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杨晓非何丰 著

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• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 滤波器设计
• 控制系统
• 通信原理
• 数字信号处理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030412034

商品编码：1393954298

出版时间：2014-06-01

作  者:杨晓非//何丰 著作 定  价:46 出 版 社:科学出版社 出版日期:2014年06月01日 装  帧:平装 ISBN:9787030412034 ●暂无

内容简介

本书研究信号与系统的基本概念和理论。内容包括确定性信号的定义和分类;lti系统的定义和分类；确定性信号经过lti系统传输与处理的基本分析方法；连续系统与离散系统的时域分析、连续系统的频域分析、连续系统的复频域分析和离散系统的z域分析；状态变量分析法以及信号与系统的计算机辅助分析等，阐述上述各种分析方法相互间的联系及其具体应用。

《算法的奥秘：从原理到实践》 一、 导论：构建现代计算的基石 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。从搜索引擎的精准推荐，到智能手机的流畅操作，再到复杂科学研究的模拟计算，这一切的背后，都离不开一个核心概念——算法。算法，是解决特定问题或完成特定任务的一系列清晰、明确的指令集。它不仅仅是数学上的抽象概念，更是驱动现代科技进步的强大引擎。 《算法的奥秘：从原理到实践》旨在为读者揭示算法的深邃魅力与强大力量。本书并非一本简单的算法手册，而是一次深入探索算法本质、理解其设计思想、掌握其应用方法的旅程。我们希望通过本书，让读者能够超越“使用”算法的层面，真正“理解”算法，并具备根据实际需求设计和优化算法的能力。 本书的编写遵循“循序渐进，深入浅出”的原则。我们将从最基础的算法概念入手，逐步深入到各种经典算法的设计思想、数学原理、时间与空间复杂度分析，并最终探讨算法在实际工程中的应用与优化。我们力求语言通俗易懂，避免过于晦涩的数学推导，而是通过大量的图示、实例和代码片段来帮助读者理解抽象的概念。无论您是计算机科学专业的学生，还是有志于提升编程技能的开发者，亦或是对解决问题的方法论充满好奇心的读者，本书都将是您宝贵的参考。 二、 算法基础：理解问题的结构与求解的逻辑 要深入理解算法，首先需要建立起对问题及其求解过程的清晰认知。本书的第一部分将围绕算法的基础概念展开。 问题定义与算法描述： 我们将首先探讨如何精确地定义一个计算问题，并理解算法是如何将问题映射为一系列可执行步骤的。这包括对输入、输出、约束条件等要素的明确界定。 算法的特性： 算法的有效性在于其具备几个关键特性：有限性、确定性、可行性、输入和输出。我们将逐一解析这些特性，并阐述它们为何是算法不可或缺的组成部分。 算法的表达方式： 算法可以用多种方式进行表达，包括自然语言、流程图、伪代码和程序代码。本书将重点介绍伪代码，它是一种介于自然语言和具体编程语言之间的描述方式，既易于理解，又具有严谨性，能够清晰地传达算法的逻辑。 复杂度分析： 算法的效率是衡量其优劣的重要标准。我们将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习如何使用大O符号来度量算法的效率，并理解为什么高效的算法对于处理大规模数据至关重要。我们将通过简单的实例，让读者直观地理解不同复杂度带来的性能差异。 三、 数据结构：高效组织信息的载体 算法的效能很大程度上依赖于数据结构的组织方式。数据结构是数据的集合，并附带一套定义了数据之间关系和操作的方法。本书的第二部分将聚焦于各种经典数据结构及其与算法的协同作用。 线性数据结构： 数组 (Array)： 最基本的数据结构，提供随机访问能力。我们将探讨数组的优缺点，以及基于数组的常见操作，如插入、删除、查找。 链表 (Linked List)： 动态分配内存，方便插入和删除。我们将介绍单向链表、双向链表和循环链表，并分析它们在不同场景下的适用性。 栈 (Stack) 与队列 (Queue)： 分别遵循“后进先出” (LIFO) 和“先进先出” (FIFO) 原则的抽象数据类型。我们将展示它们在函数调用、表达式求值、任务调度等领域的应用。 非线性数据结构： 树 (Tree)： 具有层级关系的结构，广泛应用于文件系统、数据库索引等。 二叉树 (Binary Tree)： 每个节点最多有两个子节点。我们将介绍满二叉树、完全二叉树、二叉搜索树 (BST) 的概念，以及在 BST 上进行插入、删除、查找等操作的算法。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST)： 如 AVL 树和红黑树，通过保持树的平衡来优化查找和修改操作的性能。我们将深入理解其平衡机制的原理。 堆 (Heap)： 特殊的完全二叉树，满足堆序性质（最大堆或最小堆）。我们将讲解堆排序的实现以及堆在优先队列中的应用。 图 (Graph)： 由顶点和边组成的集合，用于表示实体之间的关系。