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出版者:西南交通大学出版社

作者:朱俊波

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2007-1

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811046373

丛书系列:

图书标签:

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编程的艺术与科学：从基础到精通的实践指南 本书面向所有希望系统学习和掌握现代软件开发技术的读者。无论您是刚接触编程的新手，还是寻求深化技能的在职工程师，本书都将提供一套全面、深入且高度实用的知识体系与实践路径。 --- 第一部分：编程基石与思维构建（Foundation and Mindset） 本部分旨在为读者打下坚实的编程基础，并培养正确的计算思维方式。 第一章：计算思维的解构与重塑 本章深入探讨计算思维（Computational Thinking）的核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们不仅仅停留在理论层面，而是通过一系列富有启发性的案例分析，展示如何在日常问题和复杂工程场景中应用这些思维工具。 1.1 问题的分解艺术： 如何将一个看似庞大的任务拆解成可管理、可执行的子任务序列。重点讨论自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）的设计策略的适用场景。 1.2 模式识别在代码中的体现： 识别重复出现的代码结构、数据流和业务逻辑模式。探讨设计模式（Design Patterns）的萌芽阶段——如何从反复编写的代码中提炼出可复用的模板。 1.3 抽象的力量： 区分“好的抽象”与“糟糕的抽象”。通过类、接口、模块等语言特性，理解如何隐藏不必要的细节，暴露关键功能，以提高代码的可读性和可维护性。 1.4 算法思维的实践： 从简单的排序与搜索算法入手，理解时间复杂度和空间复杂度的基本概念。强调“解决问题”而非“堆砌代码”的编程哲学。 第二章：核心编程语言的语法精炼与语义理解 选择一种主流的、面向对象的语言（如Java/Python/C中的一种）作为教学载体，聚焦于其核心机制，而非简单的语法罗列。 2.1 数据结构的原生形态： 深入剖析语言内置的数据结构（数组、链表、哈希表、树结构）在内存中的实际布局和操作效率。探讨不同场景下选择合适数据结构的决策树。 2.2 控制流的高级应用： 结构化编程的高级技巧，包括异常处理机制的深度利用（Try-Catch-Finally的资源管理作用）、递归与迭代的性能权衡。 2.3 函数式编程的初步接触： 介绍函数作为一等公民（First-Class Citizen）的概念。探讨纯函数、副作用管理以及Lambda表达式的简洁性与潜在风险。 2.4 内存管理与生命周期： 初步了解变量的作用域、栈（Stack）与堆（Heap）的区别，以及垃圾回收机制（Garbage Collection）对程序性能的隐性影响。 --- 第二部分：构建健壮的软件系统（Building Robust Systems） 本部分着重于如何编写出可维护、可扩展、且能抵抗错误的“工业级”代码。 第三章：面向对象设计的 SOLID 原则详解与反模式（Anti-Patterns） 本章是软件工程实践的核心。我们将全面解析被誉为“面向对象设计圣经”的SOLID原则，并通过大量实际代码示例进行验证和批判性思考。 3.1 单一职责原则（SRP）： 如何定义清晰的“职责边界”。识别并重构“上帝对象”（God Object）。 3.2 开放/封闭原则（OCP）： 扩展性设计的关键。利用接口和抽象类实现对修改关闭、对扩展开放。 3.3 里氏替换原则（LSP）： 子类化设计的契约保证。理解多态性背后的严格要求。 3.4 接口隔离原则（ISP）： 避免“胖接口”的陷阱。如何设计高内聚、低耦合的API。 3.5 依赖反转原则（DIP）： 降低耦合度的终极武器。依赖注入（Dependency Injection, DI）容器的基础架构和手动实现。 3.6 常见的设计反模式： 分析“披萨式继承”、“滥用继承”、“魔法字符串”等不良实践，并提供即时的重构方案。 第四章：代码质量、测试与重构的循环 高质量软件的产出依赖于持续的质量保证活动。本章将测试和重构视为开发流程不可分割的一部分。 