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出版者:

作者:Vliet, J.C.Van 编

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2010-7

价格:$ 50.85

装帧:

isbn号码:9780521110310

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
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• Manipulation
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• 2010
• 文本处理
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• 数据挖掘
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• 文档格式
• 正则表达式
• 文本清洗

《算法的艺术：揭秘数据结构与高效编程》 本书并非探讨文本处理或文档操作的详尽指南，而是深入剖析计算机科学的核心基石——算法与数据结构。它将带领读者踏上一段探索效率、优化性能的旅程，揭示那些驱动现代软件运行的巧妙设计与严谨逻辑。 核心内容概述： 本书的主旨在于，理解并掌握核心的算法设计范式和经典数据结构，是构建高效、可扩展软件系统的关键。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到更为复杂的算法技巧和数据组织方式，最终目标是让读者能够独立分析问题，选择并实现最适合的解决方案。 第一部分：算法基础与设计范式 算法的本质与度量： 在开始深入之前，我们首先会阐释什么是算法，以及如何对其进行科学的评估。我们将详细介绍时间复杂度和空间复杂度这两个衡量算法效率的核心指标，通过直观的例子解释大O符号的含义，并学习如何分析简单程序的复杂度。 分治策略 (Divide and Conquer)： 这是最强大且应用最广泛的算法设计范式之一。本书将通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）以及二分查找（Binary Search），来展示如何将一个大问题分解为若干个规模更小的子问题，分别解决后再将结果合并。我们将深入分析这些算法的优缺点、适用场景以及递归的实现方式。 动态规划 (Dynamic Programming)： 对于存在重叠子问题和最优子结构的问题，动态规划提供了系统性的解决方法。本书将从斐波那契数列的计算开始，逐步过渡到更复杂的应用，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）等。我们将强调如何识别动态规划问题的特征，构建状态转移方程，以及使用备忘录法（Memoization）和自底向上（Bottom-Up）的方法来求解。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心算法的核心在于每一步都做出局部最优的选择，希望最终能得到全局最优解。本书将介绍这类算法的适用条件，并通过实例，如霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Minimum Spanning Tree，例如Prim和Kruskal算法）以及活动选择问题（Activity Selection Problem）来阐述其原理和局限性。 回溯与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound)： 这两种算法常用于解决组合优化问题，如N皇后问题（N-Queens Problem）、数独求解（Sudoku Solver）等。我们将详细讲解回溯法如何通过深度优先搜索（DFS）探索解空间，以及在遇到无效路径时如何“回溯”。分支限界法则在此基础上，引入界限函数来剪枝，进一步提高搜索效率。 第二部分：核心数据结构与应用 数组与链表 (Arrays and Linked Lists)： 作为最基本的数据结构，我们将回顾数组的优缺点（如随机访问的效率和插入删除的低效），并重点介绍不同类型的链表（单向链表、双向链表、循环链表）及其在动态内存管理、实现栈和队列等方面的应用。 栈与队列 (Stacks and Queues)： 这两种遵循特定访问规则（LIFO和FIFO）的数据结构在算法实现中扮演着重要角色。本书将深入探讨它们如何利用数组或链表实现，并展示它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等场景下的应用。 树 (Trees)： 树是一种分层结构，具有广泛的应用。我们将从二叉树（Binary Trees）开始，介绍二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）及其查找、插入、删除操作的复杂度。随后，我们将深入探讨平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树（Red-Black Trees），理解它们如何通过自平衡机制保证操作的高效性。此外，堆（Heaps）作为一种特殊的完全二叉树，在优先队列和堆排序（Heap Sort）中的作用也将被详尽阐述。 图 (Graphs)： 图是一种强大的模型，用于表示对象之间的关系。我们将学习图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析各自的优劣。图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），将是重点讲解内容，它们是许多图算法的基础。此外，最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）以及最小生成树算法（前面已提及）也将在图的章节中得到深入探讨。 散列表 (Hash Tables)： 散列表以其接近常数时间的平均查找、插入和删除操作而闻名。本书将详细讲解散列函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），并分析其在数据库索引、缓存实现等方面的强大能力。 第三部分：高级主题与实践 字符串匹配算法： 除了简单的暴力匹配，我们将介绍更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，它们如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而显著提升匹配速度。 排序算法的深入比较： 除了前面介绍的归并排序和快速排序，本书还将涵盖堆排序、插入排序（Insertion Sort）、选择排序（Selection Sort）、冒泡排序（Bubble Sort）等，并从时间复杂度、空间复杂度、稳定性以及是否原地排序等方面进行全面的比较和分析，帮助读者在不同场景下做出最优选择。 算法分析工具与技巧： 本章将介绍一些实用的工具和技巧，帮助读者更好地理解和分析算法的性能，例如使用调试器进行性能分析，以及一些简单的性能优化策略。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章都配有清晰的理论讲解和精心设计的代码示例，读者可以通过实际编码来加深理解。 循序渐进，由浅入深： 内容组织合理，从基础概念到高级技巧，逐步引导读者掌握复杂知识。 强调思维方式： 不仅教授具体的算法和数据结构，更注重培养读者分析问题、抽象模型、设计高效解决方案的思维能力。 面向广泛读者： 无论是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，本书都能提供宝贵的知识和启发。 掌握本书的内容，将为你打下坚实的计算机科学基础，使你能够更自信地应对复杂的技术挑战，编写出更优、更健壮的程序。

