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杨波 周亚宁著 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115204400

商品编码：29592981567

包装：平装-胶订

出版时间：2009-05-01

基本信息

书名：大话通信——通信基础知识读本

定价：42.00元

作者：杨波 周亚宁著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2009-05-01

ISBN：9787115204400

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

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推荐购买：漫话大数据（老狼继《大话物联网》《大话云计算》之后又一本触及IT热点的力作） 推荐购买套装：大话通信--通信基础知识读本 大话无线通信 大话移动通信(套装共3册)(超值附赠cdma2000网络优化典型案例分析)一本不走寻常路的专业图书；一本销售了30000册的通信图书；一本普及通信常识的好书；原来，通信也可以很好玩。

内容提要

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本书是一本关于通信的基础知识读物，内容涉及通信的各个领域，从通信网络的基础架构到包括语音通信、数据通信、移动通信在内的各类通信技术，从通信的服务运营到通信在个人和家庭以及行业和企业中的应用，从基础设施建设到产品开发基础，通俗地诠释了通信的相关知识，并附有行业内的企事业单位和标准化组织等简要介绍。 本书用独特的行文风格，以风趣、幽默的语言向读者讲述通信的发展历程，以独特的视角说明通信的目的和方式，用漫画式的插图帮助读者理解晦涩、枯燥的技术，向通信爱好者展示了通信高科技的巨大魅力，为初学者打开了一扇深入学习通信技术的大门。 本书以通信行业的管理人员和市场营销人员为主要读者对象，也可作为初入通信行业或者打算进入通信领域的非通信专业人员了解通信和学习通信知识的入门书。

目录

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目 录

前言 话说“通信”基本概念 1

章 通信发展史 9
古代通信：信息沟通的起步 10
近现代通信：电磁通信和数字时代的起步 11
当代通信：移动通信和互联网时代 14
未来通信：大融合时代 15

第2章 用什么实现通信 17
电信网中的通信工具 17
互联网的通信手段 21
专业领域的通信工具 24
家电中的通信工具 25

第3章 通信到底是干嘛的 27
个问题：用什么信息格式传递给对方——编码 28
第2个问题：如何找到对方——寻址 30
第3个问题：信息传递的额外要求——网络优化 31
额外的一个问题——人性化 33

第4章 说说“编码” 34
开场白 34
从声音到模拟信号 35
模数/数模转换(A/D和D/A)、PCM和线路编码 38
复用与解复用 42
波特率和比特率 46
几种典型数据技术的数据格式 47
数据包、帧和信元名称的统一问题 56
图像和视频编码 57

第5章 讲讲“寻址” 59
开场白 59
电话交换网的寻址 61
以太网内的寻址 63
IP网的寻址 65
怎么会有这么多地址？ 73

第6章 谈谈“优化” 74
处处都有“优化”在 74
分工和职责——通信分层结构 76
一根线“掰”成几“瓣”用——复用技术 79
“排兵布阵”有讲究——网络拓扑研究 80
开车还是坐地铁？——面向连接和非面向连接 81
不可忽视的“摩擦力”——传输损耗 84
“非诚勿扰！”——网络安全基本概念 85
浓缩的，都是精华！——通信压缩技术 90
服务，顾客至上！——通信服务质量 91
从几个案例来看优化 92

第7章 通信网络基础框架透视 100
传送网——一切通信网的基础 101
语音网——百年历史，成就卓著 101
数据网——通信新贵，未来之星 101
支撑网——默默无闻，鞠躬尽瘁 101
综合网——通信网中的混血儿 101
各种网络的结构关系 102

第8章 通信网中的传送介质和传输网 104
如何选择传送介质 104
从频谱到带宽 105
看得见的“线”——有线网络的传输介质 106
有线传输设备和网络 110
别拿空气不当导体——无线传输技术 115
高空孤独的通信巨人——卫星通信 120

第9章 电话交换网 122
自动交换：就来自于那次“灵感一闪” 122
公众电话交换网(PSTN) 123
交换机原理 129
作战图——程控交换机的路由 131
作战部署——信令 132
无所不能的智能网 137
PSTN用于数据接入的三种武器 141

0章 数据通信 145
还从电话网的铜线开始——xDSL 145
分组网PSPDN 146
透明链路传送网——DDN 147
局域网互连的技术——帧中继(FR) 149
学院派经典技术——ATM 150
IP over SDH——驴唇对上了马嘴？！ 156
语音数据的“杂交”技术——MSTP 158
光纤进入千家万户的希望之星——无源光网络 159
用电视网传送数据——CATV的双向改造和数据应用 161
老杨有话说——从数据通信到IP通信 162

1章 路由与交换 163
IP网的钢筋混凝土——HUB、以太网交换机和路由器 163
路由的发现——路由协议 168
ICMP：IP网检测基本工具 174
IP通信的未来——MPLS 176

2章 互联网通信 177
互联网的诞生 177
IP技术在互联网中成功的诀窍 179
千变万化的接入方式 180
互联网内容的主要载体——IDC 181
E-mail——互联网的经典应用 183
、与门户网站 184
BBS、FTP、Tel 185
即时通信——有事儿您Q我！ 185
搜索引擎 186
电子商务、的网和支付宝 187
远程教学和远程医疗 189
网络游戏——玩家的天堂 189
垂直行业和区域门户迅速崛起 190
互联网应用2.0时代 190
老杨有话说——互联网的未来 191

