大話通信——通信基礎知識讀本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊波 周亞寜著 著

圖書標籤:

• 通信原理
• 通信基礎
• 通信工程
• 網絡技術
• 協議分析
• 信號處理
• 無綫通信
• 移動通信
• 信息論
• 通信入門

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115204400

商品編碼：29592981567

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2009-05-01

基本信息

書名：大話通信——通信基礎知識讀本

定價：42.00元

作者：楊波 周亞寜著

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2009-05-01

ISBN：9787115204400

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.599kg

編輯推薦

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推薦購買：漫話大數據（老狼繼《大話物聯網》《大話雲計算》之後又一本觸及IT熱點的力作） 推薦購買套裝：大話通信--通信基礎知識讀本 大話無綫通信 大話移動通信(套裝共3冊)(超值附贈cdma2000網絡優化典型案例分析)一本不走尋常路的專業圖書；一本銷售瞭30000冊的通信圖書；一本普及通信常識的好書；原來，通信也可以很好玩。

內容提要

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本書是一本關於通信的基礎知識讀物，內容涉及通信的各個領域，從通信網絡的基礎架構到包括語音通信、數據通信、移動通信在內的各類通信技術，從通信的服務運營到通信在個人和傢庭以及行業和企業中的應用，從基礎設施建設到産品開發基礎，通俗地詮釋瞭通信的相關知識，並附有行業內的企事業單位和標準化組織等簡要介紹。 本書用獨特的行文風格，以風趣、幽默的語言嚮讀者講述通信的發展曆程，以獨特的視角說明通信的目的和方式，用漫畫式的插圖幫助讀者理解晦澀、枯燥的技術，嚮通信愛好者展示瞭通信高科技的巨大魅力，為初學者打開瞭一扇深入學習通信技術的大門。 本書以通信行業的管理人員和市場營銷人員為主要讀者對象，也可作為初入通信行業或者打算進入通信領域的非通信專業人員瞭解通信和學習通信知識的入門書。

目錄

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目 錄

前言 話說“通信”基本概念 1

章 通信發展史 9
古代通信：信息溝通的起步 10
近現代通信：電磁通信和數字時代的起步 11
當代通信：移動通信和互聯網時代 14
未來通信：大融閤時代 15

第2章 用什麼實現通信 17
電信網中的通信工具 17
互聯網的通信手段 21
專業領域的通信工具 24
傢電中的通信工具 25

第3章 通信到底是乾嘛的 27
個問題：用什麼信息格式傳遞給對方——編碼 28
第2個問題：如何找到對方——尋址 30
第3個問題：信息傳遞的額外要求——網絡優化 31
額外的一個問題——人性化 33

第4章 說說“編碼” 34
開場白 34
從聲音到模擬信號 35
模數/數模轉換(A/D和D/A)、PCM和綫路編碼 38
復用與解復用 42
波特率和比特率 46
幾種典型數據技術的數據格式 47
數據包、幀和信元名稱的統一問題 56
圖像和視頻編碼 57

第5章 講講“尋址” 59
開場白 59
電話交換網的尋址 61
以太網內的尋址 63
IP網的尋址 65
怎麼會有這麼多地址？ 73

第6章 談談“優化” 74
處處都有“優化”在 74
分工和職責——通信分層結構 76
一根綫“掰”成幾“瓣”用——復用技術 79
“排兵布陣”有講究——網絡拓撲研究 80
開車還是坐地鐵？——麵嚮連接和非麵嚮連接 81
不可忽視的“摩擦力”——傳輸損耗 84
“非誠勿擾！”——網絡安全基本概念 85
濃縮的，都是精華！——通信壓縮技術 90
服務，顧客至上！——通信服務質量 91
從幾個案例來看優化 92

第7章 通信網絡基礎框架透視 100
傳送網——一切通信網的基礎 101
語音網——百年曆史，成就卓著 101
數據網——通信新貴，未來之星 101
支撐網——默默無聞，鞠躬盡瘁 101
綜閤網——通信網中的混血兒 101
各種網絡的結構關係 102

第8章 通信網中的傳送介質和傳輸網 104
如何選擇傳送介質 104
從頻譜到帶寬 105
看得見的“綫”——有綫網絡的傳輸介質 106
有綫傳輸設備和網絡 110
彆拿空氣不當導體——無綫傳輸技術 115
高空孤獨的通信巨人——衛星通信 120

第9章 電話交換網 122
自動交換：就來自於那次“靈感一閃” 122
公眾電話交換網(PSTN) 123
交換機原理 129
作戰圖——程控交換機的路由 131
作戰部署——信令 132
無所不能的智能網 137
PSTN用於數據接入的三種武器 141

0章 數據通信 145
還從電話網的銅綫開始——xDSL 145
分組網PSPDN 146
透明鏈路傳送網——DDN 147
局域網互連的技術——幀中繼(FR) 149
學院派經典技術——ATM 150
IP over SDH——驢唇對上瞭馬嘴？！ 156
語音數據的“雜交”技術——MSTP 158
光縴進入韆傢萬戶的希望之星——無源光網絡 159
用電視網傳送數據——CATV的雙嚮改造和數據應用 161
老楊有話說——從數據通信到IP通信 162

1章 路由與交換 163
IP網的鋼筋混凝土——HUB、以太網交換機和路由器 163
路由的發現——路由協議 168
ICMP：IP網檢測基本工具 174
IP通信的未來——MPLS 176

2章 互聯網通信 177
互聯網的誕生 177
IP技術在互聯網中成功的訣竅 179
韆變萬化的接入方式 180
互聯網內容的主要載體——IDC 181
E-mail——互聯網的經典應用 183
、與門戶網站 184
BBS、FTP、Tel 185
即時通信——有事兒您Q我！ 185
搜索引擎 186
電子商務、的網和支付寶 187
遠程教學和遠程醫療 189
網絡遊戲——玩傢的天堂 189
垂直行業和區域門戶迅速崛起 190
互聯網應用2.0時代 190
老楊有話說——互聯網的未來 191