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并为后续的图算法打下基础。 哈希表 (Hash Table)： 通过哈希函数将键映射到存储位置，实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。我们将探讨哈希冲突的处理方法，如链地址法和开放寻址法。 四、 经典算法设计范式：解决问题的通用策略 理解了数据结构，我们就可以开始探索解决问题的通用策略，即算法设计范式。本书的第三部分将深入讲解几种核心的算法设计思想。 分治法 (Divide and Conquer)： 将问题分解为若干个规模较小、相似的子问题，递归地解决子问题，然后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。我们将通过经典的例子，如归并排序 (Merge Sort)、快速排序 (Quick Sort) 和二分查找 (Binary Search)，来阐述分治法的思想。 动态规划 (Dynamic Programming)： 将问题分解为重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。我们将深入理解动态规划的两个要素：最优子结构和重叠子问题，并分析背包问题、最长公共子序列等经典动态规划问题。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 在对问题进行求解时，总是做出在当前看起来最优的选择，从而希望得到全局最优解。我们将探讨贪心算法的适用条件，并分析活动选择问题、霍夫曼编码等贪心算法的应用。 回溯法 (Backtracking)： 一种通过探索所有可能的解来找到满足条件的解的算法。当发现当前路径无法得到有效解时，就“回溯”到上一步，尝试其他路径。我们将通过八皇后问题、数独求解等例子来理解回溯法的搜索过程。 五、 核心算法详解：解决常见问题的利器 在掌握了基本的算法设计范式后，本书将进一步深入讲解一系列在计算机科学领域至关重要的核心算法。 排序算法 (Sorting Algorithms)： 冒泡排序 (Bubble Sort)、选择排序 (Selection Sort)、插入排序 (Insertion Sort)： 理解简单排序算法的工作原理及其 O(n^2) 的时间复杂度。 希尔排序 (Shell Sort)： 插入排序的改进，能够处理距离较远的元素。 堆排序 (Heap Sort)： 基于堆数据结构的 O(n log n) 排序算法。 归并排序 (Merge Sort) 与快速排序 (Quick Sort)： 基于分治法的 O(n log n) 排序算法，是实际应用中最常用的排序算法。我们将详细分析它们的实现细节和性能特点。 查找算法 (Searching Algorithms)： 线性查找 (Linear Search)： 最简单的查找方式，适用于无序数据。 二分查找 (Binary Search)： 仅适用于有序数据，时间复杂度为 O(log n)。 哈希查找 (Hash Search)： 基于哈希表的高效查找。 图算法 (Graph Algorithms)： 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)。我们将解释它们的搜索策略，并分析它们在连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 解决单源最短路径问题（无负权边）。 Floyd-Warshall 算法： 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 最小生成树算法： Prim 算法 Kruskal 算法 我们将探讨它们如何在图的构建和网络优化中发挥作用。 字符串算法 (String Algorithms)： 朴素字符串匹配 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法： 优化字符串匹配效率的经典算法。 数学与数论相关算法： 最大公约数 (GCD) 与最小公倍数 (LCM) 素数判断与生成： 埃拉托斯特尼筛法。 六、 算法的实践应用与优化：从理论到工程 理论知识最终需要服务于实践。本书的最后一篇将关注算法在实际工程中的应用，以及如何对算法进行优化。 算法的实现细节： 在实际编程中，需要考虑各种边界条件、数据类型溢出等问题。我们将通过具体的代码示例，演示如何将算法转化为健壮的程序。 算法的选择与权衡： 不同的场景需要选择最合适的算法。我们将讨论如何根据数据的规模、数据的特性、对时间和空间的要求等因素，进行算法的选择和权衡。 算法的优化技巧： 空间优化： 如何通过改进算法或使用更合适的数据结构来减少内存占用。 时间优化： 如何通过改进算法逻辑、使用更高效的库函数、并行计算等方式来加快执行速度。 缓存友好型算法设计： 考虑现代计算机硬件的缓存机制，设计能够更有效地利用缓存的算法。 算法在不同领域的应用： 操作系统： 调度算法、内存管理算法。 数据库： 索引算法、查询优化算法。 网络： 路由算法、拥塞控制算法。 人工智能与机器学习： 各种机器学习模型的底层算法。 数据科学： 数据分析、可视化算法。 