3章 移动通信 193
先搞清楚“辈分” 193
1G——充满梦想的一代 194
GSM创造历史 194
CDMA打破垄断格局 197
专用业务移动调度系统——数字集群 198
“小灵通”横空出世 199
“大灵通”昙花一现 200
移动直放站和室内分布——目标：没有盲区！ 201
3G姗姗而来 202
4G——给未来许一个愿吧 207
移动网增值业务 210

4章 个人和家庭的通信 215
固定电话及其衍生的数据接入技术 215
个人移动通信 216
电力线也能上网？Yes！ 217
利用有线电视电缆的通信新技术 217

5章 行业和企业的通信 219
行业和企业里的语音通信 220
企业IP应用 227
视频会议系统 229
老杨有话说——行业和企业通信带给我们的启示 231

6章 丰富的电信业务 232
电信业务的定义和分类 232
基础电信业务 233
增值电信业务 235
增值业务举例 236
老杨有话说——业务描述的苦衷 245

7章 运营支撑和管理计费 246
同步——让通信网有统一的时钟 246
认证和鉴权——通信网准入策略 248
网络管理——通信网忠实守护神 249
千变万化的电信计费模式 251
运营商之间的互连互通与结算 253
通信网的运营维护 256
运营商缴费系统 258
电信运营商的那些事儿 258

8章 业务融合与统一通信 261
“分离”的理念：从一个茶馆的故事开始 261
几种IP呼叫信令——百舸争流 266
VoIP——忆往昔峥嵘岁月稠 270
NGN——万般业务竞自由 271
软交换的技术实现——对外开放，对内搞活 275
实时传输协议(RTP)——鹰击长空，鱼翔浅底，媒体实时流 278
IP网络的语音编码——谁主沉浮？ 279
IMS——移动网中的软交换 280
业务新目标——滚滚长江东逝水，统一通信成主流 282
IP-PBX——欲穷千里目，更上一层楼 283
分布式呼叫中心——化整为零新理念 284
ICT——CT与IT渐行渐近 285

9章 通信网常见设施 287
机房与装修 287
机房监控 288
电信设备 288
工控机和服务器 289
线缆 289
常见物理接口和接头 289
DDF、ODF与MDF 291
空调 291
电源、电池与UPS 291
老杨有话说——献给通信网中的“小草”们 292

第20章 通信产品开发基础 293
智能性与产品开发 293
嵌入式与非嵌入式系统 294
基于PC或者服务器的通信产品开发基础 295
嵌入式系统的开发 298
关于产品的认证 309
通信产品开发的思路 310
老杨有话说——关于中国自主知识产权的“一声叹息” 312

第21章 相关国际标准化组织 314

第22章 通信企事业单位简介 320
通信行业的价值链条 320
工业和信息化部 323
主要电信运营商 323
增值服务提供商 325
设备制造商 326
内容提供商(ICP) 331
信息服务/系统集成商 332
咨询公司 333

后记 性格决定命运 334

作者介绍

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杨波，曾先后供职于多家知名通信企业，在通信领域工作10年，积累了丰富的实践经验，在数据通信领域领域、软交换领域享有知名度。周亚宁：曾先后供职于多家知名运营商，在通信领域工作11年，积累了丰富的数据网络，尤其是IP网络的建设、管理和运维经验，是目前新中国联通网络工程师。