4.1 单元测试的黄金法则： 编写可测试的代码是设计良好的代码的前提。测试的“FIRST”原则（Fast, Independent, Repeatable, Self-Validating, Timely）。 4.2 深入测试金字塔： 区分单元测试、集成测试和端到端测试的适用场景。探讨Mocking（模拟）和Stubbing（存根）的艺术，避免测试成为性能瓶颈。 4.3 测试驱动开发（TDD）的实践流程： 红-绿-重构的循环如何驱动设计演进，而不是仅仅作为验收工具。 4.4 识别代码坏味道（Code Smells）： 系统性地识别代码中隐藏的维护成本。 4.5 安全重构的策略： 在不改变外部行为的前提下，逐步优化代码结构。重点讲解“提炼方法”、“抽取类”、“引入解释性变量”等核心重构手法，并强调重构前后的测试验证的重要性。 --- 第三部分：软件架构与工程化实践（Architecture and Engineering） 本部分将视角从单个模块提升到整个系统的层面，关注跨组件的协作和部署。 第五章：经典软件架构模式剖析 理解大型系统如何组织，以及每种架构选择带来的权衡。 5.1 分层架构（Layered Architecture）： 经典三层、N层架构的优势与局限性，重点讨论数据访问层（DAL）和业务逻辑层（BLL）的职责分离。 5.2 面向服务架构（SOA）与微服务（Microservices）： 探讨服务边界的确定、服务间通信协议（REST vs gRPC vs 消息队列）的选择，以及分布式事务的挑战。 5.3 事件驱动架构（EDA）： 引入消息代理（如Kafka/RabbitMQ）作为系统解耦的手段。理解发布-订阅（Pub/Sub）模型在实时数据流处理中的应用。 5.4 清晰架构（Clean Architecture）与洋葱模型： 强调依赖关系的方向性控制，保护领域模型不受外部框架和UI细节的污染。 第六章：版本控制、持续集成与交付（CI/CD） 现代软件开发离不开高效的协作工具和自动化流程。 6.1 Git的深度使用： 不仅仅是add/commit/push。掌握Rebase、Cherry-pick、Submodule等高级操作，以及如何维护清晰的项目历史记录。 6.2 分支策略的制定： 深入探讨Git Flow和Trunk-Based Development（主干开发）两种主流策略的优缺点和适用团队规模。 6.3 CI/CD流水线的构建： 使用主流工具（如Jenkins/GitLab CI/GitHub Actions）自动化代码构建、静态分析、自动化测试和部署流程。 6.4 基础设施即代码（IaC）的初步认识： 简介Terraform或Ansible等工具，理解如何将环境配置纳入版本控制，确保环境的一致性。 --- 第四部分：性能调优与可观测性（Performance and Observability） 好的代码不仅要“能跑”，更要“跑得快”且“易于诊断”。 第七章：程序性能分析与优化实践 本章侧重于识别和解决程序运行中的性能瓶颈。 7.1 性能分析工具的使用： 如何使用火焰图（Flame Graphs）和性能探查器（Profilers）来确定CPU和内存热点。 7.2 数据库交互的效率优化： 数据库查询的优化（索引、执行计划分析、N+1查询问题的避免）。ORM（对象关系映射）工具的最佳实践。 7.3 并发与并行编程： 线程与进程的对比。在多核时代，如何安全有效地利用并发资源（锁、信号量、并发集合），以及避免死锁的策略。 第八章：系统可观测性（Observability）的建立 在复杂的分布式系统中，快速定位故障至关重要。 8.1 三大支柱：日志、指标与追踪： 区分Metrics（指标）、Logging（日志）和Tracing（追踪）各自的作用。 8.2 结构化日志的最佳实践： 如何设计易于机器读取和聚合的日志格式，并利用ELK/Loki等工具进行有效检索。 8.3 分布式追踪系统的引入： 理解Span、Trace的概念，并探讨Zipkin/Jaeger等工具在诊断跨服务请求延迟问题上的应用。 8.4 警报（Alerting）机制的设计： 如何设定合理的阈值，区分真正的“问题”和系统的“噪音”，确保团队只对真正需要关注的事件做出反应。 --- 本书总结： 软件开发是一门不断迭代的实践科学。我们提供的不仅仅是一系列技术工具，更是一套从思维模式、代码质量到系统架构的完整方法论。通过对这些核心概念的深入理解和反复实践，读者将能够自信地构建出稳定、高效且易于维护的现代软件系统。