3章 移動通信 193
先搞清楚“輩分” 193
1G——充滿夢想的一代 194
GSM創造曆史 194
CDMA打破壟斷格局 197
專用業務移動調度係統——數字集群 198
“小靈通”橫空齣世 199
“大靈通”曇花一現 200
移動直放站和室內分布——目標：沒有盲區！ 201
3G姍姍而來 202
4G——給未來許一個願吧 207
移動網增值業務 210

4章 個人和傢庭的通信 215
固定電話及其衍生的數據接入技術 215
個人移動通信 216
電力綫也能上網？Yes！ 217
利用有綫電視電纜的通信新技術 217

5章 行業和企業的通信 219
行業和企業裏的語音通信 220
企業IP應用 227
視頻會議係統 229
老楊有話說——行業和企業通信帶給我們的啓示 231

6章 豐富的電信業務 232
電信業務的定義和分類 232
基礎電信業務 233
增值電信業務 235
增值業務舉例 236
老楊有話說——業務描述的苦衷 245

7章 運營支撐和管理計費 246
同步——讓通信網有統一的時鍾 246
認證和鑒權——通信網準入策略 248
網絡管理——通信網忠實守護神 249
韆變萬化的電信計費模式 251
運營商之間的互連互通與結算 253
通信網的運營維護 256
運營商繳費係統 258
電信運營商的那些事兒 258

8章 業務融閤與統一通信 261
“分離”的理念：從一個茶館的故事開始 261
幾種IP呼叫信令——百舸爭流 266
VoIP——憶往昔崢嶸歲月稠 270
NGN——萬般業務競自由 271
軟交換的技術實現——對外開放，對內搞活 275
實時傳輸協議(RTP)——鷹擊長空，魚翔淺底，媒體實時流 278
IP網絡的語音編碼——誰主沉浮？ 279
IMS——移動網中的軟交換 280
業務新目標——滾滾長江東逝水，統一通信成主流 282
IP-PBX——欲窮韆裏目，更上一層樓 283
分布式呼叫中心——化整為零新理念 284
ICT——CT與IT漸行漸近 285

9章 通信網常見設施 287
機房與裝修 287
機房監控 288
電信設備 288
工控機和服務器 289
綫纜 289
常見物理接口和接頭 289
DDF、ODF與MDF 291
空調 291
電源、電池與UPS 291
老楊有話說——獻給通信網中的“小草”們 292

第20章 通信産品開發基礎 293
智能性與産品開發 293
嵌入式與非嵌入式係統 294
基於PC或者服務器的通信産品開發基礎 295
嵌入式係統的開發 298
關於産品的認證 309
通信産品開發的思路 310
老楊有話說——關於中國自主知識産權的“一聲嘆息” 312

第21章 相關國際標準化組織 314

第22章 通信企事業單位簡介 320
通信行業的價值鏈條 320
工業和信息化部 323
主要電信運營商 323
增值服務提供商 325
設備製造商 326
內容提供商(ICP) 331
信息服務/係統集成商 332
谘詢公司 333

後記 性格決定命運 334

作者介紹

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楊波，曾先後供職於多傢知名通信企業，在通信領域工作10年，積纍瞭豐富的實踐經驗，在數據通信領域領域、軟交換領域享有知名度。周亞寜：曾先後供職於多傢知名運營商，在通信領域工作11年，積纍瞭豐富的數據網絡，尤其是IP網絡的建設、管理和運維經驗，是目前新中國聯通網絡工程師。

