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基本信息

书名:信号与系统

：28.00元

售价：20.4元,便宜7.6元,折扣72

作者:岳振军

出版社：机械工业出版社

出版日期：2008-06-01

ISBN：9787111239529

字数：

页码：246

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.481kg

编辑推荐

内容提要

本书主要阐述确定的时域和频域分析基本方法，线性时不变系统的描述与特性，以及确定通过线性时不变系统的时域与变换域分析方法。
本书的主要内容包括概论，信号分析理论基础，线性时不变系统分析方法，确定通过线性时不变系统，工程应用实例。按照信号分析，信号通过系统响应求解，系统分析和应用实例的结构体系，以需求为牵引，以问题解决为导向，将传统教材以介绍方法为主线改进为以解决问题为主线，实现了与MATLAB工具的无缝对接。本书结构新颖，概念清晰，推理严谨，注重方法，例证丰富，行文流畅，简明易懂，兼顾了课堂教学和自学需要。
本书可作为工程性质较强的高等院校电子工程、通信工程、信息工程、自动控制工程、计算机科学与技术、信息与计算科学等专业的本科生教材，也可供相关科技工作者自学参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

《算法设计与分析导论》 前言 在这个信息爆炸的时代，算法早已渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的精准推荐，到金融市场的交易决策，再到科学研究的复杂模拟，无处不闪耀着算法智慧的光芒。本书旨在为读者提供一个全面而深入的算法世界概览，带领您领略算法设计的精妙，剖析算法运行的效率，并掌握分析算法性能的严谨方法。无论您是计算机科学的初学者，还是希望系统性提升算法功底的从业者，亦或是对计算思维充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的良师益友。 第一章：引言：何为算法？ 在深入探讨算法的复杂性之前，我们首先需要明确“算法”本身的定义。本书将从最基本的概念出发，阐释算法不仅仅是一系列指令的堆砌，更是一种解决问题的思想和方法。我们将通过一系列生动形象的例子，比如如何高效地打扫房间、如何规划一次旅行的最佳路线，来揭示算法在日常生活中无所不在的体现。 算法的本质： 严谨的定义，包括输入、输出、明确性、有限性和有效性。 算法在现实中的应用： 从简单的排序到复杂的图像识别，展示算法的广泛适用性。 为何学习算法： 培养计算思维，提升问题解决能力，理解现代科技的基石。 本书的学习路径与结构： 引导读者掌握本书的阅读方法与章节安排。 第二章：数据结构：为算法奠基 算法的效率往往与其所使用的数据结构息息相关。本章将系统介绍各种基本和高级的数据结构，它们如同构建算法的积木，不同的积木组合能够构建出截然不同的宏伟建筑。理解数据结构的特性，对于设计出高效且优雅的算法至关重要。 线性数据结构： 数组（Array）： 顺序存储，随机访问的优势与局限。 链表（Linked List）： 动态存储，插入与删除的灵活性，以及不同链表（单向、双向、循环）的特点。 栈（Stack）： 后进先出（LIFO）原则，函数调用栈、表达式求值的应用。 队列（Queue）： 先进先出（FIFO）原则，任务调度、广度优先搜索的应用。 非线性数据结构： 树（Tree）： 层级关系，家族谱系、文件系统、数据库索引的抽象。 二叉树（Binary Tree）： 基本概念、二叉搜索树（BST）及其操作。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： AVL树、红黑树，保证查找效率。 堆（Heap）： 最大堆、最小堆，优先队列的应用。 图（Graph）： 节点与边，社交网络、地图导航、交通路线的建模。 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。 散列表（Hash Table）： 键值对存储，快速查找的秘密——散列函数与冲突解决。 第三章：算法设计范式：解决问题的框架 算法设计并非凭空想象，而是遵循一系列成熟的设计范式。本章将深入探讨几种最常用且强大的算法设计范式，它们为解决不同类型的问题提供了系统化的思路和方法。 分治法（Divide and Conquer）： 思想： 将大问题分解为若干个规模较小但相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。 经典应用： 归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、二分搜索（Binary Search）。 分析方法： 递归树、主定理。 动态规划（Dynamic Programming）： 思想： 适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。 核心概念： 最优子结构、重叠子问题。 两种策略： 自顶向下（带备忘录）与自底向上。 经典应用： 最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）、最短路径问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 思想： 在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。 适用条件： 贪心选择性质、最优子结构性质。 经典应用： 活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Minimum Spanning Tree - Prim's and Kruskal's Algorithms）。 回溯法（Backtracking）： 思想： 是一种通过尝试所有可能的解决方案来找到问题解的算法。当发现当前路径无法导出解时，就“回溯”到之前的节点，尝试另一条路径。 应用场景： 组合问题、排列问题。 