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出版者:O'Reilly Vlg. GmbH & Co.

作者:Eric van der Vlist

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-02-28

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783897213456

丛书系列:

图书标签:

• XML
• Schema
• 数据验证
• XML数据
• DTD
• 文档结构
• Web服务
• 数据交换
• 信息技术
• 计算机科学
• 编程

好的，这是一份关于一本名为《数据结构与算法精要》的图书的详细介绍，内容旨在展示其深度和广度，同时完全不涉及《XML Schema》这本书的任何主题。 --- 数据结构与算法精要：迈向高效能计算的基石 丛书定位与读者群体 《数据结构与算法精要》是一本专为计算机科学、软件工程、人工智能以及任何对底层计算效率有极致追求的专业人士和高级学生量身打造的权威参考手册。本书超越了基础教程的范畴，深入探讨了现代计算系统的核心——数据组织和问题求解的数学原理与实践应用。 本书的读者群体包括： 软件架构师与高级开发人员： 需要设计和实现对性能要求极高的系统（如高频交易、大规模分布式系统、实时嵌入式系统）的工程师。 算法研究人员与理论工作者： 寻求对经典算法复杂性分析和新型优化策略的系统性回顾的学者。 面试准备者： 目标进入顶尖科技公司的求职者，需要全面掌握面试中考察的复杂数据结构和算法变体的专业人士。 计算机科学专业学生（高年级或研究生）： 寻求将课堂理论与业界前沿工程实践相结合的深度学习者。 本书假设读者具备扎实的离散数学基础、对编程范式有清晰的理解，并熟悉至少一种主流的通用编程语言（如C++、Java或Python）。 第一部分：基础结构的深度剖析 (The Deep Dive into Foundational Structures) 本部分旨在夯实读者对基本数据结构的理解，但着重于其在内存模型、缓存一致性和并发环境下的实际性能表现。 第1章：数组与线性表的高级应用 本章摒弃了对基本数组概念的重复介绍，直接进入复杂应用场景。 动态数组的重新审视： 探讨Java `ArrayList` 或C++ `std::vector` 在不同扩容策略下的摊还分析（Amortized Analysis）。深入讨论内存连续性对SIMD（单指令多数据）操作的加速潜力。 稀疏数组与压缩存储： 重点介绍三对角矩阵、带状矩阵的存储优化，以及如何在需要快速随机访问时，使用跳跃表（Skip List）作为动态稀疏数组的替代方案。 链表的现代挑战： 分析在现代CPU架构下，链式结构（如双向链表、循环链表）由于缓存未命中（Cache Misses）而导致的性能瓶颈，并对比基于数组实现的变种（如Array-Based List）的优势。 第2章：树结构：超越二叉搜索 本章将二叉树作为起点，迅速转向需要平衡和高效查询的复杂结构。 自平衡搜索树的精妙设计： 详细对比AVL树、红黑树（Red-Black Tree）和2-3-4树。重点剖析红黑树的旋转操作与颜色维护的内在逻辑，并提供在C++ `std::map` 实现中，特定旋转算法如何影响实际性能的案例分析。 B树族与磁盘I/O优化： 深入探讨B树、B+树在数据库系统和文件系统中的核心地位。详细推导B+树的阶数选择与磁盘块大小的匹配关系，量化其在随机读写和范围查询上的性能提升。 Trie（前缀树）的性能调优： 讨论标准Trie在空间效率上的不足，并详细介绍Patricia Trie（Radix Tree）和Compressed Trie如何通过压缩公共前缀来优化内存占用，特别适用于IP路由表或字典存储。 第3章：堆、队列与优先级机制 本章侧重于优先级管理的动态性。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： 详细讲解斐波那契堆的惰性合并机制，分析其在Dijkstra算法和Prim算法中最坏情况下的渐近优势，并讨论其实际工程应用受限的原因（高常数因子和复杂性）。 双端队列（Deque）的实现： 探讨如何利用双向链表和块数组实现高效的Deque，并展示其在滑动窗口最大值问题中的应用。 