Compression and Coding Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Alistair Moffat

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2002-03-31

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792376682

丛书系列:

图书标签:

• 数据压缩
• 编码算法
• 信息论
• 图像压缩
• 视频压缩
• 音频压缩
• 通信
• 计算机科学
• 算法
• 数据处理

好的，以下是为一本名为《数据结构与算法设计》的图书撰写的详细简介，该简介内容完全不涉及《Compression and Coding Algorithms》一书中的任何主题： --- 《数据结构与算法设计：理论基础与实践应用》 图书简介 在当今快速迭代的计算科学领域，对高效、健壮的软件系统的需求从未如此迫切。无论是处理海量用户请求的网络服务，还是驱动复杂科学模拟的底层引擎，其性能的瓶颈往往深植于其所采用的数据组织方式和解决问题的逻辑流程之中。本书《数据结构与算法设计：理论基础与实践应用》，正是为深入剖析这些核心计算基石而创作的权威指南。它旨在为计算机科学专业的学生、软件工程师以及热衷于优化系统性能的开发者，构建一个从抽象概念到具体实现的完整知识体系。 本书的编写哲学侧重于“理解”而非单纯的“记忆”。我们相信，只有深刻理解了数据结构如何优雅地组织信息，以及算法如何系统地操作这些信息，才能在实际工程挑战面前做出最优决策。全书结构严谨，内容组织上遵循由浅入深的逻辑层次，确保读者能够稳步提升其计算思维能力。 第一部分：基础构建块——核心数据结构的剖析 本部分聚焦于构成现代计算系统的基本数据组织形式。我们首先从最基础的数组（Arrays）和链表（Linked Lists）入手，详细探讨了它们的内存布局、动态扩展机制、时间复杂度的权衡，以及在不同场景下的适用性，例如，如何利用双向链表实现高效的历史记录管理。 随后，我们进入到抽象数据类型（ADT）的探讨。栈（Stacks）和队列（Queues）作为后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）原则的典范，被置于独立的章节进行深入分析。我们不仅展示了它们基于数组和链表的标准实现，更深入探讨了如循环队列如何优化空间利用率，以及双端队列（Deques）在复杂调度问题中的应用。 本书的核心章节之一是关于树（Trees）的详尽论述。我们从概念的引入开始，区分了二叉树、平衡树与一般树的区别。特别地，我们花费大量篇幅讲解了二叉搜索树（BST）的遍历（前序、中序、后序）与操作，并引入了至关重要的平衡机制。详细阐述了AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转与重新着色规则，揭示了它们如何保证对数时间复杂度的查找、插入和删除操作，这对于数据库索引和内存管理至关重要。此外，B 树及其变体在磁盘I/O效率优化中的角色也被清晰地描绘出来。 图论作为数据组织复杂性的终极体现，占据了重要篇幅。从图的基本概念——顶点（Vertices）和边（Edges），到表示方式（邻接矩阵与邻接表），我们详尽对比了两者的空间与时间效率。图的遍历算法，即广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），被作为解决连通性、拓扑排序等问题的基石进行细致讲解。 第二部分：算法设计范式与效率分析 数据结构提供了“存储”的框架，而算法则定义了“行动”的蓝图。本部分是本书的理论核心，致力于教授读者如何系统地设计和分析算法的性能。 我们首先引入算法效率分析的严谨工具——渐近记号（Asymptotic Notations）：大O（O）、大Ω（Ω）和中（Θ）记号。通过具体的例子，读者将学会如何准确地描述算法的最好、最坏和平均时间复杂度，理解“线性”、“对数”、“多项式”和“指数”增长的实际含义。 随后，本书系统地介绍了四种主要的算法设计范式： 1. 分治法（Divide and Conquer）：通过将问题分解为更小的子问题，递归地求解，并将结果合并。我们以归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，展示如何利用主定理（Master Theorem）精确分析此类算法的效率。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：侧重于每一步都做出当前最优的选择。本书通过霍夫曼编码（作为示例，但重点放在结构而非压缩本身）、活动选择问题和最小生成树（Minimum Spanning Tree）的Prim’s 算法与Kruskal’s 算法，揭示了贪心策略的适用边界与证明方法。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：针对具有最优子结构和重叠子问题特性的问题。我们详细讲解了DP的备忘录化（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现方式，并通过经典的斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列等范例，培养读者的状态定义与转移方程构建能力。 4. 回溯法（Backtracking）：作为一种系统性的搜索技术，用于解决约束满足问题。本书通过八皇后问题和数独求解的实例，展示了如何利用剪枝（Pruning）技术来显著提升搜索效率。 第三部分：高级主题与应用算法 在掌握了基础理论和主要范式后，本书进一步探讨了解决特定领域难题的专业算法。 在搜索与排序领域，除了基础比较排序外，我们探讨了堆（Heaps），详细分析了堆排序（Heap Sort）的稳定性与性能，并介绍了优先队列（Priority Queues）在调度系统中的核心作用。对于非比较排序，如计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），则分析了它们在特定数据范围内的线性时间优势。 图算法的高级应用是本部分的重点。我们深入剖析了最短路径问题：Dijkstra 算法如何解决单源最短路径（非负权），以及Bellman-Ford 算法如何处理负权边并检测负环。对于多源最短路径，Floyd-Warshall 算法的矩阵乘法视角被清晰地阐述。此外，拓扑排序在项目依赖管理中的关键作用也被涵盖。 本书的最后，我们引入了摊还分析（Amortized Analysis），作为对传统最坏情况分析的补充，用于评估那些操作成本可能波动但长期平均成本稳定的数据结构（如动态数组的尾部插入）的真实性能。 实践导向与特色 本书的每一章都配备了丰富的伪代码和主流编程语言（如C++或Python风格的描述）的实现示例。我们强调算法的正确性证明和性能分析的结合。每一节的末尾都设有“工程思考”环节，引导读者将理论知识映射到实际软件开发中的具体场景，帮助读者从“知道”算法到“会用”算法的飞跃。 《数据结构与算法设计：理论基础与实践应用》不仅是一本教科书，更是一份通往高效、可扩展软件架构的路线图。通过对这些核心概念的扎实掌握，读者将有能力设计出在任何计算环境中都能保持卓越性能的下一代系统。