文摘

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序言

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《數據結構與算法：思維的基石》 第一章：初識數據結構——信息組織的藝術 在信息爆炸的時代，如何高效地組織、存儲和檢索數據，是每一個計算機科學從業者必須麵對的核心課題。本書的第一章《初識數據結構》將帶領讀者進入數據結構的世界，理解它作為計算機科學“思維的基石”的深遠意義。我們不僅僅是學習枯燥的定義和模型，更重要的是理解數據結構如何將現實世界中的復雜信息轉化為計算機能夠理解和處理的邏輯結構，從而為算法的構建奠定堅實的基礎。 本章將從最基本的數據組織方式入手，例如數組（Array）。我們將探討數組的綫性特性，它的優點在於可以通過索引直接訪問元素，這在很多場景下都能提供極快的訪問速度。然而，我們也將會深入分析數組在插入和刪除操作時所麵臨的效率瓶頸，以及這在實際應用中可能帶來的性能問題。通過對比分析，讀者將能深刻理解不同數據結構之間的權衡取捨。 接著，我們將引齣鏈錶（Linked List）的概念。鏈錶與數組的根本區彆在於其非連續的存儲方式，每個節點都包含數據和指嚮下一個節點的指針。我們將詳細解析單鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶的結構特點，重點分析它們在插入和刪除操作上相比數組的優勢。理解鏈錶的操作，不僅僅是學習代碼實現，更是理解內存分配的動態性以及指針在數據組織中的核心作用。我們會通過一些簡單的實例，例如實現一個動態大小的列錶，來生動展示鏈錶的應用場景。 在理解瞭綫性結構之後，本章將進一步探索非綫性數據結構。棧（Stack）和隊列（Queue）雖然在結構上仍然可以看作是綫性的，但它們強調的是數據訪問的特定規則——“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）。我們將通過模擬現實生活中的場景，比如瀏覽器曆史記錄（棧）和排隊買票（隊列），來形象地解釋這兩種抽象數據類型（ADT）的運作機製。理解棧和隊列的操作，對於實現遞歸算法、進程調度以及某些圖的遍曆算法至關重要。 此外，本章還將初步介紹樹（Tree）和圖（Graph）的概念。樹是一種典型的分層數據結構，它在計算機科學中無處不在，例如文件係統的目錄結構、數據庫的索引以及DOM樹。我們將從二叉樹（Binary Tree）開始，講解節點、根節點、葉子節點、父節點、子節點等基本術語，並簡單介紹二叉搜索樹（Binary Search Tree）的構建原理，理解它如何實現高效的數據查找。圖則是一種更加通用的結構，能夠錶示實體之間的任意關係，例如社交網絡、地圖路綫。本章將為讀者勾勒齣這些復雜結構的初步輪廓，為後續章節的深入學習打下基礎。 核心目標： 理解數據結構的概念與重要性： 明白數據結構是解決計算問題的基礎，是構建高效算法的基石。 掌握基礎的綫性數據結構： 深入理解數組和鏈錶的內部實現原理、操作方法以及各自的優缺點。 認識抽象數據類型（ADT）： 理解棧和隊列作為特定訪問規則的數據組織的意義。 建立非綫性結構的初步認知： 對樹和圖的基本概念形成初步印象，為後續學習做好鋪墊。 培養數據組織和抽象思維： 能夠將現實問題抽象成數據結構模型，並思考如何最優地組織信息。 內容細節： 數組的實現與操作： 動態數組的內存管理，元素查找、插入、刪除的時間復雜度分析。 鏈錶的種類與實現： 單鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶的節點設計，插入、刪除、查找操作的算法實現。 棧的ADT與應用： 基於數組和鏈錶實現棧，函數調用棧、錶達式求值等應用場景。 隊列的ADT與應用： 基於數組和鏈錶實現隊列，廣度優先搜索（BFS）、任務調度等應用場景。 樹的基本概念： 節點的定義，樹的遍曆（前序、中序、後序）的初步介紹。 圖的基本概念： 頂點、邊、鄰接矩陣、鄰接錶等錶示方法。 學習方法建議： 本章的學習，建議讀者在理論理解的基礎上，動手實現各種數據結構的增刪改查操作。通過調試代碼，觀察數據在內存中的變化，能更深刻地理解抽象概念。同時，可以嘗試將本章介紹的數據結構應用到一些簡單的實際問題中，例如設計一個簡單的待辦事項列錶（鏈錶），或者模擬一個簡單的文件係統目錄（樹）。 第二章：算法的本質——解決問題的藝術 如果說數據結構是計算機科學的“骨架”，那麼算法就是驅動這個骨架運轉的“靈魂”和“思維”。本書的第二章《算法的本質》將帶領讀者深入探索算法的世界，理解算法不僅僅是一係列指令的堆砌，更是一種抽象的、通用的問題解決方法。本章的核心目標是讓讀者理解算法的設計思想、分析方法以及如何評價一個算法的優劣，從而能夠用更高效、更優雅的方式解決計算機科學中的各類問題。 我們將從“什麼是算法”這一最根本的問題開始。通過對比不同的求解同一個問題的算法，例如計算兩個數之和，我們將引齣算法的幾個關鍵特性：有窮性（算法必須在有限步驟內結束）、確定性（每一步的指令都必須清晰無歧義）、可行性（每一步都必須是可執行的）、輸入（算法有零個或多個輸入）和輸齣（算法有一個或多個輸齣）。理解這些特性，有助於我們辨彆什麼是真正的算法。 接下來，我們將重點討論算法的效率分析，這是衡量一個算法好壞的重要標準。我們將會詳細介紹“時間復雜度”（Time Complexity）和“空間復雜度”（Space Complexity）的概念。時間復雜度衡量的是算法執行所需的時間隨輸入規模增長而增長的趨勢，我們將會學習如何使用大O記法（Big O notation）來錶示算法的漸時復雜度，例如O(1)常數時間、O(log n)對數時間、O(n)綫性時間、O(n log n)以及O(n^2)平方時間等。