钟宇的栏目

内容简介 　　《数据结构与算法分析：C语言描述》曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，作者在数据结构和算法分析方面卓有建树，他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销，并受到广泛好评，已被世界500余所大学选作教材。 　　在《数据结构与算法分析：C语言描述》中，作者精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。通过C程序的实现，着重阐述了抽象数据类型的概念，并对算法的效率、性能和运行时间进行了分析。 　　《数据结构与算法分析：C语言描述》特色：着重讨论了算法设计技巧，包括贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法以及回溯算法。系统介绍了当前流行的论题和新的数据结构，如斐波那契堆、斜堆、二项队列、跳跃表和伸展树。详细讨论了摊还分析，考查书中介绍的一些高级数据结构。增加了高级数据结构及其实现的内容，包括红黑树、自顶向下伸展树、treap树、k-d树、配对堆等。整合了堆排序平均情况分析的一些新结果。 作者简介 　　Mark Allen Weiss 1987年在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位。师 从Roberl Sedgewick，现任美国佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授。他曾担任全美AP（Advanced Placement）考试计算机学科委员会主席。其主要研究方向是数据结构、算法和教育学。 目录 Introduction 1 1.1. Whats the Book About? 1 1.2. Mathematics Review 3 1.2.1. Exponents 3 1.2.2. Logarithms 3 1.2.3. Series 4 1.2.4. Modular Arithmetic 5 1.2.5. The P Word 6 1.3. A Brief Introduction to Recursion Summary 12 Exercises 12 References 13 2 Algorithm Analysis 15 2.1. Mathematical Background 15 2.2. Model 18 2.3. What to Analyze 18 2.4. Running Tune Calculations 20 2.4.1. A Simple Example 21 2.4.2. General Rules 21 2.4.3. Solutions for the Maximum Subsequence Sum Problem 24 2.4.4. Logarithms in the Running Tune 28 2.4.5. Checking Your Analysis 33 2.4.6. A Grain of Salt 33 Summary 34 Exercises 35 References 39 3 Lists, Stacks, and Queues 41 3.1. Abstract Data Types (AnTs) 41 3.2. The List ADT 42 3.2.1. Simple Array Implementation of Lists 43 3.2.2. Linked Lists 43 3.2.3. Programming Details 44 3.2.4. Common Errors 49 3.2.5. Doubly Linked Lists 51 3.2.6. Circularly Unked Lists 52 3.2.7. Examples 52 3.2.8. Cursor Implementation of Linked Lists 57 3.3. The Stack ADT 62 3.3.1. Stack Model 62 3.3.2. Implementation of Stacks 63 3.3.3. Applications 71 3.4. The Queue ADT 79 3.4.1. Queue Model 79 3.4.2. Array Implementation of Queues 79 3.4.3. Applications of Queues 84 Summary 85 Exercises 85 4 Trees 89 4.1. Preliminaries 89 4.1.1. Implementation of Trees 90 4.1.2. Tree Traversals with an Application 91 4.2. Binary Trees 95 4.2.1. Implementation 96 4.2.2. Expression Trees 97 4.3. The Search Tree ADT-Binary Search Trees 100 4.3.1. MakeEmpty 101 4.3.2. Find 101 4.3.3. FindMin and FindMax 103 4.3.4. Insert 104 4.3.5. Delete 105 4.3.6. Average-Case Analysis 107 4.4. AvI Trees 110 4.4.1. Single Rotation 112 4.4.2. Double Rotation 115 4.5. Splay Trees 123 4.5.1. A Simple Idea (That Does Not Work) 124 4.5.2. Splaying 126 4.6. Tree Traversals (Revisited) 132 4.7. B-Trees 133 Summary 138 Exercises 139 References 146 5 Hashing 149 5.1. General Idea 149 5.2. Hash Function 150 5.3. Separate Chaining 152 5.4. Open Addressing 157 5.4.1. Linear Probing 157 5.4.2. Quadratic Probing 160 5.4.3. Double Hashing 164 5.5. Rehashing 165 5.6. Extendible Hashing 168 Summary 171 Exercises 172 References 175 6 Priority Queues (Heaps) 177 6.1. Model 177 6.2. Simple Implementations 178 6.3. Binary Heap 179 6.3.1. Strocture Property 179 6.3.2. Heap Order Property 180 6.3.3. Basic Heap Operations 182 6.3.4. Other Heap Operations 186 6.4. Applications of Priority Queues 189 6.4.1. The Selection Problem 189 6.4.2. Event Simulation 191 6.5. d-Heaps 192 6.6. Leftist Heaps 193 6.6.1. Leftist Heap Properly 193 6.6.2. Leftist Heap Operations 194 6.7. Skew Heaps 200 6.8. Binomial Queues 202 6.8.1. Binomial Queue Structure 202 6.8.2. Binomial Queue Operations 204 6.8.3. Implementation of Binomial Queues 205 Summary 212 Exercises 212 References 216 7 Sorting 219 7.1. Preliminaries 219 7.2. Insertion Sort 220 7.2.1. The Algorithm 220 7.2.2. Analysis of Insertion Sort 221 7.3. A Lower Bound for Simple Sorting Algorithms 221 7.4. SheUsort 222 7.4.1. Worst-Case Analysis of Shellsort 224 7.5. Heapsort 226 7.5.1. Analysis of Heapsort 228 7.6. Mergesort 230 7.6.1. Analysis of Mergesort 232 7.7. Quicksort 235 7.7.1. Picking the Pivot 236 7.7.2. Partitioning Strategy 237 7.7.3. Small Arrays 240 7.7.4. Actual Quicksort Routines 240 7.7.5. Analysis of Quicksort 241 7.7.6. A Linear-Expected-Time Algorithm for Selection 245 7.8. Sorting Large Structures 247 7.9. A General Lower Bound for Sorting 247 7.9.1. Decision Trees 247 7.10. Bucket Sort 250 7.11. External Sorting 250 7.11.1. Why We Need New Algorithms 251 7.11.2. Model for External Sorting 251 …… 8 The Disjoint Set ADT 9 Graph Algorithms 10 Algorithm Design Techniques 11 Amortized Analysis 12 Advanced Data Structures and Implementation 收起全部 前言 　　This book describes data structures， methods of organizing large amounts of data,and algorithm analysis, the estimation of the running time of algorithms. As com-puters become faster and faster, the need for programs that can handle large amountsof input becomes more acute. Paradoxically, this requires more careful attention toefficiency, since inefficiencies in programs become most obvious when input sizes arelarge. By analyzing an algorithm before it is actually coded, students can decide if aparticular solution will be feasible. For example, in this text students look at specificproblems and see how careful implementations can reduce the time constraint forlarge amounts of data from 16 years to less than a second. Therefore, no algorithmor data structure is presented without an explanation of its running time. In somecases, minute details that affect the running time of the implementation are explored. 　　Once a solution method is determined, a program must still be written. Ascomputers have become more powerful, the problems they must solve have becomelarger and more complex, requiring development of more intricate programs. Thegoal of this text is to teach students good programming and algorithm analysis skillssimultaneously so that they can develop such programs with the maximum amountof efficiency. 　　This book is suitable for either an advanced data structures （CS7） course ora first-year graduate course in algorithm analysis. Students should have some know-ledge of intermediate programming, including such topics as pointers and recursion,and some background in discrete math. 精彩书摘 　　This example illustrates what we call randomized algorithms. At least onceduring the algorithm， a random number is used to make a decision. The runningtime of the algorithm depends not only on the particular input, but also on therandom numbers that occur. 　　The worst-case running time of a randomized algorithm is almost always thesame as the worst-case running time of the nonrandomized algorithm. The importantdifference is that a good randomized algorithm has no bad inputs, but only badrandom numbers （relative to the particular input）. This may seem like only aphilosophical difference, but actually it is quite important, as the following exampleshows. 　　Consider two variants of quicksort. Variant A uses the first element as pivot,while variant B uses a randomly chosen element as pivot. In both cases, the worst-case running time is （N2）, because it is possible at each step that the largestelement is chosen as pivot. The difference between these worst cases is that there is aparticular input that can always be presented to variant A to cause the bad runningtime. Variant A will run in （N2） time every single time it is given an already-sortedlist. If variant B is presented with the same input twice, it will have two differentrunning times, depending on what random numbers occur.