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我最近读了一本名为《Compression and Coding Algorithms》的书，虽然我还没有完全消化其中的所有细节，但这本书给我带来的冲击和启发，绝对是我近几年来阅读经历中最深刻的一次。这本书不仅仅是一本技术手册，它更像是一位经验丰富的向导，引领我深入探索数据压缩和编码的世界。作者以一种极其清晰且引人入胜的方式，将那些原本可能令人生畏的复杂概念，变得触手可及。我尤其欣赏书中对算法演进历史的梳理，从早期的香农理论基础，到如今各种高效的现代压缩技术，这种循序渐进的叙述方式，让我能够理解每一项技术诞生的背景和解决的问题，从而更能体会其精妙之处。书中的图示和案例分析也非常到位，它们并非简单的插图，而是真正帮助理解抽象概念的“翻译器”。例如，在讲解霍夫曼编码时，书中不仅提供了详细的步骤，还用形象的树状图展示了编码过程，让我瞬间豁然开朗。对于那些渴望深入了解数据压缩背后原理的读者来说，这本书无疑是不可多得的宝藏。它并没有止步于理论的陈述，而是深入到实际应用层面，探讨了不同算法在不同场景下的优劣，以及如何根据具体需求进行选择和优化。这种实用性的讲解，对于我将来在实际项目中应用这些技术，提供了坚实的基础。我还在反复研读书中关于LZ系列算法的部分，其通过查找重复字符串来提升压缩率的思想，在如今各种文件格式中都扮演着至关重要的角色。

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《Compression and Coding Algorithms》这本书，真是一次令人难忘的学习之旅。我之前对数据压缩的理解，仅停留在一些常用的文件格式上，比如zip或者rar，但这本书让我看到了一个更为宏大和精密的体系。作者对于算法的讲解，不仅注重理论上的精确性，更强调其实际应用中的表现。书中对各种编码技术，如定长编码、变长编码、游程编码等，都进行了非常详细的介绍，并且清晰地阐述了它们各自的优缺点以及适用场景。我印象特别深刻的是关于“游程编码”（Run-Length Encoding）的讲解，它如此直观且易于理解，让我立刻就能想到在实际应用中如何利用它来压缩包含大量重复字符的数据。同时，书中还深入探讨了更复杂的熵编码算法，如算术编码，并详细解释了其工作原理和如何实现。对我而言，这些内容极大地拓宽了我对数据压缩技术多样性的认知。书中的图表设计非常用心，能够有效地辅助理解复杂的算法流程。我还在认真研究书中关于“字典压缩”的章节，例如LZ77和LZ78算法，它们通过构建一个字典来替换重复出现的字符串，这种思想非常具有创造性。

