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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Robert Standefer

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-04

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780126633559

丛书系列:

图书标签:

• XML
• Enterprise
• Data
• Integration
• Web Services
• Data Transformation
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• Business

《数据结构与算法：基础与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在当今信息技术飞速发展的时代，无论是软件工程、人工智能、大数据处理还是系统优化，高效的数据组织和处理能力都是构建高性能应用系统的基石。本书正是为了系统性地构建读者在这方面的核心竞争力而设计。 第一部分：基础篇——夯实理论根基 本部分将从最基本的概念入手，逐步深入到核心的数据结构设计原理与分析方法。 第1章：算法概述与性能分析 本章首先界定了算法的定义、特性及其在计算科学中的核心地位。重点介绍了算法分析的数学基础，包括时间复杂度和空间复杂度的概念。我们详细阐述了大O表示法（$O$）、Ω表示法（$Omega$）和$Theta$表示法（$Theta$），并结合实例展示了如何对递归和非递归算法进行精确的渐进复杂度分析。此外，本章还探讨了最好情况、最坏情况和平均情况下的性能考量，为后续章节中算法的选择与优化奠定理论基础。 第2章：线性数据结构 线性结构是程序设计中最常见的数据组织形式。本章深入讲解了数组（Array）的底层实现、内存布局及其在随机访问中的优势与局限性。随后，我们详细剖析了链表（Linked List）的各种变体，包括单向链表、双向链表和循环链表。通过对比数组和链表的优劣势，帮助读者理解在不同操作场景下（如插入、删除、查找）应如何权衡选择。本章还涵盖了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）实现，重点展示了它们在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）以及任务调度中的实际应用。 第3章：树形数据结构 树是处理层次化数据的强大工具。本章从树的基本术语（如根、叶子、深度、高度）开始，系统讲解了二叉树（Binary Tree）的遍历方法（前序、中序、后序）及其在解析结构化数据中的作用。核心内容聚焦于二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，并严格分析了其在极端情况下的性能退化问题。在此基础上，我们引入了平衡搜索树的概念，详细介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和再平衡机制，确保了对数时间复杂度的查找性能。此外，本章还覆盖了B树和B+树在数据库索引中的关键作用。 第4章：散列表与哈希技术 本章探讨了实现平均时间复杂度为$O(1)$查找的关键技术——散列表（Hash Table）。我们详细解释了哈希函数（Hash Function）的设计原则、如何确保良好的分布性，以及处理冲突（Collision）的各种策略，包括链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（如线性探测、二次探测和双重哈希）。本章还讨论了装载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何动态调整散列表的大小以维持高效运行。 第5章：堆与优先队列 堆是一种特殊的完全二叉树结构，它在实现高效的优先队列（Priority Queue）方面具有不可替代的地位。本章详细讲解了二叉堆（Binary Heap）的存储方式（通常使用数组实现），以及上滤（sift-up）和下滤（sift-down）操作如何维护堆的性质。我们深入分析了堆在堆排序（Heap Sort）算法中的应用，展示了其稳定的$O(n log n)$时间性能。 第二部分：高级篇——算法设计与优化 本部分将焦点从数据结构转移到解决复杂问题的算法设计范式和高级图论算法。 第6章：排序算法的深度解析 排序是算法领域的核心课题。本章不仅复习了基础的插入排序、选择排序和冒泡排序，更深入地分析了高性能的比较排序算法：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略和性能优化（如三数取中法），以及归并排序（Merge Sort）的稳定性与并行性。对于基于比较的排序，本章明确了其理论下界——$O(n log n)$，并探讨了计数排序、基数排序和桶排序等非比较排序算法在特定数据范围内的应用。 第7章：图论基础与遍历 图结构用于模拟复杂的相互关联系统。本章首先定义了图的各种表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并分析了它们在空间和时间上的权衡。随后，我们系统讲解了图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。特别关注DFS在检测环、拓扑排序以及求解连通分量中的应用。 第8章：最短路径算法 寻找图中两点间或所有点对间的最短路径是图算法中的核心挑战。本章依次介绍了迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）在处理非负权重的图时的应用，以及如何使用贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）来应对含有负权边的图，并能检测出负权环。对于全源最短路径问题，本章详细阐述了Floyd-Warshall算法的动态规划思想及其$O(n^3)$的计算过程。 第9章：最小生成树与网络流 本章关注于优化连接成本。我们首先讲解了最小生成树（MST）的概念，并通过实例详细对比了Prim算法和Kruskal算法的实现细节，分析它们各自在稀疏图和稠密图中的性能优势。随后，本章扩展到更复杂的网络问题，介绍了最大流/最小割定理的基础知识，并简要介绍了Ford-Fulkerson方法的思想框架。 第10章：算法设计范式：贪心与动态规划 本章聚焦于解决优化问题的两大核心设计思想。 贪心算法（Greedy Algorithms）：强调局部最优选择如何导向全局最优。通过霍夫曼编码（Huffman Coding）和活动安排问题等经典案例，展示了贪心策略的应用条件和局限性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：阐述了“最优子结构”和“重叠子问题”两大特性。本章将DP的思想系统地应用于背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）以及矩阵链乘法等问题，并详细讲解了如何使用自底向上的表格填充方法来避免冗余计算。 第三部分：实践篇——面向效率的工程应用 本部分将理论与实践相结合，探讨算法在现代计算环境下的优化与应用。 第11章：高级搜索与回溯法 本章探讨了在大型搜索空间中进行有效搜索的技术。我们深入分析了回溯法（Backtracking）在求解组合优化问题（如N皇后问题、数独求解）中的应用，重点在于剪枝策略的制定。此外，本章还介绍了分支限界法（Branch and Bound），它通过维护上界和下界来有效地修剪搜索树，以解决如旅行商问题（TSP）等NP-hard问题的近似或精确解。 第12章：计算复杂度理论简介 为了理解哪些问题是“容易”解决的，哪些问题是“困难”的，本章引入了计算复杂性理论的基本概念。我们清晰地区分了P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（非确定性多项式时间可验证）。重点讨论了NP完全问题（NP-Complete）的概念，并通过3-SAT问题的归约思想，帮助读者理解计算问题的内在难度界限。 本书配备了丰富的伪代码示例和C++或Java语言的实现参考，确保读者能够将抽象的算法概念转化为可运行的高效代码。每一章末尾均设有挑战性的习题，旨在巩固理解并激发创新思维。通过学习本书，读者将不仅掌握经典的数据结构与算法，更能培养出系统性的问题分解能力和对代码性能的深刻洞察力。

