係統分析與設計：理論與實務應用(七版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 係統分析
• 係統設計
• 信息係統
• 軟件工程
• 需求分析
• 數據庫設計
• UML
• 建模
• 軟件開發
• 信息技術

本書第7版除延續第6版之優點外，在係統開發模式方麵新增在遊戲軟體産業常用的SCRUM敏捷軟體開發。在物件導嚮技術部分也將UML更新至2.5版，並加強描述每一UML圖形之塑模方法等。書中詳細介紹每一係統開發模式的執行步驟與原則，再分彆依結構化與物件導嚮介紹其塑模工作、塑模工具與塑模方法等，並分彆以「夢幻資訊係統」與「西子灣綫上訂購係統」為例，引導讀者逐步使用這些塑模工具與方法進行需求分析、係統分析與設計，進而實際開發齣資訊係統，以說明該方法論之有用性與可行性。

《數據結構與算法：核心概念與實踐》 本書導讀 在信息技術飛速發展的今天，無論是軟件工程、人工智能、大數據分析，還是雲計算與分布式係統，數據結構與算法始終是支撐這一切的基石。理解和掌握高效的數據結構與算法，是每一位計算機科學專業人士和軟件工程師必備的核心素養。 本書《數據結構與算法：核心概念與實踐》旨在為讀者提供一套係統、深入且兼具實踐指導性的學習路徑。我們不側重於對某一特定編程語言的語法細節的羅列，而是緻力於剖析驅動高效計算背後的數學原理、邏輯結構以及設計範式。全書內容覆蓋瞭從基礎的數據組織方式到前沿的算法設計思想，力求幫助讀者建立起堅實的理論基礎，並能熟練地將這些知識應用於解決復雜的實際問題。 第一部分：基礎結構與抽象 本部分重點在於建立對數據如何在計算機內存中組織和錶示的基本認知。我們從最基礎的抽象數據類型（Abstract Data Types, ADTs）開始，明確數據結構與其操作的嚴格分離，這是工程實踐中模塊化設計的前提。 第一章：基本概念與時間復雜度分析 本章首先界定瞭數據結構的核心定義，以及算法與數據結構之間的相互依存關係。我們將深入探討算法效率的度量標準，重點介紹大 O 符號（$O$）、大 $Omega$ 符號（$Omega$）和大 $Theta$ 符號（$Theta$）的精確含義及其應用。讀者將學習如何通過數學分析而非單純的運行時間來評估算法的漸進性能。此外，對常見的基本操作（如查找、插入、刪除）在不同場景下的復雜度進行初步分析，為後續章節的深入學習打下基礎。 第二章：綫性數據結構 綫性結構是理解更復雜結構的基礎。本章詳細闡述瞭數組（Array）的底層實現、內存連續性帶來的優勢與局限性。隨後，我們轉嚮鏈錶（Linked List），對比瞭單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構特點，並著重分析瞭它們在動態內存管理中的靈活性。 棧（Stack）和隊列（Queue）作為最基礎的綫性抽象，其“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的特性在程序控製流和任務調度中扮演著核心角色。本章將展示如何利用數組或鏈錶高效實現這兩種結構，並探討它們在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴）以及緩衝區管理中的經典應用。 第三部分：非綫性數據結構 非綫性結構是處理復雜關係和提高查找效率的關鍵。 第三章：樹結構 樹是自然界和計算機科學中最常見的層次結構模型。本章從樹的基本術語（根、節點、度、深度、高度）入手，隨後重點解析二叉樹（Binary Tree）。我們詳細討論瞭遍曆算法：前序、中序和後序遍曆的遞歸與迭代實現，及其在構建錶達式樹和恢復樹結構中的重要性。 在此基礎上，本章深入探討瞭二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST），分析其平均和最壞情況下的性能。為瞭剋服普通 BST 在數據偏斜時性能退化的問題，我們引入瞭平衡二叉樹的概念，詳細闡述瞭 AVL 樹和 紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉和再平衡機製。對於大規模數據存儲，B 樹和 B+ 樹作為磁盤存儲優化結構的代錶，其多路分支和高度平衡的特性將被透徹分析。 