文摘

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序言

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《数据结构与算法：思维的基石》 第一章：初识数据结构——信息组织的艺术 在信息爆炸的时代，如何高效地组织、存储和检索数据，是每一个计算机科学从业者必须面对的核心课题。本书的第一章《初识数据结构》将带领读者进入数据结构的世界，理解它作为计算机科学“思维的基石”的深远意义。我们不仅仅是学习枯燥的定义和模型，更重要的是理解数据结构如何将现实世界中的复杂信息转化为计算机能够理解和处理的逻辑结构，从而为算法的构建奠定坚实的基础。 本章将从最基本的数据组织方式入手，例如数组（Array）。我们将探讨数组的线性特性，它的优点在于可以通过索引直接访问元素，这在很多场景下都能提供极快的访问速度。然而，我们也将会深入分析数组在插入和删除操作时所面临的效率瓶颈，以及这在实际应用中可能带来的性能问题。通过对比分析，读者将能深刻理解不同数据结构之间的权衡取舍。 接着，我们将引出链表（Linked List）的概念。链表与数组的根本区别在于其非连续的存储方式，每个节点都包含数据和指向下一个节点的指针。我们将详细解析单链表、双向链表以及循环链表的结构特点，重点分析它们在插入和删除操作上相比数组的优势。理解链表的操作，不仅仅是学习代码实现，更是理解内存分配的动态性以及指针在数据组织中的核心作用。我们会通过一些简单的实例，例如实现一个动态大小的列表，来生动展示链表的应用场景。 在理解了线性结构之后，本章将进一步探索非线性数据结构。栈（Stack）和队列（Queue）虽然在结构上仍然可以看作是线性的，但它们强调的是数据访问的特定规则——“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）。我们将通过模拟现实生活中的场景，比如浏览器历史记录（栈）和排队买票（队列），来形象地解释这两种抽象数据类型（ADT）的运作机制。理解栈和队列的操作，对于实现递归算法、进程调度以及某些图的遍历算法至关重要。 此外，本章还将初步介绍树（Tree）和图（Graph）的概念。树是一种典型的分层数据结构，它在计算机科学中无处不在，例如文件系统的目录结构、数据库的索引以及DOM树。我们将从二叉树（Binary Tree）开始，讲解节点、根节点、叶子节点、父节点、子节点等基本术语，并简单介绍二叉搜索树（Binary Search Tree）的构建原理，理解它如何实现高效的数据查找。图则是一种更加通用的结构，能够表示实体之间的任意关系，例如社交网络、地图路线。本章将为读者勾勒出这些复杂结构的初步轮廓，为后续章节的深入学习打下基础。 核心目标： 理解数据结构的概念与重要性： 明白数据结构是解决计算问题的基础，是构建高效算法的基石。 掌握基础的线性数据结构： 深入理解数组和链表的内部实现原理、操作方法以及各自的优缺点。 认识抽象数据类型（ADT）： 理解栈和队列作为特定访问规则的数据组织的意义。 建立非线性结构的初步认知： 对树和图的基本概念形成初步印象，为后续学习做好铺垫。 培养数据组织和抽象思维： 能够将现实问题抽象成数据结构模型，并思考如何最优地组织信息。 内容细节： 数组的实现与操作： 动态数组的内存管理，元素查找、插入、删除的时间复杂度分析。 链表的种类与实现： 单链表、双向链表、循环链表的节点设计，插入、删除、查找操作的算法实现。 栈的ADT与应用： 基于数组和链表实现栈，函数调用栈、表达式求值等应用场景。 队列的ADT与应用： 基于数组和链表实现队列，广度优先搜索（BFS）、任务调度等应用场景。 树的基本概念： 节点的定义，树的遍历（前序、中序、后序）的初步介绍。 图的基本概念： 顶点、边、邻接矩阵、邻接表等表示方法。 学习方法建议： 本章的学习，建议读者在理论理解的基础上，动手实现各种数据结构的增删改查操作。通过调试代码，观察数据在内存中的变化，能更深刻地理解抽象概念。同时，可以尝试将本章介绍的数据结构应用到一些简单的实际问题中，例如设计一个简单的待办事项列表（链表），或者模拟一个简单的文件系统目录（树）。 第二章：算法的本质——解决问题的艺术 如果说数据结构是计算机科学的“骨架”，那么算法就是驱动这个骨架运转的“灵魂”和“思维”。本书的第二章《算法的本质》将带领读者深入探索算法的世界，理解算法不仅仅是一系列指令的堆砌，更是一种抽象的、通用的问题解决方法。本章的核心目标是让读者理解算法的设计思想、分析方法以及如何评价一个算法的优劣，从而能够用更高效、更优雅的方式解决计算机科学中的各类问题。 我们将从“什么是算法”这一最根本的问题开始。通过对比不同的求解同一个问题的算法，例如计算两个数之和，我们将引出算法的几个关键特性：有穷性（算法必须在有限步骤内结束）、确定性（每一步的指令都必须清晰无歧义）、可行性（每一步都必须是可执行的）、输入（算法有零个或多个输入）和输出（算法有一个或多个输出）。理解这些特性，有助于我们辨别什么是真正的算法。 接下来，我们将重点讨论算法的效率分析，这是衡量一个算法好坏的重要标准。我们将会详细介绍“时间复杂度”（Time Complexity）和“空间复杂度”（Space Complexity）的概念。时间复杂度衡量的是算法执行所需的时间随输入规模增长而增长的趋势，我们将会学习如何使用大O记法（Big O notation）来表示算法的渐时复杂度，例如O(1)常数时间、O(log n)对数时间、O(n)线性时间、O(n log n)以及O(n^2)平方时间等。通过分析不同数据结构操作以及简单算法的时间复杂度，读者将能直观地感受到效率的差异。 空间复杂度则衡量的是算法在执行过程中所占用的内存空间。我们将会分析在不同场景下，数据结构的选择如何影响算法的空间复杂度。