通過分析不同數據結構操作以及簡單算法的時間復雜度，讀者將能直觀地感受到效率的差異。 空間復雜度則衡量的是算法在執行過程中所占用的內存空間。我們將會分析在不同場景下，數據結構的選擇如何影響算法的空間復雜度。理解並能夠計算時間復雜度和空間復雜度，是選擇最優算法的關鍵。我們會用圖錶和實例來直觀展示不同復雜度下的性能錶現，例如，為什麼對於大規模數據，O(n log n)的排序算法遠優於O(n^2)的算法。 本章還將介紹幾種經典的算法設計思想。分治法（Divide and Conquer）是其中一種重要的思想，它將一個大問題分解成若乾個規模較小的相同問題，然後遞歸地解決這些小問題，最後將這些小問題的解閤並起來，形成大問題的解。我們將以經典的歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）為例，詳細講解分治法的應用，以及它們如何通過遞歸和高效的閤並策略實現O(n log n)的時間復雜度。 貪心算法（Greedy Algorithm）是另一種常用但需要謹慎使用的策略。貪心算法在每一步選擇時都采取當前看起來最優的選擇，期望最終能得到全局最優解。我們將通過實例，例如活動選擇問題、找零問題，來理解貪心算法的思路。同時，我們也會強調貪心算法並非萬能，並分析其適用條件，例如需要證明其“貪心選擇性質”和“最優子結構性質”。 動態規劃（Dynamic Programming）是解決具有重疊子問題和最優子結構性質的復雜問題的強大工具。動態規劃的思想是通過填錶（或使用遞歸與備忘錄）的方式，將復雜問題分解為更小的子問題，並存儲子問題的解，避免重復計算。我們將以經典的斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等問題為例，深入講解動態規劃的“狀態定義”、“狀態轉移方程”以及“遞推計算”過程。讀者將學會如何識彆適閤用動態規劃解決的問題，並構建其解決方案。 此外，本章還將對迴溯算法（Backtracking）做一個初步的介紹。迴溯算法是一種通過探索所有可能的解來找齣滿足特定條件的解的算法。它類似於深度優先搜索（DFS），當發現當前路徑無法通嚮有效解時，則“迴溯”到上一個狀態，嘗試其他路徑。我們將通過解決一些經典的組閤問題，如N皇後問題、全排列問題，來理解迴溯算法的試探與剪枝思想。 核心目標： 深刻理解算法的概念與重要性： 認識算法是解決計算問題的核心，是實現程序功能和優化性能的關鍵。 掌握算法的效率分析方法： 熟練運用大O記法分析算法的時間復雜度和空間復雜度，理解其含義和意義。 掌握主要的算法設計策略： 學習並理解分治法、貪心算法、動態規劃和迴溯算法的核心思想。 學會分析問題並選擇閤適的算法： 能夠根據問題的特點，選擇最適閤的算法設計策略。 培養嚴謹的邏輯思維和問題解決能力： 通過學習算法，提升分析問題、抽象問題和構建解決方案的能力。 內容細節： 算法的定義與特性： 詳細闡述算法的五個基本特性。 時間復雜度和空間復雜度： 大O記法的定義、性質，常見復雜度類彆的分析，如何分析簡單循環和嵌套循環的時間復雜度。 分治法： 歸並排序、快速排序的原理、實現和復雜度分析。 貪心算法： 貪心選擇性質，最優子結構性質，活動選擇、找零等經典貪心問題。 動態規劃： 重疊子問題，最優子結構，狀態轉移方程，斐波那契數列、背包問題（0/1背包、完全背包）、最長公共子序列（LCS）的動態規劃解法。 迴溯算法： N皇後問題、全排列問題的迴溯實現。 常見算法的應用場景： 簡單介紹這些算法在實際問題中的應用，如路徑查找、資源分配等。 學習方法建議： 本章的學習，理論與實踐結閤至關重要。讀者應嘗試用僞代碼或實際編程語言實現各種算法，並用測試數據驗證其正確性。同時，對於復雜算法，如動態規劃，建議讀者在紙上進行“手算”或“畫錶”，跟蹤計算過程，以加深理解。多做練習題，特彆是針對不同算法設計策略的題目，是提升能力的關鍵。嘗試將所學算法應用到解決一些稍復雜的問題中，例如設計一個簡單的路徑搜索算法。 第三章：排序與查找——數據處理的兩大法寶 在信息處理的世界裏，將數據有序地排列（排序）和快速地定位所需信息（查找）是兩大基礎而核心的任務。本書的第三章《排序與查找》將聚焦於這兩大操作，深入剖析各種經典算法的原理、實現細節、性能特點以及適用場景。本章的目標是讓讀者掌握高效地組織和檢索數據的方法，為處理更復雜的計算任務打下堅實基礎。 排序算法： 本章將首先介紹一係列經典的排序算法。我們將從最基礎的冒泡排序（Bubble Sort）和選擇排序（Selection Sort）開始，雖然它們的時間復雜度為O(n^2)，在處理大量數據時效率較低，但它們易於理解，是入門排序算法的絕佳起點。我們會詳細解析它們的運作過程，例如冒泡排序中相鄰元素的比較與交換，以及選擇排序中找到最小（或最大）元素並放到閤適位置的過程。 接著，我們將深入探討效率更高的O(n log n)排序算法。插入排序（Insertion Sort）在某些情況下（如數據基本有序）錶現優異，我們將分析其“原地排序”的特性。希爾排序（Shell Sort）作為插入排序的改進，通過“分組”排序的思想，能夠顯著提高效率，我們會講解其“增量序列”的概念。 歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）作為兩種最著名的O(n log n)排序算法，將是本章的重點。我們會詳細解析它們基於“分治法”的思想，從遞歸的角度解釋如何將數組分割、排序，再進行高效閤並。對於快速排序，我們會探討不同的“基準元素”（pivot）選擇策略（如首元素、尾元素、中位數），以及它們對算法性能的影響，並分析其“原地排序”的優點。 我們還將介紹堆排序（Heap Sort）。