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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Dean Allemang

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-6-11

价格:GBP 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780123735560

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于《高级数据结构与算法设计》的图书简介，它完全不包含《Semantic Web for the Working Ontologist》的内容。 --- 《高级数据结构与算法设计》：驾驭复杂性的蓝图 图书简介 在这个信息爆炸、计算能力飞速发展的时代，高效地组织、存储和处理海量数据，已不再是少数专业人士的专属技能，而是每一位软件工程师、数据科学家乃至系统架构师必须掌握的核心竞争力。《高级数据结构与算法设计》正是为应对这一挑战而诞生的里程碑式著作。本书旨在超越基础课程中对基本数据结构（如链表、数组、简单树）的介绍，深入探讨那些在现代高性能计算、大规模系统构建和复杂问题解决中发挥决定性作用的尖端技术。 本书的核心理念是：算法的效率与数据结构的巧妙选择是构建可扩展、可维护软件系统的基石。 我们将带领读者从理论的深处出发，结合海量实际工程案例，构建起一套坚实且灵活的算法思维框架。 第一部分：高性能数据结构深度剖析 本部分聚焦于那些能够提供亚线性或对数时间复杂度的动态数据结构。我们不会止步于概念描述，而是深入探讨其内部的维护机制、性能权衡以及在实际应用场景中的部署策略。 1. 平衡搜索树的精妙构造与实践： 我们将详细解析红黑树（Red-Black Trees）和AVL树的旋转与重平衡机制。更进一步，本书将重点介绍B树和B+树，它们是数据库索引和文件系统的核心组件。我们将模拟磁盘I/O操作的限制，解释为什么B+树在处理范围查询和范围锁定方面具有无可比拟的优势，并探讨其在内存数据库（In-Memory Databases）中的适应性变体，例如2-3树和AA树，分析它们在不同内存访问模式下的实际性能表现。 2. 散列表（Hash Tables）的极限优化： 散列表的理论性能极高，但工程实践中充满了陷阱。本书将系统梳理冲突解决策略，从链式法到开放寻址法。关键在于深入探讨完美哈希（Perfect Hashing）、最小化冲突的哈希函数设计，以及在分布式系统中如何实现一致性哈希（Consistent Hashing）以最小化数据迁移，这是构建弹性缓存系统（如Memcached和Redis）的必备知识。 3. 堆结构与优先队列的变体： 除了标准的二叉堆，我们将详述斐波那契堆（Fibonacci Heaps），分析其在Dijkstra算法和Prim算法等图算法中，理论上如何实现更优的渐近复杂度，并讨论其实际应用中因常数因子过大而受到的限制。此外，我们还将介绍Binomial Heaps和Pairing Heaps，探讨它们在并发环境下的潜在应用。 4. 邻接结构与图的高级表示： 对于图结构，我们不再满足于简单的邻接矩阵或邻接表。本书将介绍压缩稀疏行（CSR）和压缩稀疏列（CSC）格式，这些是现代高性能线性代数库（如BLAS）处理大规模稀疏矩阵的基石。同时，探讨如何使用跳跃列表（Skip Lists）作为一种概率性数据结构，在保持有序性的同时，提供高效的动态插入和查找，尤其是在需要并发访问的场景下。 第二部分：经典与前沿算法的工程化 本部分着重于将理论算法转化为实际可部署、高性能的解决方案。我们将关注算法的并行化、近似求解以及在特定计算模型下的优化。 5. 图算法的现代重构： 深度剖析最短路径算法（如Bellman-Ford、Floyd-Warshall的矩阵乘法加速版本），重点研究单源最短路径（SSSP）在路网（Road Networks）中的分层图（Contraction Hierarchies）加速技术。对于最大流/最小割问题，我们将详细解析Dinic算法和Push-Relabel算法的实现细节，并将其应用于网络流的优化建模中。 6. 字符串处理与模式匹配的巅峰技术： 除了KMP和Boyer-Moore算法，本书将完整介绍后缀树（Suffix Trees）和后缀数组（Suffix Arrays）的构建与应用。我们将展示如何利用后缀数组配合LCP（Longest Common Prefix）数组，在$O(n log n)$甚至$O(n)$的时间内解决如最长公共子串、重复子串计数等复杂问题，这是生物信息学和大规模文本索引的核心技术。 7. 几何算法与空间数据结构： 我们探讨计算几何中的关键结构，如K-d树和八叉树（Octrees）/四叉树（Quadtrees）。重点分析它们在范围搜索、最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）中的应用，以及在三维渲染、机器人路径规划和地理信息系统（GIS）中的工程实现细节，包括如何处理退化情况和维度灾难。 8. 动态规划（DP）的优化与新视角： 超越基础的背包问题，本书将深入讲解DP的状态压缩技巧、四边形不等式优化（Knuth Optimization）以及如何利用凸包技巧（Convex Hull Trick）将某些二次时间DP优化到线性时间。我们将考察序列比对、RNA折叠等领域的复杂DP模型。 第三部分：并发、近似与随机化算法 现代计算环境的特征是多核和大规模数据。本部分关注在非理想模型下提升算法性能的方法论。 9. 并行与分布式算法设计： 介绍MapReduce框架下的算法设计范式，并探讨如何在GPU（CUDA/OpenCL）上并行化排序、前缀和（Scan）和矩阵乘法。重点分析缓存感知算法（Cache-Oblivious Algorithms）的设计思想，旨在通过结构优化自动适应不同层级的内存层次结构。 10. 近似算法与NP难问题求解： 对于无法在多项式时间内精确求解的问题（如旅行商问题TSP、装箱问题），本书将系统介绍近似算法的设计原则，包括基于线性松弛的割平面法（Cutting Plane Methods）和拉格朗日松弛法（Lagrangian Relaxation）。我们将分析这些方法的近似比保证和实际效果。 11. 随机化算法的应用： 探讨利用随机性来简化复杂性或提升平均性能的算法，例如Karger的最小割算法，以及在哈希函数选择中的概率分析。 面向读者： 本书面向具备扎实数据结构和基础算法知识的计算机科学本科高年级学生、研究生，以及希望深化技术栈、解决大规模系统性能瓶颈的软件工程师和算法研究人员。阅读本书后，读者将能够不再仅仅“使用”标准库中的函数，而是能够设计、分析和实现应对未来计算挑战的下一代高性能算法与数据结构。本书的每一章都配有深入的复杂度分析和精选的编程实现提示，确保理论与实践的完美结合。 ---

