系统分析与设计：理论与实务应用(七版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书第7版除延续第6版之优点外，在系统开发模式方面新增在游戏软体产业常用的SCRUM敏捷软体开发。在物件导向技术部分也将UML更新至2.5版，并加强描述每一UML图形之塑模方法等。书中详细介绍每一系统开发模式的执行步骤与原则，再分别依结构化与物件导向介绍其塑模工作、塑模工具与塑模方法等，并分别以「梦幻资讯系统」与「西子湾线上订购系统」为例，引导读者逐步使用这些塑模工具与方法进行需求分析、系统分析与设计，进而实际开发出资讯系统，以说明该方法论之有用性与可行性。

《数据结构与算法：核心概念与实践》 本书导读 在信息技术飞速发展的今天，无论是软件工程、人工智能、大数据分析，还是云计算与分布式系统，数据结构与算法始终是支撑这一切的基石。理解和掌握高效的数据结构与算法，是每一位计算机科学专业人士和软件工程师必备的核心素养。 本书《数据结构与算法：核心概念与实践》旨在为读者提供一套系统、深入且兼具实践指导性的学习路径。我们不侧重于对某一特定编程语言的语法细节的罗列，而是致力于剖析驱动高效计算背后的数学原理、逻辑结构以及设计范式。全书内容覆盖了从基础的数据组织方式到前沿的算法设计思想，力求帮助读者建立起坚实的理论基础，并能熟练地将这些知识应用于解决复杂的实际问题。 第一部分：基础结构与抽象 本部分重点在于建立对数据如何在计算机内存中组织和表示的基本认知。我们从最基础的抽象数据类型（Abstract Data Types, ADTs）开始，明确数据结构与其操作的严格分离，这是工程实践中模块化设计的前提。 第一章：基本概念与时间复杂度分析 本章首先界定了数据结构的核心定义，以及算法与数据结构之间的相互依存关系。我们将深入探讨算法效率的度量标准，重点介绍大 O 符号（$O$）、大 $Omega$ 符号（$Omega$）和大 $Theta$ 符号（$Theta$）的精确含义及其应用。读者将学习如何通过数学分析而非单纯的运行时间来评估算法的渐进性能。此外，对常见的基本操作（如查找、插入、删除）在不同场景下的复杂度进行初步分析，为后续章节的深入学习打下基础。 第二章：线性数据结构 线性结构是理解更复杂结构的基础。本章详细阐述了数组（Array）的底层实现、内存连续性带来的优势与局限性。随后，我们转向链表（Linked List），对比了单向链表、双向链表和循环链表的结构特点，并着重分析了它们在动态内存管理中的灵活性。 栈（Stack）和队列（Queue）作为最基础的线性抽象，其“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的特性在程序控制流和任务调度中扮演着核心角色。本章将展示如何利用数组或链表高效实现这两种结构，并探讨它们在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）以及缓冲区管理中的经典应用。 第三部分：非线性数据结构 非线性结构是处理复杂关系和提高查找效率的关键。 第三章：树结构 树是自然界和计算机科学中最常见的层次结构模型。本章从树的基本术语（根、节点、度、深度、高度）入手，随后重点解析二叉树（Binary Tree）。我们详细讨论了遍历算法：前序、中序和后序遍历的递归与迭代实现，及其在构建表达式树和恢复树结构中的重要性。 在此基础上，本章深入探讨了二叉搜索树（Binary Search Tree, BST），分析其平均和最坏情况下的性能。为了克服普通 BST 在数据偏斜时性能退化的问题，我们引入了平衡二叉树的概念，详细阐述了 AVL 树和 红黑树（Red-Black Tree）的旋转和再平衡机制。对于大规模数据存储，B 树和 B+ 树作为磁盘存储优化结构的代表，其多路分支和高度平衡的特性将被透彻分析。 第四章：图论基础与应用 图是表示复杂网络关系的最通用工具。本章界定图的类型（有向图、无向图、带权图）及其表示方法——邻接矩阵和邻接表的优劣对比与选择标准。 核心算法部分，我们详尽讲解了图的两种基本遍历方法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并说明它们在连通性判断和拓扑排序中的作用。对于带权图，Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（全源最短路径）的原理、实现细节及性能瓶颈将被清晰阐述。此外，最小生成树（MST）的两种经典算法——Prim 算法和Kruskal 算法也将作为图论在网络优化中的应用实例进行剖析。 第四部分：高级数据组织与哈希技术 本部分聚焦于如何利用空间换时间，实现近乎常数时间的查找、插入和删除操作。 第五章：散列表（哈希表） 哈希函数的设计是本章的灵魂。我们探讨了理想哈希函数的特性，并分析了常用的构造方法（如除法、乘法、数字分析法）。重点在于处理冲突解决策略：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）和链式法（Separate Chaining）。读者将学习如何评估哈希表的负载因子（Load Factor）以及重新散列（Rehashing）的必要性，以维持 $O(1)$ 的平均性能。 第六章：堆与优先队列 堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，非常适合实现优先队列。本章详细介绍了二叉堆的构建过程（Heapify）和基本操作。我们重点关注如何利用二叉堆实现一个高效的优先队列。此外，堆结构在堆排序算法中的应用，以及它在解决如“查找第 $k$ 小元素”等问题时的优越性，都将得到充分论证。 第五部分：算法设计与分析范式 本部分从更高层次探讨了设计高效算法的通用策略和数学工具。 第七章：排序算法的深度剖析 除了在数据结构部分提及的堆排序，本章将集中讨论其他关键排序方法。比较排序的理论下限（基于比较的排序至少需要 $O(n log n)$ 时间）是本章的理论基石。我们将详细分析 归并排序（Merge Sort）的稳定性与性能保证，以及快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略对其实际性能的决定性影响。对于大规模数据集，桶排序（Bucket Sort）、计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法的适用场景和实现机制也将被纳入讨论范围。 第八章：递归与分治法 递归是算法设计中优雅而强大的工具。本章通过分析斐波那契数列、汉诺塔等经典问题，帮助读者掌握递归的思维模式。随后，我们将分治法（Divide and Conquer）作为一种核心设计范式进行深入讲解，它体现在快速排序和归并排序中，并通过主定理（Master Theorem）演示如何精确分析这类递归算法的复杂度。 第九章：动态规划 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的问题的利器。本章将区分记忆化搜索（自顶向下）和自底向上递推两种实现方式。通过最长公共子序列、背包问题（0/1 和有界）以及矩阵链乘法等标志性案例，系统性地阐述 DP 问题的建模过程和状态转移方程的建立。 第十章：贪心算法与回溯法 贪心算法（Greedy Algorithms）侧重于每一步做出局部最优选择，以期望达到全局最优。我们通过活动安排问题和霍夫曼编码（Huffman Coding）来探讨贪心算法的适用条件和证明局部最优导向全局最优的逻辑链条。 回溯法（Backtracking）则作为一种系统性搜索所有可能解的通用方法，将通过解决 N 后问题、数独求解以及子集生成等问题，展示如何通过剪枝（Pruning）优化搜索空间，提高效率。 结语 本书的编写遵循“理论先行，实践为辅”的原则。每一种数据结构和算法的介绍，都配有清晰的数学推导和严谨的性能分析。我们希望读者不仅能记住每种结构的实现细节，更能深刻理解它们在不同应用场景下的取舍——何时选择线性结构，何时引入对数时间复杂度，以及如何权衡空间与时间之间的关系。掌握这些核心技能，将为读者在未来面对任何新兴计算挑战时，提供最坚实的工具箱和最清晰的分析视角。

