信息论与编码（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈运，周亮，陈新，陈伟建 著

图书标签:

• 信息论
• 编码学
• 通信原理
• 数字通信
• 信道编码
• 信息传输
• 高等教育
• 规划教材
• 理论基础
• 学科教材

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121277009

版次：3

商品编码：11849229

包装：平装

丛书名： /“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：208

字数：400000

正文语种：中文

内容简介

　　本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。本书系统介绍和论述了信息的基本概念；信息论的起源、发展及研究内容；香农信息论的三个基本概念：信源熵、信道容量和信息率失真函数，以及与这三个概念相对应的三个编码定理；解决通信系统有效性、可靠性和安全性的三类编码：信源编码、信道编码和安全编码――密码的基本方法，以及密码安全性与信息论的关系等内容。为了便于教学和读者自学，每章后面都附有习题。

作者简介

　　陈运，电子科技大学通信与信息工程学院教授，主要从事信息论、信息安全等方面的教学、科研等工作，主持编写了国家十一五、十二五规划教材

目录

第1章 概论 （1）
1．1 信息的概念和分类 （1）
1．1．1 信息的概念 （1）
1．1．2 信息的分类 （4）
1．2 信息论的起源和发展 （4）
1．2．1 信息论创立的理论基础和
技术条件 （4）
1．2．2 信息论的诞生和发展现状 （5）
1．2．3 信息论的未来发展趋势 （6）
1．3 信息论的研究内容 （7）
1．3．1 通信系统模型 （7）
1．3．2 信息论研究内容 （7）
思考题 （8）
第2章 离散信源熵 （9）
2．1 基本概念 （9）
2．2 离散信源熵的基本概念和性质 （9）
2．2．1 单符号离散信源的数学模型 （10）
2．2．2 自信息量及其性质 （10）
2．2．3 信源熵及其性质 （13）
2．3 多符号离散平稳信源熵 （19）
2．3．1 多符号离散平稳信源的
数学模型 （19）
2．3．2 离散平稳无记忆信源熵 （20）
2．3．3 离散平稳有记忆信源熵 （22）
2．3．4 马尔可夫信源的极限熵 （25）
2．3．5 冗余度、自然语信源及
信息变差 （29）
习题 （31）
第3章 无失真离散信源编码 （33）
3．1 基本概念 （33）
3．2 离散无失真信源编码定理 （33）
3．2．1 定长编码定理 （34）
3．2．2 变长编码定理 （35）
3．2．3 码字唯一可译条件 （36）
3．3 香农编码 （38）
3．4 费诺编码 （39）
3．5 赫夫曼编码 （40）
3．6 游程组合编码 （44）
习题 （47）
第4章 离散信道容量 （49）
4．1 互信息量和平均互信息量 （49）
4．1．1 单符号离散信道的数学模型 （49）
4．1．2 互信息量及其性质 （49）
4．1．3 平均互信息量及其性质 （52）
4．1．4 各种熵之间的关系 （62）
4．2 单符号离散信道的信道容量 （63）
4．2．1 单符号离散信道容量定义 （63）
4．2．2 几种特殊离散信道的信道容量 （64）
4．2．3 离散信道容量的一般计算方法 （69）
4．3 多符号离散信道的信道容量 （71）
4．3．1 多符号离散信道的数学模型 （71）
4．3．2 多符号离散信道容量定义 （72）
4．3．3 离散无记忆扩展信道的信道
容量 （73）
4．3．4 独立并联信道的信道容量 （75）
4．4 网络信息论 （76）
4．4．1 多址接入信道的信道容量 （77）
4．4．2 广播信道的信道容量 （79）
4．4．3 相关信源的边信息和公信息 （80）
习题 （82）
第5章 纠错编码 （85）
5．1 纠错编码的基本概念 （85）
5．1．1 差错控制系统模型及分类 （85）
5．1．2 纠错编码分类 （86）
5．1．3 译码准则 （87）
5．1．4 信道编码定理 （88）
5．2 线性分组码 （88）
5．2．1 线性分组码的基本概念 （88）
5．2．2 线性分组码的编码 （88）
5．2．3 线性分组码的译码 （89）
5．2．4 典型码例 （92）
5．3 循环码 （95）
5．3．1 循环码的基本概念 （95）
5．3．2 循环码的描述 （96）
5．3．3 循环码的伴随多项式与检错 （101）
5．3．4 BCH码与RS码 （102）
5．4 卷积码 （104）
5．4．1 卷积码的矩阵描述 （104）
5．4．2 卷积码的多项式描述 （107）
5．4．3 卷积码的状态转移图与
栅格描述 （109）
5．4．4 维特比(Viterbi)译码算法 （112）
习题 （117）
第6章 连续信源熵和信道容量 （121）
6．1 连续信源熵 （121）
6．1．1 连续信源熵的定义 （121）
6．1．2 几种特殊连续信源的信源熵 （123）
6．1．3 连续信源熵的性质和定理 （125）
6．2 熵功率 （129）
6．3 连续信道的信道容量 （131）
6．3．1 连续信道的数学模型及信道
容量定义 （131）
6．3．2 加性连续信道容量计算和
香农公式 （131）
习题 （133）
第7章 信息率失真函数 （135）
7．1 基本概念 （135）
7．1．1 失真函数与平均失真度 （136）
7．1．2 信息率失真函数的定义 （139）
7．1．3 信息率失真函数的性质 （140）
7．2 离散信源信息率失真函数 （143）
7．2．1 离散信源信息率失真函数的
参量表达式 （144）
7．2．2 二元及等概率离散信源的信息率
失真函数 （146）
7．3 连续信源信息率失真函数 （150）
7．3．1 连续信源信息率失真函数的
参量表达式 （150）
7．3．2 高斯信源的信息率失真函数 （151）