第二部分：图论：复杂关系的建模与遍历 (Graph Theory: Modeling and Traversal) 图结构是解决网络、依赖关系和路径规划问题的核心工具。本部分注重算法的实际适用性和优化。 第4章：图的表示与基础遍历 邻接表与邻接矩阵的权衡： 不仅比较空间复杂度，更深入分析在特定图的密度（稀疏或稠密）下，遍历算法（DFS/BFS）对内存访问模式的影响。 高效的拓扑排序： 比较基于DFS的实现和Kahn算法（基于入度）的优劣，尤其是在有多个有效拓扑排序解时，算法如何选择特定的输出序列。 第5章：最短路径与网络流 Dijkstra与A算法的启发式优化： 详细介绍A算法中，不同启发式函数（Heuristic Functions）的选择如何直接决定搜索空间的剪枝效率。提供在网格地图和非网格地图中设计可行启发式的准则。 全源最短路径的矩阵乘法方法： 探讨使用Floyd-Warshall算法的替代方案，例如基于矩阵乘法加速（使用（min, +）代数）的原理，以及其在特定硬件上的并行潜力。 最大流/最小割： 深度解析Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法。重点分析Dinic算法中“分层图”和“阻塞流”的构建过程，并提供其在二分图匹配问题中的具体映射和求解流程。 第三部分：高级算法设计范式 (Advanced Algorithmic Paradigms) 本部分聚焦于解决复杂问题的通用策略和数学工具。 第6章：动态规划的精细化构造 本章旨在教授如何系统性地识别最优子结构和重叠子问题，并解决传统DP难以处理的变体。 状态压缩与位掩码DP： 针对旅行商问题（TSP）的子集DP解法，详细解释位掩码（Bitmask）如何编码集合状态，并分析其 $O(2^n cdot n^2)$ 复杂度的局限性与适用范围。 DP的滚动数组与空间优化： 深入探讨如何通过观察状态转移方程，将二维DP表压缩到一维或常数空间，例如在最长公共子序列（LCS）和背包问题中的应用。 树形动态规划（Tree DP）： 讲解如何在树结构上进行依赖性计算，通过两次DFS（自底向上和自顶向下）解决需要全局信息的树上路径问题。 第7章：贪心策略与分治法 霍夫曼编码（Huffman Coding）的贪心证明： 完整展示如何通过对局部最优的选择（每次合并频率最低的两个节点）保证全局最优解的正确性。 分治法的边界条件与数据重排： 侧重于快速排序（Quick Sort）中的枢轴（Pivot）选择策略（如“三数取中法”）对最坏情况的规避作用，并分析归并排序（Merge Sort）在并行计算中的天然优势。 第四部分：计算复杂度与不可解性 (Complexity and Incomputability) 本部分将读者从工程实现提升到理论的高度，理解算法的边界。 第8章：复杂度类与NP完全性 P、NP、NP-完全的严格定义： 清晰界定多项式时间可解性与非确定性图灵机之间的关系。 核心归约技巧（Reductions）： 详细演示如何将已知的NP完全问题（如可满足性问题SAT或子集和问题）通过多项式时间映射（归约）到新的问题上，从而证明新问题的NP完全性。 近似算法与可接受的误差界限： 探讨对于无法在多项式时间内找到精确解的问题（如集合覆盖、旅行商问题），如何设计具有可证明性能保证（如3-近似、2-近似）的算法。 附录：计算性能度量与工具 性能测试的科学性： 强调基准测试（Benchmarking）的设计原则，包括预热（Warm-up）、多次运行取平均/中位数、以及隔离硬件干扰的重要性。 编译器优化对算法的影响： 讨论编译器（如GCC/Clang）如何利用循环展开（Loop Unrolling）、函数内联（Inlining）和向量化（Vectorization）来改变理论复杂度常数，以及开发者应如何编写“编译器友好”的代码。 概率性数据结构概述： 简要介绍布隆过滤器（Bloom Filter）和HyperLogLog计数器，这些结构以牺牲极小的错误率为代价，换取了极其优越的空间和时间性能。 --- 《数据结构与算法精要》 不仅是一本教科书，更是一份指导工程师在面对数据爆炸和计算瓶颈时，如何做出最优技术决策的实践指南。它将理论的严谨性与工程的实战性完美结合，是构建下一代高性能软件系统的必备参考。