理解并能够计算时间复杂度和空间复杂度，是选择最优算法的关键。我们会用图表和实例来直观展示不同复杂度下的性能表现，例如，为什么对于大规模数据，O(n log n)的排序算法远优于O(n^2)的算法。 本章还将介绍几种经典的算法设计思想。分治法（Divide and Conquer）是其中一种重要的思想，它将一个大问题分解成若干个规模较小的相同问题，然后递归地解决这些小问题，最后将这些小问题的解合并起来，形成大问题的解。我们将以经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，详细讲解分治法的应用，以及它们如何通过递归和高效的合并策略实现O(n log n)的时间复杂度。 贪心算法（Greedy Algorithm）是另一种常用但需要谨慎使用的策略。贪心算法在每一步选择时都采取当前看起来最优的选择，期望最终能得到全局最优解。我们将通过实例，例如活动选择问题、找零问题，来理解贪心算法的思路。同时，我们也会强调贪心算法并非万能，并分析其适用条件，例如需要证明其“贪心选择性质”和“最优子结构性质”。 动态规划（Dynamic Programming）是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的复杂问题的强大工具。动态规划的思想是通过填表（或使用递归与备忘录）的方式，将复杂问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算。我们将以经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等问题为例，深入讲解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”以及“递推计算”过程。读者将学会如何识别适合用动态规划解决的问题，并构建其解决方案。 此外，本章还将对回溯算法（Backtracking）做一个初步的介绍。回溯算法是一种通过探索所有可能的解来找出满足特定条件的解的算法。它类似于深度优先搜索（DFS），当发现当前路径无法通向有效解时，则“回溯”到上一个状态，尝试其他路径。我们将通过解决一些经典的组合问题，如N皇后问题、全排列问题，来理解回溯算法的试探与剪枝思想。 核心目标： 深刻理解算法的概念与重要性： 认识算法是解决计算问题的核心，是实现程序功能和优化性能的关键。 掌握算法的效率分析方法： 熟练运用大O记法分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解其含义和意义。 掌握主要的算法设计策略： 学习并理解分治法、贪心算法、动态规划和回溯算法的核心思想。 学会分析问题并选择合适的算法： 能够根据问题的特点，选择最适合的算法设计策略。 培养严谨的逻辑思维和问题解决能力： 通过学习算法，提升分析问题、抽象问题和构建解决方案的能力。 内容细节： 算法的定义与特性： 详细阐述算法的五个基本特性。 时间复杂度和空间复杂度： 大O记法的定义、性质，常见复杂度类别的分析，如何分析简单循环和嵌套循环的时间复杂度。 分治法： 归并排序、快速排序的原理、实现和复杂度分析。 贪心算法： 贪心选择性质，最优子结构性质，活动选择、找零等经典贪心问题。 动态规划： 重叠子问题，最优子结构，状态转移方程，斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）的动态规划解法。 回溯算法： N皇后问题、全排列问题的回溯实现。 常见算法的应用场景： 简单介绍这些算法在实际问题中的应用，如路径查找、资源分配等。 学习方法建议： 本章的学习，理论与实践结合至关重要。读者应尝试用伪代码或实际编程语言实现各种算法，并用测试数据验证其正确性。同时，对于复杂算法，如动态规划，建议读者在纸上进行“手算”或“画表”，跟踪计算过程，以加深理解。多做练习题，特别是针对不同算法设计策略的题目，是提升能力的关键。尝试将所学算法应用到解决一些稍复杂的问题中，例如设计一个简单的路径搜索算法。 第三章：排序与查找——数据处理的两大法宝 在信息处理的世界里，将数据有序地排列（排序）和快速地定位所需信息（查找）是两大基础而核心的任务。本书的第三章《排序与查找》将聚焦于这两大操作，深入剖析各种经典算法的原理、实现细节、性能特点以及适用场景。本章的目标是让读者掌握高效地组织和检索数据的方法，为处理更复杂的计算任务打下坚实基础。 排序算法： 本章将首先介绍一系列经典的排序算法。我们将从最基础的冒泡排序（Bubble Sort）和选择排序（Selection Sort）开始，虽然它们的时间复杂度为O(n^2)，在处理大量数据时效率较低，但它们易于理解，是入门排序算法的绝佳起点。我们会详细解析它们的运作过程，例如冒泡排序中相邻元素的比较与交换，以及选择排序中找到最小（或最大）元素并放到合适位置的过程。 接着，我们将深入探讨效率更高的O(n log n)排序算法。插入排序（Insertion Sort）在某些情况下（如数据基本有序）表现优异，我们将分析其“原地排序”的特性。希尔排序（Shell Sort）作为插入排序的改进，通过“分组”排序的思想，能够显著提高效率，我们会讲解其“增量序列”的概念。 归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）作为两种最著名的O(n log n)排序算法，将是本章的重点。我们会详细解析它们基于“分治法”的思想，从递归的角度解释如何将数组分割、排序，再进行高效合并。对于快速排序，我们会探讨不同的“基准元素”（pivot）选择策略（如首元素、尾元素、中位数），以及它们对算法性能的影响，并分析其“原地排序”的优点。 我们还将介绍堆排序（Heap Sort）。堆排序利用了“堆”（Heap）这种数据结构。