第四章：圖論基礎與應用 圖是錶示復雜網絡關係的最通用工具。本章界定圖的類型（有嚮圖、無嚮圖、帶權圖）及其錶示方法——鄰接矩陣和鄰接錶的優劣對比與選擇標準。 核心算法部分，我們詳盡講解瞭圖的兩種基本遍曆方法：廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並說明它們在連通性判斷和拓撲排序中的作用。對於帶權圖，Dijkstra 算法（單源最短路徑）和 Floyd-Warshall 算法（全源最短路徑）的原理、實現細節及性能瓶頸將被清晰闡述。此外，最小生成樹（MST）的兩種經典算法——Prim 算法和Kruskal 算法也將作為圖論在網絡優化中的應用實例進行剖析。 第四部分：高級數據組織與哈希技術 本部分聚焦於如何利用空間換時間，實現近乎常數時間的查找、插入和刪除操作。 第五章：散列錶（哈希錶） 哈希函數的設計是本章的靈魂。我們探討瞭理想哈希函數的特性，並分析瞭常用的構造方法（如除法、乘法、數字分析法）。重點在於處理衝突解決策略：開放尋址法（綫性探測、二次探測、雙重哈希）和鏈式法（Separate Chaining）。讀者將學習如何評估哈希錶的負載因子（Load Factor）以及重新散列（Rehashing）的必要性，以維持 $O(1)$ 的平均性能。 第六章：堆與優先隊列 堆是一種特殊的樹形數據結構，它滿足堆屬性，非常適閤實現優先隊列。本章詳細介紹瞭二叉堆的構建過程（Heapify）和基本操作。我們重點關注如何利用二叉堆實現一個高效的優先隊列。此外，堆結構在堆排序算法中的應用，以及它在解決如“查找第 $k$ 小元素”等問題時的優越性，都將得到充分論證。 第五部分：算法設計與分析範式 本部分從更高層次探討瞭設計高效算法的通用策略和數學工具。 第七章：排序算法的深度剖析 除瞭在數據結構部分提及的堆排序，本章將集中討論其他關鍵排序方法。比較排序的理論下限（基於比較的排序至少需要 $O(n log n)$ 時間）是本章的理論基石。我們將詳細分析 歸並排序（Merge Sort）的穩定性與性能保證，以及快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略對其實際性能的決定性影響。對於大規模數據集，桶排序（Bucket Sort）、計數排序（Counting Sort）和基數排序（Radix Sort）等非比較排序算法的適用場景和實現機製也將被納入討論範圍。 第八章：遞歸與分治法 遞歸是算法設計中優雅而強大的工具。本章通過分析斐波那契數列、漢諾塔等經典問題，幫助讀者掌握遞歸的思維模式。隨後，我們將分治法（Divide and Conquer）作為一種核心設計範式進行深入講解，它體現在快速排序和歸並排序中，並通過主定理（Master Theorem）演示如何精確分析這類遞歸算法的復雜度。 第九章：動態規劃 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是解決具有最優子結構和重疊子問題特性的問題的利器。本章將區分記憶化搜索（自頂嚮下）和自底嚮上遞推兩種實現方式。通過最長公共子序列、背包問題（0/1 和有界）以及矩陣鏈乘法等標誌性案例，係統性地闡述 DP 問題的建模過程和狀態轉移方程的建立。 第十章：貪心算法與迴溯法 貪心算法（Greedy Algorithms）側重於每一步做齣局部最優選擇，以期望達到全局最優。我們通過活動安排問題和霍夫曼編碼（Huffman Coding）來探討貪心算法的適用條件和證明局部最優導嚮全局最優的邏輯鏈條。 迴溯法（Backtracking）則作為一種係統性搜索所有可能解的通用方法，將通過解決 N 後問題、數獨求解以及子集生成等問題，展示如何通過剪枝（Pruning）優化搜索空間，提高效率。 結語 本書的編寫遵循“理論先行，實踐為輔”的原則。每一種數據結構和算法的介紹，都配有清晰的數學推導和嚴謹的性能分析。我們希望讀者不僅能記住每種結構的實現細節，更能深刻理解它們在不同應用場景下的取捨——何時選擇綫性結構，何時引入對數時間復雜度，以及如何權衡空間與時間之間的關係。掌握這些核心技能，將為讀者在未來麵對任何新興計算挑戰時，提供最堅實的工具箱和最清晰的分析視角。

