Foundations of Multidimensional And Metric Data Structures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The field of multidimensional data structures is large and growing very quickly. Here, for the first time, is a thorough treatment of multidimensional point data, object and image-based representations, intervals and small rectangles, and high-dimensional datasets. The book includes a thorough introduction; a comprehensive survey to spatial and multidimensional data structures and algorithms; and implementation details for the most useful data structures. Along with the hundreds of worked exercises and hundreds of illustrations, the result is an excellent and valuable reference tool for professionals in many areas, including computer graphics, databases, geographic information systems (GIS), game programming, image processing, pattern recognition, solid modeling, similarity retrieval, and VLSI design. Award Winner in 2006 "Best Book" competition in Professional and Scholarly Publishing from the Association of American Publishers. Morgan Kaufmann would like to congratulate Hanan Samet on receiving the UCGIS 2009 Research Award! Read the announcement here: http://www.ucgis.org/summer2009/researchaward.htm
* First comprehensive work on multidimensional data structures available, a thorough and authoritative treatment.
* An algorithmic rather than mathematical approach, with a liberal use of examples that allows the readers to easily see the possible implementation and use.
* Each section includes a large number of exercises and solutions to self-test and confirm the reader's understanding and suggest future directions.
* Written by a well-known authority in the area of spatial data structures who has made many significant contributions to the field.
The author's website includes: Spatial Index Demos
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
从装帧和印刷质量上来说，这本书无疑是出版界的精品。纸张的质地很好，即便是长时间在灯光下阅读复杂的图表和公式，眼睛的疲劳感也相对较轻。但更重要的是其内容的组织方式，它体现了一种对知识结构美的追求。作者在组织章节时，似乎遵循着一个清晰的逻辑链条：从一维到多维的直觉建立，到抽象度量空间的定义，再到针对特定度量空间设计索引结构的实例演示，最后过渡到理论的局限性和前沿研究方向的展望。这种“由浅入深，由具体到抽象，再由抽象回到应用的”螺旋上升结构，使得知识的吸收过程非常扎实。我个人认为，这本书的价值并不在于提供所有问题的“标准答案”，而在于它提供了一套完整的工具箱和思维范式，去系统性地分析和解决任何涉及多维、度量相关的数据组织挑战。它不是一本速查手册，而是一部需要被反复研读、并在实践中不断印证的经典之作。
评分这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形，立刻让人联想到数据处理的复杂性和深度。我最初翻阅这本书时，主要被其严谨的数学基础所吸引。作者在讲解基本概念时，并没有直接跳到复杂的算法，而是花了大量篇幅铺垫了必要的线性代数和拓扑学知识，这对于我这样背景稍显薄弱的读者来说，是极其友好的。那种循序渐进的感觉，仿佛有一位耐心的导师在身边，引导你一步步揭开多维空间和度量空间的神秘面纱。我尤其欣赏作者在引入“度量”这个核心概念时所采用的类比，通过一些生活化的例子来解释高维空间中的距离计算，避免了纯粹公式推导带来的枯燥感。虽然初看起来内容有点厚重，但一旦进入到具体的结构章节，你会发现所有的理论铺垫都是为了构建一个坚实的地基。特别是关于“近邻搜索”的章节，它不仅仅是罗列了算法，更深入探讨了不同度量空间对搜索效率的影响，这种洞察力着实令人佩服。这本书的排版也相当出色，代码示例清晰易读，图示的质量极高，极大地辅助了对抽象概念的理解。总而言之，这是一部需要耐心品味的著作，但其回报绝对值得投入的时间和精力。
评分老实说，我入手这本书的初衷，是希望找到一个能系统梳理“大规模空间索引”的权威指南。这本书在这方面展现了令人惊叹的广度和深度。它不像某些教材那样只关注KD树或R树的皮毛，而是深入到了这些结构的变体——比如R*-tree、Quadtree在不同数据分布下的性能表现，并提供了详尽的数学分析来支撑这些结论。更让我惊喜的是，它没有止步于传统的欧氏空间，而是将讨论范围扩展到了更复杂的流形和非欧几里得空间，这对于处理地理信息系统（GIS）或生物信息学中的数据结构设计至关重要。我记得有一章详细对比了基于划分（Space-Partitioning）和基于点（Point-Bounded）索引方法的优劣，用非常直观的方式展示了数据稀疏性对选择哪种结构的影响。阅读过程中，我经常需要停下来，对照着书中的算法伪代码，在草稿纸上模拟数据点的插入和查询过程。这种动手实践的驱动力，是其他只停留在理论介绍的参考书所不具备的。对于工程实践者来说，这本书提供的不仅是“是什么”，更是“为什么这样做”的深刻理解。
评分这本书的阅读体验非常“硬核”，它毫不留情地将读者推向了理论的前沿。对于习惯了那种“快速上手”型编程书籍的读者，这本书的前几章可能会带来一些挫败感。然而，一旦你坚持下来，你会发现它带来的知识体系是无比坚固的。我特别想提一下作者在处理“维度灾难”问题时的切入点。他没有采用过度简化的模型来解释，而是直接引入了高维概率分布的特性，解释了为什么随着维度的增加，传统的距离概念会逐渐失效。这种坦诚和深度，让我对“维度”这个概念有了全新的敬畏之心。在我看来，这本书更像是一本研究生的教科书或领域专家的案头工具书，而非面向初学者的入门读物。它要求读者不仅要能看懂数学公式，更要能够理解这些公式背后所反映的几何直觉。虽然我个人的知识储备使得我对某些高级章节的理解还不够透彻，但光是阅读那些关于度量学习（Metric Learning）的章节介绍，就已经让我对如何设计面向特定任务的数据结构有了新的灵感。
评分我发现这本书的一大特色是其对不同数据模型适配性的深入探讨。例如，当讨论到时间序列数据或图结构数据时，作者并未简单地将其映射到欧氏空间，而是引入了更具针对性的度量方式，如动态时间规整（DTW）在多维空间中的应用扩展。这种对特定领域需求的关注，使得这本书的适用范围远超标准的数值计算领域。我特别欣赏作者在跨章节内容之间的有机连接。比如，在讨论空间划分树时，会时不时地回溯到前面介绍的度量空间理论，强调特定度量如何影响树的平衡性和查询性能。这种全局的视角构建，避免了知识点的碎片化。对于那些需要在复杂、非结构化数据中进行有效检索的系统架构师而言，这本书提供的框架是无价的。它迫使你思考，面对一个全新的数据类型时，第一步不是去搜索一个现成的库，而是应该如何重新定义“距离”，并基于此来选择或设计合适的数据结构。它培养的是一种底层的数据结构设计思维，而非仅仅是API调用能力。
评分这个是我花了500多人民币从Amazon.com买的。太厚了，只读了三四两章。对LSH的介绍太少了，之所以花这么多钱，就是看到他对这个有介绍，到头来还是通过读文章弄明白LSH。虽然对我最关切的部分讲得比较少，但总体还是不错的。当然了，您再去花500多元去买一本就太不值了，我当时就是想尽快弄明白LSH，现在各图书馆应该也已经有了，复印肯定更合算。
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