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出版者:Wiley

作者:Chris Bates

出品人:

页数:482

译者:

出版时间:2003

价格:$68.75

装帧:

isbn号码:9780470843444

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• 数据处理
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《数据结构与算法：基础、实现与应用》 第一章：绪论：计算思维的基石 本章旨在为读者建立对计算机科学核心概念的坚实理解。我们将深入探讨什么是“数据结构”以及为何其在高效计算中扮演着不可或缺的角色。数据结构不仅仅是数据的组织方式，更是解决特定计算问题的策略核心。我们将从抽象层面剖析数据、信息与知识之间的层次关系，并介绍算法作为操作这些数据的精确指令集的重要性。 1.1 什么是计算思维？ 计算思维是一种解决问题的思维模式，它将复杂问题分解为计算机可以理解和处理的步骤。我们不仅关注如何使用现有的工具，更关注如何设计更优化的工具。本节将详细阐述计算思维的四大要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。通过实际案例，展示如何将日常问题映射到计算模型中。 1.2 算法分析导论：效率的度量 算法的正确性是基础，但效率才是决定其实用性的关键。我们将引入时间复杂度和空间复杂度的概念。这里的重点在于理解为什么某些算法在面对海量数据时会呈指数级增长，而其他算法却能保持线性或对数级的增长。我们将详细介绍大O表示法（Big O Notation），这是衡量算法渐进性能的标准语言。分析将涵盖最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度评估方法。 1.3 编程语言与抽象层次 虽然本书侧重于理论，但理解理论如何在不同编程范式中实现至关重要。本节简要回顾高级语言（如Python, Java）如何通过内存管理和编译器/解释器将抽象概念转化为机器可执行的指令。重点在于理解，无论使用何种语言，底层数据结构和算法的效率特性是保持不变的。 --- 第二章：线性数据结构的深入探究 本章专注于最基础也是应用最广泛的线性数据结构，它们以特定的顺序组织元素。 2.1 数组（Arrays）与动态数组 数组是最直接的内存连续存储结构。我们将分析其在随机访问（O(1)）方面的优势，以及在插入和删除操作中（O(n)）的局限性。动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）如何通过“倍增”策略来优化平均插入时间，是本章的重点分析对象。 2.2 链表（Linked Lists）：灵活的连接 链表通过指针（或引用）连接元素，提供了比静态数组更灵活的插入和删除操作（O(1)）。我们将详细比较单向链表、双向链表和循环链表的结构差异、内存开销以及它们各自的适用场景。如何实现高效的链表遍历和节点查找，将作为核心练习。 2.3 栈（Stacks）：后进先出（LIFO） 栈的操作严格遵循后进先出（LIFO）原则。我们将探讨栈的两种主要实现方式：基于数组和基于链表。应用实例将聚焦于函数调用栈（Call Stack）的工作原理、表达式求值（如中缀转后缀）以及回溯算法的实现。 2.4 队列（Queues）：先进先出（FIFO） 队列遵循先进先出（FIFO）原则。我们将介绍标准队列、循环队列（Circular Queue）的设计，以及双端队列（Deque）的多功能性。重点分析队列在操作系统中的任务调度、广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 --- 第三章：非线性结构I：树（Trees）与森林 树结构是表示层次关系数据的强大工具。本章将从基础定义出发，逐步深入到高效搜索树的设计。 3.1 树的基本概念与术语 定义树的根、节点、边、深度、高度、叶子节点等基本术语。介绍树的遍历方法：前序、中序和后序遍历，并分析每种遍历方式在特定应用场景下的作用。 3.2 二叉树（Binary Trees）与性质 二叉树是所有树结构的基础。我们将研究满二叉树、完全二叉树的性质，以及如何用数组来紧凑地表示它们（尤其是在堆结构中）。 3.3 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST） BST的核心在于其有序性：左子树的值小于根，右子树的值大于根。我们将分析其理想情况下的查找、插入和删除操作复杂度为O(log n)，但同时深入探讨其最坏情况——链表化（O(n)）——所带来的性能问题。 3.4 平衡搜索树的必要性：AVL与红黑树概述 为解决BST的退化问题，平衡机制应运而生。本章将提供AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的引入，重点解释它们如何通过旋转操作来保证树的高度维持在对数级别，从而保障操作效率的稳定性。 --- 第四章：非线性结构II：堆、散列表与图 本章探讨用于优先级管理、快速查找和复杂关系建模的结构。 4.1 堆（Heaps）：优先级的实现 堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆属性（大顶堆或小顶堆）。我们将详细讲解如何基于数组高效地实现堆，并分析堆化（Heapify）过程的复杂度。堆在优先队列（Priority Queue）中的核心应用是解决如Dijkstra算法等需要快速获取最小/最大元素的场景。 4.2 散列表（Hash Tables）：近乎O(1)的查找 散列表是现代计算机科学中实现快速查找的关键。本章将详述哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。重点剖析冲突解决策略： 链地址法（Separate Chaining）：使用链表处理碰撞。 开放寻址法（Open Addressing）：包括线性探测、二次探测和双重散列。 我们将分析负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何通过动态重散列（Resizing）来维持高效的平均性能。 4.3 图论基础（Graphs）：建模关系 图是表示任意复杂关系（如社交网络、路线图）的通用结构。 表示法：详细比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间和时间复杂度上的优劣。 图的遍历：深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现细节，及其在查找连通分量、拓扑排序等任务中的应用。 --- 第五章：高级算法设计范式 本章将从数据结构的应用层面，上升到更通用的算法设计哲学。 5.1 排序算法的深度剖析 我们将超越基础的冒泡排序和插入排序，重点分析具有实际应用价值的$O(n log n)$ 级别排序算法： 归并排序（Merge Sort）：分析其分治策略和稳定性。 快速排序（Quick Sort）：探讨枢轴选择对性能的决定性影响，以及如何通过随机化来避免最坏情况。 堆排序（Heap Sort）：利用堆结构实现原地（In-place）的稳定排序。 5.2 贪心算法（Greedy Algorithms） 介绍贪心策略的原理——每一步都做出当前最优的选择。通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典案例，分析贪心算法适用的条件和局限性。 5.3 动态规划（Dynamic Programming, DP） DP的核心在于“最优子结构”和“重叠子问题”。本章将详细讲解自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式。我们将以斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列（LCS）为案例，构建完整的DP解题框架。 --- 第六章：结论与未来展望 本章总结本书所学，强调数据结构与算法是解决任何复杂计算问题的通用工具箱。展望未来计算领域的发展趋势，如并行计算对算法设计提出的新要求，以及对内存层次结构优化算法的持续探索。强调理解底层结构是成为优秀软件工程师的必经之路。