7．4 信息价值 （154）
7．5 信道容量与信息率失真
函数的比较 （157）
习题 （157）
第8章 限失真信源编码 （159）
8．1 基本概念 （159）
8．2 保真度准则下的信源编码定理 （159）
8．3 量化编码 （160）
8．3．1 最佳标量量化编码 （160）
8．3．2 矢量量化编码 （164）
8．4 相关信源编码 （167）
8．4．1 预测编码 （167）
8．4．2 差值编码 （169）
8．5 变换编码 （172）
8．5．1 子带编码 （172）
8．5．2 小波变换 （173）
习题 （175）
第9章 密码安全性的信息论测度
方法 （177）
9．1 基本知识 （177）
9．1．1 保密通信系统模型 （177）
9．1．2 密码基本概念 （178）
9．2 密码算法的安全性测度 （178）
9．2．1 完善保密性 （179）
9．2．2 唯一解距离 （180）
9．3 古典代替密码的安全性分析 （180）
9．3．1 加法密码的安全性分析 （181）
9．3．2 乘法密码的安全性分析 （183）
9．3．3 仿射密码的安全性分析 （185）
9．4 边信息泄露的互信息分析 （186）
9．4．1 数据加密标准简介 （186）
9．4．2 DES算法的边信道安全性分析 （188）
习题 （191）
参考文献

