基本信息
书名:图像及视频可分级编码
定价：55.00元
售价：37.4元,便宜17.6元,折扣68
作者:王相海,宋传鸣
出版社：科学出版社
出版日期：2009-01-01
ISBN：9787030231215
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.540kg
编辑推荐
内容提要
本书是关于图像及视频可分级编码的一本学术专著，介绍了图像和视频信息的冗余特性、基本编码方法以及图像和视频可分级编码的含义和分类情况，对DCT和小波变换的基本理论以及图像和视频的编码技术、图像和视频的可分级编码技术进行了论述，对图像和视频可分级编码的未来发展方向进行了展望。
本书可供计算机应用、通信与电子系统、信号与信息处理等相关专业的研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生和高年级本科生学习参考。
目录
作者介绍
王相海，辽宁师范大学计算机与信息技术学院教授、特聘教授，辽宁省重点学科——计算机应用技术学科带头人，苏州大学计算机应用技术专业博士生导师。分别于1995年、1999年获得吉林大学理学硕士和理学博士学位，2001年南京大学计算机科学与技术博士后流动站出站。中国计算机学
文摘
序言
《算法探秘：从理论到实践的计算思维之旅》 内容简介： 本书旨在为读者提供一次深入探索算法世界的旅程，从其核心概念的理解，到实际应用场景的构建，再到高性能实现的优化技巧。我们不将算法视为孤立的数学抽象，而是将其视为解决现实世界问题的强大工具，并通过严谨的逻辑推理和精巧的编程实践，揭示其内在的魅力与力量。 第一章：算法的基石——逻辑与思维 本章我们将从最基础的层面出发，建立对算法的直观认识。我们将探讨“计算思维”这一核心概念，理解它是如何引导我们分析问题、分解任务、识别模式、抽象概念并设计解决方案的。通过一系列精心设计的逻辑谜题和简单的数学问题，读者将学会如何将现实世界的问题转化为可执行的步骤。我们将深入剖析“算法”的定义，强调其“有穷性”、“确定性”、“可行性”和“输入输出”等关键特征。 逻辑推理的艺术： 我们将介绍布尔逻辑、集合论等基本逻辑工具，并演示如何运用这些工具来构建清晰的算法思路。例如，通过分析一个简单的搜索问题，展示如何一步步剔除不可能的选项，最终锁定目标。 问题分解的智慧： 任何复杂的问题都可以被拆解成更小的、可管理的子问题。本章将通过一个实际的例子，如行程规划，来演示如何将一个宏大的目标分解成一系列小的导航指令。 模式识别的敏锐： 很多算法的诞生源于对重复出现的模式的洞察。我们将通过一些经典的例子，如斐波那契数列的生成，来展示识别和利用重复模式是如何简化问题并提高效率的。 抽象与建模： 将具体事物抽象为模型是算法设计的重要前提。我们将探讨如何为不同类型的问题构建合适的数学模型，例如用图来表示网络连接，用数组来表示数据集合。 伪代码的实践： 在正式编程之前，使用伪代码来描述算法步骤是一种高效且灵活的方式。本章将介绍伪代码的编写规范，并提供大量实例，让读者能够熟练地用伪代码表达自己的算法思路。 第二章：数据结构的智慧——组织与存取 算法的效率很大程度上取决于其所操作的数据的组织方式。本章将深入探讨各种基本但极其重要的数据结构，理解它们各自的优缺点以及适用的场景。我们将不仅仅停留在概念层面，更会深入到它们的内部实现机制，以及如何通过选择合适的数据结构来极大地优化算法的性能。 线性结构： 数组（Arrays）： 讲解数组的连续内存存储特性、随机访问的优势以及插入和删除操作的局限性。我们将讨论静态数组和动态数组的区别。 链表（Linked Lists）： 介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及它们在插入和删除操作上的灵活性。我们将对比数组和链表在不同操作下的时间复杂度。 栈（Stacks）： 深入理解“后进先出”（LIFO）的原理，并探讨其在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列（Queues）： 讲解“先进先出”（FIFO）的原理，以及其在任务调度、广度优先搜索等场景下的应用。 非线性结构： 树（Trees）： 二叉树（Binary Trees）： 讲解二叉树的基本概念、遍历方式（前序、中序、后序）。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 重点介绍BST的性质，以及其在查找、插入、删除操作中的效率。我们将分析BST在最坏情况下的性能问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BSTs）： 引入AVL树和红黑树的概念，解释它们如何通过自平衡机制保证高效的查找性能。 图（Graphs）： 图的表示： 讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们在空间和时间复杂度上的权衡。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理和应用。 哈希表（Hash Tables）： 介绍哈希函数的设计原则，以及冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法）。重点分析哈希表在平均情况下的O(1)查找、插入和删除性能。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的概念，以及它们在优先队列和堆排序中的应用。 第三章：核心算法的魅力——搜索与排序 搜索和排序是算法领域中最基础也最重要的两大类问题。本章将系统地介绍各种经典的搜索和排序算法，不仅讲解其实现原理，更重要的是分析它们的时空复杂度，并探讨在不同场景下的适用性。 搜索算法： 线性搜索（Linear Search）： 最简单直接的搜索方法，分析其O(n)的时间复杂度。 二分搜索（Binary Search）： 讲解其对有序数据的要求，以及O(log n)的高效查找能力。我们将通过详细的实例演示其工作流程。 哈希查找（Hash Search）： 复习哈希表的查找原理，强调其平均O(1)的查找效率。 图的搜索： 再次深入讲解DFS和BFS在图搜索中的具体应用，例如查找路径、连通分量等。 