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这本书的封面设计就透露出一种严谨而又不失现代的气息，柔和的灰色调搭配着清晰的书名和作者署名，在书架上显得尤为沉静，却又吸引着那些寻求深度知识的读者。我第一次看到它的时候，就被那种“厚重感”所吸引，它并非那种轻飘飘的入门读物，而是暗示着一股扎实的技术功底和对XML领域深刻的理解。我并非XML的初学者，在实际工作中已经接触XML多年，但总觉得自己在某些方面似是而非，理解不够透彻，尤其是在XML的底层设计理念、它为何能成为数据交换的事实标准，以及如何从根本上优化XML的解析和生成效率等方面，总感觉隔着一层纱。所以，当我看到这本书的标题——“XML in Theory and Practice”时，内心是充满期待的。它承诺的不仅是“实践”层面的技巧，更重要的是“理论”层面的升华。我希望它能帮助我理解XML的DNA，从更宏观的视角去审视它，从而在面对复杂的XML处理任务时，能够游刃有余，做出更优的设计和决策。当然，我也希望它能提供一些在实际应用中可能遇到的疑难杂症的解决方案，比如在性能瓶颈、兼容性问题、或者与其他技术栈的集成方面，都能提供一些宝贵的经验和启发。毕竟，理论的魅力在于指导实践，而实践的检验又反过来丰富理论，这两者相辅相成，才能真正掌握一项技术。我对这本书的期望是，它能成为我技术生涯中的一个重要里程碑，让我对XML的认知上升到一个全新的高度，能够用更具前瞻性的眼光去应对未来技术发展的挑战。