作者簡介

吳仁和
     
　　現職：
　　中山大學特聘教授、中山大學資管係教授
     
　　學曆：
　　美國肯塔基大學資訊係統與決策科學博士
     
　　經曆：
　　中山大學管理學院院長、醫管所所長、育成中心主任
　　Visiting Scholar (2014), Stanford University
　　Visiting Professor (2006-2007), Harvard University
     
　　學術服務與榮譽：
　　中山大學學術研究特聘教授、中山大學研究績優奬
　　Associate Editor, Computers in Human Behavior (SSCI)
　　Editorial Board, Information & Management (SSCI)
     
　　專長領域：
　　係統分析與設計、電子商務創新、虛實生態係創新
     
林信惠
     
　　現職：中山大學資訊管理學係教授
　　學曆：美國愛荷華州立大學工業工程博士
　　經曆：資訊管理學係係主任、管理學院副院長、中山大學學務長、主任秘書
　　專長領域：軟體專案管理、軟體品質管理、決策分析

第01章 資訊係統開發概論
第02章 資訊係統開發模式
第03章 需求分析
第04章 結構化技術
第05章 結構化分析與設計：流程塑模
第06章 結構化企業流程塑模個案
第07章 結構化分析與設計：資料塑模
第08章 結構化企業資料塑模個案
第09章 物件導嚮技術
第10章 使用個案塑模
第11章 物件互動行為塑模
第12章 使用者介麵塑模
第13章 物件資料結構塑模
第14章 係統元件與結構塑模
第15章 結論與展望

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老實說，拿到這本《係統分析與設計：理論與實務應用(七版)》的時候，我對它充滿瞭期待，希望能從中汲取到寶貴的實戰經驗。然而，讀完之後，我發現它更側重於“理論”部分，而“實務應用”的篇幅和深度就顯得有些不足瞭。書裏確實給齣瞭一些案例，但感覺都比較淺顯，不夠深入，很多關鍵環節的細節被一帶而過，無法讓我真正感受到在真實項目開發中所麵臨的挑戰和解決方案。例如，關於需求獲取，書中講得很籠統，但實際工作中，如何與不同類型的客戶溝通、如何處理模糊的需求、如何進行需求優先級排序，這些更具挑戰性的部分，這本書並沒有給齣足夠具體的指導。同樣，在係統設計部分，雖然列舉瞭一些通用的架構模式，但對於如何根據具體業務場景來選擇和調整這些模式，也沒有太多詳細的闡述。這讓我感覺，這本書更像是一本學術論文的集閤，理論紮實，但卻缺少瞭一份“接地氣”的感覺，沒有很好地連接理論與實踐的橋橋梁。

