Handbook of Data Compression pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:David Salomon

出品人:

页数:1383

译者:

出版时间:2009-12-18

价格:USD 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848829022

丛书系列:

图书标签:

• Compression
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• 计算机科学

深入探索信息时代的基石：无损与有损数据处理的理论与实践 书名：数据结构与算法精粹：从基础到前沿 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的关于数据结构与算法领域的知识体系。在信息技术飞速发展的今天，数据已成为最核心的资产，而高效地组织、存储和处理这些数据，则是衡量一个系统性能的关键指标。本书正是致力于揭示支撑现代计算的底层逻辑与优化策略。 我们首先从基础理论入手，系统回顾了离散数学、集合论在算法分析中的应用。重点讲解了算法复杂度分析的严谨方法，包括大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的精确界定，以及最坏情况、平均情况和最好情况分析的差异与侧重。这部分内容为后续复杂算法的学习奠定了坚实的理论基石，强调了渐进分析在实际工程决策中的重要性。 随后，本书深入剖析了线性与非线性数据结构。在线性结构方面，我们不仅涵盖了传统的数组、链表（单向、双向、循环）的实现细节与内存布局，还对栈（Stack）和队列（Queue）的应用场景进行了详尽的讨论，特别是双端队列（Deque）在特定流处理任务中的高效性。在非线性结构部分，本书投入了大量篇幅讲解树结构。从基础的二叉树（Binary Tree）遍历（前序、中序、后序、层序）的递归与迭代实现，到平衡搜索树的构建与维护，如红黑树（Red-Black Tree）和 AVL 树，我们详细阐述了它们如何通过自平衡机制保证对数时间复杂度的查询、插入和删除操作。此外，对 B 树及其变体（如 B+ 树）在数据库索引系统中的核心作用，也有独到的分析。 图论部分是本书的另一大核心内容。我们从图的基本表示法——邻接矩阵与邻接表——的优劣权衡开始，逐步过渡到经典的图遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。针对寻找最短路径问题，本书详尽比较了 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法，以及在非负权重图上表现卓越的 A 搜索算法，并分析了它们在网络路由和地图导航中的应用。对于最小生成树（MST）问题，我们提供了 Kruskal 算法和 Prim 算法的详细步骤，并从贪心算法的角度论证了其正确性。此外，拓扑排序在项目调度和依赖关系解析中的应用也被重点讨论。 在排序与搜索方面，本书超越了基础的冒泡排序和插入排序，着重讲解了性能更优的比较排序算法，如快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），并探讨了它们在并行计算环境下的优化潜力。对于基于比较的排序的理论下界——$O(n log n)$——的证明，也进行了严谨的推导。非比较排序，如计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort），则被放在特定数据特性下的优化策略部分进行介绍。 本书的特色之一在于对高级算法设计范式的深入探讨。我们系统地介绍了动态规划（Dynamic Programming, DP）的设计思想，强调状态转移方程的建立，并辅以背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例进行层层剖析。贪心算法在证明其最优解的理论基础（贪心选择性质和最优子结构）后，被用于解决如霍夫曼编码（作为对比，虽然本书不涉及数据压缩的细节，但会讨论其在树结构构建上的应用）和活动选择问题。分治法（Divide and Conquer）则通过快速傅里叶变换（FFT）的原理介绍，展示了其如何将多项式乘法等问题分解并优化至近线性时间复杂度。 面向实际工程挑战，本书还专门设置了高级主题章节。这包括对哈希技术的全面解析，从理想哈希函数的特性到处理冲突的方法（开放寻址法、链地址法），再到布隆过滤器（Bloom Filter）在成员测试中的空间效率优势。在处理大规模数据时，外部排序和磁盘I/O的优化策略也被纳入考量。 最后，本书对算法的实现与优化给予了高度关注。我们讨论了如何使用 C++ STL 或 Java Collections Framework 等现代编程工具来高效实现这些抽象结构，并探讨了内存局部性、缓存命中率等硬件层面对算法性能的影响。 本书内容广博，逻辑严密，既适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等专业的教材，也为希望夯实基础、提升解决复杂计算问题的能力的工程师和研究人员提供了一本权威的参考手册。读者在阅读完本书后，将不仅掌握大量现成的算法和数据结构，更重要的是理解其背后的数学原理和设计哲学，从而能够自信地设计出高性能、高可维护性的信息处理系统。