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我一直着迷于人工智能如何能够真正地“理解”和“推理”，而不仅仅是模式识别。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，让我看到了在知识表示层面解决这个问题的希望。我尤其关注书中关于“本体论”的部分，它似乎提供了一种结构化的方式来描述现实世界中的概念、属性以及它们之间的复杂关系。我期待书中能够深入讲解如何构建一个领域特定的本体，并且如何利用这些本体来实现机器的逻辑推理。这对于构建更高级的人工智能应用，比如自然语言理解、常识推理，甚至更深层次的决策支持系统，都至关重要。我希望书中能够包含一些关于本体验证和推理引擎的介绍，以及如何将本体与其他人工智能技术（如机器学习）相结合，以创造出更强大、更智能的系统。这本书是否能够为我提供一条清晰的路径，让我能够从理论学习走向实际应用，从而构建出真正具备“智慧”的AI系统，是我最为期待的。我希望通过这本书，我能够掌握构建智能机器核心知识表示的方法，为人工智能的进一步发展贡献自己的力量，并推动AI技术向着更高级、更通用的方向迈进。

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我一直对计算机如何能够“理解”世界，而不仅仅是处理符号保持着浓厚的兴趣。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，让我看到了通往这个目标的希望，尤其是在“本体论”这个核心概念上。我期待书中能够详细介绍如何构建一个能够精确描述现实世界概念及其之间关系的知识体系。这对于实现更高级的自然语言处理、情感分析、甚至机器翻译，都至关重要。我希望书中能够包含一些关于本体开发工具和方法论的介绍，以及如何利用本体来提升机器学习模型的性能和可解释性。本书是否能够为我提供一条从零开始构建一个功能强大的语义系统，并且能够将之应用于实际问题的清晰指引，是我最为关注的。我希望通过学习这本书，我能够更好地理解人工智能的底层逻辑，并且能够掌握构建智能系统所需的知识表示和推理技术，为未来的技术发展贡献自己的一份力量，推动人工智能迈向一个全新的境界。