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我是一名专注于后端服务的系统集成工程师，日常工作就是跟各种API和数据格式打交道。坦白讲，市面上关于XML的书汗牛充栋，但大多要么过于理论化，要么只关注某一个特定技术栈（比如JAXB）。这本书的独特之处在于其宏观的视角和对技术选型的深刻洞察。它清晰地对比了不同时期XML技术栈的优劣，比如在云计算和微服务架构日益普及的今天，如何智慧地选择是继续重度依赖SOAP/XML还是转向更轻量的JSON。作者的观点非常中立且具有前瞻性，他强调XML作为一种强大的结构化描述语言的永恒价值，而非仅仅是某个协议的附属品。书中关于XML签名和加密的安全章节也写得极为详尽，对于金融、医疗等对数据安全有严格要求的行业，这些内容简直是救命稻草。读完之后，我对如何构建一个既安全又灵活的企业数据交换平台有了全新的认识。

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这本书的结构安排简直是艺术品级别的。它巧妙地平衡了技术深度和阅读体验。我发现自己可以像读小说一样沉浸其中，但同时又时时刻刻都在学习新的、有价值的知识点。让我印象特别深刻的是它对XPath和XQuery在数据抽取和转换中的应用讲解。在处理复杂的、非结构化的历史数据归档时，我们常常需要强大的查询能力，这本书里提供的那些高级查询技巧，比如如何处理节点集之间的关系，简直是神来之笔。我立刻在我的数据清洗脚本中应用了其中一个技巧，结果效率提升了近30%。而且，作者在全书中始终保持着一种建设性的批评态度，既肯定了XML的优势，也指出了其在某些场景下的局限性，这种平衡感让评价更加可信。它教会我的不是如何死记硬背API，而是如何像一个真正的架构师那样去思考数据流、数据模型和系统边界。这是一本真正能提升个人技术层次的书籍。

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说实话，我是在一个非常偶然的机会下接触到这本《Enterprise XML Clearly Explained》的，当时我对企业级数据传输协议的理解还非常初级，仅限于知道XML是个啥。但这本书的叙事逻辑非常流畅，它没有一下子把读者推到技术的深水区，而是循序渐进地构建知识体系。比如，它对命名空间冲突的解析，简直是业界典范——用生活中的例子来解释复杂的继承和重用问题，让我不再对命名空间感到恐惧。我特别喜欢它对“文档中心化”理念的阐述，这对于我们当前正在进行的遗留系统改造项目至关重要。这本书的实操性极强，它提供的代码示例都是经过精心挑选和验证的，直接复制粘贴到我的开发环境中就能运行，这极大地加快了我的学习进程。对于那些希望从初级XML使用者快速跃升到能够设计企业级数据模型和集成方案的工程师来说，这本书无疑是一条捷径。

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我不得不说，这本书的深度远超我的预期，它不仅仅是停留在基础语法层面，而是深入到了企业架构的哲学层面。我最欣赏它对“数据治理”与XML结构化思维的结合。很多公司在推行数字化转型时，最大的痛点就是数据孤岛和标准不统一，这本书详细阐述了如何通过定义清晰、语义明确的XML DTD或Schema来作为企业级数据交换的契约。它提出的那些关于文档模型设计的前瞻性观点，比如如何平衡灵活性与规范性，让我受益匪浅。在阅读过程中，我好几次停下来，对比我们目前系统内部的数据结构，发现有很多可以优化和标准化的空间。作者对性能优化的讨论也非常务实，尤其是在处理超大型XML文档时的内存管理和解析策略，这些都是实际生产环境中经常遇到的瓶颈。这本书的理论支撑非常扎实，引用了很多业界领先实践的案例，绝对不是空谈，而是可以立即应用到工作中的宝贵经验。

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这本书简直是为我量身定做的，我原以为XML是个多么晦涩难懂的技术，但读完这本《Enterprise XML Clearly Explained》后，那种豁然开朗的感觉真是太棒了。作者的讲解方式非常生动，不像那些教科书一样干巴巴的，而是通过大量的实际案例，把复杂的企业级XML应用场景讲得透彻明白。尤其让我印象深刻的是关于XML Schema（XSD）的那几章，以前总是记不住各种复杂的命名空间和数据类型的定义，这本书里给出了清晰的对比和图示，让我一下子就抓住了核心要点。更别提它对SOAP和WSDL在企业集成中的应用讲解，简直是手把手教你如何搭建稳健的Web服务架构。它没有过多纠缠于历史沿革，而是直奔主题，讲解如何利用XML的强大能力来解决实际的企业数据交换和集成难题。这本书的排版也很人性化，关键概念都有高亮和总结，方便随时回顾查阅。对于任何需要处理大规模、高并发数据流的企业架构师或资深开发人员来说，这本书绝对是案头必备的工具书，它真正做到了“深入浅出”。

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