堆排序利用瞭“堆”（Heap）這種數據結構。我們會首先講解最大堆和最小堆的概念，以及如何構建和維護堆的性質。在此基礎上，我們將分析堆排序如何通過構建最大堆，然後不斷提取最大元素並重新構建堆來實現排序。堆排序也是一種原地排序算法，且時間復雜度穩定在O(n log n)。 最後，對於特定場景下的數據，例如數據範圍有限且整數，我們將介紹計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基數排序（Radix Sort）。這些非比較排序算法能夠達到O(n+k)或O(nk)的綫性時間復雜度，但它們具有特定的適用條件，我們會詳細講解它們的原理和局限性。 在介紹完各種排序算法後，本章將進行一個係統的性能對比與選擇指南。我們將從時間復雜度（最好、最壞、平均）、空間復雜度、穩定性（是否保持相等元素的相對順序）以及是否原地排序等多個維度，對這些算法進行橫嚮比較，並提供指導，幫助讀者在實際應用中根據數據規模、數據特點以及性能需求，選擇最閤適的排序算法。 查找算法： 在數據有序之後，查找就變得非常高效。本章將介紹幾種核心的查找算法。 順序查找（Sequential Search）是最簡單的查找方法，它逐個檢查列錶中的元素，直到找到目標元素或遍曆完整個列錶。雖然其平均和最壞時間復雜度為O(n)，但它適用於無序列錶。 二分查找（Binary Search）是基於有序列錶的高效查找算法，其時間復雜度為O(log n)。我們會詳細解析二分查找的“分而治之”的思想：不斷縮小查找範圍，每次將查找區間減半。我們會討論其前提條件（數據必須有序），以及迭代和遞歸兩種實現方式。 除瞭在數組中的二分查找，我們還會介紹二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）。BST是一種特殊的二叉樹，其左子樹中所有節點的值都小於根節點的值，右子樹中所有節點的值都大於根節點的值。我們將分析BST的插入、刪除、查找操作，並討論其平均時間復雜度為O(log n)，但在極端情況下（如退化成鏈錶）可能退化為O(n)。為瞭解決BST的性能退化問題，本章將簡要介紹平衡二叉搜索樹（Balanced BST）的概念，如AVL樹和紅黑樹，它們通過自平衡機製保證瞭查找、插入、刪除操作的O(log n)最壞時間復雜度，為高效查找提供瞭更健壯的解決方案。 哈希查找（Hash Search）是另一種極其高效的查找方法，其平均時間復雜度可以達到O(1)。我們將講解哈希函數（Hash Function）的設計原則，如何將任意大小的數據映射到一個固定大小的哈希錶中。同時，我們會詳細討論哈希衝突（Hash Collision）的産生原因，以及衝突解決方法，如鏈地址法（Separate Chaining）和開放地址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測、雙重哈希等）。通過理解哈希錶的原理，讀者將能掌握構建高效查找索引的關鍵技術。 核心目標： 掌握多種排序算法的原理與實現： 深入理解冒泡、選擇、插入、希爾、歸並、快速、堆、計數、桶、基數排序等算法。 理解不同排序算法的性能特點： 能夠分析時間復雜度、空間復雜度、穩定性等指標。 學會根據實際需求選擇閤適的排序算法： 掌握數據量、數據分布、內存限製等因素對排序算法選擇的影響。 掌握高效查找算法的原理與實現： 深入理解順序查找、二分查找、二叉搜索樹、哈希查找等算法。 理解哈希錶的工作機製與衝突解決： 掌握如何設計哈希函數以及如何處理哈希衝突。 為後續更復雜的數據結構和算法打下基礎： 排序和查找是許多高級算法的基礎。 內容細節： 排序算法： O(n^2)算法： 冒泡排序、選擇排序、插入排序的詳細步驟、僞代碼及復雜度分析。 O(n log n)算法： 歸並排序、快速排序（含多種pivot策略）、堆排序（含堆的構建與維護）的詳細步驟、僞代碼及復雜度分析。 非比較排序： 計數排序、桶排序、基數排序的原理、適用條件及復雜度分析。 排序算法的穩定性與原地性： 定義與判定。 排序算法的選擇指南： 總結不同算法的優缺點，給齣選擇建議。 查找算法： 順序查找： 原理、實現與復雜度。 二分查找： 原理、迭代與遞歸實現、復雜度。 二叉搜索樹： BST的定義、構建、插入、刪除、查找操作，及性能分析。 哈希查找： 哈希函數的設計原則，哈希衝突的原因，鏈地址法、開放地址法（綫性探測、二次探測、雙重哈希）的原理與實現。 平衡二叉搜索樹（簡介）： AVL樹、紅黑樹的概念及其重要性。 學習方法建議： 對於排序算法，強烈建議讀者動手實現至少幾種代錶性的算法，如冒泡排序、歸並排序、快速排序和堆排序。通過觀察排序過程，理解其動態變化，並嘗試使用不同規模和類型的測試數據進行測試，觀察其性能錶現。對於查找算法，特彆是二分查找和哈希查找，理解其核心思想，並通過實現來鞏固。對於二叉搜索樹，理解其結構的性質，並嘗試插入、刪除等操作。哈希查找部分，重點在於理解哈希函數和衝突解決的邏輯。 第四章：樹與圖——探索復雜關係的奧秘 如果說綫性結構如數組和鏈錶是描述“一對一”或“多對一”關係，那麼樹和圖則是處理更加復雜、非綫性的“一對多”甚至“多對多”關係的關鍵。本書的第四章《樹與圖》將帶領讀者深入探索這兩種強大的數據結構，理解它們的構造、遍曆方式以及在解決實際問題中的廣泛應用。本章的目標是讓讀者掌握分析和處理網絡、層級結構等復雜關係的能力。 樹（Trees）： 本章將從樹的基本概念入手，包括節點（Node）、根節點（Root）、父節點（Parent）、子節點（Child）、兄弟節點（Sibling）、葉子節點（Leaf）、高度（Height）、深度（Depth）等。 我們將重點講解二叉樹（Binary Tree）。理解二叉樹的定義，即每個節點最多有兩個子節點。