuto分区方案的对比。对于非比较排序，我们详细讲解了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的应用场景和前提条件，揭示其线性时间复杂度的来源。 第6章：图论：连接世界的结构与算法 图（Graph）是建模复杂关系（如网络、路线、依赖）的首选工具。本章全面覆盖图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表的选择依据。在遍历方面，我们详细对比深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景，特别是DFS在有向无环图（DAG）中的拓扑排序。核心算法部分，本书详述了最短路径问题：包括Dijkstra算法（非负权重）和Bellman-Ford算法（处理负权边）。对于所有边权重都非负的场景，我们还探讨了Floyd-Warshall算法实现多源最短路径的动态规划思想。 第7章：动态规划：最优子结构与重叠子问题 动态规划（DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特征的复杂优化问题的利器。本章通过经典的斐波那契数列、背包问题（0/1和完全背包）和最长公共子序列案例，系统性地阐述自底向上（迭代）和自顶向下（记忆化）两种实现范式。我们着重分析如何定义状态转移方程（State Transition Equation），这是DP成功的关键。后续章节将DP思想应用于更复杂的矩阵链乘法和旅行商问题（TSP）的近似解法。 第8章：贪心算法与回溯法 本章对比了两种经典的搜索与优化策略。贪心算法（如霍夫曼编码、活动选择问题）侧重于每一步做出局部最优选择，本章将论证何时局部最优能导向全局最优，并分析其无法证明贪心性质的陷阱。回溯法（Backtracking）则作为一种系统性的搜索方法，用于求解N皇后问题、数独求解等约束满足问题。我们将重点剖析剪枝（Pruning）技术的有效应用，以避免无效的搜索空间探索。 第9章：高级主题：摊还分析与渐进比较 为了严谨地评估算法性能，本章引入了更高级的复杂度分析工具。我们详细解释大 $O$ 记号、Omega 记号和Theta 记号的数学定义及其在渐进性能分析中的作用。摊还分析（Amortized Analysis）被用于分析那些操作成本不均匀的结构（如动态数组扩容、斐波那契堆的合并操作），展示其“平均”性能的保证。此外，我们还探讨了最坏情况、最好情况和平均情况分析的区别，并简要介绍了概率分析在某些随机算法评估中的地位。 --- 结语 《数据结构与算法精讲》并非一本速查手册，而是一本思维训练指南。通过本书的学习，读者将不仅能熟练运用现有的数据结构和算法解决标准问题，更能掌握在面对全新、未定义的问题时，如何抽象建模、设计并分析出高效的计算方案。掌握这些核心知识，是迈向顶尖软件架构师和算法工程师的必经之路。

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我是一个资深软件工程师，主要负责后端架构，过去觉得信号处理是硬件或者嵌入式工程师的专属领域。这次为了一个需要处理大量传感器数据的项目，硬着头皮找了这本书来看，没想到收获巨大。这本书的精彩之处在于它对“实际工程问题”的关注。它不只是停留在理想化的数学模型上，而是深入探讨了噪声抑制、滤波器的选择与设计中的权衡取舍。比如在讲解IIR滤波器时，书中对比了不同设计方法的计算复杂度、实时性要求以及稳定性边界，这对于我这种需要考虑系统资源限制的开发者来说，简直是实战宝典。书中给出的MATLAB/Python代码示例，都是可以直接拿来修改套用的，而不是那种故意简化到失真的演示代码。我尤其喜欢它关于频谱分析的部分，它不仅仅告诉你如何计算FFT，更重要的是教你如何解读FFT的结果——如何区分真正的信号成分、泄漏（Leakage）和栅栏效应（Picket-fence effect），并且提供了相应的窗口函数选择指南。这种从理论到“战场”的无缝对接，是我在其他教材里很少见到的。