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作为一名希望进入“智能应用”开发领域的新手，我发现自己常常被各种各样的新技术和概念淹没，尤其是在理解如何构建能够真正“理解”用户需求的系统方面，更是感到迷茫。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，给我一种踏实感，它似乎在承诺给我一套实用的工具和方法，让我能够构建更智能、更具上下文感知能力的应用程序。我非常好奇书中是如何将“语义网”的宏大愿景与“工作本体论”这样贴近实际操作的技能相结合的。我希望能从中学习到如何定义那些能够捕捉现实世界中概念及其相互关系的“词汇表”，并且这些“词汇表”能够被计算机理解和利用。书中是否能够提供一些具体的步骤，让我能够从一个简单的业务场景出发，逐步构建出一个能够支持智能决策的本体模型，这对我来说至关重要。我期望这本书不仅能讲解理论，更能提供一些易于上手的实践练习，或者介绍一些现有的、方便使用的本体开发工具，让我能够快速地将所学知识应用到自己的开发项目中。我希望能通过这本书，掌握构建智能应用程序的基石，让我的应用程序能够真正地理解用户意图，并提供更贴心、更智能的服务，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

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我一直对知识管理和如何让机器更好地理解信息抱有浓厚的兴趣，所以当我在书店的科技区看到《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书时，我的目光立刻就被吸引了。书名本身就极具吸引力，它承诺将抽象的“语义网”概念与“工作本体论”这一更具实践性的领域结合起来，这正是许多像我一样希望将理论付诸实践的人所追求的。在快节奏的现代工作环境中，能够有效地组织、检索和利用海量信息至关重要，而语义网和本体论正是解决这一挑战的关键工具。我尤其期待书中能够深入浅出地解释如何从零开始构建一个领域本体，以及如何将其应用于现实世界的问题，例如构建智能推荐系统、优化搜索引擎的搜索结果，或者开发更具交互性的知识图谱。本书是否能为我提供一套清晰的路线图，让我能够将这些先进的技术概念转化为具体可行的解决方案，是我最为关注的。同时，我也希望书中能够包含丰富的实际案例研究，这些案例能够展示语义网和本体论在不同行业中的应用，例如医疗、金融、教育或科研领域，通过这些生动的例子，我能够更好地理解这些技术是如何解决实际业务痛点的。此外，对于“working ontologist”这一称谓，我理解它意味着本书的目标读者不仅仅是理论研究者，更是那些希望在实际工作中应用本体论技术的工程师、开发者、数据科学家，甚至是业务分析师。因此，我期望书中提供的不仅仅是技术细节，更包含了一套行之有效的工作流程和最佳实践，能够指导我们在实际项目中高效地进行本体建模、推理和应用。这本书的出现，仿佛是一束光，照亮了我探索语义网领域的道路，也让我对未来的技术应用充满了期待。

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在参与软件开发项目，特别是涉及到复杂业务逻辑和数据关联的项目时，我常常面临着如何清晰地定义和表达系统中的概念及其相互关系。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，让我看到了将“语义”的力量注入到软件开发中的可能性。我非常好奇书中是如何将“本体论”这一概念引入到实际的开发流程中的，并且它如何能够帮助开发者更好地理解和沟通业务需求。我希望书中能够提供一些关于如何利用本体来建模应用程序的领域知识，从而支持更智能的功能，例如规则推理、数据验证，或者个性化用户体验。书中是否能够介绍一些与本体论相关的软件开发模式或最佳实践，让我能够将这些概念无缝地集成到我的开发工作中，是我最为期待的。我希望通过这本书，我能够提升我构建复杂、智能、可维护软件的能力，让我的应用程序能够不仅仅实现功能，更能理解和响应用户更深层次的需求，从而创造出更具价值的软件产品。

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在接触了各种数据库和信息管理系统之后，我越来越意识到，仅仅存储数据是远远不够的，关键在于如何赋予这些数据以“意义”，让它们能够被更智能地理解和利用。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，恰恰点出了这个核心问题。我非常期待书中能够详细阐述“语义网”的理念，以及“本体论”如何在其中扮演关键角色。我希望能够学习到如何构建一套规范的、机器可读的知识体系，能够描述数据之间的关联和上下文。这对于实现数据互操作性、构建知识图谱，以及开发智能搜索和推荐系统，都具有极其重要的意义。书中是否能够提供一些关于本体建模语言（如OWL）以及相关工具的实用指导，让我能够实际地动手操作，是我最为关注的。我期望这本书能够帮助我理解，如何将零散的数据转化为结构化的、具有深层含义的知识，并且如何让计算机能够理解和利用这些知识，从而在各种应用场景中发挥更大的价值，彻底改变我们处理信息的方式。