我们会首先讲解最大堆和最小堆的概念，以及如何构建和维护堆的性质。在此基础上，我们将分析堆排序如何通过构建最大堆，然后不断提取最大元素并重新构建堆来实现排序。堆排序也是一种原地排序算法，且时间复杂度稳定在O(n log n)。 最后，对于特定场景下的数据，例如数据范围有限且整数，我们将介绍计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）。这些非比较排序算法能够达到O(n+k)或O(nk)的线性时间复杂度，但它们具有特定的适用条件，我们会详细讲解它们的原理和局限性。 在介绍完各种排序算法后，本章将进行一个系统的性能对比与选择指南。我们将从时间复杂度（最好、最坏、平均）、空间复杂度、稳定性（是否保持相等元素的相对顺序）以及是否原地排序等多个维度，对这些算法进行横向比较，并提供指导，帮助读者在实际应用中根据数据规模、数据特点以及性能需求，选择最合适的排序算法。 查找算法： 在数据有序之后，查找就变得非常高效。本章将介绍几种核心的查找算法。 顺序查找（Sequential Search）是最简单的查找方法，它逐个检查列表中的元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。虽然其平均和最坏时间复杂度为O(n)，但它适用于无序列表。 二分查找（Binary Search）是基于有序列表的高效查找算法，其时间复杂度为O(log n)。我们会详细解析二分查找的“分而治之”的思想：不断缩小查找范围，每次将查找区间减半。我们会讨论其前提条件（数据必须有序），以及迭代和递归两种实现方式。 除了在数组中的二分查找，我们还会介绍二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）。BST是一种特殊的二叉树，其左子树中所有节点的值都小于根节点的值，右子树中所有节点的值都大于根节点的值。我们将分析BST的插入、删除、查找操作，并讨论其平均时间复杂度为O(log n)，但在极端情况下（如退化成链表）可能退化为O(n)。为了解决BST的性能退化问题，本章将简要介绍平衡二叉搜索树（Balanced BST）的概念，如AVL树和红黑树，它们通过自平衡机制保证了查找、插入、删除操作的O(log n)最坏时间复杂度，为高效查找提供了更健壮的解决方案。 哈希查找（Hash Search）是另一种极其高效的查找方法，其平均时间复杂度可以达到O(1)。我们将讲解哈希函数（Hash Function）的设计原则，如何将任意大小的数据映射到一个固定大小的哈希表中。同时，我们会详细讨论哈希冲突（Hash Collision）的产生原因，以及冲突解决方法，如链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重哈希等）。通过理解哈希表的原理，读者将能掌握构建高效查找索引的关键技术。 核心目标： 掌握多种排序算法的原理与实现： 深入理解冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速、堆、计数、桶、基数排序等算法。 理解不同排序算法的性能特点： 能够分析时间复杂度、空间复杂度、稳定性等指标。 学会根据实际需求选择合适的排序算法： 掌握数据量、数据分布、内存限制等因素对排序算法选择的影响。 掌握高效查找算法的原理与实现： 深入理解顺序查找、二分查找、二叉搜索树、哈希查找等算法。 理解哈希表的工作机制与冲突解决： 掌握如何设计哈希函数以及如何处理哈希冲突。 为后续更复杂的数据结构和算法打下基础： 排序和查找是许多高级算法的基础。 内容细节： 排序算法： O(n^2)算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序的详细步骤、伪代码及复杂度分析。 O(n log n)算法： 归并排序、快速排序（含多种pivot策略）、堆排序（含堆的构建与维护）的详细步骤、伪代码及复杂度分析。 非比较排序： 计数排序、桶排序、基数排序的原理、适用条件及复杂度分析。 排序算法的稳定性与原地性： 定义与判定。 排序算法的选择指南： 总结不同算法的优缺点，给出选择建议。 查找算法： 顺序查找： 原理、实现与复杂度。 二分查找： 原理、迭代与递归实现、复杂度。 二叉搜索树： BST的定义、构建、插入、删除、查找操作，及性能分析。 哈希查找： 哈希函数的设计原则，哈希冲突的原因，链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的原理与实现。 平衡二叉搜索树（简介）： AVL树、红黑树的概念及其重要性。 学习方法建议： 对于排序算法，强烈建议读者动手实现至少几种代表性的算法，如冒泡排序、归并排序、快速排序和堆排序。通过观察排序过程，理解其动态变化，并尝试使用不同规模和类型的测试数据进行测试，观察其性能表现。对于查找算法，特别是二分查找和哈希查找，理解其核心思想，并通过实现来巩固。对于二叉搜索树，理解其结构的性质，并尝试插入、删除等操作。哈希查找部分，重点在于理解哈希函数和冲突解决的逻辑。 第四章：树与图——探索复杂关系的奥秘 如果说线性结构如数组和链表是描述“一对一”或“多对一”关系，那么树和图则是处理更加复杂、非线性的“一对多”甚至“多对多”关系的关键。本书的第四章《树与图》将带领读者深入探索这两种强大的数据结构，理解它们的构造、遍历方式以及在解决实际问题中的广泛应用。本章的目标是让读者掌握分析和处理网络、层级结构等复杂关系的能力。 树（Trees）： 本章将从树的基本概念入手，包括节点（Node）、根节点（Root）、父节点（Parent）、子节点（Child）、兄弟节点（Sibling）、叶子节点（Leaf）、高度（Height）、深度（Depth）等。 