前言/序言

　　1948年，美国科学家香农(C. E. Shannon)在通信理论的研究中独辟蹊径，抓住通信信号随机性的本质，提出用随机样本概率的对数度量有效通信量，并发表了题为“通信的数学理论”的划时代学术论文，从而创立了信息论。67年，在人类历史的长河中十分短暂，但信息论对人类社会发展和科学技术进步的巨大贡献却是用语言无法形容的。它不仅奠定了电子信息科学各学科和技术领域的理论基础，也早已渗透到经济管理、语言、艺术、人文社会科学领域，其影响之深、之远、之广超乎想象，堪称20世纪最伟大的贡献之一。
　　信息论的问世催生了许多新兴的学科和技术，各学科和技术的不断交叉、融合又产生了许多新的问题，反过来促进信息科学理论的研究和深化。科技人员对信息要素的深入挖掘使得新型应用层出不穷，进一步催化了新兴技术的迅速生长：可视化技术、虚拟技术、网络技术、智能技术、3D打印技术、可穿戴技术、边信道攻击技术、脑认知技术、物联网……以前的科幻已经或正在变成现实。所有的变化都离不开信息科学与技术。
　　生活在现代的人们也尽情享受着信息科学与技术的众多成果：装上“微信”软件，你可以同远在天边的亲朋好友聊天；应用移动支付产品，你可以随时随地购买任何需要的物品；有了智能家居系统，你可以远程控制电子厨房在你下班到家之前准备好美味的饭菜；接入远程医疗系统，你可以请地球对面的医疗专家为你诊病；在建立了智慧交通系统的城市，你可以更安全、更便捷地出行……显而易见，信息科学技术已与人们的工作和生活息息相关。
　　信息科学与技术像一株参天大树，早已枝繁叶茂，但仍在生命周期的初始，迸发出勃勃生机。这株大树利用发达的根系吸收各学科和技术的营养，在信息科学的主干中融汇，不断生发出新的技术分支，绵延不息地开花结果。例如20世纪末问世的边信道攻击技术，利用时间、功耗、电磁辐射等“边信息”泄露破解经过严格理论证明和实验验证为“安全”的密码算法，震惊了国际密码学界。究其原因，发现实乃信息的运动要素被挖掘并利用的结果。这些令人耳目一新的科技成果的不断涌现，展现出信息科学与技术的无穷魅力。
　　信息论作为信息科学与技术的理论基础，理所当然是高等学校电子信息类及相关专业的必修课。
　　本书第1版2002年出版，2006年被遴选为普通高等教育“十一五”国家级规划教材；第2版2007年出版，2012年被遴选为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。
　　本教材出版十多年来，收到来自国内数十所院校师生的电子邮件和信函，就书中的有关问题进行交流，或对本书提出建议和批评。作者在此感谢国内广大读者对本书的关注和厚爱！
　　没想到一本小众化的教材会有几百所学校使用，欣慰之余也感到无形的压力。早该修订的第3版一直没完成，实在愧对读者！
　　在教学实践中我们发现，先理论、后应用的板块式讲解方法与当代学生心理和认知规律有较大差别。一方面，现代学生对枯燥的数学和理论有普遍的恐惧心理，理论知识过于集中，学生难以消化，也很快会对课程失去兴趣；另一方面，理论知识和应用方法相隔较远，往往在介绍应用方法之前，学过的理论知识已经被遗忘。为了解决该问题，我们重新构架了教材结构，变集中式讲解为分布式讲解，即围绕知识点，先介绍与该知识点相关的部分数学基础，马上用其进行理论证明和性质推导，紧接着讲解相关的应用方法。然后围绕下一个知识点重复上述三个过程直至完成所有知识点的介绍。我们称这种教学方法为“三明治”教法，在教学实践中取得了明显的效果。
　　这次的第3版教材秉承了前两版深入浅出、通俗易懂的写作传统，更正了第2版中的错误疏漏，为使本书更符合认知规律，参照艾宾浩斯遗忘曲线，并吸收了“三明治”教法，对书的章节按照“数学基础—概念和原理—方法”的顺序进行了大幅度改动，使知识点在各章中适当分散和平衡，同时将概念和方法相近的知识点衔接得更紧密，便于读者更轻松地掌握本书知识。此外，增加了通信系统模型的描述，对部分信源编码方法的描述方式进行了修订，对信道编码基本概念和应用方法之间的逻辑关系进行了适当梳理和重新描述并进行了内容的增删，重新编写了有关密码学的内容，着重介绍信息论与密码算法安全性之间的关联关系。
　　本书第1、6、7、9章由电子科技大学陈运教授编写；第2、4章由陈运和郑州轻工业学院陈新教授联合编写；第3章由陈新编写；第8章8.1～8.2节由陈运教授编写，8.3～8.5节由电子科技大学陈伟建副教授编写；第5章5.1节由陈运教授编写，5.2～5.4节由陈运在电子科技大学周亮教授第2版内容基础上修改。全书由陈运教授统稿。
　　各高校可根据所开课的专业和要求选择全部章节或部分章节进行教学，研究生层次的教学除本教材外，还可选用配套网站上的大量学习材料补充教学内容。其中第2、3章，4、5章，7、8章分别是香农信息论信源熵、信道容量和信息率失真函数三个基本概念及其对应的三种编码应用。注重应用的专业和学校可选第1、2、3、5章进行教学，计算机和信息安全专业的学生需要学习第9章内容。通信专业的学生可以全选，不关注连续信源和信道的，可以跳过第6章和7.3节及7.4节的内容。
　　为了方便教学，第3版配套的多媒体课件和部分习题答案或题解将随后修改，免费提供给使用本教材授课的教师，授课教师可登录华信教育资源网注册后下载；课程网页也将随后修改。
　　编著者在此特别感谢陈俊副教授、万武南副教授、索望讲师、陈艾东副教授。张从玺、朱冰、刘鹤、许森等十多名研究生先后参与了第2版之后的课件制作，网页和网上题库开发，习题解答以及录入等相关工作，在此一并表示感谢！
　　由于时间和编著者的知识水平所限，书中错误疏漏之处在所难免，热忱希望广大读者批评指正。
　　编著者
　　2015年11月于成都