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如果用一个词来形容这本书对我的影响，那就是“解放”。我过去处理文档，总有一种被动等待的感觉——等待软件加载，等待程序运行，等待文件导出。然而，这本书介绍的那些流式处理和管道操作的理念，彻底改变了这种被动局面。它鼓励你像水流一样组织你的处理步骤：数据进来，经过A处理，然后立即输送给B进行下一步，整个过程不产生中间文件，不占用额外的内存，效率达到了极致。特别是关于文本流管道化构建的部分，我尝试着用书中介绍的思路重写了我部门里一个耗时巨大的报告生成脚本，结果发现运行时间从原来的半小时缩短到了不到两分钟。这种即时可见的效率提升，带来的心理满足感是无与伦比的。它不是在教你如何更快地运行现有程序，而是在教你如何设计一个天生就快的系统架构。对于追求极致性能和资源优化的读者来说，这本书的价值无可替代。

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这本书的书名是《文本处理与文档操作》，但它给我的体验完全是关于如何驯服数据洪流的实践指南，而不是那种枯燥的软件说明书。我之前总是被那些晦涩的正则表达式和复杂的脚本语言搞得焦头烂额，尤其是在需要从海量日志文件里提取关键信息，或者批量修改几百个文档格式的时候，感觉就像在迷宫里打转。这本书的厉害之处在于，它没有一开始就堆砌那些高深的理论，而是直接带你进入实战场景。比如，它用了一个非常生动的例子，教你如何用最简洁的命令组合，从一个包含了数百万条记录的CSV文件中，快速定位并导出所有与特定项目相关的合同编号。那种豁然开朗的感觉，仿佛你手中的不再是冰冷的文本，而是可以随意塑形的粘土。作者的叙事节奏把握得极好，每一步操作都配有详尽的上下文解释，让你清楚地知道“为什么”要这么做，而不是简单地复制粘贴代码。它更像是一位经验丰富的项目经理在手把手教你如何高效地管理你的“信息资产”，而不是一个冷冰冰的技术手册。对于那些希望将日常数据杂务转化为自动化流程的专业人士来说，这本书简直是效率的催化剂。

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这本书的叙述风格非常平实，却蕴含着深刻的洞察力，它更像是一位资深技术专家与你面对面交流的记录，而非教科书。我特别喜欢它在讨论“可读性与机器效率的权衡”时的态度。作者没有盲目追求代码的“酷炫”或命令的“精简”，而是反复强调，任何优秀的文本处理方案都必须是**可维护**的。书中提供了一套清晰的标准来评估一个处理脚本的好坏：它是否容易被新同事理解？它在六个月后是否依然能被作者自己快速看懂并修改？这种对长期维护成本的关注，是很多快速入门指南中常常忽略的“成人视角”。它让你明白，技术工作的价值不仅在于解决了眼前的问题，更在于为未来的迭代打下了坚实的基础。这本书成功地将“工具使用”提升到了“工程哲学”的高度，使得每一次对文本的操作，都充满了深思熟虑和专业考量。

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这本书的阅读体验，像极了一次严谨的工程项目评审会，每一处论述都建立在扎实的测试和验证之上。我尤其欣赏它对“错误处理”和“健壮性设计”的强调。在处理大规模文本数据时，一个微小的格式错误往往会导致整个批处理任务崩溃，造成巨大的时间浪费。作者并未避讳这些“失败的案例”，反而将其作为教学重点。书中用了大量的篇幅去分析在不同操作系统和不同编码环境下，文本文件可能出现的各种“怪癖”，比如不一致的换行符、隐藏的控制字符，或者编码冲突。他提供了一套近乎“排雷手册”的诊断流程，教会我们如何系统性地隔离问题源头。这种近乎偏执的严谨性，对于从事数据清洗和归档工作的人员来说，是极其宝贵的财富。它让我的工作流程从“修修补补”式的应急反应，转变为“预防为主”的主动防御，工作质量得到了质的飞跃。

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读完这本书，我感觉自己像是完成了一次深入的数字考古探险。我原本以为“文档操作”无非就是Word或PDF的简单编辑，但《文本处理与文档操作》彻底颠覆了我的认知。它探讨了文档的结构本质，以及如何通过编程思维去解构那些看似固定不变的文件格式。其中关于XML和JSON解析的那几个章节，简直是醍醐灌顶。以往处理这些结构化数据时，我总是依赖某些特定的库，但这本书深入剖析了底层的数据流向和标记语言的逻辑，让我明白了即使更换平台或语言，核心的解析策略依然有效。更让我印象深刻的是，作者并没有将重点放在某一特定工具的优劣上，而是着重于培养一种“结构化思维”。这让我在面对陌生的文件格式时，不再感到无助，而是能够迅速地找到突破口。它教会我的不是如何使用工具，而是如何“思考”工具应该如何工作。这种底层逻辑的强化，极大地提升了我在处理跨平台数据迁移和系统集成时的信心和准确性。

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