置信规则库专家系统与复杂系统建模 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:周志杰

出品人:

页数:119

译者:

出版时间:2011-3

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787030304216

丛书系列:

图书标签:

• 复杂系统
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• 建模
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• 决策支持
• 不确定性推理
• 规则库
• 系统工程

《高级数据结构与算法设计》 本书简介 本书深入探讨了当代计算机科学中最核心且最实用的领域之一：高级数据结构与算法设计。内容覆盖了从基础理论构建到前沿应用实现的完整路径，旨在为读者提供一个全面、严谨且富有实践指导意义的学习资源。本书的编写严格遵循理论的严密性与工程应用的紧密结合原则，力求在概念阐释上力求清晰透彻，在算法分析上力求精确无误。 第一部分：基础回顾与理论深化 本部分首先对经典数据结构（如数组、链表、栈、队列）进行了快速回顾，但重点立即转向更复杂结构的基础构建。 第1章：抽象数据类型（ADT）与泛型编程 本章详细解析了ADT的本质及其在构建复杂系统中的核心作用。我们引入了现代面向对象语言中实现ADT的关键技术，特别是泛型编程（Templates/Generics）的概念，讨论了如何利用类型擦除和类型参数化来设计出既灵活又健壮的数据结构框架。重点分析了模板元编程（Template Metaprogramming）在编译期优化中的潜力与陷阱。 第2章：高级树结构剖析 除了基础的二叉树，本章深入研究了自平衡树的实现与性能。详细讲解了AVL树的旋转机制、红黑树的插入与删除维护规则，并对比了B树和B+树在磁盘I/O优化方面的设计哲学。此外，我们引入了跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构的代表，分析其在并发环境下的潜在优势。 第3章：图论的高级应用与算法 本章从图的表示法（邻接矩阵、邻接表、邻接散列表）出发，系统梳理了图算法的脉络。核心内容包括：Dijkstra算法的优化实现（斐波那契堆的应用）、Prim和Kruskal算法在最小生成树中的比较、拓扑排序的多种变体及其在调度问题中的应用。最后，我们探讨了旅行商问题（TSP）的近似算法和启发式搜索方法。 第二部分：性能优化与内存管理 此部分聚焦于如何将抽象概念转化为高效的实际代码，强调时间和空间复杂度的精确控制。 第4章：堆结构与优先级队列的精细化设计 超越标准的二叉堆，本章详细介绍了二项式堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的合并、减少键值和删除操作的摊还分析。我们将这些结构应用于更高效的图算法（如Dijkstra的改进版）和作业调度场景。 第5章：散列技术与冲突解决策略 本章深入探讨了散列表的设计哲学。内容涵盖了线性探测、二次探测、双重散列等开放寻址法，以及链地址法的高级实现。重点分析了完美哈希（Perfect Hashing）的构造方法，以及在分布式系统中如何设计一致性哈希（Consistent Hashing）算法来最小化数据迁移。 第6章：动态内存管理与内存池技术 算法的性能往往受限于底层内存分配器的效率。本章剖析了现代C/C++标准库中内存分配器的实现原理（如dlmalloc或jemalloc的简化模型），并详细介绍了自定义内存池（Memory Pool）的设计与实现，用以应对频繁小对象分配和释放带来的内存碎片化问题。 第三部分：现代算法范式与复杂问题求解 本部分转向更抽象的算法设计范式，处理那些不适合简单贪心或分治方法的复杂计算问题。 第7章：动态规划的高级建模与优化 本章超越了背包问题等经典案例，着重于复杂序列和网格问题的状态转移方程设计。讨论了“最小化最大值”和“最大化最小值”等特殊目标函数的动态规划技巧。此外，我们引入了使用DP解决字符串匹配和生物信息学中序列比对问题的模型，并探讨了如何利用数据结构优化DP的状态转移计算（如使用Divide and Conquer Optimization）。 第8章：计算几何基础与空间数据结构 本书引入了计算几何的基础工具，特别是用于处理二维和三维空间数据的结构。详细介绍了k-d树和八叉树/四叉树的构建、查询和动态更新操作。这些结构在碰撞检测、最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）等领域至关重要的应用被进行了详尽的实例分析。 第9章：高级搜索与回溯策略 本章关注于约束满足问题（CSP）的求解。除了基础的回溯法，我们深入探讨了分支限界法（Branch and Bound）中的剪枝策略、启发式函数的构造，以及A搜索算法在路径规划中的实际性能考量。对约束传播和局部搜索的机制也进行了介绍。 第四部分：并行化与近似算法 最后一部分面向高性能计算和NP难问题的求解，讨论了在多核环境下如何设计可扩展的算法。 第10章：并行算法设计基础 本章概述了并行计算模型（如PRAM模型）和并行算法设计的基本原则。重点讨论了如何并行化排序算法（如并行归并排序）和图算法（如并行BFS/DFS）。本书强调在实际多核CPU上，如何权衡同步开销与计算加速。 第11章：NP完全性理论与近似算法 本章为读者提供了理解计算复杂度极限的理论基础。简要回顾了P、NP、NP-Hard和NP-Complete的概念。随后，重点转向如何处理不可解问题，详细介绍了近似比、PTAS（多项式时间近似方案）的构造方法，并以集合覆盖和图着色问题为例，展示了如何设计具有可证明性能保证的近似算法。 本书适合于具有扎实离散数学和数据结构基础的计算机科学专业高年级学生、研究生以及有志于提升算法设计能力的软件工程师和研究人员阅读。