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我是一名在校的研究生，正在准备我的毕业论文，方向是自然语言处理与信息检索的交叉领域。坦白讲，我之前对信息检索的理解非常片面，总觉得就是关键词匹配。直到我读了《实用信息检索》，我的整个认知框架都被颠覆了。这本书的广度和深度令人叹服。它不仅涵盖了传统的基于文本匹配的方法，还用相当大的篇幅介绍了语义理解在检索中的作用。我尤其欣赏作者在介绍“实体链接”和“知识图谱”如何辅助提升检索精度时的那种前瞻性。书中的某些章节，比如关于异构数据源的融合检索策略，对于我目前的研究工作提供了直接的思路和强有力的理论支撑。这本书简直就像一个经验丰富的大师，在你迷茫时指引方向，在你遇到困难时提供坚实的工具箱。

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说实话，我购买这本书是带着一种“试试看”的心态，毕竟市面上信息检索的书籍汗牛充栋，真正能称得上“实用”的寥寥无几。但这本书的价值，很快就在我实际工作应用中体现出来了。它不像某些书籍那样，堆砌着晦涩难懂的数学公式，而是非常注重工程实践性。比如，书中对“查询扩展”和“用户反馈机制”的讨论，细致到每一个参数的调整对最终结果集的影响。我曾经按照书中的建议，对我们公司内部知识库的搜索模块进行了微调，结果搜索的准确率和召回率都有了显著的提升，同事们都夸效率高了不少。这本书的结构安排也极其合理，前面对基础理论的铺垫非常扎实，为后面对新兴技术如深度学习在检索中的应用打下了坚实的基础。对于一个资深开发者来说，这本书能帮你把零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。

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这本书的阅读体验可以说是“痛并快乐着”。“痛”是因为它涉及到很多需要反复思考和实践的复杂概念，比如TF-IDF权重的局限性以及如何用BM25模型来克服它。每一次理解一个新模型，我都得停下来，对照着书中的示例代码自己跑一遍，才能真正消化吸收。但“快乐”就在于，每攻克一个难点，我都能感受到自己信息处理能力的飞跃。这本书的作者显然对信息组织和知识传授有着深刻的理解。它没有刻意去追求时髦的术语堆砌，而是脚踏实地地讲解核心原理。对我而言，最宝贵的是它对“评估指标”的论述，Precision、Recall、F-score，以及更高级的NDCG，作者用极具说服力的方式解释了它们在不同场景下的适用性，这让我对未来评估任何搜索系统都有了一个统一而科学的标准。

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初翻此书，我最大的感受是作者对“用户体验”的执着。虽然这是一本技术书籍，但字里行间无不透露着对“如何让用户更方便快捷地找到他们需要的信息”的关注。书中对“人机交互界面”在检索系统中的重要性有过精彩的论述，这在很多纯技术书籍中是鲜少被提及的。它探讨了如何通过动态反馈、可视化搜索结果等方式，极大地降低用户的认知负荷。我曾经负责过一个内部知识库的迭代项目，我们的搜索结果列表展示总是不受好评。后来，我严格按照书中关于“结果摘要生成”和“多维度过滤器的设计原则”进行优化，结果用户满意度直线上升。这本书的实用性体现在，它不仅教你如何“构建”强大的后端检索引擎，更教你如何“包装”和“呈现”这些能力，使其真正服务于终端用户。

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这本《实用信息检索》的书籍，从拿到手的那一刻起，我就被它那厚重的质感和封面设计所吸引。我原本以为这会是一本枯燥的、充满理论说教的教材，但翻开第一页，我就被作者深入浅出的讲解方式所折服。书中对于如何构建高效的检索系统，从基础的数据结构到复杂的算法优化，都有非常详尽的阐述。特别是关于布尔逻辑和向量空间模型的对比分析，简直是教科书级别的梳理。我记得有一次，我在处理一个大型数据集时遇到了瓶颈，尝试了各种传统方法都收效甚微，后来翻阅此书中的“相关性排序优化”一章，茅塞顿开。作者不仅提供了理论支撑，更结合了多个行业案例，让我们能清晰地看到这些技术在实际应用中的威力。这本书对于任何想在信息爆炸时代掌握信息主导权的人来说，都是一份不可多得的指南。它不仅仅是教你“怎么搜”，更重要的是教你“为什么这么搜更有效”。

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