排序算法： 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）： 解释其交换相邻元素的过程，分析其O(n^2)的时间复杂度。 选择排序（Selection Sort）： 讲解其找到最小（大）元素并放置到正确位置的策略，分析其O(n^2)的时间复杂度。 插入排序（Insertion Sort）： 介绍其逐步构建有序序列的思路，分析其在部分有序数据上的优势。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）： 讲解其“分而治之”的思想，以及O(n log n)的稳定时间复杂度。 快速排序（Quick Sort）： 介绍其“分而治之”的思想和“枢轴”概念，分析其平均O(n log n)和最坏O(n^2)的时间复杂度，并探讨优化策略。 堆排序（Heap Sort）： 结合堆数据结构的知识，讲解如何构建堆并实现O(n log n)的排序。 特殊排序： 计数排序（Counting Sort）： 介绍其适用于特定范围整数的非比较排序算法。 基数排序（Radix Sort）： 讲解其按位进行排序的原理。 第四章：算法设计的思想——策略与技巧 理解了基本的算法和数据结构，接下来就是学习如何设计出解决新问题的算法。本章将介绍几种常用的算法设计范式和重要的算法设计技巧，帮助读者培养举一反三的能力。 分治法（Divide and Conquer）： 深入理解“分而治之”的策略，通过合并排序、快速排序等实例，展示如何将大问题分解为小问题，分别解决后再合并结果。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 揭示DP的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”。我们将通过背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列的DP解法等经典案例，详细讲解如何写出DP方程和优化状态转移。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心算法的“局部最优选择”策略，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，分析贪心算法的适用条件和局限性。 回溯法（Backtracking）： 讲解回溯法如何通过系统地搜索所有可能的解，并在发现不可行路径时“回溯”的策略。我们将通过N皇后问题、数独求解等实例来演示其应用。 分支限界法（Branch and Bound）： 介绍分支限界法如何通过剪枝来优化搜索空间，以解决组合优化问题，如旅行商问题。 预处理与优化： 探讨在算法设计中，如何通过预先计算、空间换时间等技巧来提升整体效率。 第五章：算法的性能分析——度量与优化 一个优秀的算法不仅要能解决问题，还要高效。本章将聚焦于算法的性能分析，学习如何准确地度量算法的效率，并掌握常见的优化技巧，使算法在实际应用中发挥最佳表现。 时间复杂度的精确度量： 详细讲解大O表示法，理解其代表的渐进趋势。我们将通过分析各种循环结构、递归调用来计算时间复杂度。 空间复杂度的评估： 分析算法在执行过程中所需的内存空间，理解其与输入规模的关系。 最佳、平均与最坏情况分析： 理解不同情况下的复杂度差异，以及它们对算法选择的影响。 常数因子与低阶项的重要性： 即使时间复杂度相同，常数因子和低阶项也可能对实际性能产生显著影响。我们将讨论何时需要关注这些细节。 空间换时间的艺术： 介绍如何通过增加额外空间来换取更快的执行速度，例如使用查找表、缓存等。 迭代与递归的权衡： 分析迭代和递归在性能和可读性上的优劣，以及递归的栈开销问题。 算法的并行化潜力： 简要介绍如何利用多核处理器来加速算法的执行。 第六章：实战演练——挑战与应用 本章将通过一系列精心设计的编程挑战，引导读者将理论知识付诸实践。我们将涵盖从简单到复杂的各类算法应用场景，鼓励读者独立思考，尝试不同的算法设计和实现。 字符串处理算法： KMP算法、Rabin-Karp算法等。 图论应用： 最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim, Kruskal）、拓扑排序等。 数论算法： 欧几里得算法、素数判定、模运算等。 计算几何初步： 凸包问题、点在多边形内判断等。 实际问题建模： 如何将实际生活中的问题，如资源分配、路线规划、数据压缩等，转化为算法问题来解决。 第七章：进阶探索——前沿与展望 在掌握了基础算法和设计思想后，本章将简要介绍一些更高级的算法领域和未来的发展方向，激发读者的进一步学习热情。 近似算法与启发式算法： 针对NP-hard问题，介绍如何设计近似解和启发式算法。 随机化算法： 介绍随机化在算法设计中的应用，如蒙特卡洛方法。 算法的安全性： 简要提及密码学中的算法应用。 大数据时代的算法挑战： 讨论在处理海量数据时，算法面临的效率和存储问题。 学习资源的推荐： 提供进一步深入学习的图书、在线课程和社区资源。 本书力求以清晰的逻辑、丰富的实例和深入的讲解，帮助读者构建坚实的计算思维基础，掌握解决问题的通用方法，并最终成为一名优秀的算法实践者。无论您是初学者，还是希望提升自身编程能力的开发者，本书都将是您探索算法世界的理想向导。
我最近在研究下一代媒体传输协议，急需一本能提供扎实基础理论支撑的参考书。这本书，恕我直言，在某些核心算法的深度挖掘上，略显保守。举例来说，对于目前业界广泛采用的基于小波变换的高效编码结构，书中虽然有所提及，但分析的细节和性能优化的讨论不够深入。它更像是一本面向专业入门者的导论性教材，清晰地描绘了“是什么”和“为什么”，但在“如何做得更好”的层面上，似乎留下了不少空白。比如，在讨论到实时性要求极高的应用场景时，一些关于延迟优化和鲁棒性增强的策略，书中几乎没有涉及。我更希望看到一些前沿的对比分析，比如将经典的霍夫曼编码、算术编码与现代的上下文自适应二元算术编码（CABAC）进行更细致的性能剖析，尤其是在不同码率下的效率差异。当然，作为打基础的读物，它的严谨性是毋庸置疑的，图表绘制得非常规范，术语的界定也十分清晰，但对于我这种希望深挖技术细节的读者来说，可能需要再搭配其他更专业的资料才能满足需求。