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这本书带给我的阅读体验是颠覆性的，它成功地将“工程”与“理论”这两个看似对立的词汇融为一体。我注意到书中花了很大篇幅讨论数字滤波器在硬件实现时可能遇到的量化效应（Quantization Effects）和溢出问题。这些是纯理论书籍绝对不会触及的“脏活累活”，但恰恰是决定一个系统能否在真实世界中稳定运行的关键。例如，在讨论有限字长效应时，作者不仅分析了舍入误差如何累积，还提供了一套基于不同乘法器结构的设计建议。另外，这本书在绪论部分就明确了其“工程导向”的宗旨，它不是一本纯粹的数学分析书籍，而是一本教你如何用数学工具解决真实世界问题的工具箱。这种务实的态度贯穿始终，无论是在通信系统的信道编码还是在图像处理的滤波应用中，都能看到对计算效率和资源消耗的细致考量。这本书读完后，我感觉自己不再是一个只会套用公式的“计算员”，而更像是一个能够设计和优化整个信号处理流程的“工程师”。

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这本书的封面设计实在让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的几何线条，立刻就勾起了我对这个领域的探索欲。拿到手里沉甸甸的质感，也让人觉得内容一定很扎实。我本来对信号处理这个概念只是停留在理论课的皮毛阶段，总觉得它离实际应用太远，枯燥乏味。但这本书的引言部分就用了非常生动的比喻，将复杂的傅里叶变换比作我们观察世界时聚焦与失焦的过程，一下子就拉近了距离。特别是关于离散时间信号的介绍，作者没有直接抛出晦涩的公式，而是从采集、量化这些实际工程问题入手，让你明白为什么要引入这些数学工具。我特别欣赏它对基础概念的耐心铺陈，比如卷积的概念，书里用了一个非常巧妙的例子——一个房间里的回声效果，让初学者也能迅速抓住核心。而且排版上，图表和文字的比例拿捏得恰到好处，那些关键的数学推导步骤都用不同的颜色和字体做了突出显示，阅读体验极佳，完全没有传统教科书那种让人望而却步的压迫感。这本书的开篇就成功地搭建了一个坚实的认知框架，让人充满了继续往下翻的动力。

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说实话，我是一个非常注重阅读深度的读者，很多入门级的信号处理书籍在我看来都过于浅尝辄止，基本上就是公式的罗列。然而，这本《工程信号处理》的深度是令人敬佩的。它在高级主题上的处理，比如小波分析（Wavelet Analysis），没有选择性地回避其数学上的复杂性，而是花了大量的篇幅去阐述多分辨率分析的原理，以及不同小波基函数（如Haar, Daubechies）在实际去噪和特征提取中的优缺点对比。在处理非平稳信号时，它清晰地指出了传统STFT（短时傅里叶变换）的局限性，并展示了如何利用小波变换在时间和频率上实现自适应的分辨率。此外，对于像功率谱密度估计这样的主题，书中对周期图法、韦尔奇法（Welch's method）的偏差、方差特性进行了详细的统计分析，这对于需要进行严谨科学实验报告的读者来说至关重要。这本书的参考书目也非常权威，指引了进一步深入研究的方向，显示出作者深厚的学术积累。

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这本书的章节安排逻辑性极强，可以说是教科书编排的典范。我个人对自适应滤波算法一直很头疼，总觉得它们像是一个黑箱子，知道它能工作，但不知道“为什么”能工作。这本书在讲解LMS（最小均方）算法时，先从最小化误差平方和的几何意义入手，引入了误差向量的投影概念，这种空间想象的方法，比单纯的代数推导更容易让人理解其收敛性和稳定性。更棒的是，它在讨论完理论后，紧接着就引入了应用案例，比如在通信系统中如何用它来消除回声或均衡信道。阅读过程中，我发现作者的语言风格非常严谨，但又不失一种娓娓道来的学者风范。即便是涉及到较深的随机过程理论，作者也总是能用清晰的数学语言将其嵌入到信号处理的语境中，避免了将理论生硬拼凑的弊端。读完关于卡尔曼滤波的那一章，我感觉自己对状态估计的理解上升到了一个全新的层次，不再是死记硬背公式，而是真正理解了“最佳线性无偏估计”背后的含义。

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