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我对知识工程和信息组织一直是充满热情，尤其是在学术研究领域，如何有效地组织和检索海量的学术文献，以及如何建立不同研究领域之间的联系，是常常困扰我的问题。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，精准地击中了我的需求。我希望这本书能够深入浅出地讲解本体论在学术知识组织方面的应用。例如，如何构建一个能够描述不同学科、研究方法、理论模型以及它们之间相互关系的本体。这对于建立一个更加智能化的学术搜索引擎、发现潜在的研究方向，或者促进跨学科的合作交流，都具有重要的意义。我特别期待书中能够提供一些关于如何利用本体来标注学术文献，使其机器可读，并且能够进行语义搜索的实用技巧。例如，如何定义本体中的类、属性，以及如何为文献中的概念进行映射。这本书是否能够为我提供一套行之有效的方法论，帮助我在学术研究中更好地利用本体论来管理和发现知识，是我最为期待的。我希望通过学习这本书，能够为我构建一个更加高效、智能的学术信息生态系统，让知识的发现和传播变得更加便捷和高效，也为我未来的学术研究提供新的思路和方法。

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我一直对“元数据”和“知识管理”这两个概念非常感兴趣，也尝试过一些方法来组织和检索信息，但总觉得缺乏一个系统性的框架。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，给了我一种眼前一亮的感觉，因为它似乎提供了一种将抽象的“语义”概念转化为具体“工作”实践的方法。我非常期待书中能够深入讲解本体论的概念，以及如何利用本体来描述现实世界中的实体、属性和关系。我希望能够学习到如何构建一个清晰、一致的本体模型，并且如何利用这个模型来丰富数据的元信息，从而实现更高级的信息检索和推理。书中是否能够提供一些实际的案例，展示本体论在不同领域（如电子商务、医疗保健、科学研究）的应用，并且能够指导我如何根据具体的业务需求来设计和实现相应的本体，是我最为关注的。我希望通过这本书，我能够掌握一套行之有效的知识工程方法，让我能够更好地理解、组织和利用信息，从而在我的工作和学习中取得更大的突破，让信息不再是冰冷的数据，而是充满智慧的知识。

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在学习人工智能和机器学习的过程中，我常常感到模型的可解释性是一个巨大的瓶颈。尽管深度学习模型在某些任务上表现出色，但它们往往像一个“黑箱”，我们很难理解它们是如何做出决策的。我一直认为，要实现真正意义上的智能，我们必须赋予机器理解世界和推理的能力，而这正是语义网和本体论所擅长的领域。《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书名，让我看到了将这些知识表示技术与人工智能领域相结合的巨大潜力。我非常期待书中能够阐述本体论如何作为一种结构化的知识基础，为机器学习模型提供上下文信息和领域知识，从而提升模型的理解能力和推理能力。我希望书中能介绍如何构建包含丰富语义信息的本体，并将其有效地集成到机器学习的训练和推理过程中。例如，如何在特征工程中使用本体来创建更具信息量的输入，或者如何利用本体来约束模型的预测，使其符合已知的逻辑规则。这本书是否能为我提供一个清晰的框架，让我能够理解并实践如何利用本体论来增强人工智能系统的可解释性、鲁棒性和泛化能力，是我最为关注的。我期望它能够填补我在理论知识和实际应用之间的鸿沟，让我能够更自信地去探索和构建更高级的人工智能应用，让机器不再只是机械地模仿，而是能够真正地理解和思考。

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作为一名有多年数据分析经验的从业者，我深知数据孤岛和信息碎片化带来的巨大挑战。在处理复杂的项目时，经常会遇到来自不同部门、不同系统的数据，它们往往缺乏统一的标准和语义，导致数据整合异常困难，耗时耗力，且容易出错。因此，《Semantic Web for the Working Ontologist》这个书名直接触及了我工作中最大的痛点。我对书中关于如何利用本体论来构建统一的数据模型和知识表示的方法论充满了好奇。我希望它能够教会我如何定义明确的概念、属性以及它们之间的关系，从而为异构数据提供一个通用的语义框架。这对于实现数据互操作性、促进跨系统的数据共享至关重要。此外，本体论在知识推理方面的能力也令我非常着迷。我期待书中能够详细介绍如何利用本体论来实现复杂的逻辑推理，例如基于现有知识推导出新的结论，发现隐藏的关联，或者进行智能诊断。这对于构建更强大的数据分析工具和人工智能应用，例如预测分析、风险评估或者个性化服务，有着不可估量的价值。本书是否能够为我提供一种系统性的方法，让我能够将模糊的业务需求转化为清晰的本体模型，并最终实现自动化、智能化的数据处理和知识发现，是我最为期待的。我希望这本书能成为我日常工作中不可或缺的参考手册，帮助我提升数据处理的效率和深度，从而更好地为业务决策提供支持。

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教材

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靠这本书赚了1000美元。。。

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