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页数:562

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出版时间:2010-1

价格:69.00元

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isbn号码:9787115215291

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• 搜索引擎
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深入浅出：现代数据结构与算法实战指南 本书聚焦于计算机科学领域最核心的基石——数据结构与算法。它摒弃了纯理论的枯燥叙述，转而采用大量贴近工业界应用的实例，旨在为读者构建一个坚实而灵活的知识体系，以应对日益复杂的数据处理挑战。 第一部分：基础构建——数据结构的精妙构造 本部分将系统地回顾和深入解析最基础也最关键的数据结构，重点在于理解它们背后的时间与空间复杂度权衡。 第一章：数组与链表的再认识 我们不仅仅停留在静态数组和基本动态数组（如`ArrayList`）的实现上，而是深入探讨内存布局对性能的影响。对于链表，我们将详细剖析单向、双向以及循环链表的优劣，并通过实现一个简易的内存池分配器模型，展示链表在特定场景下的高效性。特别关注“伪随机访问”的概念，以及如何通过结构优化（如跳表的前身）来提升链表查询效率。 第二章：栈、队列与递归的艺术 栈和队列是程序流程控制的基石。本书将用大量篇幅讲解它们在函数调用栈、表达式求值（包括中缀转后缀和逆波兰表示法）以及并发编程中的锁机制中的实际应用。队列部分，我们将详细介绍循环队列的优化，并引入优先队列（基于堆）的概念，作为过渡章节。递归部分，将通过经典的汉诺塔、八皇后问题，并着重分析尾递归优化和避免栈溢出的迭代方法。 第三章：树结构的广阔天地 树是组织层次化数据的核心工具。本章首先巩固二叉树（前序、中序、后序遍历的迭代实现）。随后，我们将进入平衡树的世界。不再仅仅是理论介绍，而是深入探讨红黑树的旋转与着色规则，并对比AVL树的严格平衡策略。 更重要的是，我们将分析B树和B+树在磁盘I/O优化中的作用，这对于任何涉及持久化存储的系统设计至关重要。对于非平衡树，如Trie树（前缀树），我们将展示其在高效字符串匹配和字典构建中的卓越性能，并实现一个高效的IP路由表查找模型。 第四章：图论的实践应用 图论是解决网络、依赖关系和路径规划问题的利器。本书将从图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）的性能差异入手，重点放在两大类核心算法上： 1. 连通性与最短路径： 深入讲解Dijkstra算法的实现细节（特别是优先队列的选取对性能的影响），Bellman-Ford算法在处理负权边时的能力，以及Floyd-Warshall算法在计算所有节点对最短路径时的动态规划思想。 2. 生成树与拓扑排序： 详细对比Kruskal和Prim算法构建最小生成树的过程，并解释它们在网络规划中的应用。拓扑排序则将展示其在项目调度和编译依赖解析中的关键作用。 第五章：哈希技术与集合的本质 哈希表是现代编程中速度的代名词。本章将揭示哈希冲突的几种主流解决方案（链地址法、开放定址法，包括线性探测、二次探测和双重哈希），并分析它们各自的聚集效应问题。我们还会探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存系统和负载均衡）中如何最小化数据迁移，这是理解现代高可用架构的必经之路。 第二部分：算法的精进——从基础到高效 第二部分侧重于算法的设计范式、优化技巧以及它们在实际复杂问题中的应用。 第六章：排序算法的深度剖析 排序不仅仅是学会使用`sort()`函数。本书将全面覆盖所有经典排序算法，并着重于理解它们的“稳定性”属性。快速排序的枢轴选择策略（避免最坏情况的随机化选择），归并排序的“外排序”能力，以及堆排序在原地排序与渐进时间复杂度上的完美平衡，都将通过详尽的代码实现和性能图表进行对比。 第七章：动态规划——状态转移的艺术 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将从斐波那契数列入手，逐步过渡到更复杂的经典问题：背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法。重点在于如何准确定义状态（DP数组的维度）和状态转移方程，并展示自底向上（迭代）与自顶向下（带备忘录的递归）两种实现方式的权衡。 第八章：贪心算法的适用边界 贪心算法因其简单高效而具有吸引力，但并非所有问题都适用。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，阐述贪心选择性质和最优子结构是如何共同作用的。同时，也会明确指出贪心算法失效的场景，以及何时需要退回到动态规划或回溯法。 第九章：搜索与回溯法 对于需要探索整个解空间的组合优化问题，回溯法是核心技术。本书将详细讲解如何构建搜索树，并利用剪枝技术（Pruning）来大幅度减少不必要的计算。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图和树中的应用将贯穿始终，特别是它们如何协同工作来解决迷宫问题、子集生成和排列组合等问题。 第十章：高级算法主题：字符串匹配与数据压缩 本章关注于高效处理序列数据。我们将深入解析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，理解其如何通过构建前缀函数来避免不必要的回溯，实现线性时间的字符串匹配。此外，还将探讨Rabin-Karp算法中的滚动哈希思想，以及这些技术在文本编辑和代码分析工具中的实际价值。 本书的特色： 1. 面向性能的代码实现： 所有算法均提供清晰、高度优化的代码示例（使用C++或Java，侧重于性能关键点）。 2. 复杂度分析可视化： 不仅给出理论复杂度，更通过实际运行时间对比，让读者直观感受$O(n^2)$与$O(n log n)$的区别。 3. 面试与工程结合： 大量穿插LeetCode中高频出现的变体问题，并提供工业级系统设计中对数据结构选择的思考路径。 目标读者： 具备一定编程基础，希望系统梳理和提升算法功底的软件工程师、计算机专业学生以及对高性能计算有兴趣的技术爱好者。掌握本书内容，将使您能够自信地设计和实现高效、可扩展的软件系统。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