经典应用： N皇后问题、数独求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 思想： 类似于回溯法，但引入了“限界”的概念，通过估计当前子问题的最优解的上界或下界，剪枝掉那些不可能导出最优解的分支。 应用场景： 优化问题。 第四章：算法分析：衡量算法的效率 设计出算法只是第一步，如何衡量算法的优劣，如何预测其在不同规模数据下的表现，则是算法分析的核心任务。本章将介绍用于度量算法效率的各种工具和技术。 渐进符号（Asymptotic Notation）： 大O符号（O）： 描述算法运行时间的上界。 大Omega符号（Ω）： 描述算法运行时间的下界。 大Theta符号（Θ）： 描述算法运行时间的紧确界。 小o符号（o）和小omega符号（ω）： 用于更精确地描述增长率。 运行时间分析： 最坏情况（Worst-case）： 算法在输入规模下的最大运行时间。 最好情况（Best-case）： 算法在输入规模下的最小运行时间。 平均情况（Average-case）： 算法在输入规模下的期望运行时间（需要假设输入分布）。 空间复杂度分析： 算法在执行过程中所需内存空间的大小。 递归算法分析： 递归树法、主定理。 第五章：排序算法：整理数据的艺术 排序是计算机科学中最基础且最重要的问题之一。本章将详细介绍各种经典的排序算法，从简单易懂的冒泡排序到高效的快速排序和归并排序，我们将深入分析它们的实现细节、时间复杂度与空间复杂度。 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）： 概念、实现、复杂度。 选择排序（Selection Sort）： 概念、实现、复杂度。 插入排序（Insertion Sort）： 概念、实现、复杂度，以及在近乎有序数组上的优势。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）： 分治法的典范，稳定性，外部排序的应用。 快速排序（Quick Sort）： 分治法的另一代表，pivot选择策略，原地排序。 堆排序（Heap Sort）： 基于堆的数据结构，原地排序。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）： 适用于特定范围整数的排序。 桶排序（Bucket Sort）： 将元素分配到桶中再排序。 基数排序（Radix Sort）： 按位进行排序。 排序算法的比较与选择： 不同场景下的最佳选择。 第六章：查找算法：在海量数据中寻踪觅迹 高效地查找信息是算法的核心目标之一。本章将介绍各种查找算法，从线性查找的朴素方法到对有序数据极其高效的二分查找，再到利用哈希函数实现近乎常数时间查找的散列表。 线性查找（Linear Search）： 简单直接，但效率较低。 二分查找（Binary Search）： 对有序数组的高效查找，减半搜索空间。 散列表查找（Hash Table Lookup）： 利用哈希函数实现平均O(1)的查找。 散列函数的设计原则。 冲突解决策略： 链地址法、开放寻址法。 二叉搜索树查找（BST Lookup）： 查找、插入、删除操作。 平衡二叉搜索树查找： AVL树、红黑树，保证查找效率。 第七章：图算法：描绘连接的世界 图是一种强大的数据结构，能够表示现实世界中各种相互连接的关系。本章将深入探讨一系列核心的图算法，包括图的遍历、最短路径、最小生成树等。 图的表示方法： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 递归或栈实现，用于连通性判断、拓扑排序。 广度优先搜索（BFS）： 队列实现，用于最短路径（无权图）、连通分量。 单源最短路径算法： Dijkstra算法： 寻找带权图中单一源点到其他所有顶点的最短路径。 Bellman-Ford算法： 能够处理负权边的单源最短路径算法。 所有顶点对最短路径算法： Floyd-Warshall算法： 动态规划思想，计算任意两点间的最短路径。 最小生成树（Minimum Spanning Tree - MST）： Prim算法： 贪心算法，逐步构建MST。 Kruskal算法： 贪心算法，通过边的权值排序构建MST。 拓扑排序（Topological Sort）： 针对有向无环图（DAG）的排序。 第八章：字符串算法：文本的奥秘 字符串在文本处理、模式匹配等领域扮演着至关重要的角色。本章将介绍用于高效处理字符串的各种算法，包括字符串的匹配、查找以及文本压缩等。 朴素字符串匹配： 逐位比较。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法： 利用前缀函数避免不必要的比较，提高匹配效率。 Rabin-Karp算法： 利用哈希函数进行字符串匹配。 Boyer-Moore算法： 跳跃搜索，在实际应用中效率极高。 字符串的查找与替换。 Trie（前缀树）： 存储和查找字符串集合的高效数据结构。 第九章：计算几何初步 本章将简要介绍计算几何的基本概念和一些基础算法，它们在图形学、计算机视觉、地理信息系统等领域有着广泛的应用。 点、线段、多边形的表示。 点与直线的位置关系。 凸包（Convex Hull）： 寻找一组点所能围成的最小凸多边形。 Graham扫描法。 Jarvis步进法。 线段相交判断。 第十章： NP完全性理论：计算复杂性的边界 在算法的世界里，并非所有问题都能在合理的时间内解决。本章将引出计算复杂性的概念，特别是NP完全性理论，它为我们理解问题的“难易程度”提供了一个深刻的框架。 可判定性与可计算性。 复杂度类 P 和 NP。 NP-完全问题（NP-Complete）与 NP-难问题（NP-Hard）。 规约（Reduction）的概念。 一些经典的NP完全问题： 旅行商问题（TSP）、子集和问题（Subset Sum Problem）。 应对NP完全问题的方法： 近似算法、启发式算法。 附录 概率分析与随机算法简介。 数据流算法简介。 更多进阶算法主题的指引。 结语 算法设计与分析是一门永无止境的探索。本书所提供的知识只是您踏入这个精彩领域的起点。我们鼓励读者在掌握基本概念后，继续深入研究更广泛的算法领域，并将其应用于解决现实世界中的各种挑战。通过对算法的不懈学习与实践，您将能够更深刻地理解计算的本质，并成为一名更具创造力和效率的思考者与问题解决者。