信息传递的奥秘：从比特到安全通信的探索之旅 导言 我们身处的时代，信息以前所未有的速度和规模流动着。从社交媒体上的文字、图片、视频，到金融交易的实时数据，再到科学研究的海量数据，信息已经渗透到我们生活的方方面面。然而，在如此庞杂的信息洪流中，我们如何才能确保信息的准确、高效、安全地传递？如何才能从看似杂乱的数据中提取出有价值的知识？这背后蕴藏着一套深刻而优雅的科学原理，它们构成了信息论与编码的宏伟体系。 本书旨在带领读者踏上一段探索信息世界本质的旅程，从最基础的“比特”概念出发，逐步深入理解信息的度量、信道的特性、噪声的影响，以及如何通过巧妙的编码技术克服这些挑战，实现可靠的数据传输和存储。我们将一同揭示信息论在现代通信、数据压缩、机器学习等众多领域的关键作用，并深入探讨编码技术如何守护信息的完整性和安全性。 第一部分：信息的量化与度量——比特的诞生与价值 在信息论的世界里，最基本的单位是“比特”（bit）。它代表着一个二元选择，如“是”或“否”，“开”或“关”。然而，比特的价值远不止于此。本部分将深入探讨： 信息熵（Entropy）：信息熵是衡量信息不确定性或随机性的核心概念。我们将通过生动的例子，理解为什么信息量大的事件（如抛出一枚均匀的硬币）比信息量小的事件（如已知会下雨的天气预报）包含更多信息。我们将学习如何计算一个事件或一个随机变量的信息熵，并理解熵在数据压缩和机器学习中的重要意义。 联合熵与条件熵：当两个或多个随机变量同时存在时，它们的熵之间存在怎样的关系？联合熵描述了多个变量共同携带的信息量，而条件熵则量化了一个变量在已知另一个变量取值后的不确定性。这些概念对于理解多变量数据之间的依赖关系至关重要。 互信息（Mutual Information）：互信息是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。它告诉我们，当知道一个变量的取值时，另一个变量的不确定性减少了多少。互信息是连接信息论与机器学习的关键桥梁，广泛应用于特征选择、话题模型等领域。 信道容量（Channel Capacity）：一个通信信道的容量，顾名思义，是指在给定噪声干扰的情况下，该信道能够可靠传输的最大信息速率。我们将学习香农（Shannon）提出的信息率失真理论，理解信道容量的极限，以及它如何指导我们设计更高效的通信系统。 第二部分：通信的挑战与编码的智慧——克服噪声与保护信息 信息的传递并非坦途，信道中普遍存在的噪声会扭曲、丢失甚至引入错误的信息。编码技术正是应对这些挑战的强大武器。本部分将聚焦于： 信道模型：我们将从最简单的模型开始，如二元对称信道（BSC），了解噪声如何影响信息的传输。随后，我们将探讨更复杂的信道模型，如高斯白噪声信道（AWGN），以及它们的数学描述。 信源编码（Source Coding）：信源编码的目标是在不丢失信息的情况下，用最少的比特数来表示信息，即实现数据的压缩。我们将学习： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：一种经典的最优前缀编码方法，根据符号出现的频率分配变长码字，频率越高的符号分配越短的码字。 算术编码（Arithmetic Coding）：一种更高级的编码技术，能够更接近理论上的最优编码率，特别适用于文本压缩等场景。 Lempel-Ziv（LZ）系列算法：例如LZ77和LZ78，它们通过识别和替换数据中的重复模式来实现高效压缩，是现代许多压缩软件（如ZIP、GZIP）的基础。 信道编码（Channel Coding）：信道编码的核心在于向原始数据中添加冗余信息，以便在接收端检测和纠正由噪声引起的错误。我们将深入研究： 线性分组码（Linear Block Codes）： 海明码（Hamming Codes）：一种简单而强大的纠错码，能够检测和纠正一定数量的错误。 