内部并不深入, 搜索引擎的大部分知识, 没有深入的探讨,例如lucence给出的排序公式是如何来的, 走马观花的带领读者了解了一个搜索引擎, 不过想做出好的搜索引擎,需要了解的内容很多, 通常一个人只能在一个或几个方面深入研究进去,比如JE分词,书中只是一带而过, 而其中涉及的知识...  

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刚读了前两章，感觉很一般，书上有很多大段重复的代码，讲lucene不用把Java也讲一遍，木有重点，感觉像在充页数，此种类型的书，适合放在图书馆，供大学生借阅。

评分☆☆☆☆☆

内部并不深入, 搜索引擎的大部分知识, 没有深入的探讨,例如lucence给出的排序公式是如何来的, 走马观花的带领读者了解了一个搜索引擎, 不过想做出好的搜索引擎,需要了解的内容很多, 通常一个人只能在一个或几个方面深入研究进去,比如JE分词,书中只是一带而过, 而其中涉及的知识...  

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说实话，我一开始抱着试试看的心态买的，毕竟市面上讲技术实现的专业书籍往往要么过于理论化，要么就是过时的代码堆砌。但《开发自己的搜索引擎》这本书给我的惊喜是多层次的。它最吸引我的地方在于对“为什么”的深度挖掘。很多教程告诉你“怎么做”，但这本书会告诉你“为什么我们要这样做”。比如，在讨论排名算法时，作者并没有止步于介绍PageRank，而是深入分析了不同场景下，比如新闻、电商、垂直领域搜索，应该如何权衡相关性、时效性、权威性这些要素，甚至探讨了如何用机器学习模型来动态调整权重。这种对工程实践和理论平衡的把握，体现了作者深厚的功底。而且，书中的代码示例维护得非常好，都是基于当前主流的技术栈，这点非常难得。我跟着书里的步骤搭建了一个小型原型，过程中遇到的所有问题，几乎都能在书的脚注或者附录中找到解答。它不是一本让你照着敲代码的书，而是一本引导你思考，让你理解背后设计哲学的工具书。读完它，我不再把搜索引擎看作一个简单的搜索框，而是将其视为一个复杂的、需要精妙平衡的复杂系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文笔，用“行云流水”来形容可能略显夸张，但绝对是技术书籍中的一股清流。它没有那种僵硬的、教科书式的冷漠感，反而带着一种经验丰富的老工程师在向同行传授秘籍的亲切感。尤其是在介绍分布式架构和大规模数据处理时，作者巧妙地穿插了一些他自己踩过的“大坑”和从中吸取的教训。比如，讲到如何处理海量文档的更新和删除，书里详细描述了事务性一致性和最终一致性在搜索引擎中的取舍，这些都是实际工作中血淋淋的经验。我印象最深的是关于用户体验的部分，很多人写搜索引擎只关注性能，但这本书花了相当的篇幅来讨论如何优化查询解析的模糊度、如何设计更友好的提示功能，这体现了作者对产品层面的深刻理解。这种技术深度与用户视角相结合的视角，让这本书的价值远超一般的技术手册。它让我认识到，一个好的搜索引擎，是技术、算法和用户体验的完美融合体。

