多媒体技术基础及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:钟玉琢

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302035671

丛书系列:

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深度探索：信息时代下的数据结构与算法优化 本书旨在为读者构建一个全面、深入的数据结构与算法知识体系，重点关注现代计算环境下的效率优化与复杂问题求解策略。我们不再将数据结构与算法视为孤立的理论概念，而是将其置于实际的软件工程、大规模数据处理以及高性能计算的背景下进行剖析。 第一部分：基石与抽象——核心数据结构的高级视角 本部分将对经典数据结构进行超越教科书层面的再审视。我们从内存层级结构和缓存机制的角度出发，重新审视数组、链表等基础结构的选择依据。 第一章：内存层次与数据布局的优化 本章首先阐述现代CPU的工作原理，特别是L1、L2、L3缓存与主存之间的时间和空间差异。我们将探讨局部性原理（时间局部性与空间局部性）如何指导数据结构的实际布局。重点分析结构体对齐和填充字节对遍历性能的实际影响。随后，我们将深入研究动态数组（如C++ `std::vector` 或 Java `ArrayList`）的底层实现机制，包括其容量增长策略（如指数增长与次线性增长的性能权衡），并介绍如何通过预分配技术（Pre-allocation）来最小化重分配的开销。对于链式结构，我们不仅讨论单向、双向、循环链表的实现，更着重于在随机存取场景下，链表相对于数组在缓存未命中的劣势分析，从而指导何时应优先选用基于数组的实现。 第二章：树结构的深度演化与平衡策略 本章聚焦于树结构在实际应用中的高效性要求。除了标准的二叉搜索树（BST），我们将大量篇幅用于分析自平衡树的构建与维护。 AVL树与红黑树（Red-Black Tree）的深入比较： 我们将详细分析红黑树的五个性质，并展示旋转操作（单旋与双旋）是如何在保证$O(log n)$查找、插入、删除复杂度的同时，将常数因子控制在一个极低的水平。通过实际代码示例，对比AVL树更为严格的平衡性与红黑树更宽松但更快的局部调整机制在实际数据集上的表现差异。 B树与B+树在外部存储中的统治地位： 本章的核心在于理解索引结构如何适应磁盘I/O的特性。我们将详细阐述B树的多路分支因子如何最大化单次I/O操作获取的信息量。B+树的叶子节点线性链接的优势，尤其是在范围查询（Range Query）中的性能提升，将通过模拟磁盘块的读取过程来清晰展示。 Trie（前缀树）的内存优化： 针对字符串和网络路由等应用，我们将探讨标准Trie结构的空间浪费问题。在此基础上，引入压缩Trie（Radix Tree/Patricia Tree）的概念，展示如何通过合并冗余的单子节点来显著降低内存占用，并分析其在路径查找中的复杂性变化。 第二部分：高效组织——面向特定任务的结构设计 本部分将讨论那些为解决特定计算难题而设计的高级数据结构。 第三章：图论的实用化算法与数据表示 本章着重于图结构在网络分析、路径规划和依赖管理中的应用。我们不再停留于图的定义，而是关注其高效表示。 邻接矩阵与邻接表的性能权衡： 在稀疏图与稠密图的临界点分析中，我们将引入零稀疏度衡量指标，精确指导何时从邻接矩阵转向邻接表（或其变体，如邻接表数组）。 最小生成树（MST）的实用算法： 详细对比Prim算法和Kruskal算法在不同图结构下的实际运行时间。特别是当使用斐波那契堆（Fibonacci Heap）优化Prim算法时，理论上的复杂度改进如何受到实际堆操作的常数开销影响。 