然後，我們將詳細介紹二叉樹的遍曆（Traversal）方法，這是訪問樹中所有節點的基本操作。我們會深入講解前序遍曆（Preorder Traversal）（根-左-右）、中序遍曆（Inorder Traversal）（左-根-右）和後序遍曆（Postorder Traversal）（左-右-根）的遞歸和非遞歸實現。這些遍曆方式在錶達式求值、復製樹結構等場景下有著至關重要的作用。 進一步，我們將深入探討二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）。我們已在第三章中初步提及，本章將更全麵地分析BST的構建、查找、插入和刪除操作，並詳細分析其平均情況下的O(log n)性能。同時，我們將重點討論BST的性能退化問題，即當輸入數據有序時，BST可能退化成一個鏈錶，導緻操作復雜度退化至O(n)。 為瞭解決BST的性能退化問題，我們將介紹平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Tree）。本章將重點講解AVL樹（AVL Tree）和紅黑樹（Red-Black Tree）。我們會闡述它們是如何通過特定的平衡規則（如AVL樹的平衡因子，紅黑樹的五條性質）來維護樹的平衡，從而保證查找、插入、刪除操作的最壞時間復雜度始終為O(log n)。理解這些平衡樹的維護機製，將是掌握高效查找和數據管理的關鍵。 此外，本章還將介紹堆（Heap）作為一種特殊的完全二叉樹，它滿足堆屬性（最大堆或最小堆）。我們將迴顧堆的構建（heapify）過程，以及如何利用堆實現優先隊列（Priority Queue）。優先隊列在任務調度、圖算法（如Dijkstra算法、Prim算法）中有著廣泛的應用。 我們還將簡要介紹B樹（B-Tree）和B+樹（B+ Tree），它們是為磁盤存儲設計的、高度較低的樹結構，在數據庫索引和文件係統中發揮著核心作用。 圖（Graphs）： 圖是一種比樹更具通用性的數據結構，能夠錶示實體之間的任意關係。本章將介紹圖的基本概念，包括頂點（Vertex/Node）、邊（Edge）、有嚮圖（Directed Graph）、無嚮圖（Undirected Graph）、權重圖（Weighted Graph）、度（Degree）、環（Cycle）、連通分量（Connected Component）等。 圖的錶示方法是本章的重點之一。我們將詳細講解鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）兩種主要錶示方式，並分析它們在存儲空間和操作效率上的優缺點。 圖的遍曆（Graph Traversal）是理解圖結構的關鍵。我們將深入講解深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）和廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）。DFS通常使用遞歸或棧來實現，而BFS使用隊列來實現。我們會分析這兩種遍曆方式的應用，例如尋找圖中的連通分量、判斷圖是否包含環、最短路徑（BFS在無權重圖中的應用）等。 基於圖結構，本章將介紹幾個重要的圖算法。 最短路徑算法： Dijkstra算法： 用於求解有權圖中單個源點到所有其他頂點的最短路徑。我們將講解其貪心策略以及如何利用優先隊列優化。 Floyd-Warshall算法： 用於求解所有頂點對之間的最短路徑。它是一種動態規劃的算法。 Bellman-Ford算法： 能夠處理帶有負權邊的圖，並能檢測是否存在負權環。 最小生成樹算法（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法： 也是一種貪心算法，通過不斷擴張一個包含所有頂點的樹來找到最小生成樹。 Kruskal算法： 另一種貪心算法，通過按邊權重從小到大排序，並使用並查集（Disjoint Set Union, DSU）來避免形成環，從而找到最小生成樹。 拓撲排序（Topological Sort）： 適用於有嚮無環圖（DAG），用於將圖中的頂點排成一個綫性序列，使得對於圖中的每條有嚮邊 (u, v)，u都排在v之前。這在項目調度、課程安排等場景中非常有用。 核心目標： 掌握各種樹結構的原理與應用： 深入理解二叉樹、二叉搜索樹、平衡二叉搜索樹（AVL、紅黑樹）、堆等。 熟練掌握樹的遍曆方法： 理解前序、中序、後序遍曆的遞歸與非遞歸實現。 理解圖的錶示方法： 掌握鄰接矩陣和鄰接錶。 熟練掌握圖的遍曆方法： 深入理解DFS和BFS的原理與應用。 掌握經典的圖算法： 能夠理解並初步實現Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal、拓撲排序等算法。 培養分析復雜關係的能力： 能夠用樹和圖模型來描述和解決實際問題。 內容細節： 樹： 二叉樹： 定義、性質，前序、中序、後序遍曆（遞歸與非遞歸）。 二叉搜索樹： 構建、查找、插入、刪除操作，性能分析，退化情況。 平衡二叉搜索樹： AVL樹的平衡因子和鏇轉操作；紅黑樹的五條性質。 堆： 最大堆、最小堆，堆的構建，優先隊列的應用。 B樹/B+樹（簡介）： 概念與應用場景。 圖： 基本概念： 圖的類型（有嚮、無嚮、帶權），術語（頂點、邊、度、環）。 錶示方法： 鄰接矩陣、鄰接錶，優缺點對比。 圖的遍曆： DFS（遞歸與棧）、BFS（隊列），應用示例。 圖算法： 最短路徑： Dijkstra算法（含優先隊列）、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法。 最小生成樹： Prim算法、Kruskal算法（含並查集）。 拓撲排序： 基於DFS或BFS的實現。 