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从排版和章节的组织来看，这本书的风格偏向于传统教科书，行文稳健，信息密度极高。对于初次接触相关领域的读者而言，可能会感到内容过于密集，需要反复研读才能消化其精髓。这本书的价值似乎不在于它提供了多少即插即用的解决方案，而在于它构建了一套完整的、自洽的理论体系。我体会到作者在力图平衡理论的完备性和工程的可行性之间所付出的努力。例如，在讨论大规模推理引擎的效率优化时，书中并未提供现代主流框架的API调用指南，而是回归到了计算复杂性和算法优化的基础层面，这对于寻求底层突破的研究者来说，无疑是至关重要的指引。它促使读者去思考，我们所使用的各种“智能”工具，其性能极限究竟在哪里，以及我们应当如何设计出更具扩展性的知识驱动型架构。这种深挖根源的写作态度，使得这本书具有很强的生命力，不易过时。

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翻阅此书，我强烈感受到一种对“可解释性”的执着追求。在当前许多深度学习模型“黑箱”化的趋势下，这本书所倡导的基于规则和逻辑的推理范式，提供了一种截然不同的、更透明的智能构建路径。书中对于每一个推理步骤的逻辑链条都进行了细致的描绘，使得系统的决策过程可以被完全追溯和验证。这对于那些对安全性和准确性要求极高的应用场景，如医疗诊断或关键基础设施控制，具有不可替代的参考价值。作者并没有将这种可解释性视为一种附加功能，而是将其视为系统设计之初就应嵌入的核心属性。此外，书中对因果关系的建模探讨，也超越了简单的相关性分析，深入到对系统内部变量之间相互作用力的量化描述。可以说，这本书为那些希望构建既强大又透明的智能系统的人们，提供了一份坚实的理论基石和实践参考，让人在面对复杂的决策难题时，能多一份信心和清晰度。

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这本厚重的著作初上手时，着实让人对它所蕴含的理论深度感到一丝敬畏。它似乎没有试图用过于通俗的语言来拉近与普通读者的距离，反而选择了一种扎实、严谨的学术路线，直面人工智能领域中那些最核心、最晦涩的概念。比如，关于知识表示的章节，我花了相当多的时间去琢磨那些形式化的逻辑表达，感觉自己仿佛被拉回了早期计算机科学研究的氛围中。作者在探讨推理机制时，并没有停留在简单的“如果-那么”的层面，而是深入剖析了各种非单调推理和概率推理的内在机制与局限性。书中对不确定性处理的论述尤其精彩，它清晰地勾勒出不同决策环境下，系统如何从模糊信息中提取有效知识的路径。对于那些希望探究专家系统底层逻辑，而非仅仅停留在应用层面的读者来说，这本书无疑是一份极佳的“内功心法”。它要求读者具备一定的数学基础和逻辑思维能力，否则，那些复杂的图论模型和代数结构可能会成为理解的巨大障碍。总而言之，这是一部面向专业研究者和资深从业者的工具书，其价值在于其深厚的理论根基和对复杂决策过程的细致解构。

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读完此书，我的第一感受是作者在构建复杂系统模型方面的广博视野。这本书的架构似乎并不局限于单一的技术栈，而是将视野投向了宏观的系统动态。我特别欣赏作者在描述系统行为时所采用的类比和案例，虽然专业性很强，但通过这些具象化的例子，我得以窥见抽象数学工具如何转化为对现实世界中复杂现象的模拟。书中对于反馈回路和自组织现象的讨论，虽然没有直接给出“灵丹妙药”，但却为我们理解自然界和社会系统中的涌现行为提供了一套可靠的分析框架。它更像是一本关于“思维方式”的书籍，教会读者如何用一种系统性的、动态的眼光去看待问题，而不是仅仅关注孤立的组件。这种跨学科的融合性，让我在阅读过程中不断地跳出传统的计算思维，去思考时间序列、相变理论等在决策支持中的潜在应用价值。虽然部分章节的推导过程略显冗长，但其最终达成的对系统稳定性和鲁棒性的洞察，是极其宝贵的。

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这本书给我的阅读体验是沉浸式的，它更像是一份详尽的工程蓝图而非科普读物。重点在于“建模”二字，作者似乎在强调，任何有效的“智能”都必须建立在对所处环境的精确数学描述之上。书中对于如何将非结构化的领域知识转化为可计算的、可推理的形式化语言，进行了大量的技术性阐述。我尤其关注了其中关于知识获取瓶颈的讨论，作者没有回避专家系统建设中最大的痛点，而是提出了几种具有前瞻性的知识工程策略，这些策略的实用性体现在它们对资源约束和知识演化速度的考虑上。在处理大规模知识库时，书中提出的结构化方法论，极大地启发了我对现有知识管理架构的重新审视。它不是简单地介绍工具，而是深入剖析了不同知识表示范式背后的哲学取向和工程代价。阅读过程中，我感到自己正在学习如何设计一个“有生命力”的知识系统，而非一个僵化的规则集合。

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