循环码（Cyclic Codes）：具有良好代数结构，易于硬件实现，例如BCH码和里德-所罗门码（Reed-Solomon Codes）。里德-所罗门码在CD、DVD、二维码以及卫星通信等领域有着广泛应用。 卷积码（Convolutional Codes）：与分组码不同，卷积码的编码输出不仅依赖于当前的输入符号，还依赖于之前的若干输入符号。我们将学习其编码原理、Viterbi译码算法，以及它们在移动通信、深空探测等领域的成功应用。 现代高效编码：我们将简要介绍Turbo码和LDPC码等先进的信道编码技术，它们在接近香农极限的性能方面取得了突破性进展，是4G、5G等现代通信系统的关键组成部分。 第三部分：信息在现实世界的应用——从数据到智能 信息论与编码的原理并非仅仅是理论上的抽象，它们深刻地影响着我们今天所依赖的各种技术和系统。本部分将探讨信息论与编码在各个领域的实际应用： 通信系统：从早期电报、电话，到现代的无线通信（Wi-Fi, 4G, 5G, 6G），信息论为我们提供了设计高效、可靠通信系统的理论基础。信道容量的概念指导着我们如何最大化频谱利用率，而信道编码则是确保通信质量的基石。 数据存储与恢复：硬盘、固态硬盘、光盘等存储介质都依赖于编码技术来提高存储密度和可靠性。例如，纠错码可以帮助我们从损坏的扇区中恢复数据。 数据压缩：无论是图片（JPEG）、音频（MP3）、视频（MPEG）还是通用文件压缩，信源编码技术都功不可没，它们使得海量数据的存储和传输变得可行。 密码学与信息安全：虽然本书不直接深入密码学，但信息论中的一些概念，如熵和独立性，是理解信息安全和隐私保护的基础。而信道编码的纠错能力，在一定程度上也为信息的鲁棒性提供了保障。 机器学习与人工智能：信息论在机器学习中扮演着越来越重要的角色。互信息被用于特征选择，衡量特征与目标变量之间的关联性。熵则作为损失函数（如交叉熵）的一部分，用于衡量模型的预测与真实值之间的差距。信息论也为理解模型的泛化能力和模型压缩提供了理论视角。 生物信息学：DNA序列可以看作一种信息，信息论的工具被用于分析基因组数据、识别基因功能以及研究进化关系。 量子信息论：在更前沿的领域，量子信息论将经典信息论的概念推广到量子世界，为量子计算和量子通信奠定了理论基础。 结语 信息论与编码是一门既有深刻理论高度，又有广泛实际应用的重要学科。它教会我们如何量化信息，如何理解信息传递的本质，以及如何通过编码的智慧克服现实世界的各种限制。通过学习本书，读者将能够： 建立对信息和信息传递过程的清晰认识。 理解不同类型噪声对信息的影响。 掌握信源编码和信道编码的基本原理和关键算法。 认识信息论与编码在现代科技中的核心作用。 培养分析和解决信息处理问题的能力。 这是一场关于信息本质的探索，一次关于沟通智慧的启迪。愿本书能为您的信息世界之旅提供坚实的理论基石和丰富的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排非常用心，特别是在编码部分。它从信道编码的基本原理讲起，然后逐步深入到线性分组码、卷积码等内容。对于纠错码的构造和译码算法，书中给出了详尽的数学证明和图示，例如汉明码的生成矩阵和校验矩阵是如何构造的，以及如何利用校验矩阵来检测和纠正错误，都讲得非常细致。我特别欣赏它在介绍BCH码和RS码时，不仅讲解了它们的原理，还提到了它们在实际应用中的优势，比如纠错能力强、纠错能力可调等。甚至还涉及了一些现代编码理论的初步介绍，虽然篇幅不长，但足以让我对前沿的研究方向有个大致的了解。书中大量的公式推导和定理证明，虽然初看有些吓人，但结合前面的讲解，反复琢磨后，会发现其中的逻辑是非常严谨的。它不只是让你知道“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这么做”，这种深度让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于，它能够将如此抽象且专业的领域，用一种相对容易理解的方式呈现出来。