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《Compression and Coding Algorithms》这本书，简直是一本内容百科全书，每次阅读都能让我有新的发现。作者以一种极其严谨但又不失趣味的方式，深入剖析了数据压缩和编码的方方面面。他对“信息论”原理的讲解，为我理解整个数据压缩领域打下了坚实的基础。书中对各种编码技术的介绍，从基本的定长编码到复杂的熵编码，都进行了详细的阐述。我印象最深刻的是关于“算术编码”的讲解，它能够更有效地利用数据的概率信息，从而实现更高的压缩比。书中还介绍了大量的现代压缩算法，例如LZ77、LZ78和LZW算法，这些算法在文本压缩和文件归档方面应用广泛。我对书中关于“滑动窗口”的概念非常感兴趣，它为理解LZ系列算法的工作原理提供了关键的思路。此外，书中还探讨了许多关于图像、音频和视频压缩的特定技术，这些内容对于我从事相关领域的工作非常有价值。

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坦白说，《Compression and Coding Algorithms》这本书的内容，远超出了我最初的预期。当我拿起这本书时，我以为它会是一本纯粹的算法解释，但事实是，它为我打开了一个全新的视野。作者在书中不仅仅是罗列算法，更重要的是，他深入探讨了这些算法背后的哲学和数学思想。他对数据“无损”与“有损”压缩的界定，以及不同应用场景下对这两种方式的权衡，给我的思考带来了极大的启发。书中对“信息冗余”的分析，是理解一切压缩算法的关键，而作者对这一概念的阐释，既严谨又富有洞察力。我花了大量时间去理解书中关于“熵”的讲解，并将其与实际的编码效率联系起来。这本书的叙述方式非常独特，有时像是一位循循善诱的老师，用最简单的方式解释最复杂的原理；有时又像一位睿智的哲学家，引导读者思考数据本质的意义。我尤其被书中关于“信息论”的起源和发展史的介绍所吸引，它让我了解了这项伟大科学背后的故事。对于那些希望从更深层次理解数据压缩原理的读者，这本书绝对是首选。我还在反复琢磨书中关于“信息隐藏”的章节，这部分内容虽然与传统意义上的压缩略有不同，但它展示了编码技术在更广泛领域的应用潜力。

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我必须承认，《Compression and Coding Algorithms》这本书的深度和广度，让我感到有些许压力，但更多的是一种强烈的求知欲。作者对数据压缩的讲解，并非停留在表面的介绍，而是深入到算法的底层逻辑和数学原理。我对书中关于“信息冗余”的分析，进行了反复的琢磨，它揭示了数据压缩的根本动力——去除那些“无用的”信息。书中对各种编码技术，从简单的定长编码到复杂的算术编码，都进行了非常详尽的阐述，并且辅以大量的图示和例子。我尤其喜欢书中关于“熵”的讲解，它不仅仅是一个统计学上的概念，更是衡量信息量的核心。通过对熵的理解，我能够更好地认识到为什么某些数据更容易被压缩，而另一些则不然。此外，书中还介绍了大量的现代压缩算法，涵盖了文本、图像、音频、视频等多种数据类型。我对书中关于“上下文自适应二进制算术编码”（CABAC）的讲解非常感兴趣，它在视频压缩领域扮演着至关重要的角色。

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这本书给我带来的，远不止是知识的增长，更是一种思维方式的转变。《Compression and Coding Algorithms》以一种非常系统和深入的方式，展现了数据压缩和编码的魅力。作者对“信息冗余”的分析，是理解压缩算法的基石，而他对不同类型冗余的辨析，更是让我豁然开朗。书中对各种编码技术的讲解，从早期基于统计的编码，到后来基于模型的自适应编码，都进行了详尽的介绍。我特别被书中关于“熵编码”的讲解所吸引，它揭示了如何根据符号出现的概率来分配编码，从而实现最优的压缩。书中还介绍了许多与图像、音频和视频压缩相关的算法，例如DCT（离散余弦变换）和量化等技术，这些内容对于我理解多媒体压缩的原理至关重要。我对书中关于“预测编码”的讨论非常感兴趣，它通过预测下一个数据点的数值来减少传输的信息量。