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这本书的实战价值远远超出了我对一本技术规范解读书籍的预期。它不仅仅停留在理论层面，而是大量引用了工业界的最佳实践。例如，在讲解如何定义复杂列表和重复结构时，它没有仅仅提供 `xs:sequence` 和 `xs:all` 的定义，而是通过一个虚拟的“供应链管理系统”案例，展示了如何利用边界约束和最大/最小出现次数来精确建模动态变化的订单项。这种“情景教学法”让我能立即将学到的知识点映射到我自己的项目中。更难能可贵的是，书中对错误处理和调试技巧也进行了详尽的介绍，当 Schema 校验失败时，如何通过解析器的错误报告快速定位到问题所在，甚至如何利用 IDE 的辅助功能来调试 Schema 本身，这些都是书本上很少会深入提及的“一线经验”。读完之后，我感觉自己不仅学会了如何写出正确的 Schema，更学会了如何像一个资深的架构师那样去思考和设计数据契约。这本《XML Schema》绝对是技术书架上“少而精”的典范。

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说实话，我对技术文档的阅读一向是抱着“能过就行”的态度，但《XML Schema》这本书的书写风格却有一种让人沉浸其中的魔力。它没有采用那种枯燥、冷冰冰的条文罗列，而是仿佛在进行一场深入的技术对话。作者很擅长用形象的比喻来解释那些抽象的概念，比如如何用“蓝图”来比喻 Schema 对文档结构的约束，让人一下子就能抓住核心要义。特别欣赏的是，书中穿插了大量的实际案例和“陷阱警示”，这些都是作者在多年实战中踩过的坑，直接告诉读者哪里最容易出错，如何提前规避。这种前瞻性的指导，比单纯的理论学习要高效得多。我尤其喜欢它对“重用性”的强调，书中详细介绍了如何通过导入和包含来构建模块化的 Schema 体系，这对于我们这种维护多个大型应用接口的团队来说，简直是福音。它不仅教你如何写一个合规的 Schema，更教你如何写一个易于维护、面向未来的 Schema 架构。这本书的深度和广度，让我认识到 Schema 绝非仅仅是文档验证的工具，它更是企业级数据治理的基础设施。

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这本书的结构安排极其精妙，逻辑链条清晰得让人拍案叫绝。从最基础的 XML 基础回顾开始，平稳地过渡到 Schema 的核心概念，然后层层递进，深入到高级特性如分组、切换和命名空间的高级管理。我最欣赏的是作者对“验证过程”的阐述。很多人只知道如何编写 Schema，却不清楚解析器是如何一步步进行校验的。这本书用流程图和伪代码的方式，详尽描绘了 SAX/DOM 解析器在遇到 Schema 约束时的判断逻辑，这种“知其所以然”的讲解，彻底打消了我过去对验证机制的模糊认知。它让我明白，Schema 的强大不仅在于它能拒绝无效数据，更在于它能清晰地定义“有效”的边界。此外，书中关于“Schema 演进”的讨论也极具前瞻性，如何在不破坏现有系统的前提下逐步升级数据结构，这是一个在实际工作中经常遇到的难题，书中提供的策略非常实用和成熟。总而言之，这本书的知识体系非常完整，几乎涵盖了从入门到精通的所有关键环节。

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这本《XML Schema》真是让人大开眼界，它简直是数据结构和文档定义的教科书。我一直以为 XML 结构化就那么回事，但深入了解 Schema 之后才发现，我们之前处理的那些 XML 文件简直就是“野路子”。这本书的讲解非常细致，从最基础的元素、属性的声明，到复杂的引用、约束和命名空间，每一个技术点都剖析得淋漓尽致。尤其是关于数据类型那一章，作者简直是一位大师，把内置类型和用户自定义类型的关系讲得透彻明了，让我明白了为什么有些看起来相似的数据，在 Schema 层面却有着天壤之别。它不是简单地罗列语法规则，而是深入探讨了为什么需要这些规则，以及如何在实际项目中利用 Schema 来保证数据交换的健壮性和一致性。读完后，我感觉自己终于掌握了构建高质量、可验证 XML 文档的“内功心法”。以前写个 DTD 都头疼，现在面对 Schema 的强大功能，感觉自己像拥有了一把瑞士军刀，可以应对各种复杂的数据建模挑战。对于任何需要与外部系统进行数据对接的工程师来说，这本书绝对是案头必备的工具书，它让你从“能用”直接跃升到“专业”的层面。

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老实说，我原本以为这本书会充斥着大量的术语和晦涩的官方规范引用，读起来会像啃硬骨头。没想到，《XML Schema》这本书的文字风格非常注重读者的体验，语言流畅，节奏把握得恰到好处。它成功地在保持技术严谨性的同时，注入了一种鼓励探索的氛围。阅读过程中，经常会遇到一些“思考题”或“对比分析”，比如将 XML Schema 与 DTD 进行全方位的对比，或者对比不同实现库在处理复杂约束时的差异。这种互动式的学习方式，极大地提高了我的学习效率。我尤其对其中关于“文档对象模型（DOM）与 Schema 实例”的章节印象深刻，作者深入分析了 Schema 如何影响内存中数据结构的构建，这对于优化性能敏感的应用程序具有直接的指导意义。这本书让我感觉自己不是在学习一门技术，而是在跟一位经验丰富的架构师进行一对一的辅导，他不仅告诉你怎么做，更告诉你为什么这样做是最佳选择。对于那些追求高效、高质量数据交换的开发者而言，这本书提供的洞察是无价的。

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