Mathematical Tools for Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Simovici, Dan A./ Djeraba, Chabane

出品人:

页数:632

译者:

出版时间:

价格:1126.00元

装帧:

isbn号码:9781848002005

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份针对名为《Mathematical Tools for Data Mining》的图书的图书简介，内容详实，不包含该书的任何信息： 《高级数据结构与算法设计》 深入理解与高效实现支撑现代计算的基石 内容简介： 在信息爆炸的时代，数据的处理能力已成为衡量技术实力的核心标准。本书《高级数据结构与算法设计》旨在为读者提供一套全面、深入且实用的知识体系，用以构建和优化处理海量、复杂数据的底层计算框架。本书并非侧重于某一特定应用领域，而是专注于数据组织、存储、检索和操作的通用理论与工程实现。 本书结构严谨，内容涵盖了从经典到前沿的数据结构理论，以及支撑高效算法设计的核心数学原理与计算复杂度分析。我们相信，只有透彻理解数据结构如何影响算法性能，才能在实际工程中做出最优决策。 第一部分：基础理论与计算模型 本部分奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了图灵机模型、RAM模型及其在不同计算环境下的适用性。随后，重点阐述了计算复杂度理论，包括但不限于时间复杂度（$O, Omega, Theta$ 符号的精确应用）、空间复杂度分析，以及对P、NP、NP-完全性等复杂性类别的深入探讨。这部分内容强调了识别“困难问题”的重要性，并引入了概率分析方法，用以评估随机化算法的预期性能。 第二部分：高级数据结构设计与实现 这是本书的核心部分，详细介绍了用于解决特定数据组织挑战的精妙结构。 树形结构： 除了标准的二叉搜索树（BST）外，本书详细分析了自平衡树的实现，如AVL树和红黑树的旋转机制与平衡维护策略。在此基础上，我们深入探讨了B树及其变种（B+树）在外部存储（磁盘I/O优化）中的关键作用，并解释了它们如何成为现代数据库索引系统的基石。 堆与优先队列： 讨论了标准二叉堆的局限性，并引出了斐波那契堆（Fibonacci Heap）和二项堆（Binomial Heap），重点分析了它们在摊还分析（Amortized Analysis）下的性能优势，尤其是在实现如Prim或Dijkstra算法的更优版本时。 散列表（Hash Tables）： 深入探究了冲突解决策略，包括链式法、开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）。本书用大量篇幅讨论了一致性哈希（Consistent Hashing）的原理及其在分布式缓存系统中的应用，这是构建可伸缩系统的关键技术。 图结构与空间划分： 图的表示（邻接矩阵与邻接表）是基础，但本书更侧重于空间数据结构。我们详细介绍了四叉树（Quadtrees）、八叉树（Octrees）在二维和三维空间索引中的应用，以及K-D树在近邻搜索中的优化技巧。 第三部分：高效算法设计范式 本部分聚焦于将数据结构转化为高性能解决方案的策略。 分治法与动态规划： 通过经典问题（如矩阵链乘法、最长公共子序列）来阐述最优子结构和重叠子问题。对分治法，我们详细分析了主定理（Master Theorem）的应用，以确定递归算法的渐近复杂度。 贪心算法： 讨论了贪心选择性质和最优子结构的应用场景，例如霍夫曼编码的构建过程，并提供了证明贪心策略有效性的严格方法论。 图算法的深度解析： 覆盖了图搜索算法（BFS, DFS），最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall），以及最大流/最小割问题的Ford-Fulkerson方法及其基于预流推进（Push-Relabel）的高效实现。 搜索与排序的极限： 对比较排序（如归并排序、快速排序）的理论下界进行了回顾，并引入了非比较排序（如计数排序、基数排序）在特定数据限制下的性能优势。针对大规模数据集，我们探讨了外部排序（External Sorting）的I/O优化策略。 第四部分：面向大规模计算的结构 随着数据规模的爆炸性增长，传统内存模型下的算法面临挑战。本部分探讨了面向外存和并行环境的优化。 内存层次结构优化： 详细分析了如何设计算法来最小化缓存未命中（Cache Misses）。我们探讨了Cache-Oblivious Algorithms的概念，即算法设计者无需显式考虑缓存大小，但性能却能自动适应不同的内存层次。 并行计算模型： 介绍了PRAM模型及其变体，并讨论了同步与异步并行算法的设计。我们重点分析了并行排序（如并行归并排序）和并行图算法（如并行BFS）的性能加速比和效率问题。 字符串处理与模式匹配： 涵盖了高级字符串结构，如前缀树（Trie）、后缀树（Suffix Tree）和后缀数组（Suffix Array）的构建算法（如Ukkonen算法），并展示了它们在文本索引和生物信息学中的强大能力。 目标读者： 本书面向计算机科学、软件工程、信息科学及相关领域的本科高年级学生、研究生以及希望系统性提升底层算法设计能力的软件工程师和架构师。阅读本书需要具备扎实的离散数学和基础数据结构知识。 本书特色： 本书的重点在于证明的严谨性和实现的精确性。每一项关键算法的介绍都伴随着清晰的复杂度推导和关键数据结构操作的细节展示。通过大量的代码片段（使用伪代码和C++风格的描述），读者可以无缝地将理论知识转化为高性能的实践代码。本书致力于培养读者“像工程师一样思考数据组织”的能力，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为什么这样做是最优的”。

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