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我是一名软件架构师，在日常工作中，XML扮演着至关重要的角色。它是我用来描述系统接口、配置服务、以及在异构系统之间交换数据的首选格式之一。然而，随着项目复杂度的不断攀升，我开始感觉到，我对XML的理解似乎还停留在表层，尤其是在设计和优化复杂的XML处理流程时，常常会遇到瓶颈。我需要一种能够帮助我深入理解XML的设计理念，以及如何在实践中做出更优决策的工具。这本书的标题，“XML in Theory and Practice”，对我而言，如同量身定制。我期待它能够深入探讨XML的核心概念，比如它为何能成为一种如此通用和灵活的数据表示方式？XML Schema的设计原则有哪些，如何才能设计出既严谨又能适应未来变化的Schema？我更希望它能分享一些在实际工程中，如何利用XML解决复杂问题的最佳实践，例如，在构建高性能的XML解析器时，有哪些核心的优化策略？如何有效地处理大型XML文件，避免内存溢出和性能瓶颈？在与RESTful API、SOAP服务以及其他数据格式（如JSON、Protobuf）集成时，XML的角色和考量又是什么？我希望这本书能够提供一些切实可行的指导，帮助我从架构层面去审视XML的应用，并做出更具前瞻性和可扩展性的设计。我尤其期待它能够涵盖一些关于XML的最新发展和趋势，让我保持在技术前沿。

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老实说，我在拿到这本书之前，对XML的理解更多停留在“会用”的层面。我能够编写XML文档，能够使用XPath查询数据，甚至能够写一些简单的XSLT样式表来转换数据。但是，每当深入到一些复杂的场景，比如需要构建高性能的数据处理管道，或者需要设计一套健壮的XML Schema来保证数据质量的时候，我就会感到力不从心。总觉得像是拆开了一个精密的机械，知道各个零件的功能，却不知道它们是如何精密配合，又是出于怎样的哲学思想被设计出来的。这本书的标题，“XML in Theory and Practice”，恰恰点燃了我内心的渴求。我渴望了解XML背后的设计哲学，理解它为何能够如此广泛地应用，它的优势和局限性到底在哪里。我希望这本书能从最基础的概念讲起，比如XML的结构、属性、命名空间等等，但不是浅尝辄止，而是深入到这些概念的缘由，它们解决的核心问题。然后，再逐步引申到更高级的主题，比如XML Schema的设计原则，如何编写高效的XPath表达式，以及更重要的，XML在不同应用场景下的最佳实践。我尤其期待它能在性能优化方面提供一些实用的指导，因为在实际项目中，XML的性能往往是制约系统吞吐量的一个重要因素。我知道，这需要对XML解析器的工作原理、内存管理、以及一些底层的实现机制有一定的了解。如果这本书能在这方面有所建树，那对我来说将是巨大的价值。同时，我也希望它能讨论XML与其他数据格式，如JSON、Protocol Buffers等，在不同场景下的优劣对比，帮助我做出更明智的技术选型。

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当我看到“XML in Theory and Practice”这本书的时候，我立刻被它吸引住了。作为一名长期从事后端开发和数据处理工作的工程师，XML是我日常工作中接触最多的数据格式之一。我能够熟练地编写和解析XML，也能够使用XPath和XSLT进行数据操作。但是，我常常感觉自己对XML的理解还停留在表面，缺乏一种更深入的、更系统的认知。我渴望了解XML背后的设计理念，它为何能够如此广泛地被接受，以及它在不同应用场景下的优势和局限性。这本书的标题，正是我所需要的。我希望它能在“Theory”部分，深入讲解XML的核心概念，比如它的语法、结构、命名空间、以及XML Schema的设计原则。更重要的是，我期待它在“Practice”部分，能够提供一些在实际工程中，能够直接应用的宝贵经验，比如如何高效地解析和生成XML，如何处理大型XML文件，如何优化XML的处理性能，以及在与各种系统集成时，有哪些需要注意的最佳实践。我相信，这本书能够帮助我将现有的零散知识融会贯通，形成一个更加系统和深入的XML知识体系，从而在面对复杂的数据处理挑战时，能够更加从容和自信。