评分☆☆☆☆☆

話說這本《係統分析與設計：理論與實務應用(七版)》，我得說，有些部分還是蠻有啓發性的。雖然整體上感覺它的理論深度夠，但有些章節在介紹一些經典的設計模式和方法論時，確實能夠幫助我打開思路。比如，它對UML圖的一些詳細解釋，包括各種圖的用途和繪製方法，我覺得寫得還是比較清晰的，讓我對如何在實際項目中構建係統模型有瞭更深刻的認識。還有，書中關於敏捷開發的一些討論，雖然篇幅不算特彆長，但還是能夠提供一個比較宏觀的視角，讓我瞭解到當前業界主流的開發理念。當然，也不能說它就完美無缺，有時候覺得它在講解某些工具或技術時，更新得不夠及時，畢竟技術發展太快瞭，很多內容可能已經有些過時瞭。但總體來說，如果你想對係統分析與設計的理論框架有一個紮實的瞭解，這本書還是可以作為入門的參考。隻是，在閱讀過程中，一定要有批判性思維，並且結閤其他資源來補充和驗證，纔能真正地學到東西。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我真的不知道該從何說起！這本《係統分析與設計：理論與實務應用(七版)》簡直是我這學期遇到的最頭疼的傢夥。當初選擇它，完全是因為它是指定教材，但老實說，裏麵的內容真的讓人抓狂。光是理論部分，就寫得雲裏霧裏的，各種抽象的概念和模型，我得反反復復看好幾遍，還得對照著課堂筆記和教授的講解纔能勉強理解。而且，很多章節的例子都過於理論化，跟實際項目根本搭不上邊，感覺像是從哪個遙遠的學術期刊裏搬過來的，跟我們現在業界實際操作的東西差太遠瞭。最讓我抓狂的是，裏麵好多地方的圖錶都模糊不清，排版也亂七八糟的，常常需要翻到下一頁或者上一頁纔能找到相關的解釋，讀起來非常費力。我真的希望這本書能更貼近實際，用更生動、更易懂的方式來講解這些復雜的概念，而不是把一堆枯燥的術語堆砌在一起。感覺作者可能太專注於理論的嚴謹性，而忽略瞭讀者的閱讀體驗，尤其是像我這種還在學習階段的學生來說，這本書的難度真的不小，需要投入大量的時間和精力去啃。

评分☆☆☆☆☆

我隻能說，這本書的“實務應用”部分，對於我們這些初學者來說，真的有點“形同虛設”。翻瞭半天，發現裏麵所謂的“應用”，大部分都是一些非常理想化的情景，跟我們平時在公司裏遇到的各種復雜情況完全是兩碼事。例如，書中談到項目管理時，似乎一切都進行得很順利，風險都能被輕易預測和規避，但現實中，哪有這麼完美的事情？我們遇到的項目，常常是需求頻繁變更，時間緊迫，資源不足，而且團隊成員之間溝通效率不高。這些在書中幾乎都看不到影子。書裏的一些案例，也隻是簡單地列齣幾個圖錶和結論，並沒有詳細說明他們是如何一步步走到這一步的。我希望能看到更多貼近實際的項目流程、工具使用技巧、以及處理實際問題的具體方法。而不是僅僅停留在理論層麵，給一些“高屋建瓴”的指導。這本書讓我覺得，作者可能更像是一個學院派的專傢，理論知識很紮實，但對於如何把這些知識轉化為解決實際問題的能力，似乎還有一段距離。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《係統分析與設計：理論與實務應用(七版)》在結構設計上，我個人覺得可以改進的空間很大。雖然它試圖涵蓋從需求分析到係統維護的整個生命周期，但章節之間的過渡有時候顯得有些生硬，缺乏連貫性。比如，在講完某個分析方法後，直接跳到另一個不相關的概念，中間缺少一些承上啓下的解釋，很容易讓讀者感到睏惑。而且，同一個主題，可能在不同的章節被反復提及，但每次的講解深度和側重點都不太一樣，這反而增加瞭閱讀的難度，讓人不知道該以哪個版本的信息為準。我更希望看到的是，一個更加流暢、邏輯清晰的知識體係，能夠循序漸進地引導讀者深入理解。另外，書中齣現的術語錶和索引，感覺不夠全麵，有時候想查找某個專業詞匯，都要費一番功夫纔能找到。整體而言，這本書在知識組織的邏輯性和條理性方麵，還有提升的空間，希望能讓讀者更輕鬆、更有效地學習。