作者简介

吴仁和
     
　　现职：
　　中山大学特聘教授、中山大学资管系教授
     
　　学历：
　　美国肯塔基大学资讯系统与决策科学博士
     
　　经历：
　　中山大学管理学院院长、医管所所长、育成中心主任
　　Visiting Scholar (2014), Stanford University
　　Visiting Professor (2006-2007), Harvard University
     
　　学术服务与荣誉：
　　中山大学学术研究特聘教授、中山大学研究绩优奖
　　Associate Editor, Computers in Human Behavior (SSCI)
　　Editorial Board, Information & Management (SSCI)
     
　　专长领域：
　　系统分析与设计、电子商务创新、虚实生态系创新
     
林信惠
     
　　现职：中山大学资讯管理学系教授
　　学历：美国爱荷华州立大学工业工程博士
　　经历：资讯管理学系系主任、管理学院副院长、中山大学学务长、主任秘书
　　专长领域：软体专案管理、软体品质管理、决策分析

第01章 资讯系统开发概论
第02章 资讯系统开发模式
第03章 需求分析
第04章 结构化技术
第05章 结构化分析与设计：流程塑模
第06章 结构化企业流程塑模个案
第07章 结构化分析与设计：资料塑模
第08章 结构化企业资料塑模个案
第09章 物件导向技术
第10章 使用个案塑模
第11章 物件互动行为塑模
第12章 使用者介面塑模
第13章 物件资料结构塑模
第14章 系统元件与结构塑模
第15章 结论与展望