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说实话，我一直认为自己对XML的掌握程度已经相当不错了。在我的职业生涯中，XML几乎无处不在，从配置文件到Web服务，从数据交换到文档标记，我都能熟练地处理。然而，前段时间我参与的一个项目，需要处理海量的XML数据，并且对性能提出了非常高的要求。在优化的过程中，我发现自己对XML底层的运行机制，以及如何从根本上提升其处理效率，了解得不够深入。我尝试了一些常见的优化技巧，但效果总是不尽如人意，这让我意识到，仅仅停留在“会用”的层面是远远不够的，我需要更深层次的理解。这本书的标题，“XML in Theory and Practice”，正是我苦苦寻找的。我希望它能从理论层面，深入剖析XML的设计哲学，例如，为什么XML会选择这种特定的语法结构？它的可扩展性是如何实现的？在不同的应用场景下，XML的优势和劣势分别是什么？我特别希望它能在XML解析和生成算法的理论基础上，提供一些更加深入的讲解，让我理解不同解析器的工作原理，以及如何根据不同的需求选择最合适的解析策略。同时，我也期待它能在“Practice”的部分，分享一些在实际大型项目中，如何应对XML性能瓶颈的经典案例和解决方案，比如如何设计高效的XML Schema，如何使用更先进的XML处理技术，甚至是如何在必要时考虑替代方案。这本书对我而言，不只是一个学习新知识的机会，更是一个弥补我技术短板，提升我解决复杂问题能力的催化剂。

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这本书的出现，对我而言，就像在迷雾中找到了一盏灯塔。我从事IT行业多年，XML可以说是我接触最早、也用得最多的数据交换格式之一。然而，随着技术的不断发展，我渐渐发现，我对XML的理解似乎还停留在某个旧的时代。特别是在接触到一些新兴技术，或者在处理一些对性能和稳定性要求极高的项目时，我常常会遇到瓶颈，感觉自己对XML的掌控力不够。我总是习惯性地去搜索一些零散的教程和博客文章，但总觉得这些信息碎片化，缺乏系统性。当我看到“XML in Theory and Practice”这本书时，我立刻被它吸引住了。它承诺的不仅仅是“how-to”，更重要的是“why”。我希望这本书能够带领我深入理解XML的内在逻辑，从理论层面去剖析它的设计理念，比如为什么XML采用层级结构？命名空间的作用是什么？如何从根本上解决数据解析的性能问题？我迫切希望它能填补我在理论知识上的空白，让我不再只是一个“XML的使用者”，而是能够成为一个“XML的理解者”和“XML的驾驭者”。同时，我也期待它能提供一些在实际应用中真正有用的“Practice”内容，例如在处理大规模XML数据时，有哪些高效的解析和存储策略？如何设计出可维护、可扩展的XML Schema？在与数据库、Web服务等其他系统集成时，有哪些需要注意的坑？我相信，一本好的技术书籍，应该能够将高深的理论与贴近实际的经验完美结合，而这本书的名字，让我看到了这种可能性。

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作为一个对数据结构和语言设计颇感兴趣的开发者，我对XML一直有着复杂的情感。一方面，我欣赏它强大的表达能力和广泛的应用领域；另一方面，我也常常对其冗余的语法和潜在的性能问题感到一丝困扰。在我看来，真正的精通，在于理解其“Why”，而不仅仅是“How”。这本书的标题，“XML in Theory and Practice”，正是抓住我这种心理。我希望能在这本书中，找到对XML设计哲学深入的解读，理解它诞生的初衷，以及它如何演变成如今的标准。我希望它能清晰地阐述XML的核心概念，例如，命名空间为何如此重要？如何有效地使用XML Schema来定义和约束数据？在实践层面，我迫切希望它能提供一些超越基础教程的技巧，比如在面对海量XML数据时，有哪些高效的解析和查询策略？如何优化XML的序列化和反序列化过程，以提升性能？对于一些常见的XML处理场景，例如在Web服务、配置文件管理、以及文档生成等方面，书中是否能提供一些深入的案例分析和最佳实践？我期待这本书能够帮助我建立起一个更全面、更系统的XML知识体系，让我能够自信地应对各种复杂的XML应用场景，甚至能够洞察XML在未来技术发展中的潜在价值。