算法的未来趋势： 随着计算能力的提升和新技术的涌现，算法也在不断发展。我们将简要展望算法在量子计算、分布式计算等前沿领域的发展方向。 结语 《算法的奥秘：从原理到实践》希望成为您学习算法的得力助手。算法并非遥不可及的理论，而是解决现实世界问题的强大工具。通过本书的学习，您将能够更深刻地理解计算的本质，掌握解决复杂问题的系统方法，并在您的技术道路上走得更远、更稳健。我们鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践，用代码去验证和探索算法的魅力，在不断的实践中，真正掌握算法的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的角度来看，一本好的科普读物，最重要的是能够用最易懂的方式将最晦涩的知识传递给普通读者。《信号与系统》这本书，光是书名就让我联想到很多抽象的概念，但这恰恰是我最想去探索的。我曾尝试过阅读一些关于信息理论的书籍，但往往因为其中涉及的数学公式过于繁杂而望而却步。我希望这本《信号与系统》能够在这方面有所突破，用更直观、更形象的方式来介绍这些概念，例如，它是否会通过生活中的例子来解释信号的产生、传播和处理过程？是否会使用类比来帮助理解系统的概念，比如我们身体的各个器官组成的系统，或者一个城市的交通网络？我对它的内容充满了好奇，尤其是它在解释“系统”这一概念时，是否会涉及反馈、稳定性等关键要素，以及这些要素在不同场景下的应用。我期待这本书能够成为我理解现代社会信息运作模式的一把钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计很简洁大气，让我第一时间就联想到了它内容的高质量。我一直认为，一本书的价值，很大程度上取决于它是否能引起读者的共鸣，并为读者带来新的认知。《信号与系统》这个书名，虽然听起来有些专业，但我总觉得它背后蕴含着一种普遍的规律，能够解释很多我们生活中的现象。我特别好奇，这本书会如何去定义“信号”，它是否仅仅指代我们熟悉的电信号，还是也包括更广泛的信息载体？而“系统”又是什么？它是一个封闭的整体，还是一个动态的交互过程？我期待这本书能够提供一种清晰的框架，让我能够理解不同系统之间的联系和差异，以及信号在这些系统中的作用。我希望它能够用一种引人入胜的方式，让我看到那些隐藏在现象背后的本质。对于我来说，一本值得反复阅读的书，就是能够在我每次重读时，都能发现新的理解和感悟的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者似乎是一位深耕于此领域多年的学者，从其专业的角度出发，我期待它能够提供一种严谨而又具有启发性的知识体系。我一直对那些能够连接不同学科知识的书籍情有独钟，《信号与系统》的书名让我觉得它很有可能触及到通信、控制、电子工程甚至信息科学的交叉领域。我特别想了解作者是如何将这些看似独立的学科串联起来的，它是否会从最基本的数学原理出发，逐步引导读者理解更复杂的概念？我对于书中的图示和案例的质量也抱有很高的期望，我希望它们能够清晰地辅助理解，而不是为了增加页数而存在的装饰。我设想，阅读完这本书，我应该能够对“信号”和“系统”这两个概念有一个更全面、更深刻的认识，并且能够将这些知识迁移到其他相关的领域进行思考和学习。对我来说，一本好的技术类书籍，不仅要传授知识，更要培养一种独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我还在犹豫是否要开始阅读，毕竟“信号与系统”这个名字听起来就带有一些技术性的门槛。然而，当我翻开第一页，看到作者流畅的语言和清晰的逻辑时，我的顾虑便烟消云散了。我虽然不是这个领域的专家，但对任何能够系统地解释复杂事物的书籍都充满敬意。《信号与系统》似乎就是这样一本致力于揭示事物内在规律的书。我非常欣赏它在开篇就强调的“基础性”和“普遍性”，这表明它并非只针对特定人群，而是希望能够让更广泛的读者理解核心概念。我期待它能提供一种全新的视角来看待我日常生活中接触到的各种信息和现象，也许那些我们司空见惯的声音、图像甚至是数据流，在作者的笔下都会变得生动有趣，充满值得探究的奥秘。我深信，理解了“信号与系统”，就等于掌握了一种观察和分析世界的基本方法，这对于我个人未来的学习和工作，无疑会带来意想不到的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，我第一次看到它的时候，就被那独特的排版和简洁的配色所打动。我一直对那些能将抽象概念具象化的书籍抱有浓厚的兴趣，而这本《信号与系统》恰好满足了我的期待。虽然我还没有真正深入阅读它的内容，但我可以预见，这一定是一本能够激发我强烈求知欲的书。我尤其好奇它会如何阐述那些复杂的数学模型，以及是否会用生动的例子来帮助我理解。有时候，一本好书就像一个等待被发掘的宝藏，它的价值不仅仅在于文字本身，更在于它所能点燃的思考和想象。我期待着它能为我打开一扇通往新领域的大门，让我看到之前从未留意过的风景。这本书的厚度和它的标题一样，都暗示着其内容的深度和广度。我喜欢那种能够挑战我思维界限的书籍，那些让我感到既兴奋又有些许畏惧的作品，往往能带来最大的成长。希望《信号与系统》能成为那样一本对我而言意义非凡的书，它不仅会丰富我的知识储备，更能提升我的分析和解决问题的能力。