ATL Internals: Working with ATL 8, Second Edition

Android开发指南中文，感兴趣的it同仁们一定不要错过，莫失良机

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对idl 较详细介绍的国外原版教程 希望感兴趣的可以共享

主要介绍idl 数组操作的几个函数 详细介绍了数组操作

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ENVI　　ENVI (The Environment for Visualizing Images)是美国ITT Visual Information Solutions公司的旗舰产品。ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、 探测、分析和共享影像中的信息。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。 　　创建于1977年的RSI（现为ITT Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。 　　强大的影像显示、处理和分析系统 　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。 　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、 IKONOS、SPOT, RADARSAT, NASA, NOAA, EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。 　　强大的多光谱影像处理功能 　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。 　　更便捷地集成栅格和矢量数据 　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。 　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据 　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。 　　地形分析工具 　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为 MPEG 文件格式，便于用户演示成果。 　　准备您的影像 　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。通过ENVI，您可以对影像进行以下处理： 　　•正射校正 　　•影像配准 　　•影像定标 　　•大气校正 　　•创建矢量叠加 　　•确定感兴趣区域（ROIs） 　　•创建数字高程模型（DEMs） 　　•影像融合，掩膜和镶嵌 　　•调整大小，旋转，或数据类型转换 　　探测影像 　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。 　　分析影像 　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。 　　数据分析工具 　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。 　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差 　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差 　　•提取线性特征 　　•合成雷达影像 　　•主成分计算 　　•变化检测 　　•空间特征测量 　　•地形建模和特征提取 　　•应用通用或自定义的滤波器 　　•执行自定义的波段和光谱数学函数 　　光谱分析工具 　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。ENVI的光谱分析工具包括以下功能： 　　•监督和非监督方法进行影像分类 　　•使用强大的光谱库识别光谱特征 　　•检测和识别目标 　　•识别感兴趣的特征 　　•对感兴趣物质的分析和制图 　　•执行像素级和亚像素级的分析 　　•使用分类后处理工具完善分类结果 　　•使用植被分析工具计算森林健康度 　　共享您的信息 　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。 　　自定义您的地理空间影像应用 　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。 　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVI Reader for ArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。