硬碟急救與資料搶救. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:?峰

作者:林東和

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页数:0

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价格:NT$ 299

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isbn号码:9789864216611

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• 資料搶救
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• 資料復原
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• 技術指南

好的，这是一本关于数据结构与算法精讲及实战应用的图书简介。 --- 数据结构与算法精讲及实战应用：从基础理论到高性能编程的阶梯 导论：现代计算的基石 在信息技术飞速发展的今天，无论是构建企业级应用、开发前沿的人工智能模型，还是设计高效的嵌入式系统，底层的数据组织方式和处理逻辑——即数据结构与算法——始终是衡量软件质量与性能的核心标准。本书《数据结构与算法精讲及实战应用》并非一本简单的理论汇编，而是一部系统化、深度解析并注重实战落地的技术指南，旨在帮助读者跨越从“会编程”到“精通工程”的鸿沟。 我们深知，很多开发者在面对复杂问题时，往往受限于对基础概念理解的片面性，或者对不同场景下数据结构适用性的判断力不足。本书正是为了填补这一空白而创作。它以清晰、严谨的逻辑，循序渐进地构建起一个完整的知识体系，确保读者不仅知其然，更能理解其所以然。 --- 第一部分：基石的构建——核心数据结构深度剖析 本部分将带领读者重温并深入理解计算机科学中最基础、也最关键的数据组织形式。我们摒弃了传统教材中枯燥的定义罗列，转而采用“模型构建—性能分析—实际应用场景”的叙事结构。 第1章：数组与链表的再认识：内存布局与动态管理 本章详细探讨了静态数组和动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）在内存中的具体实现机制，重点剖析了缓存局部性（Cache Locality）对性能的巨大影响。随后，深入链表家族，从单向链表到双向链表，再到循环链表，重点对比了它们在插入、删除操作中相对于数组的时间复杂度优势，并模拟了操作系统中内存块分配机制与链表思想的关联。 第2章：栈与队列：受限访问下的秩序维护 栈（LIFO）和队列（FIFO）是程序执行流程控制的命脉。本章不仅介绍了基于数组和链表的标准实现，更拓展至双端队列（Deque）的应用。我们将用大量的篇幅解析栈在函数调用堆栈（Call Stack）、表达式求值（中缀转后缀）以及深度优先搜索（DFS）中的核心作用。队列部分则重点讲解循环队列的内存优化，以及在并发编程中无锁队列的设计思想初探。 第3章：树结构：高效搜索与分层管理的艺术 树是处理层次化数据的利器。本书对树的讲解分为三个层次： 1. 基础二叉树与遍历策略：详尽对比前序、中序、后序以及层序遍历的算法细节与代码实现，并引入前/中序确定一棵树的经典问题。 2. 平衡搜索树（BST 的精进）：超越基础 BST 的不平衡性缺陷，深入剖析 AVL 树和 红黑树 (Red-Black Tree) 的旋转、着色与再平衡机制。我们将结合实际数据库索引（如 MySQL 的 InnoDB 存储引擎）来展示红黑树的工程价值。 3. B 树与 B+ 树：专设一章讲解这些多路平衡查找树，它们是现代文件系统和关系型数据库索引结构的基石。理解 B+ 树的结构有助于理解磁盘 I/O 操作的优化原理。 第4章：哈希技术：时间复杂度O(1)的奥秘与陷阱 哈希表是现代编程中应用最广泛的数据结构之一。本章首先阐述散列函数的设计原则，随后重点探讨冲突解决策略：开放寻址法（线性探测、二次探测）与链式法。本书特别关注负载因子对性能的非线性影响，并详细介绍了 Java/Python 等主流语言中哈希表的动态扩容机制（如倍增策略与重新哈希）。 第5章：堆结构：优先级调度的核心引擎 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列的关键。本书区分了最大堆和最小堆，并详细演示了如何利用堆结构在 $O(log n)$ 时间内完成插入和删除操作。实战应用部分，我们将用堆来实现Top K 问题的高效解法，并作为堆排序的理论基础。 --- 第二部分：算法的淬炼——设计范式与复杂度分析 数据结构提供了存储数据的“容器”，而算法则是操作这些容器的“方法论”。本部分专注于算法的设计思维和性能评估体系。 第6章：复杂度分析的严谨性：渐近分析与实际考量 本章是贯穿全书的理论支撑。我们不仅仅停留在 $O(n^2)$ 或 $O(n log n)$ 的描述，而是深入讲解 大 O (Big O)、大 Omega ($Omega$) 和大 Theta ($Theta$) 符号的数学定义，并讨论 最好、最坏和平均情况下的时间与空间复杂度分析方法。同时，介绍如何通过最坏情况下的输入构造来验证算法的鲁棒性。 第7章：排序算法的完备性：从基础到高级的演进 我们全面回顾了经典的排序算法：冒泡、选择、插入排序（侧重其在小规模数据或接近有序数据时的效率）。随后，重点分析了 归并排序（强调分治法）和 快速排序（深入探讨基准点选择策略对性能的影响，并讨论随机化快速排序）。最后，对比了计数排序、基数排序和桶排序等非比较排序算法的应用边界。 第8章：图论基础与遍历：连接世界的抽象模型 图作为描述复杂关系的通用模型，是算法设计中的高阶工具。本章详细定义了图的表示方法（邻接矩阵 vs 邻接表）及其空间效率权衡。重点讲解 广度优先搜索 (BFS) 和 深度优先搜索 (DFS)，并展示它们在迷宫寻路、拓扑排序（有向无环图的应用）中的应用。 第9章：最短路径与最小生成树：网络优化的核心 本章聚焦于图算法在路径规划中的应用。详细拆解 Dijkstra 算法（非负权重最短路径）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边），并引入 Floyd-Warshall 算法进行所有节点对最短路径的计算。在最小生成树方面，深入解析 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪心策略与实现细节。 第10章：算法设计范式：分治、贪心与动态规划 本章是算法思维的升华。 分治法 (Divide and Conquer)：通过实例（如乘法、矩阵乘法）展示如何将问题分解到可解的子问题。 贪心算法 (Greedy Approach)：讨论何时贪心策略能保证全局最优解，以及其局限性。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)：本书将 DP 分解为 最优子结构 和 重叠子问题 的识别，并辅以大量例题（如背包问题、最长公共子序列）讲解自底向上 (Bottom-Up) 和 自顶向下（带备忘录 Memoization）的实现技巧，强调状态转移方程的建立。 --- 第三部分：实战精进与前沿拓展 理解了理论和范式后，本部分将引导读者将知识转化为高效的工程代码，并触及现代计算领域的前沿应用。 第11章：高级搜索与回溯法：穷举的智慧优化 本章讲解如何使用 回溯法 (Backtracking) 系统化地解决组合爆炸问题（如 N 皇后问题、数独求解）。重点在于如何设置剪枝条件，将指数级复杂度的搜索空间有效削减。同时，引入A 搜索算法，结合启发式函数（Heuristic Function）来优化图搜索的效率。 第12章：字符串匹配与处理：高效文本分析 深入研究 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）的 部分匹配表 (LPS Array) 预处理过程，理解其如何避免不必要的字符回溯，实现线性时间复杂度的匹配。此外，还将简要介绍Rabin-Karp 算法（基于哈希的滑动窗口匹配）。 第13章：并发数据结构与内存模型简介 针对多核处理器时代的挑战，本章不再局限于单线程环境。我们将介绍无锁 (Lock-Free) 结构的基本概念，如使用原子操作 (Atomic Operations) 来构建线程安全的队列和栈。虽然不深入操作系统内核，但旨在让读者理解，高效的并行计算必须依赖于底层的优化数据结构。 第14章：数据结构在特定领域的应用案例 本章通过具体的工程场景来巩固所学知识： 缓存淘汰策略：如何结合双向链表和哈希表实现 LRU (Least Recently Used) 缓存机制。 内存管理：回顾操作系统中伙伴系统和空闲链表如何利用链表结构管理物理内存。 编译器设计：解析抽象语法树 (AST) 的构建与遍历过程。 --- 结语：持续优化的工程思维 《数据结构与算法精讲及实战应用》的最终目标，是培养读者一种“性能至上”的工程思维。我们相信，优秀的程序员不仅是代码的编写者，更是计算资源的精明管理者。掌握了本书内容，读者将具备在面对任何复杂软件设计挑战时，都能迅速选择最合适的数据结构、设计出最高效算法的能力。本书附带了大量使用 C++ 和 Python 实现的、经过充分测试的代码示例，鼓励读者动手实践，真正将理论内化为自己的核心竞争力。