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这本书的封面设计得相当朴实，没有那种浮夸的图像，只是用了简洁的字体和深邃的蓝色背景，给人一种沉稳、专业的感觉。我一直对数据压缩技术很感兴趣，但市面上大多数书籍要么过于浅显，要么就充斥着大量的数学公式，让人望而却步。我希望这本书能提供一个深入浅出的切入点，能够让我理解那些复杂的算法背后的逻辑，而不仅仅是背诵公式。我期待它能够涵盖从基础的熵编码、霍夫曼编码，到更高级的字典压缩、预测编码等内容。特别想了解一下，在实际应用中，比如图片、音频、视频的压缩，它们分别采用了哪些核心的压缩策略，以及这些策略是如何权衡压缩率和解压缩速度的。而且，对于一些新兴的压缩技术，比如基于机器学习的压缩，这本书是否会涉及？我希望它能给我提供一个清晰的脉络，让我知道如何进一步深入研究那些我感兴趣的领域。

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我是一位资深的软件开发者，对于各种底层技术的优化一直有着浓厚的兴趣。数据压缩技术作为一种能够显著提升存储效率和网络传输速度的关键技术，一直是我关注的重点。我希望《Handbook of Data Compression》能够提供一份详尽的参考，让我能够深入理解各种主流和非主流的压缩算法。我尤其关注那些在性能和效率上有着突出表现的算法，比如LZ77、LZ78及其衍生算法（如LZW），以及如何在高维数据（如图像、视频）中应用这些算法。我还想了解一下，在嵌入式系统或者资源受限的环境下，有哪些压缩技术是比较合适的，以及如何去权衡压缩率、解压缩速度和资源消耗。这本书是否会讨论一些关于压缩算法的硬件加速技术，或者与特定硬件平台相关的优化策略？

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坦白说，我购买这本书的初衷，更多的是出于一种学习的热情和对未知领域的好奇。我对数据压缩这个概念本身充满了兴趣，总觉得这是一种能够“化繁为简”的艺术。我希望这本书能够带领我走进这个奇妙的世界，让我理解那些看似神奇的压缩技术背后究竟隐藏着怎样的智慧。我期待它能够解释，为什么同样的数据，通过不同的算法，压缩后的体积会有如此大的差异。例如，ZIP和RAR这两种常见的压缩格式，它们在压缩效率和速度上分别有什么特点？我希望能在这本书里找到答案，并且了解一些更底层的压缩原理，比如游程编码、哈夫曼编码、算术编码等等。我还想知道，是否存在一些通用的原则，能够帮助我们在实际应用中选择最适合的压缩方法，以及如何评估一个压缩算法的好坏。

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作为一名业余的研究者，我对于数据结构和算法有着深厚的感情，而数据压缩正是一个将两者完美结合的领域。我渴望在这本书中找到关于数据压缩的系统性知识，能够从宏观到微观地理解其发展脉络和核心思想。我期待它能够解释，为什么某些数据类型（如文本）比其他数据类型（如随机噪声）更容易压缩。我希望书中能深入探讨各种编码技术，不仅仅是霍夫曼编码，还包括算术编码，以及它们在信息论基础上的联系。此外，我希望这本书能够引导我思考，在面对海量、复杂的数据集时，如何设计或选择更有效的压缩策略，甚至可以涉及一些关于数据压缩的未来发展趋势和开放性问题，让我能够对这个领域有更深刻的理解和更广阔的视野。

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拿到这本书的时候，我最先注意到的是它的纸张质量，非常不错，拿在手里有分量感，而且印刷清晰，字迹工整，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。我是一名刚入行的数据工程师，在工作中经常会遇到需要处理大量数据的情况，如何有效地存储和传输这些数据是我的一个难题。我听说数据压缩技术在这方面有着举足轻重的作用，但一直找不到一本合适的入门读物。这本书的书名《Handbook of Data Compression》听起来就非常全面，我希望能在这本书里找到我所需要的知识体系。我希望它能详细解释各种压缩算法的原理、优缺点以及适用场景。比如，JPEG图片压缩和MP3音频压缩，它们背后的核心技术是什么？它们是如何做到在视觉和听觉上损失最小的情况下，实现高压缩率的？我希望这本书能给我一个清晰的解答，并且能够提供一些实际案例分析，让我更好地理解这些技术在实际项目中的应用。

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里面有部分是关于jbig2的介绍,像我英语这么差的都能读懂,赞一个~

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