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《XML程序设计》内容简介：XML是由万维网联盟定义的一种语言，其应用非常广泛。XML能让Internet上的数据相互交流更方便，让文件的内容更加显而易懂。XML不仅能很好地描述和组织数据，而且XML的威力在于将用户界面和结构化数据相分离，允许不同来源数据的无缝集成和对同一数据的多种处理。《XML程序设计》结合实例详细地讲解了XML的基础知识。全书共分为10章，内容包括XML概述、规范的XML文件、有效的XML文件、XML与CSS、XML与XSL、DOM解析器、SAX解析器、XPath语言、XML与数据库和XMLSchema模式等内容。
《XML程序设计》适合作为高等院校相关专业开设XML课程的教材。
《数据结构与算法精解：从理论到实践》 本书简介 在信息技术飞速发展的今天，数据结构和算法是构建高效、稳定、可扩展软件系统的基石。无论是操作系统内核的实现、复杂数据库的管理，还是人工智能模型的训练优化，无不深植于对数据组织方式（数据结构）和解决问题策略（算法）的深刻理解。《数据结构与算法精解：从理论到实践》正是这样一本旨在为读者提供全面、深入且极富实践指导意义的权威著作。 本书并非泛泛而谈地罗列概念，而是将理论的严谨性与工程的实用性完美结合，力求将抽象的数学模型转化为工程师手中可操作的工具。我们深知，初学者常在理解复杂度分析的抽象性上感到困惑，而有经验的开发者则苦于在海量技术选型中找不到最优解。因此，本书的编写遵循“深度剖析原理，强调应用场景，注重性能权衡”的核心思想。 第一部分：基础奠基——数据组织的哲学 本部分聚焦于数据结构的核心概念，为后续算法的学习打下坚实的理论基础。我们摒弃了传统教材中机械式的定义堆砌，转而从“信息存储的效率哲学”出发，系统性地探讨不同数据结构的设计动机与适用边界。 第一章：基本概念与时间复杂度分析的艺术 本章深入剖析了算法分析的基石——渐进记号（大O、Ω、Θ）。我们不仅详细解释了这些数学工具的定义，更侧重于如何运用它们来预估程序在不同输入规模下的行为。特别引入了“摊还分析法”，用以揭示那些看似高代价但平均性能极佳的动态数据结构的操作。本章通过大量具体的代码片段示例（主要使用 C++ 和 Python 风格的伪代码），展示了如何从代码结构直接推导出精确的复杂度界限。 第二章：线性结构的精妙：数组、链表与栈/队列 从最基础的顺序存储结构（数组）出发，探讨其在内存访问局部性上的优势与劣势。随后，详细解析了链表家族——单向、双向及循环链表。重点分析了链表在动态内存管理中的灵活性，以及插入和删除操作的时间复杂度优势。栈和队列作为抽象数据类型（ADT）的典范，不仅解释了 LIFO 和 FIFO 的逻辑，更将其在函数调用、表达式求值（逆波兰表示法）和任务调度中的实际应用进行了详尽的描绘。 第三章：非线性结构的魅力：树与图的广阔天地 这是数据结构部分的核心。树的部分从基础的二叉树开始，逐步深入到具有平衡特性的自调整树结构，如 AVL 树和红黑树。我们花费大量篇幅详细分解了红黑树的旋转与颜色调整操作，这对于理解 Java `TreeMap` 或 C++ `std::map` 的底层机制至关重要。 图论部分是全书的难点与重点之一。我们系统地介绍了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并清晰区分了有向图、无向图、有权图与无权图。本章旨在构建读者对图结构遍历（DFS 与 BFS）的直观理解，并将其与实际问题（如图形搜索、迷宫求解）关联起来。 第二部分：算法的威力——解决问题的策略 在掌握了数据结构的语言之后，第二部分将重点转向“如何使用这些结构来高效解决计算问题”。本部分强调算法思想的提炼，而非仅仅是代码的复现。 第四章：递归与分治策略的典范 递归思维是算法设计中最为强大也最容易误用的工具。本章通过经典的“汉诺塔问题”引入递归的本质。随后，聚焦于分治策略的完美实践——快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）。对于快速排序，我们深入探讨了枢轴选择对性能的决定性影响，并对比了 Hoare 分区和 Lomuto 分区的细微差别。归并排序的稳定性及其在外部排序中的应用也被充分讨论。 第五章：贪心算法：局部最优与全局期望 贪心算法以其直观和高效著称，但其有效性并非普适。本章旨在教会读者如何识别一个问题是否具备“贪心选择性质”和“最优子结构”。通过“活动安排问题”、“霍夫曼编码”和“最小生成树（Prim/Kruskal 算法）”的实例，读者将学会如何构建一个正确的贪心策略，并理解何时需要证明其正确性。 第六章：动态规划：重叠子问题与最优子结构 动态规划（DP）被誉为“算法的艺术”，是处理那些具有复杂相互依赖性的优化问题的利器。本书采用自底向上（Bottom-Up）和自顶向下带备忘录（Top-Down with Memoization）两种方法并行讲解。核心案例包括“最长公共子序列”、“背包问题（0/1 和完全背包）”以及“矩阵链乘法”。我们强调如何正确地定义状态转移方程，这是 DP 成功的关键所在。 第三部分：高级主题与工程应用 本部分内容面向希望在特定领域精进的读者，涵盖了图论的高级算法和现代数据结构的应用。 第七章：图论算法的深度探索 在基础遍历之上，本章深入探讨了加权图的路径问题。这包括了“最短路径”的经典算法：Dijkstra 算法（处理非负权边）的细致剖析，以及 Bellman-Ford 算法在处理负权边和检测负环时的独特能力。对于多源最短路径问题，Floyd-Warshall 算法的简洁和矩阵乘法思想的引入，提供了全新的视角。拓扑排序在项目依赖管理中的应用也被作为具体案例呈现。 第八章：搜索优化：平衡搜索树与散列表的权衡 本章聚焦于现代编程中最常使用的两个搜索工具。散列表（Hash Table）部分，我们详细分析了冲突解决策略（链式法、开放定址法）及其对平均和最坏情况性能的影响。B 树和 B+ 树的讲解，则侧重于它们在磁盘I/O效率下的优势，这是理解数据库索引和文件系统设计的关键。 第九章：高级数据结构与应用 本章作为前述知识的延伸，介绍了更专业化的高级结构： 堆（Heap）： 重点分析了二叉堆在构建优先队列中的效率，并将其与 `std::priority_queue` 的实现联系起来。 并查集（Disjoint Set Union）： 通过路径压缩和按秩合并（Union by Rank）技术，展示了近乎常数时间（$alpha(n)$）的惊人性能，并将其应用于 Kruskal 算法的优化。 Trie 树（前缀树）： 阐述其在字符串匹配、自动补全和字典查询中的高效率。 实践与反思 本书的每一章都配有“性能测试与调优”小节，引导读者思考：在特定的硬件和内存模型下，理论上最优的算法是否总是实际中最快的？我们鼓励读者超越教科书的理想环境，关注缓存一致性、内存访问模式对实际运行时间的影响。 《数据结构与算法精解：从理论到实践》旨在成为一本“常读常新”的工具书，它不仅教授你如何实现一个算法，更重要的是，培养你何时以及为何选择一个特定的数据结构和算法，从而让你在面对任何复杂的工程挑战时，都能做出最明智的决策。
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