學習方法建議： 樹和圖的學習，需要大量的圖形化思考和代碼實現。讀者應嘗試手繪各種樹和圖的結構，並用筆和紙模擬算法的執行過程。對於遍曆算法，務必親手實現，並用不同的測試用例驗證。圖算法部分，特彆是最短路徑和最小生成樹，是難點也是重點，建議讀者仔細理解算法的邏輯，並通過實現來加深理解。理解並查集（DSU）在Kruskal算法中的作用至關重要。多做與樹和圖相關的練習題，能夠幫助讀者建立解決復雜網絡和層級結構問題的信心。 第五章：字符串匹配與模式識彆 在信息處理的廣闊領域中，如何高效地在長篇文本中查找特定的子串，或者識彆文本中的某種模式，是計算機科學中一個普遍且重要的研究方嚮。本書的第五章《字符串匹配與模式識彆》將聚焦於這一領域，介紹一係列經典而強大的算法，它們不僅在文本編輯器、搜索引擎等應用中不可或缺，更是更高級的自然語言處理和數據挖掘技術的基礎。本章的目標是讓讀者掌握高效處理字符串信息的方法，理解模式匹配的精髓。 字符串匹配基礎： 本章將從最簡單的樸素字符串匹配算法（Naive String Matching）開始。這種算法直接通過暴力比較，將模式串（Pattern）在文本串（Text）中逐個位置滑動，進行字符匹配。我們將詳細分析其實現原理，並推導齣其最壞情況下的時間復雜度——O(nm)，其中n是文本串長度，m是模式串長度。理解樸素算法的低效性，是引入更優算法的鋪墊。 高級字符串匹配算法： 為瞭剋服樸素算法的局限性，本章將介紹幾種更高效的字符串匹配算法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）是字符串匹配領域的裏程碑式算法。其核心思想是利用模式串自身的結構信息，避免在匹配失敗時進行不必要的字符比較。我們將詳細講解KMP算法的預處理階段，即如何計算next數組（或稱為失配函數/前綴函數）。Next數組記錄瞭在模式串的某個位置發生不匹配時，模式串應該嚮後移動的位數，從而跳過那些必然不會匹配的文本字符。我們將通過實例，一步步講解next數組的構建過程，並展示KMP算法在匹配階段如何利用next數組高效地進行滑動。KMP算法能夠將最壞時間復雜度優化至O(n+m)，極大地提升瞭匹配效率。 BM算法（Boyer-Moore Algorithm）是另一種非常高效的字符串匹配算法，在實際應用中往往比KMP算法更快，尤其是在模式串較長時。BM算法的核心在於從模式串的末尾開始匹配，並利用兩個關鍵的啓發式規則： 1. 壞字符規則（Bad Character Rule）： 當匹配失敗時，根據不匹配的文本字符，將模式串嚮後滑動，使得該文本字符在模式串中齣現的最右邊的位置與文本中的位置對齊。如果該文本字符不在模式串中，則模式串可以一次性滑動到該文本字符之後。 2. 好後綴規則（Good Suffix Rule）： 當匹配失敗時，如果模式串的某個後綴（與不匹配位置之後的文本部分匹配的部分）在模式串的其他位置也齣現，則將模式串嚮後滑動，使得該重復的後綴與模式串中的另一個相同後綴對齊。 我們將詳細講解這兩種規則的計算和應用，並分析BM算法的性能優勢。盡管其最壞時間復雜度仍然是O(nm)（在一些特殊構造的文本和模式下），但在平均情況下，其復雜度接近O(n/m)，甚至優於O(n)。 其他相關算法： 本章還將簡要介紹一些與字符串匹配相關的概念和算法。 Rabin-Karp算法： 這是一種基於哈希的字符串匹配算法。它為文本串的每個子串計算一個哈希值，並將其與模式串的哈希值進行比較。通過使用滾動哈希（Rolling Hash）技術，可以在O(1)的時間內計算齣下一個子串的哈希值，從而使得整體匹配過程的平均時間復雜度為O(n+m)。然而，由於哈希衝突的可能性，它在最壞情況下的性能可能退化。 字符串的周期性（Periodicity of Strings）： 理解字符串的周期性對於優化匹配算法至關重要。例如，next數組的計算就與字符串的周期性密切相關。 字符串的模式識彆： 除瞭簡單的子串查找，模式識彆還包括更復雜的任務，例如正則錶達式匹配。本章將簡要介紹正則錶達式的基本概念，以及如何將其轉化為狀態機（如有限自動機）來進行高效的匹配。 核心目標： 理解字符串匹配問題的本質： 明確在文本中查找特定模式的挑戰。 掌握樸素字符串匹配算法： 理解其基本思想和效率局限。 深入理解KMP算法： 掌握next數組的構建和KMP算法的匹配過程，理解其O(n+m)的性能優勢。 深入理解BM算法： 掌握壞字符規則和好後綴規則，理解其在實際應用中的高效性。 瞭解基於哈希的字符串匹配算法（Rabin-Karp）： 理解滾動哈希的概念。 初步接觸正則錶達式匹配： 理解模式識彆的更廣泛範疇。 培養處理和分析字符串數據的能力： 為文本處理、信息檢索等領域打下基礎。 內容細節： 樸素字符串匹配： 算法描述、僞代碼、時間復雜度分析。 KMP算法： Next數組（失配函數）的構建： 詳細步驟、實例分析。 KMP匹配過程： 算法描述、僞代碼、性能分析。 BM算法： 壞字符規則： 計算方法、應用。 好後綴規則： 計算方法、應用。 BM匹配過程： 算法描述、性能分析。 Rabin-Karp算法： 滾動哈希的概念、哈希函數的選擇、衝突處理（簡述）。 字符串的周期性： 相關概念解釋。 正則錶達式（簡介）： 基本語法、與狀態機的聯係。 學習方法建議： 本章的學習，動手實現是關鍵。讀者應嘗試實現樸素匹配、KMP算法和BM算法。在實現KMP算法時，重點要弄清楚next數組是如何計算齣來的，並用不同的模式串進行測試。對於BM算法，理解壞字符規則和好後綴規則的計算邏輯非常重要，可以嘗試手動計算幾個例子。多做字符串匹配相關的編程練習題，例如在給定的文本中查找所有齣現的單詞，或者查找是否存在某個特定的短語。理解這些算法的底層邏輯，將能幫助讀者更自信地處理文本相關的問題。

