具体描述
《ERPs实验教程(修订版)》简要地介绍了事件相关脑电位（ERPs）研究者应掌握的神经电生理学基础；详细论述了ERP实验的实用知识，包括记录ERP所需的设备及其使用方法、ERP常见成分解析、ERP实验准备和实验中应当注意的问题、ERP离线分析的基本方法以及目前广为采用的ERP分析方法和脑成像技术；举例介绍了几种关于ERP研究的实验设计和结果分析。《ERPs实验教程(修订版)》的内容不仅系统完整，而且实用易懂，可读性极强。《ERPs实验教程(修订版)》可作为相关专业本科生、研究生的ERP实验教材，不仅适用于刚刚涉足ERP领域的初学者，也适用于有多年经验的ERP研究人员。
计算机科学与工程领域经典著作系列： 《数据结构与算法设计：基础与应用》 作者： 张伟、李明 教授 联合编写 出版社： 科技文献出版社 页数： 约 650 页 开本： 16 开 定价： 128.00 元 --- 内容提要 本书是面向计算机科学、软件工程、信息技术及相关交叉学科本科高年级学生、研究生及一线研发人员的权威性教材与参考手册。它系统、深入地阐述了数据结构与算法设计的核心理论、经典范式及其在现代计算领域的广泛应用。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：基础理论与抽象数据类型（ADT） 本部分奠定坚实的数学和逻辑基础。首先回顾必要的离散数学知识，包括集合论、图论基础和算法分析的数学工具（如渐进记号、递归关系求解）。随后，详细介绍抽象数据类型（ADT）的设计哲学，强调问题分解与接口分离的工程思想。 数组与链表： 深入剖析静态数组的内存布局、动态数组（如 C++ `std::vector` 或 Java `ArrayList`）的扩容机制及其时间复杂度分析。重点讲解单向链表、双向链表和循环链表的实现细节、指针操作的陷阱与优化。 栈与队列： 不仅限于教科书式的实现，更会探讨栈在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、递归模拟中的实际应用，以及队列在并发控制、消息传递系统中的角色。特殊队列结构如双端队列（Deque）的应用场景将被详细阐述。 树结构 I：二叉树与遍历： 全面覆盖二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序三种遍历方法的递归与非递归实现。重点分析树结构在数据编码和解析中的基础作用。 第二部分：核心数据结构与高效存储 本部分聚焦于提高数据访问效率的关键结构，特别是平衡性与查找性能的优化。 树结构 II：二叉搜索树（BST）与平衡树： 详细剖析标准 BST 的平均与最坏情况性能，引出旋转操作的必要性。深入讲解 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的平衡维护机制，对比它们在插入、删除操作中的复杂度差异及其在数据库索引（如 B+ 树的前身）中的地位。 堆（Heap）与优先队列： 阐述二叉堆的构建算法（Floyd 算法）和维护操作（Heapify）。深入探讨优先队列在调度算法（如最短路径算法中的应用）中的核心价值。并延伸至更高效的斐波那契堆（Fibonacci Heap）的概念简介。 散列表（Hash Table）： 讲解散列函数的构造原则（理想、均匀分布），不同冲突解决方法（开放定址法、链地址法）的优劣权衡。重点分析负载因子、重新散列（Rehashing）策略对性能的影响，及其在缓存系统和快速查找中的不可替代性。 图结构： 完整介绍图的邻接矩阵与邻接表表示法。系统梳理图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS），并探讨它们在连通性检测、拓扑排序中的应用。 第三部分：高级算法范式与设计技巧 本部分提升到算法设计的战略高度，介绍解决复杂问题的通用框架和思维模式。 排序算法的深度剖析： 不仅限于快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort），还对比了堆排序、计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序的适用场景。深入分析快速排序的枢轴选择策略对性能的决定性影响。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 通过活动安排、霍夫曼编码、最小生成树（Prim/Kruskal 算法）等经典案例，阐明贪心选择性质和最优子结构的应用条件。 分治策略（Divide and Conquer）： 详细分析矩阵乘法（Strassen 算法）、最大子数组问题等案例，并结合主定理（Master Theorem）对递归算法的复杂度进行精确量化。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 将 DP 算法分解为状态定义、转移方程、边界条件三个关键步骤。通过背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等范例，系统训练读者识别并解决具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题。 第四部分：计算复杂性与前沿主题 本部分为进阶内容，侧重于算法效率的理论界限和现代计算面临的挑战。 最短路径算法： 详述 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法（处理负权边）及其在实际路由选择中的应用。引入 Floyd-Warshall 算法解决所有顶点对最短路径问题。 计算复杂性理论基础： 引入 P 类问题、NP 类问题的概念，解释 NP 完全性（NP-Completeness）的意义。讨论可归约性（Reduction）的概念，并简要介绍对 P vs NP 问题的思考。 计算几何与字符串匹配（选讲）： 概述凸包（Convex Hull）问题的基本解法，并深入讲解 KMP 算法在文本搜索中的线性时间效率优势。 --- 本书特色 1. 理论与实践的完美结合： 每一章均包含大量的 C++ 或 Java 伪代码实现（或真实代码片段），并辅以详细的复杂度分析和性能对比图表，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 2. 丰富的案例研究： 案例选取紧跟行业前沿，涵盖数据库索引、操作系统调度、网络路由、生物信息学中的序列比对等实际工程问题。 3. 详尽的习题与思考题： 每章末尾设计了从基础巩固到开放式研究的习题，旨在培养读者的抽象思维和创新解决问题的能力。 4. 严谨的数学推导： 算法分析部分绝不满足于“O(n log n)”的结论，而是提供详尽的数学证明和归纳过程，为读者建立严密的数理基础。 适用对象： 计算机科学与技术、软件工程、通信工程、电子信息工程等专业本科生（大二至大四）。 致力于提升算法和数据结构能力的硕士研究生。 希望系统回顾或查漏补缺的初级至中级软件工程师、算法工程师。 本书是您从基础编程迈向高级系统设计和高效问题解决的必备工具书。
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已经到了标记专业书目的地步.......
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评分很系统的一本书，做脑电实验的人看了特别有用（做脑电的人太少了...）
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