我们将重点讲解二叉树（Binary Tree）。理解二叉树的定义，即每个节点最多有两个子节点。然后，我们将详细介绍二叉树的遍历（Traversal）方法，这是访问树中所有节点的基本操作。我们会深入讲解前序遍历（Preorder Traversal）（根-左-右）、中序遍历（Inorder Traversal）（左-根-右）和后序遍历（Postorder Traversal）（左-右-根）的递归和非递归实现。这些遍历方式在表达式求值、复制树结构等场景下有着至关重要的作用。 进一步，我们将深入探讨二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）。我们已在第三章中初步提及，本章将更全面地分析BST的构建、查找、插入和删除操作，并详细分析其平均情况下的O(log n)性能。同时，我们将重点讨论BST的性能退化问题，即当输入数据有序时，BST可能退化成一个链表，导致操作复杂度退化至O(n)。 为了解决BST的性能退化问题，我们将介绍平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）。本章将重点讲解AVL树（AVL Tree）和红黑树（Red-Black Tree）。我们会阐述它们是如何通过特定的平衡规则（如AVL树的平衡因子，红黑树的五条性质）来维护树的平衡，从而保证查找、插入、删除操作的最坏时间复杂度始终为O(log n)。理解这些平衡树的维护机制，将是掌握高效查找和数据管理的关键。 此外，本章还将介绍堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，它满足堆属性（最大堆或最小堆）。我们将回顾堆的构建（heapify）过程，以及如何利用堆实现优先队列（Priority Queue）。优先队列在任务调度、图算法（如Dijkstra算法、Prim算法）中有着广泛的应用。 我们还将简要介绍B树（B-Tree）和B+树（B+ Tree），它们是为磁盘存储设计的、高度较低的树结构，在数据库索引和文件系统中发挥着核心作用。 图（Graphs）： 图是一种比树更具通用性的数据结构，能够表示实体之间的任意关系。本章将介绍图的基本概念，包括顶点（Vertex/Node）、边（Edge）、有向图（Directed Graph）、无向图（Undirected Graph）、权重图（Weighted Graph）、度（Degree）、环（Cycle）、连通分量（Connected Component）等。 图的表示方法是本章的重点之一。我们将详细讲解邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种主要表示方式，并分析它们在存储空间和操作效率上的优缺点。 图的遍历（Graph Traversal）是理解图结构的关键。我们将深入讲解深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。DFS通常使用递归或栈来实现，而BFS使用队列来实现。我们会分析这两种遍历方式的应用，例如寻找图中的连通分量、判断图是否包含环、最短路径（BFS在无权重图中的应用）等。 基于图结构，本章将介绍几个重要的图算法。 最短路径算法： Dijkstra算法： 用于求解有权图中单个源点到所有其他顶点的最短路径。我们将讲解其贪心策略以及如何利用优先队列优化。 Floyd-Warshall算法： 用于求解所有顶点对之间的最短路径。它是一种动态规划的算法。 Bellman-Ford算法： 能够处理带有负权边的图，并能检测是否存在负权环。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法： 也是一种贪心算法，通过不断扩张一个包含所有顶点的树来找到最小生成树。 Kruskal算法： 另一种贪心算法，通过按边权重从小到大排序，并使用并查集（Disjoint Set Union, DSU）来避免形成环，从而找到最小生成树。 拓扑排序（Topological Sort）： 适用于有向无环图（DAG），用于将图中的顶点排成一个线性序列，使得对于图中的每条有向边 (u, v)，u都排在v之前。这在项目调度、课程安排等场景中非常有用。 核心目标： 掌握各种树结构的原理与应用： 深入理解二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）、堆等。 熟练掌握树的遍历方法： 理解前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 理解图的表示方法： 掌握邻接矩阵和邻接表。 熟练掌握图的遍历方法： 深入理解DFS和BFS的原理与应用。 掌握经典的图算法： 能够理解并初步实现Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal、拓扑排序等算法。 培养分析复杂关系的能力： 能够用树和图模型来描述和解决实际问题。 内容细节： 树： 二叉树： 定义、性质，前序、中序、后序遍历（递归与非递归）。 二叉搜索树： 构建、查找、插入、删除操作，性能分析，退化情况。 平衡二叉搜索树： AVL树的平衡因子和旋转操作；红黑树的五条性质。 堆： 最大堆、最小堆，堆的构建，优先队列的应用。 B树/B+树（简介）： 概念与应用场景。 图： 基本概念： 图的类型（有向、无向、带权），术语（顶点、边、度、环）。 表示方法： 邻接矩阵、邻接表，优缺点对比。 图的遍历： DFS（递归与栈）、BFS（队列），应用示例。 图算法： 最短路径： Dijkstra算法（含优先队列）、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法。 