最短路径算法的进阶： 除了Dijkstra和Bellman-Ford，我们将深入探讨A搜索算法，重点分析启发式函数（Heuristic Function）的选择，即如何设计一个“可接受”且“一致的”启发式函数，以在保证最优解的前提下，大幅剪枝搜索空间。 第四章：哈希技术的深入与冲突解决的艺术 哈希函数被视为最快的查找手段，但其性能的稳定性完全依赖于哈希函数的质量和冲突处理机制。 高质量哈希函数的构造： 我们将分析经典哈希函数（如乘法法、除法法）的弱点，并介绍通用哈希（Universal Hashing）的概念，展示如何通过随机化来抵抗恶意输入导致的性能退化（即拒绝服务攻击的防御）。 冲突解决策略的效率对比： 线性探测（Linear Probing）的聚集现象（Clustering）及其对性能的恶性影响将被量化分析。链地址法（Separate Chaining）中，当链表过长时，如何动态切换到树形结构（如Java 8中HashMap的优化），实现从$O(n)$到$O(log n)$的平滑过渡。 布隆过滤器（Bloom Filter）的应用与局限： 介绍其在数据库缓存、网络爬虫去重中的巨大空间优势，并精确计算其假阳性率（False Positive Rate）与所需哈希函数数量之间的数学关系。 第三部分：算法优化与并行思维 本部分关注如何通过算法设计来提升效率，特别是在大数据背景下的时间复杂度管理。 第五章：分治策略与动态规划的精妙结合 本章探讨如何将复杂问题分解为可管理的小问题，并避免重复计算。 分治法的典范案例： 除了快速排序（Quicksort）的随机化Pivot选择策略，我们将分析Strassen矩阵乘法，展示如何通过递归分解，将矩阵乘法的理论复杂度从$O(n^3)$降至$O(n^{log_2 7})$，并讨论其实际应用中的阈值问题。 动态规划（DP）的状态压缩与空间优化： 重点分析背包问题、最长公共子序列等经典DP问题的状态转移方程。更重要的是，我们将展示如何通过滚动数组（Rolling Array）技术，将$O(N cdot M)$的空间复杂度优化到$O(M)$，这对于处理内存受限环境下的超大规模序列问题至关重要。 第六章：贪心算法的适用边界与局部最优的陷阱 贪心算法因其简洁和高效率而备受青睐，但其正确性依赖于特定的“贪心选择性质”和“最优子结构”。 活动选择问题与霍夫曼编码： 通过这些经典案例，阐释贪心策略如何快速收敛至全局最优解。 反例分析： 详细剖析无法使用贪心算法的场景（如旅行商问题），并引出为什么在这些场景下必须转向更昂贵的精确算法（如分支定界法），或采用近似算法。 第七章：高级排序与数据流处理 本章聚焦于对现有排序算法的改进，以及处理不断涌入数据的能力。 外部排序（External Sorting）： 针对数据集无法完全载入内存的情况，详细介绍多路归并排序的原理，包括如何根据可用内存大小确定最佳的“初始运行（Run）”数量和归并通路数，以最小化磁盘寻道次数。 线性时间排序： 深入分析计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）的原理，明确其对输入数据特性的依赖（如整数范围和位数），并对比其在特定约束下的$O(n)$性能优势。 流式算法基础： 介绍在数据流环境中处理“大数据”的挑战，引入近似计数算法（如Count-Min Sketch），用于在极低的内存消耗下估算数据项的频率，这是现代日志分析和网络监控的基础技术。 全书贯穿始终的是对渐近分析（Big O Notation）的严格应用，并辅以大量的性能分析代码和实际应用案例，确保读者不仅理解“如何实现”这些数据结构和算法，更深刻理解“为何选择”它们，以及它们在现代计算架构下的真实性能表现。

