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价格:28.00元

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isbn号码:9787113534837

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图书标签:

• 计算机
• Web开发
• 数据库
• SQL
• MySQL
• PHP
• Web数据库
• 数据库基础
• 教程
• 编程
• Web技术

好的，以下是一本关于“Web数据库基础教程”之外的图书简介，重点在于不提及《Web数据库基础教程》中的内容，同时保持内容的专业性和丰富性，力求自然流畅。 --- 图书名称：《高级数据结构与算法解析：从理论到实践》 简介： 在当今的软件工程领域，高效的数据处理能力已成为衡量系统性能的基石。本书《高级数据结构与算法解析：从理论到实践》并非专注于特定的应用领域，如Web开发或数据库管理，而是深入挖掘支撑所有复杂计算系统的核心逻辑——数据组织与高效操作的艺术。 本书的定位是为具备一定编程基础，希望在算法思维和系统性能优化上实现质的飞跃的读者提供一条清晰的进阶路径。我们旨在揭示那些隐藏在各个编程语言标准库和高性能框架背后的数学原理与计算复杂度保证。 第一部分：基础夯实与渐进分析（Foundational Strengthening and Incremental Analysis） 在进入复杂结构之前，我们首先需要建立坚实的理论基础。本部分将对传统的线性结构和树形结构进行深度剖析，但重点在于渐近分析（Asymptotic Analysis）的严谨应用。 1. 复杂度理论的精确量化： 我们将超越简单的O(n)或O(log n)标签，详细讨论大O、$Omega$和$Theta$符号在不同上下文下的精确含义，并引入摊还分析（Amortized Analysis），用以评估那些操作时间不一但总体表现平稳的数据结构（例如动态数组的扩容机制）。 2. 链表与数组的深层对比： 不仅仅是内存布局的差异，我们将深入探讨缓存局部性（Cache Locality）对实际执行时间的影响，解释为何在某些现代硬件架构上，看似“慢”的随机访问在特定模式下可能优于理论上更快的查找操作。 3. 树结构的精修： 专注于平衡树的构建和维护。我们将详细讲解AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转机制、颜色翻转的逻辑，以及它们在确保日志型存储系统或内存索引中的稳定性作用。我们还会探讨B树和B+树的变体，分析它们如何优化磁盘I/O，但视角将侧重于其在文件系统或索引设计层面的通用性，而非特定数据库的产品实现。 第二部分：非线性与抽象数据模型（Non-Linear and Abstract Data Models） 本部分是本书的核心，专注于那些在搜索、路由和模式匹配中不可或缺的复杂结构。 1. 高级图论算法的实现与优化： 图结构是建模复杂关系的基础。我们不仅会复习Dijkstra和Floyd-Warshall算法，还会深入研究最小生成树（MST）的Kruskal与Prim算法的实现细节，并探讨它们在网络拓扑优化中的应用。更重要的是，我们将处理流网络（Flow Networks），讲解Max-Flow Min-Cut定理，并展示如何用它来解决资源分配和网络最大承载力问题。 2. 散列技术的艺术（The Art of Hashing）： 散列绝非简单的取模运算。我们将探讨完美散列（Perfect Hashing）的构建方法，以及在面对冲突时，如何使用Cuckoo Hashing、线性探测与双重散列等策略来保持查找性能。对于分布式系统中的数据分区，我们将分析一致性哈希（Consistent Hashing）的优势与局限性。 3. 堆与优先队列的变种： 超越标准的二叉堆，本书将介绍斐波那契堆（Fibonacci Heaps），重点分析其在实现如Prim算法或Dijkstra算法的优化版本时如何通过懒惰操作（Lazy Operations）来显著降低渐近复杂度，尽管其实际开销可能较高。 第三部分：空间优化与专用结构（Space Optimization and Specialized Structures） 现代计算面临的挑战不仅是时间效率，更是内存和磁盘空间的限制。本部分侧重于如何用巧妙的结构节省资源。 1. 压缩与集合表示： 探讨位向量（Bitmaps）和布尔矩阵在快速集合操作中的应用。我们将分析基数估计（Cardinality Estimation）算法，例如HyperLogLog，这些技术广泛用于统计大型数据流中的唯一元素计数，而无需存储所有数据。 2. 字符串处理的利器： 针对文本处理、生物信息学和搜索引擎索引，我们将详尽讲解Trie（前缀树）的变体，特别是Radix Tree和Patricia Tree，它们如何高效地存储和检索大量字符串。随后，我们将引入后缀树（Suffix Trees）和后缀数组（Suffix Arrays），阐释它们在复杂模式匹配、最长公共子串查找中的强大能力。 3. 空间效率的权衡： 最后，我们讨论Bloom Filters（布隆过滤器）——一种概率性数据结构，如何以极小的空间开销来快速判断一个元素是否存在于集合中，并精确分析其“假阳性”率的可控性，这在缓存校验和安全检测中有广泛应用。 --- 目标读者： 计算机科学专业学生、软件架构师、对底层性能优化有浓厚兴趣的资深工程师，以及准备参加高级技术面试的专业人士。 本书的特点： 严格的数学推导、清晰的伪代码实现指导、大量的案例分析（聚焦于通用算法而非特定软件组件），以及对各种结构在真实世界性能瓶颈下的适用性进行批判性评估。本书旨在培养读者构建高性能算法体系的能力，而不是简单地使用既有库函数。

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