評分☆☆☆☆☆

我原本對通信的印象一直停留在“打電話”、“發短信”這些非常錶層的認知，總覺得離我非常遙遠。然而，當我翻開《大話通信——通信基礎知識讀本》這本書時，我纔意識到，原來我每天都在享受著通信技術帶來的便利，而這些便利背後，隱藏著如此精妙的設計和深厚的知識。這本書給我最大的感受是“豁然開朗”。它沒有用那種堆砌術語的方式來“展示”知識，而是用一種娓娓道來的敘事風格，將通信的基礎概念像串珍珠一樣串聯起來。我印象最深刻的是書中關於“調製”和“解調”的章節，作者通過生動形象的比喻，比如將聲音信號比作“唱歌”，將無綫電波比作“傳遞歌聲的載體”，讓我這個完全不懂技術的讀者，也能夠輕鬆理解信息是如何被“打包”和“還原”的。而且，這本書的知識點安排得很緊湊，但又不會讓人覺得信息過載。它會在講解一個概念的同時，告訴你這個概念在通信係統中的作用，以及它和前後概念之間的聯係，形成一個完整的知識閉環。讀完這本書，我對智能手機、Wi-Fi、5G等等這些日常生活中隨處可見的技術，都有瞭更深的理解，感覺自己不再僅僅是使用者，而是能窺探到它們工作原理的“觀察者”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗堪稱“顛覆”。作為一名對科技領域充滿興趣但又缺乏專業背景的讀者，我曾嘗試閱讀過一些與通信相關的入門書籍，但都因為過於理論化、概念化而半途而廢。《大話通信——通信基礎知識讀本》則完全不同，它更像是一次沉浸式的通信世界探索之旅。作者的文筆非常流暢，敘事邏輯清晰，將原本枯燥乏味的通信原理，變得如同引人入勝的故事一般。書中對於許多關鍵概念的解釋，都運用瞭大量貼近生活的類比，比如用“郵局寄信”來類比數據包的傳輸，用“聲音的傳播”來講解信號的衰減和乾擾。這些通俗易懂的比喻，極大地降低瞭理解門檻，讓我能夠快速抓住核心要點。我特彆欣賞的是，這本書並沒有局限於理論講解，而是巧妙地將曆史發展、技術演進以及實際應用場景融入其中，讓我能夠從宏觀和微觀兩個層麵去理解通信。我讀到瞭第一部電話的誕生，讀到瞭互聯網如何改變世界，也更深刻地理解瞭我們當下所處的5G時代是如何一步步建立起來的。這本書讓我對通信這個領域産生瞭濃厚的興趣，也讓我對未來的通信技術充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直以為通信就是一門純粹的技術學科，可能充滿瞭冰冷的數字和復雜的公式。但是，《大話通信——通信基礎知識讀本》徹底顛覆瞭我的認知。這本書就像在與一位滿腹經綸的朋友對談，他用一種極其生動、富有邏輯的方式，嚮我展示瞭通信這個領域是如何從無到有，如何一步步發展壯大，最終深刻影響我們生活方方麵麵的。它不僅僅是介紹技術原理，更是講述瞭通信發展過程中的那些精彩故事和背後的人物。我讀到瞭信號的早期探索，讀到瞭從模擬到數字的革命，也讀到瞭各種通信標準是如何誕生的。這本書讓我理解瞭，通信不僅僅是物理學、數學的集閤，更是一門融閤瞭人類智慧、創新和對連接渴望的藝術。書中對於一些核心概念的講解，比如“信息熵”、“信源編碼”等，雖然聽起來很專業，但作者都能用非常形象的比喻來闡釋，讓我能夠觸碰到那些抽象概念的實質。我感覺自己像是在跟著曆史的車輪前進，見證瞭通信技術的每一次飛躍，也更清晰地看到瞭未來通信的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太神奇瞭，我一直以來對通信的世界充滿瞭好奇，但總覺得那些專業書籍太過晦澀難懂，像一本天書一樣。直到我偶然發現瞭《大話通信——通信基礎知識讀本》，它就像一盞明燈，照亮瞭我探索通信奧秘的道路。我不是通信專業的學生，也沒有任何相關的背景知識，但這本書的語言風格卻讓我感到異常親切。作者仿佛是一位經驗豐富的老師，用最通俗易懂的比喻，將那些復雜的概念一一拆解。比如，書中在介紹數據傳輸時，用瞭“水管”和“水滴”的比喻，讓我瞬間明白瞭帶寬和數據包的概念。在解釋信號衰減時，則用瞭“喊話”和“迴聲”的類比，讓我能直觀地感受到信號在傳輸過程中能量的損失。更讓我驚喜的是，這本書不僅僅是理論的堆砌，它還穿插瞭許多生動有趣的曆史故事和現實應用案例。我讀到瞭電報的發明者摩爾斯如何剋服重重睏難，也瞭解瞭我們每天都在使用的手機是如何實現遠距離通信的。這些故事讓枯燥的知識變得鮮活起來，也讓我更加深刻地理解瞭通信技術是如何改變世界的。讀這本書的過程，就像是在和一位博學的長者聊天，他循循善誘，讓我不知不覺中就掌握瞭通信領域的基礎知識。我強烈推薦給所有對通信感興趣，但又對技術望而卻步的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！作為一名即將進入通信行業的小白，我之前看過的很多資料都讓我頭疼欲裂，概念一大堆，公式一大堆，感覺自己像是被淹沒在知識的海洋裏。但《大話通信——通信基礎知識讀本》這本書，它就像一個清晰的導航儀，帶我一步一步地認識這個龐大的通信世界。這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的通信原理講起，逐步深入到更復雜的概念。它沒有一開始就拋齣晦澀的專業術語，而是從大傢都能理解的生活常識入手，比如我們如何與傢人朋友聯係，如何收聽廣播等等，然後引齣通信的基本要素：信源、信宿、信道、編碼、解碼等等。這本書的講解方式也特彆贊，作者似乎非常瞭解初學者的睏惑，總能在關鍵的地方給齣點睛之筆。它不像有些書那樣，講完一個概念就戛然而止，而是會詳細解釋這個概念是如何與下一個概念銜接的，以及在實際應用中扮演什麼角色。我尤其喜歡書中對“協議”的講解，它用“大傢遵守的遊戲規則”來比喻，讓我一下就明白瞭為什麼不同設備之間能夠順暢通信。這本書讓我對通信有瞭前所未有的清晰認識，感覺自己不再是那個茫然無知的門外漢，而是能夠初步理解這個神奇領域的“內行”瞭。