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这本书对我来说，不仅仅是一本技术读物，更像是一扇通往全新世界的大门。《Compression and Coding Algorithms》以一种极具吸引力的方式，将抽象的信息论概念与具体的压缩算法紧密结合。作者在讲解过程中，没有回避复杂的数学推导，但同时又会给出清晰的解释，让即使是数学基础稍弱的读者也能跟上。我对书中关于“熵”的概念进行了反复的思考，它不仅仅是一个数学公式，更是对信息不确定性的度量，而数据压缩的本质就是去除这种不确定性中的冗余。书中对不同熵编码算法的对比分析，让我对它们的效率和适用性有了更深刻的理解。例如，书中对霍夫曼编码的详细讲解，包括如何构建最优的前缀码，以及其在实际应用中的局限性，都给我留下了深刻的印象。此外，书中还介绍了一些更高级的压缩技术，例如预测编码和基于模型的压缩，这些内容让我认识到数据压缩领域的无限可能。我对书中关于“感知编码”的讨论尤其感兴趣，它解释了如何利用人眼的视觉特性来压缩图像数据，而不会明显影响观看质量。

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这本书的深度和广度着实令我惊叹。《Compression and Coding Algorithms》就像一个宝库，每一次翻阅都能发现新的惊喜。我之前对某些压缩算法有过浅显的了解，但直到读了这本书，才真正体会到其内在的逻辑和数学上的严谨性。作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨的学术态度，同时又用生动形象的比喻和类比，将复杂的概念剥茧抽丝地呈现出来。我尤其喜欢书中对信息论基础的详细阐述，它为理解后续的编码和压缩技术奠定了坚实的理论基础。从熵的概念到信源编码定理，作者的讲解清晰易懂，让我能够深刻理解为什么数据压缩存在理论上的极限，以及如何尽可能地接近这个极限。书中的数学公式并非堆砌，而是与概念讲解紧密结合，引导读者一步步推导出算法的原理。比如，在讲解算术编码时，书中循序渐进的推导过程，让我能够理解其比霍夫曼编码更高效的原因。此外，书中还涉及了大量的现代压缩算法，例如针对图像、音频和视频的特定压缩技术，这些内容对于我从事多媒体处理相关的工作非常有价值。我特别关注了书中关于感知编码的章节，它揭示了人类感官的局限性如何被巧妙地利用来提高压缩效率，这真是令人着迷。

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读完《Compression and Coding Algorithms》，我才真正领略到数据压缩的迷人之处。作者以一种非常易于理解的方式，将那些通常被认为是艰深的技术概念，变得生动有趣。他对“信息论”基础的讲解，是我理解后续算法的关键。从香农的信源编码定理，到各种变长编码的原理，书中都进行了清晰的梳理。我尤其被书中对“霍夫曼编码”的讲解所吸引，它通过构建一棵最优的二叉树来为不同的符号分配不同长度的编码，这种方法既巧妙又高效。书中还深入探讨了更高级的压缩技术，例如LZ系列算法，它通过查找和替换重复出现的字符串来显著提高压缩率。我对书中关于“词典压缩”的讲解非常感兴趣，它让我看到了如何利用数据的局部重复性来达到压缩的目的。书中还涉及了大量关于有损压缩的内容，特别是针对多媒体数据的压缩技术，如JPEG和MPEG，这些内容对于我了解现代媒体格式的底层原理非常有帮助。

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《Compression and Coding Algorithms》这本书，绝对是一部值得反复研读的经典之作。作者以一种极具条理且引人入胜的方式，将复杂的数据压缩和编码技术呈现在读者面前。他对“信息论”基础的讲解，是我理解后续所有算法的关键。书中对各种编码技术，如固定长度编码、可变长度编码、游程编码等，都进行了深入的阐述，并且辅以大量的图示和数学推导。我印象最深刻的是关于“霍夫曼编码”的讲解，它通过构建一个最优的前缀码树来为不同频率的符号分配不同的编码长度，这种方法简单高效且易于理解。书中还介绍了大量的现代压缩算法，例如LZ77、LZ78和LZW等字典压缩算法，这些算法在文本压缩和文件打包方面有着广泛的应用。我对书中关于“字典编码”的原理非常感兴趣，它通过查找和替换重复出现的字符串来压缩数据。此外，书中还详细介绍了许多关于图像、音频和视频压缩的技术，这些内容对于我理解现代多媒体格式的底层原理非常有帮助。

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