最小生成树： Prim算法、Kruskal算法（含并查集）。 拓扑排序： 基于DFS或BFS的实现。 学习方法建议： 树和图的学习，需要大量的图形化思考和代码实现。读者应尝试手绘各种树和图的结构，并用笔和纸模拟算法的执行过程。对于遍历算法，务必亲手实现，并用不同的测试用例验证。图算法部分，特别是最短路径和最小生成树，是难点也是重点，建议读者仔细理解算法的逻辑，并通过实现来加深理解。理解并查集（DSU）在Kruskal算法中的作用至关重要。多做与树和图相关的练习题，能够帮助读者建立解决复杂网络和层级结构问题的信心。 第五章：字符串匹配与模式识别 在信息处理的广阔领域中，如何高效地在长篇文本中查找特定的子串，或者识别文本中的某种模式，是计算机科学中一个普遍且重要的研究方向。本书的第五章《字符串匹配与模式识别》将聚焦于这一领域，介绍一系列经典而强大的算法，它们不仅在文本编辑器、搜索引擎等应用中不可或缺，更是更高级的自然语言处理和数据挖掘技术的基础。本章的目标是让读者掌握高效处理字符串信息的方法，理解模式匹配的精髓。 字符串匹配基础： 本章将从最简单的朴素字符串匹配算法（Naive String Matching）开始。这种算法直接通过暴力比较，将模式串（Pattern）在文本串（Text）中逐个位置滑动，进行字符匹配。我们将详细分析其实现原理，并推导出其最坏情况下的时间复杂度——O(nm)，其中n是文本串长度，m是模式串长度。理解朴素算法的低效性，是引入更优算法的铺垫。 高级字符串匹配算法： 为了克服朴素算法的局限性，本章将介绍几种更高效的字符串匹配算法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）是字符串匹配领域的里程碑式算法。其核心思想是利用模式串自身的结构信息，避免在匹配失败时进行不必要的字符比较。我们将详细讲解KMP算法的预处理阶段，即如何计算next数组（或称为失配函数/前缀函数）。Next数组记录了在模式串的某个位置发生不匹配时，模式串应该向后移动的位数，从而跳过那些必然不会匹配的文本字符。我们将通过实例，一步步讲解next数组的构建过程，并展示KMP算法在匹配阶段如何利用next数组高效地进行滑动。KMP算法能够将最坏时间复杂度优化至O(n+m)，极大地提升了匹配效率。 BM算法（Boyer-Moore Algorithm）是另一种非常高效的字符串匹配算法，在实际应用中往往比KMP算法更快，尤其是在模式串较长时。BM算法的核心在于从模式串的末尾开始匹配，并利用两个关键的启发式规则： 1. 坏字符规则（Bad Character Rule）： 当匹配失败时，根据不匹配的文本字符，将模式串向后滑动，使得该文本字符在模式串中出现的最右边的位置与文本中的位置对齐。如果该文本字符不在模式串中，则模式串可以一次性滑动到该文本字符之后。 2. 好后缀规则（Good Suffix Rule）： 当匹配失败时，如果模式串的某个后缀（与不匹配位置之后的文本部分匹配的部分）在模式串的其他位置也出现，则将模式串向后滑动，使得该重复的后缀与模式串中的另一个相同后缀对齐。 我们将详细讲解这两种规则的计算和应用，并分析BM算法的性能优势。尽管其最坏时间复杂度仍然是O(nm)（在一些特殊构造的文本和模式下），但在平均情况下，其复杂度接近O(n/m)，甚至优于O(n)。 其他相关算法： 本章还将简要介绍一些与字符串匹配相关的概念和算法。 Rabin-Karp算法： 这是一种基于哈希的字符串匹配算法。它为文本串的每个子串计算一个哈希值，并将其与模式串的哈希值进行比较。通过使用滚动哈希（Rolling Hash）技术，可以在O(1)的时间内计算出下一个子串的哈希值，从而使得整体匹配过程的平均时间复杂度为O(n+m)。然而，由于哈希冲突的可能性，它在最坏情况下的性能可能退化。 字符串的周期性（Periodicity of Strings）： 理解字符串的周期性对于优化匹配算法至关重要。例如，next数组的计算就与字符串的周期性密切相关。 字符串的模式识别： 除了简单的子串查找，模式识别还包括更复杂的任务，例如正则表达式匹配。本章将简要介绍正则表达式的基本概念，以及如何将其转化为状态机（如有限自动机）来进行高效的匹配。 核心目标： 理解字符串匹配问题的本质： 明确在文本中查找特定模式的挑战。 掌握朴素字符串匹配算法： 理解其基本思想和效率局限。 深入理解KMP算法： 掌握next数组的构建和KMP算法的匹配过程，理解其O(n+m)的性能优势。 深入理解BM算法： 掌握坏字符规则和好后缀规则，理解其在实际应用中的高效性。 了解基于哈希的字符串匹配算法（Rabin-Karp）： 理解滚动哈希的概念。 初步接触正则表达式匹配： 理解模式识别的更广泛范畴。 培养处理和分析字符串数据的能力： 为文本处理、信息检索等领域打下基础。 内容细节： 朴素字符串匹配： 算法描述、伪代码、时间复杂度分析。 KMP算法： Next数组（失配函数）的构建： 详细步骤、实例分析。 KMP匹配过程： 算法描述、伪代码、性能分析。 BM算法： 坏字符规则： 计算方法、应用。 好后缀规则： 计算方法、应用。 BM匹配过程： 算法描述、性能分析。 Rabin-Karp算法： 滚动哈希的概念、哈希函数的选择、冲突处理（简述）。 字符串的周期性： 相关概念解释。 正则表达式（简介）： 基本语法、与状态机的联系。 学习方法建议： 本章的学习，动手实现是关键。读者应尝试实现朴素匹配、KMP算法和BM算法。在实现KMP算法时，重点要弄清楚next数组是如何计算出来的，并用不同的模式串进行测试。对于BM算法，理解坏字符规则和好后缀规则的计算逻辑非常重要，可以尝试手动计算几个例子。多做字符串匹配相关的编程练习题，例如在给定的文本中查找所有出现的单词，或者查找是否存在某个特定的短语。理解这些算法的底层逻辑，将能帮助读者更自信地处理文本相关的问题。