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对于我这种偏爱开源工具和前沿技术的读者来说，这本书的参考价值是巨大的。它没有局限于某一个特定的商业软件，而是围绕着信息检索的核心原理，讨论了如何选用和集成不同的开源组件。例如，在数据存储层面的选择，作者对比了关系型数据库、NoSQL以及专门的全文检索库（如Elasticsearch/Solr）的优劣，并给出了在不同规模下如何进行选型的决策树。这种开放性的讨论，极大地拓宽了我的技术视野。更棒的是，它不只是讲“是什么”，更注重“如何优化”。书中对于查询延迟的分析环节极其细致，从网络I/O到磁盘寻道，再到内存缓存的命中率，各个环节的性能瓶颈都被剖析得淋漓尽致，并提供了实用的调优技巧。我甚至把我正在维护的一个内部检索系统的问题找到了突破口，仅仅是调整了书中提到的一个索引分片策略，效果立竿见影。这本书无疑是技术人员进阶路上的一个重要里程碑。

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这本书，怎么说呢，简直是技术宅的福音啊！我本来对搜索引擎这个“黑箱”充满了好奇，觉得这玩意儿太高深莫测了。但读完这本书，感觉像是拿到了一把瑞士军刀，瞬间解锁了好多隐藏技能。它不是那种空泛地谈理论的书，而是手把手地教你如何从零开始构建一个能用的系统。比如，关于爬虫的部分，作者没有用那种晦涩难懂的术语，而是用非常生活化的比喻解释了网页的结构和抓取的逻辑，甚至连应对反爬虫机制的策略都讲得清清楚楚，让人茅塞顿开。我记得有一章专门讲倒排索引的构建，我之前总觉得这玩意儿肯定复杂到需要博士学位才能理解，结果作者用清晰的流程图和代码示例，让我明白了它是如何实现毫秒级响应的。这本书的结构安排也非常合理，从最基础的数据采集到核心的索引构建，再到最后的查询优化，每一步都像在铺设一条坚实的道路，让人走得稳健而自信。对于我们这些想深入了解信息检索底层原理的人来说，这本书的实践价值无可替代，简直就是一本行走的技术宝典，让我对构建自己的信息帝国充满了信心。

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我必须强调这本书在系统设计思维上的培养作用。在阅读过程中，我逐渐形成了一种“自顶向下”的系统设计能力。作者首先描绘了整个搜索引擎的宏观蓝图，包括数据流、控制流和反馈机制，然后再逐步下钻到每一个模块的实现细节。这与我过去学习零散技术点的经历完全不同，它教会我如何把一个庞大的复杂问题拆解成可管理、可实现的小模块，并确保这些模块之间能高效协同工作。例如，在构建知识图谱和实体识别的部分，作者展示了如何将自然语言处理的技术无缝嵌入到传统的倒排索引流程中，实现了语义层面的增强搜索。这种跨学科的整合能力，在现今的信息爆炸时代尤为珍贵。读完此书，我感觉自己不仅仅学会了如何写代码实现一个搜索功能，更重要的是，我掌握了一种构建复杂信息系统的设计哲学。它让我对未来信息技术的发展方向有了更清晰的预判，绝对是一笔非常值得的投资。

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最后类似大作业的几章简单的skim了下。原理涉及不是很多。。

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简明扼要，通俗易懂，搜索入门级的好书，实例丰富并带有相应的源码讲解，爱不释手啊。

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这本书内容还是挺充实的，不过一些地方罗嗦了一点。如果要开发搜索引擎，这本书值得一读。

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这是让自己学习的理论与实际结合的书 对我帮助很大

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悲催的毕设……书比较老了，一般般吧…