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这本书的封面上，那简洁的排版和深邃的书名，传递着一种“大道至简”的智慧。我是一位长期从事数据集成工作的工程师，XML是我工作中不可或缺的一部分。然而，随着项目需求的日益复杂化，我常常发现，自己在处理一些高度定制化、或者对性能要求极高的XML场景时，显得力不从心。我需要的不只是停留在“会写”和“会读”的层面，而是能够深入理解XML的内在逻辑，从理论上把握它的精髓，从而在实践中能够做出更合理、更高效的设计。这本书的“Theory”部分，我期望它能深入剖析XML的语法规则背后的原因，解释为什么XML要采用这种树状结构，命名空间在解决全局命名冲突方面起到了怎样的作用，以及XML Schema的设计原则和最佳实践。而“Practice”部分，我更期待它能提供一些在实际工作中，能够直接应用的宝贵经验。例如，在处理超大型XML文件时，有哪些内存高效的解析技术？如何设计出既灵活又能保证数据质量的XML Schema？在与各种遗留系统和新型服务进行数据交换时，XML的最佳集成策略是什么？我希望能在这本书中找到能够让我眼前一亮，并能立刻应用到我工作中去的解决方案和技巧，从而提升我的技术能力和解决问题的效率。

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这本书的书名，就如同一个承诺，承诺着一次从理论到实践的深度探索。我一直以来对XML都抱有一种“既熟悉又陌生”的感觉。熟悉在于，我每天都在与XML打交道，无论是阅读配置文件，还是处理Web服务响应，都离不开它。陌生在于，我总觉得自己在某些关键的技术点上，理解不够深入，比如XML的底层设计思想，它在不同应用场景下的优势与劣势，以及如何从根本上优化XML的处理性能。所以我一直在寻找一本能够让我“知其然，更知其所以然”的书籍。这本书的“Theory”部分，我希望它能为我揭示XML的精妙之处，让我理解XML的结构为何如此设计，它在数据表示方面的通用性和灵活性究竟体现在哪里。而“Practice”部分，我更是期待它能提供一些切实可行的指导，比如在处理复杂的XML文档结构时，如何进行高效的查询和转换？在设计XML Schema时，有哪些需要遵循的最佳实践，以确保数据的准确性和可维护性？对于一些性能敏感的场景，如何才能有效地优化XML的解析和生成速度？我希望能从这本书中获得一些能够提升我解决实际问题能力的新思路和新方法，让我能够更自信地驾驭XML技术。

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这本书的标题，在我看来，就像是为那些渴望将XML知识从“知道”提升到“精通”的读者量身打造的。我从事软件开发多年，XML一直是我工作中不可或缺的一部分，从XML文档的编写到XSLT的转换，我都能够熟练掌握。然而，我总觉得自己在对XML的理解上，缺乏一种宏观的视角和深层次的洞察。我渴望了解XML的“为什么”，而不仅仅是“怎么做”。这本书的“Theory”部分，我寄予厚望，希望能深入理解XML的设计哲学，例如，它为何能成为一种通用的数据交换格式？它的可扩展性和灵活性体现在哪里？以及它与其他数据格式相比，有哪些独特的优势？在“Practice”部分，我更是期待能够获得一些在实际工程中，能够直接应用的宝贵经验。例如，在处理大规模、复杂的XML数据时，有哪些高效的解析策略？如何设计出既严谨又灵活的XML Schema？在Web服务、数据集成等领域，XML的最佳实践和常见陷阱又是什么？我希望能通过这本书，不仅能够巩固我现有的XML知识，更能拓展我的视野，让我能够从更深层次去理解和应用XML技术。

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