评分☆☆☆☆☆

我原本对通信的印象一直停留在“打电话”、“发短信”这些非常表层的认知，总觉得离我非常遥远。然而，当我翻开《大话通信——通信基础知识读本》这本书时，我才意识到，原来我每天都在享受着通信技术带来的便利，而这些便利背后，隐藏着如此精妙的设计和深厚的知识。这本书给我最大的感受是“豁然开朗”。它没有用那种堆砌术语的方式来“展示”知识，而是用一种娓娓道来的叙事风格，将通信的基础概念像串珍珠一样串联起来。我印象最深刻的是书中关于“调制”和“解调”的章节，作者通过生动形象的比喻，比如将声音信号比作“唱歌”，将无线电波比作“传递歌声的载体”，让我这个完全不懂技术的读者，也能够轻松理解信息是如何被“打包”和“还原”的。而且，这本书的知识点安排得很紧凑，但又不会让人觉得信息过载。它会在讲解一个概念的同时，告诉你这个概念在通信系统中的作用，以及它和前后概念之间的联系，形成一个完整的知识闭环。读完这本书，我对智能手机、Wi-Fi、5G等等这些日常生活中随处可见的技术，都有了更深的理解，感觉自己不再仅仅是使用者，而是能窥探到它们工作原理的“观察者”。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直以为通信就是一门纯粹的技术学科，可能充满了冰冷的数字和复杂的公式。但是，《大话通信——通信基础知识读本》彻底颠覆了我的认知。这本书就像在与一位满腹经纶的朋友对谈，他用一种极其生动、富有逻辑的方式，向我展示了通信这个领域是如何从无到有，如何一步步发展壮大，最终深刻影响我们生活方方面面的。它不仅仅是介绍技术原理，更是讲述了通信发展过程中的那些精彩故事和背后的人物。我读到了信号的早期探索，读到了从模拟到数字的革命，也读到了各种通信标准是如何诞生的。这本书让我理解了，通信不仅仅是物理学、数学的集合，更是一门融合了人类智慧、创新和对连接渴望的艺术。书中对于一些核心概念的讲解，比如“信息熵”、“信源编码”等，虽然听起来很专业，但作者都能用非常形象的比喻来阐释，让我能够触碰到那些抽象概念的实质。我感觉自己像是在跟着历史的车轮前进，见证了通信技术的每一次飞跃，也更清晰地看到了未来通信的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太神奇了，我一直以来对通信的世界充满了好奇，但总觉得那些专业书籍太过晦涩难懂，像一本天书一样。直到我偶然发现了《大话通信——通信基础知识读本》，它就像一盏明灯，照亮了我探索通信奥秘的道路。我不是通信专业的学生，也没有任何相关的背景知识，但这本书的语言风格却让我感到异常亲切。作者仿佛是一位经验丰富的老师，用最通俗易懂的比喻，将那些复杂的概念一一拆解。比如，书中在介绍数据传输时，用了“水管”和“水滴”的比喻，让我瞬间明白了带宽和数据包的概念。在解释信号衰减时，则用了“喊话”和“回声”的类比，让我能直观地感受到信号在传输过程中能量的损失。更让我惊喜的是，这本书不仅仅是理论的堆砌，它还穿插了许多生动有趣的历史故事和现实应用案例。我读到了电报的发明者摩尔斯如何克服重重困难，也了解了我们每天都在使用的手机是如何实现远距离通信的。这些故事让枯燥的知识变得鲜活起来，也让我更加深刻地理解了通信技术是如何改变世界的。读这本书的过程，就像是在和一位博学的长者聊天，他循循善诱，让我不知不觉中就掌握了通信领域的基础知识。我强烈推荐给所有对通信感兴趣，但又对技术望而却步的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一名即将进入通信行业的小白，我之前看过的很多资料都让我头疼欲裂，概念一大堆，公式一大堆，感觉自己像是被淹没在知识的海洋里。但《大话通信——通信基础知识读本》这本书，它就像一个清晰的导航仪，带我一步一步地认识这个庞大的通信世界。这本书的结构设计非常合理，从最基础的通信原理讲起，逐步深入到更复杂的概念。它没有一开始就抛出晦涩的专业术语，而是从大家都能理解的生活常识入手，比如我们如何与家人朋友联系，如何收听广播等等，然后引出通信的基本要素：信源、信宿、信道、编码、解码等等。这本书的讲解方式也特别赞，作者似乎非常了解初学者的困惑，总能在关键的地方给出点睛之笔。它不像有些书那样，讲完一个概念就戛然而止，而是会详细解释这个概念是如何与下一个概念衔接的，以及在实际应用中扮演什么角色。我尤其喜欢书中对“协议”的讲解，它用“大家遵守的游戏规则”来比喻，让我一下就明白了为什么不同设备之间能够顺畅通信。这本书让我对通信有了前所未有的清晰认识，感觉自己不再是那个茫然无知的门外汉，而是能够初步理解这个神奇领域的“内行”了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验堪称“颠覆”。作为一名对科技领域充满兴趣但又缺乏专业背景的读者，我曾尝试阅读过一些与通信相关的入门书籍，但都因为过于理论化、概念化而半途而废。《大话通信——通信基础知识读本》则完全不同，它更像是一次沉浸式的通信世界探索之旅。作者的文笔非常流畅，叙事逻辑清晰，将原本枯燥乏味的通信原理，变得如同引人入胜的故事一般。书中对于许多关键概念的解释，都运用了大量贴近生活的类比，比如用“邮局寄信”来类比数据包的传输，用“声音的传播”来讲解信号的衰减和干扰。这些通俗易懂的比喻，极大地降低了理解门槛，让我能够快速抓住核心要点。我特别欣赏的是，这本书并没有局限于理论讲解，而是巧妙地将历史发展、技术演进以及实际应用场景融入其中，让我能够从宏观和微观两个层面去理解通信。我读到了第一部电话的诞生，读到了互联网如何改变世界，也更深刻地理解了我们当下所处的5G时代是如何一步步建立起来的。这本书让我对通信这个领域产生了浓厚的兴趣，也让我对未来的通信技术充满了期待。