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交互设计与虚拟现实的结合，是这本书中我感到最与时俱进的部分。它并没有将VR/AR仅仅视为一个花哨的“新玩具”，而是从人机交互（HCI）的基本原则出发，探讨了沉浸式环境中的用户体验挑战。书中详细分析了延迟（Latency）对于用户眩晕感的影响，并讨论了眼动追踪、手势识别等输入方式的技术实现难点和潜力。例如，对于空间音频（Spatial Audio）的描述，它结合了HRTF（头部相关传输函数）的概念，解释了为什么声音在三维空间中的定位感如此真实。这种对感知心理学和工程实现的交叉融合，展现了作者深厚的跨学科功底。它引导我思考，未来的多媒体应用不仅仅是展示内容，更是要创造“存在感”，这对任何希望投身元宇宙或高级仿真领域的开发者来说，都是一份不可多得的参考指南。

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网络传输与多媒体流媒体服务这一章，是全书的“连接器”，它将前面提到的图像、音频、视频技术整合到了一个实际可用的系统中。书中对实时传输协议（RTP/RTCP）的讲解非常透彻，解释了为什么需要序列号、时间戳以及如何通过反馈机制来应对网络抖动和丢包。更贴近现代应用的，是对自适应流媒体（如DASH和HLS）工作原理的剖析。作者细致地描述了如何将一个视频切片并附加不同的码率，然后由客户端根据实时带宽动态选择最佳质量的片段。这对于理解Netflix、YouTube这类服务背后的“魔法”至关重要。总而言之，这本书的结构清晰，内容详实，它不仅教授了多媒体技术的“招式”，更重要的是，它传授了构建一个稳定、高效、高质量多媒体系统的“内功心法”。

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这部《多媒体技术基础及应用》读下来，给我的感觉简直就像是走进了信息时代的“万花筒”。书里对图像处理那块的讲解，简直是教科书级别的细致。它没有停留在Photoshop那种表层操作的层面，而是深入到了像素的本质，讲解了色彩空间转换的数学原理，比如RGB到CMYK的映射过程，以及为什么在不同设备上看到的颜色会有细微的偏差。尤其是关于压缩算法的部分，JPEG的离散余弦变换（DCT）是如何工作的，书里用清晰的图示和逐步推导的方式展现了出来，让我这个非科班出身的人也能理解有损压缩背后的精妙权衡。更让我惊喜的是，它还拓展到了新兴的矢量图形技术，对比了位图和矢量图在伸缩性上的优势与劣势，并在实际应用案例中说明了SVG在网页设计中的重要地位。读完这部分，我对“看图”这件事有了全新的认识，明白了每一张数字图片背后都蕴含着复杂的算法和物理学原理，而不是简单的“复制粘贴”。这种深入浅出又不失深度的叙述方式，非常适合希望真正掌握底层技术的读者。

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关于视频技术的部分，这本书的处理方式可以用“宏大叙事”来形容，它成功地将一个庞大的领域结构化了。从视频的采集标准（如隔行扫描与逐行扫描的恩怨情仇），到编解码器的演变历史，再到传输协议的挑战，都有涉猎。尤其是在H.264/AVC和HEVC（H.265）的对比分析上，书本清晰地指出了新的帧内预测模式和运动补偿算法是如何带来更高的压缩效率的，这直接关系到我们日常流媒体观看的带宽消耗。更实用的是，书中还加入了对色彩空间在视频领域应用（如Rec. 709到Rec. 2020的演进）的探讨，解释了HDR内容背后的技术逻辑。这种覆盖了从硬件接口（如HDMI的演变）到软件编码流程的全面视角，使得读者不仅了解了“是什么”，更理解了“为什么会这样发展”，为理解未来视频技术的发展趋势打下了良好的基础。

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音频处理章节的撰写风格，可以说是非常注重工程实践的落地性。作者并没有过多纠缠于晦涩的声学理论，而是将重点放在了数字音频的采集、编码和播放流程上。书中详细对比了PCM、MP3、AAC等主流音频格式的编码效率和音质损失的差异，特别是对码率（Bitrate）和感知编码（Perceptual Coding）的阐述，非常到位。我特别欣赏它在“混音与特效”部分的处理方式，它不仅仅是罗列了混响、延迟、均衡器等效果器的名称，而是结合数字信号处理（DSP）的基本概念，解释了这些效果是如何通过滤波器和卷积运算在时域和频域中实现的。这对于想要从事音频后期制作或者开发相关软件的人来说，无疑是提供了坚实的理论基础。当我合上书本，再去听那些精心制作的音乐或播客时，我能“听”出其中潜藏的数字逻辑，这种“打通任督二脉”的感觉，是其他泛泛而谈的书籍无法给予的。

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