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说实话，我不是科班出身，很多计算机底层的东西对我来说都是一头雾水，每次看到那些密密麻麻的十六进制代码和寄存器地址，我的头都会开始疼。然而，这本书在处理复杂概念时，展现出了一种非凡的“翻译”能力。作者似乎深谙如何将晦涩难懂的技术术语，转化为普通读者可以理解的日常语言。比如，他解释数据碎片化的时候，用的比喻非常生动，让我一下子就明白了数据在物理层面上是如何“迷路”的。更让我惊喜的是，书中穿插了大量的流程图和概念模型图，这些视觉辅助工具不是那种随便画画的示意图，而是经过精心设计的，能够清晰地展示数据流向和决策树，极大地降低了理解门槛。对于我这种害怕纯文字堆砌的读者来说，这种图文并茂的解释方式，大大提升了阅读的愉悦感和效率。如果能再多一些动手操作的小测验环节，或许能更好地巩固学习效果，但就目前呈现的讲解深度而言，它已经远远超出了我的预期。

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我最近在学习一些关于服务器维护的基础知识，特别是那些关于系统崩溃后数据恢复的理论部分，所以对于这类主题的书籍一直保持着高度的关注。读完前几章的概览后，我感觉作者的叙述方式非常注重理论基础的铺陈，像是把一块块坚固的基石先搭建起来，然后再往上盖楼。他没有急于展示那些炫技的复杂操作，而是花了大篇幅去解释硬盘的工作原理、不同存储介质的特性差异，以及最核心的——数据丢失的底层逻辑。这种由浅入深、逻辑严谨的讲解，对于我这种需要理解“为什么”而非仅仅是“怎么做”的学习者来说，简直是醍醐灌顶。我特别欣赏他引用的那些经典案例分析，每一个都像是微缩版的灾难现场复盘，从故障的最初信号到最终的救援步骤，剖析得丝丝入扣，让人在学习知识的同时，也培养了一种严谨的故障排查思维。唯一的遗憾是，对于一些非常小众或最新的SSD固件级别的恢复技术，内容似乎略显单薄，可能受限于出版时效性，但对于主流机械硬盘的抢救策略，这本书绝对是教科书级别的存在。

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这本书的装帧设计真是让我眼前一亮，封面那种略带磨砂质感的深蓝色调，配上那些像是电路板纹理一样的银色线条，一下子就抓住了我的眼球。我拿到手的时候，首先注意到的是它的重量，拿在手里沉甸甸的，感觉用料很扎实，不像有些技术书那样轻飘飘的，让人觉得内容肯定也很实在。内页的纸张选择也很考究，不是那种反光的亮面纸，而是偏向哑光的米白色，这样长时间阅读下来眼睛也不会太累。不过，我得说，这个字体排版稍微有点保守了，虽然清晰易读，但在章节标题和正文之间的留白处理上，如果能再大胆一点，增加一些视觉上的呼吸感，可能会更符合现代技术书籍的美学趋势。特别是代码区块的展示部分，虽然颜色区分得很到位，但如果能提供一个二维码或者链接，让读者能直接下载这些示例代码到自己的电脑上进行操作练习，那就太完美了，毕竟光看文字描述来模拟实际操作的难度还是挺高的。总的来说，从物理接触的第一印象来看，这本书在外观和手感上确实下了不少功夫，展现了一种专业且值得信赖的姿态。

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这本书的阅读体验非常具有“时间感”，它仿佛带着你回溯了数据恢复领域这些年来的演变历程。在某些章节，作者会引用一些上世纪末或本世纪初的经典数据恢复案例和技术突破，这种历史的纵深感，让我对现有的技术有了更宏观的认识，明白了我们今天所依赖的许多技术是如何一步步发展起来的，而不是凭空出现的。这种“技术考古”式的叙述，极大地丰富了阅读的内涵，让我觉得这不只是一本技术书，更像是一部行业发展简史。不过，我在其中发现了一处关于特定软件版本的操作步骤描述，这个版本似乎已经比较老旧了，在最新的系统环境下可能需要额外的兼容性调整。尽管如此，作者的思维框架——即“无论界面如何变化，底层原理是不变的”——依然是这本书最大的价值所在。总的来说，它成功地在技术深度和历史广度之间找到了一个平衡点，是一本能让人沉下心来细细品读的硬核读物。

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我购买这本书的主要目的是想了解一些商业级别的数据恢复工具的原理和应用，因为我在工作中偶尔需要处理一些客户的紧急数据需求。在阅读到关于专业设备如PC-3000等工具的介绍部分时，我发现作者的描述非常内敛且专业，没有过度美化这些工具的“神话”色彩，而是客观地指出了它们的功能边界和操作风险。他强调了工具的正确使用是建立在对底层硬件故障深刻理解之上的，而不是盲目点击按钮。这一点让我感受到了作者的专业操守，他显然更关注的是建立一套完整的、可复制的抢救体系，而非仅仅是工具的使用说明书。书中对不同类型故障（逻辑错误、固件损坏、物理坏道）的区分和对应的策略提出了非常细致的考量。这种体系化的思考方式，让这本书不仅仅停留在“急救手册”的层面，而更像是一部关于数据灾难预防和响应的综合指南，对于提升个人或团队的应急处理能力非常有指导意义。

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