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《系统分析与设计：理论与实务应用(七版)》在结构设计上，我个人觉得可以改进的空间很大。虽然它试图涵盖从需求分析到系统维护的整个生命周期，但章节之间的过渡有时候显得有些生硬，缺乏连贯性。比如，在讲完某个分析方法后，直接跳到另一个不相关的概念，中间缺少一些承上启下的解释，很容易让读者感到困惑。而且，同一个主题，可能在不同的章节被反复提及，但每次的讲解深度和侧重点都不太一样，这反而增加了阅读的难度，让人不知道该以哪个版本的信息为准。我更希望看到的是，一个更加流畅、逻辑清晰的知识体系，能够循序渐进地引导读者深入理解。另外，书中出现的术语表和索引，感觉不够全面，有时候想查找某个专业词汇，都要费一番功夫才能找到。整体而言，这本书在知识组织的逻辑性和条理性方面，还有提升的空间，希望能让读者更轻松、更有效地学习。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到这本《系统分析与设计：理论与实务应用(七版)》的时候，我对它充满了期待，希望能从中汲取到宝贵的实战经验。然而，读完之后，我发现它更侧重于“理论”部分，而“实务应用”的篇幅和深度就显得有些不足了。书里确实给出了一些案例，但感觉都比较浅显，不够深入，很多关键环节的细节被一带而过，无法让我真正感受到在真实项目开发中所面临的挑战和解决方案。例如，关于需求获取，书中讲得很笼统，但实际工作中，如何与不同类型的客户沟通、如何处理模糊的需求、如何进行需求优先级排序，这些更具挑战性的部分，这本书并没有给出足够具体的指导。同样，在系统设计部分，虽然列举了一些通用的架构模式，但对于如何根据具体业务场景来选择和调整这些模式，也没有太多详细的阐述。这让我感觉，这本书更像是一本学术论文的集合，理论扎实，但却缺少了一份“接地气”的感觉，没有很好地连接理论与实践的桥桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我只能说，这本书的“实务应用”部分，对于我们这些初学者来说，真的有点“形同虚设”。翻了半天，发现里面所谓的“应用”，大部分都是一些非常理想化的情景，跟我们平时在公司里遇到的各种复杂情况完全是两码事。例如，书中谈到项目管理时，似乎一切都进行得很顺利，风险都能被轻易预测和规避，但现实中，哪有这么完美的事情？我们遇到的项目，常常是需求频繁变更，时间紧迫，资源不足，而且团队成员之间沟通效率不高。这些在书中几乎都看不到影子。书里的一些案例，也只是简单地列出几个图表和结论，并没有详细说明他们是如何一步步走到这一步的。我希望能看到更多贴近实际的项目流程、工具使用技巧、以及处理实际问题的具体方法。而不是仅仅停留在理论层面，给一些“高屋建瓴”的指导。这本书让我觉得，作者可能更像是一个学院派的专家，理论知识很扎实，但对于如何把这些知识转化为解决实际问题的能力，似乎还有一段距离。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我真的不知道该从何说起！这本《系统分析与设计：理论与实务应用(七版)》简直是我这学期遇到的最头疼的家伙。当初选择它，完全是因为它是指定教材，但老实说，里面的内容真的让人抓狂。光是理论部分，就写得云里雾里的，各种抽象的概念和模型，我得反反复复看好几遍，还得对照着课堂笔记和教授的讲解才能勉强理解。而且，很多章节的例子都过于理论化，跟实际项目根本搭不上边，感觉像是从哪个遥远的学术期刊里搬过来的，跟我们现在业界实际操作的东西差太远了。最让我抓狂的是，里面好多地方的图表都模糊不清，排版也乱七八糟的，常常需要翻到下一页或者上一页才能找到相关的解释，读起来非常费力。我真的希望这本书能更贴近实际，用更生动、更易懂的方式来讲解这些复杂的概念，而不是把一堆枯燥的术语堆砌在一起。感觉作者可能太专注于理论的严谨性，而忽略了读者的阅读体验，尤其是像我这种还在学习阶段的学生来说，这本书的难度真的不小，需要投入大量的时间和精力去啃。

评分☆☆☆☆☆

话说这本《系统分析与设计：理论与实务应用(七版)》，我得说，有些部分还是蛮有启发性的。虽然整体上感觉它的理论深度够，但有些章节在介绍一些经典的设计模式和方法论时，确实能够帮助我打开思路。比如，它对UML图的一些详细解释，包括各种图的用途和绘制方法，我觉得写得还是比较清晰的，让我对如何在实际项目中构建系统模型有了更深刻的认识。还有，书中关于敏捷开发的一些讨论，虽然篇幅不算特别长，但还是能够提供一个比较宏观的视角，让我了解到当前业界主流的开发理念。当然，也不能说它就完美无缺，有时候觉得它在讲解某些工具或技术时，更新得不够及时，毕竟技术发展太快了，很多内容可能已经有些过时了。但总体来说，如果你想对系统分析与设计的理论框架有一个扎实的了解，这本书还是可以作为入门的参考。只是，在阅读过程中，一定要有批判性思维，并且结合其他资源来补充和验证，才能真正地学到东西。