网页制作三剑客 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海科学普及出版社

作者:柏松 编

出品人:

页数:389

译者:

出版时间:2004-9

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787542728814

丛书系列:

图书标签:

• HTML
• CSS
• JavaScript
• 前端开发
• 网页设计
• Web开发
• 前端三剑客
• 入门教程
• 代码实例
• 网页制作

好的，这是一份针对您所提及的《网页制作三剑客》之外，另一本技术书籍的详细简介： --- 《深入理解数据结构与算法：从理论基石到工程实践》 一、图书定位与目标读者 本书并非专注于特定编程语言的语法速查，也不是单纯的理论概念堆砌。它是一部全面、深入且实践导向的技术著作，旨在系统性地构建读者对计算机科学核心——数据结构与算法——的深刻理解，并将其无缝对接至现代软件工程的复杂挑战中。 我们的目标读者群体广泛： 1. 初级到中级软件工程师： 渴望夯实基础，摆脱“能跑就行”的初级思维，理解代码效率的本质。 2. 计算机科学专业学生： 需要一本深度超越教材的参考书，将抽象概念与真实世界的应用场景结合起来。 3. 系统架构师与高级开发者： 寻求优化现有系统性能瓶颈，需要精准选择和设计数据结构以应对海量数据和高并发需求。 4. 技术面试准备者： 需要系统梳理和掌握面试中最核心的考察点，并能清晰阐述背后的设计哲学。 二、内容结构与核心特色 本书共分为五大部分，层层递进，构建知识体系的完整闭环： 第一部分：基础与基石——效率的量化语言 本部分首先建立了衡量算法性能的数学框架，避免了对“快”或“慢”的主观描述。 时间与空间复杂度分析的精细化： 深入探讨大O、大Ω、Θ符号的数学定义，重点剖析最坏、最好与平均情况分析的差异，特别是对于递归算法（如主定理的应用）。 摊还分析（Amortized Analysis）： 详细讲解如何处理动态数组、斐波那契堆等操作序列中，部分昂贵操作与大量廉价操作相结合的情况，这是理解复杂数据结构性能的关键。 基本操作集与模型： 讨论RAM模型与更现代的内存层次结构（缓存效应），为后续的I/O复杂度分析打下基础。 第二部分：线性结构的高级形态与应用 本部分超越了基础的数组和链表，聚焦于那些需要特定访问模式或优化内存布局的线性结构。 栈、队列的变种： 重点介绍双端队列（Deque）在滑动窗口最大值等问题中的高效应用。 跳跃表（Skip List）： 详尽解析跳跃表如何通过概率性地增加层级，实现与平衡二叉搜索树相当的对数时间复杂度，同时简化了插入和删除的平衡维护逻辑。我们不仅实现它，更会对比其在特定并发场景下的优势。 字符串匹配算法的深度剖析： 从朴素算法出发，深入到KMP（Knuth-Morris-Pratt）的失配函数构建原理，以及Boyer-Moore算法的坏字符和好后缀规则，并对比它们在不同文本特征下的性能表现。 第三部分：非线性结构的精妙平衡 这是本书的核心篇章，聚焦于如何高效组织层级或网状数据，以及维持这些结构稳定性的机制。 平衡搜索树的演进： 详细对比 AVL 树的严格平衡性与 红黑树（Red-Black Tree）的宽松平衡策略，解释为什么后者在工程实践中更受欢迎（更少的旋转操作）。我们将用代码清晰展示左旋、右旋及颜色翻转的过程。 B 树与 B+ 树的存储哲学： 深入讨论这些结构如何从内存结构转向磁盘结构，它们在数据库索引（如 MySQL InnoDB）中的核心作用，以及多路搜索如何最小化磁盘I/O次数。 堆（Heap）的实用化： 不仅介绍二叉堆，还会详述 斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构与摊还分析，并明确指出在实际工程中（如Dijkstra算法优化时）何时该选择后者。 第四部分：图论算法的实战化路径 图结构是描述复杂关系集的终极工具，本部分侧重于如何高效地遍历和分析这些关系。 图的表示法选择： 深入对比邻接矩阵、邻接表、链式存储等多种表示法，并根据图的稀疏/稠密特性给出明确选择建议。 遍历与最短路径： BFS/DFS 的应用场景辨析。重点分析 Dijkstra 算法（单源最短路）与 Bellman-Ford 算法（含负权边）的迭代机制。我们还将介绍 Floyd-Warshall 算法在所有对最短路径问题中的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 详细拆解 Prim 算法（基于堆优化）和 Kruskal 算法（基于并查集优化），展示并查集在路径压缩和按秩合并下的高效性。 拓扑排序与关键路径分析： 讨论其在项目调度、编译依赖解析中的实际应用。 第五部分：高级主题与现代算法范式 本部分将读者带入更前沿和抽象的领域，关注于现代计算环境下的优化策略。 哈希表的深度优化： 深入探讨冲突解决策略（开放定址法、链地址法）的性能差异。重点讲解 一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统（如Memcached/Redis集群）中如何解决节点增减带来的数据迁移问题。 动态规划（DP）的通用解题框架： 提出“状态定义、状态转移、边界条件”的三段式解题方法论，并通过背包问题、最长公共子序列等经典案例进行反复锤炼。 贪心算法的适用性证明： 阐述如何通过“局部最优解推导出全局最优解”的思路来设计贪心策略，并用反证法证明其正确性。 计算几何基础： 介绍凸包（Jarvis March, Graham Scan）等基础算法，为处理空间数据提供工具。 三、工程化与代码实现 本书的每一章算法实现均采用现代 C++ 语言，力求代码的健壮性、可读性和性能。我们不会提供碎片化的代码片段，而是提供结构清晰的类和模块。 1. 性能剖析（Profiling）： 关键算法的实现后，均附带简短的性能测试用例，展示其在不同规模输入下的实际运行时间对比，印证理论分析。 2. 内存布局考量： 对于指针密集型的数据结构（如树和图），我们会详细讨论其内存访问模式对 CPU 缓存的影响。 3. 错误处理与健壮性： 强调在实际系统中，数据结构必须能优雅地处理异常输入和边界条件。 四、本书价值总结 《深入理解数据结构与算法》不仅仅是学习“如何写出”这些结构，更是学习“为何如此设计”它们。它引导读者从底层原理出发，理解代码执行的效率成本，从而在面对复杂的系统设计和性能调优任务时，能够自信地选择并构建最优的解决方案。掌握本书内容，即是掌握了软件工程中应对规模化挑战的根本能力。

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