尤其是信息论中的一些核心思想，比如“无损压缩”、“有损压缩”以及它们之间的权衡，书中通过生动的案例，比如图片压缩（JPEG）和音频压缩（MP3）的原理，让我对这些概念有了直观的认识。它解释了为什么信息可以被压缩，以及压缩的极限在哪里，这让我对数据存储和传输的效率有了全新的认识。对于通信系统设计者而言，理解信息论中的信道容量，就如同找到了通信系统的“天花板”，知道在理想情况下能够达到什么样的传输速率。书中对香农定理的阐述，虽然篇幅不多，但其核心思想——信道容量的定义及其重要性——被清晰地传达了。这本书没有回避理论的严谨性，但同时又非常注重实际应用的联系，这让我觉得学习过程既有挑战性，又充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学推导严谨，逻辑清晰，是我在学习信息论过程中遇到的少有的好教材。作者在介绍信息源编码时，对于遍历信源和固定信源的区分，以及它们各自的编码方法，都进行了详细的论述。特别是对随机变量的期望、方差等概念的运用，让我对熵的数学表达有了更深刻的理解。书中关于熵的计算，涉及了离散随机变量和连续随机变量两种情况，并给出了相应的公式和计算示例。在信道编码部分，对分组码和卷积码的描述，采用了递进的方式，先介绍基础的线性分组码，再引入更为复杂的卷积码。译码算法的介绍，如最大似然译码和最小距离译码，也都给出了详细的步骤和证明。我尤其关注了它对纠错性能的分析，比如误码率和纠错能力之间的关系，这些内容对于理解通信系统的可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学基础真是扎实，从最基本的概率论讲起，一点点铺垫到信息熵、互信息等核心概念，看得出来作者在组织内容上下了很大功夫。尤其喜欢它对熵的解释，不仅仅是理论上的定义，还结合了信息量的实际意义，比如“一个事件不确定性越大，其信息量就越大”，这种形象化的比喻让我更容易理解抽象的概念。后面关于信源编码的部分，柴可夫斯基编码和霍夫曼编码的推导过程清晰明了，算法的效率分析也做得非常到位。我特别关注了冗余度、信道容量这些概念，书中用了大量的例子来阐述，比如噪声信道对信息传输的影响，以及如何通过编码来对抗这种影响，感觉理论和实践的结合度很高。虽然有些地方的数学推导确实需要花点时间去消化，但整体而言，它给了我一个非常系统且深入的理解，让我能够从本质上把握信息传输的规律。对于我这种想把信息论这门学科吃透彻的人来说，这本书无疑是一本宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对信息论的理解达到了一个新的高度。它不仅仅是停留在理论层面，更注重于将这些理论与实际应用相结合。例如，在介绍差错控制编码时，书中不仅讲解了各种编码的原理，还对比了它们在不同应用场景下的优劣，比如纠错能力、编码复杂度、译码复杂度等。我特别对书中关于信道编码的章节印象深刻，它详细阐述了如何设计编码方案来提高通信系统的可靠性，并且给出了具体的例子，比如在CDMA通信系统中，卷积码是如何被应用的。此外，书中还涉及了一些关于信息安全和数据压缩的高级话题，虽然篇幅不长，但为我打开了新的视野，让我了解到信息论在这些领域的广泛应用。这本书的语言风格比较学术化，但作者尽力用清晰的逻辑和丰富的例证来引导读者，使得学习过程不会过于枯燥。

评分☆☆☆☆☆

很好。。。

评分☆☆☆☆☆

书不错，很好很好！！

评分☆☆☆☆☆

名师力作，值得收藏。

评分☆☆☆☆☆

改版就是把各章节做了些调整，感觉比之前要合理些

评分☆☆☆☆☆

正版。纸质入口柔，一线喉。光滑细腻，

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

服务好，京东图书挺多挺全的

评分☆☆☆☆☆

书很好

评分☆☆☆☆☆

书不错，很好很好！！