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出版者:Not Avail

作者:Benjamin N. Levy

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-06

价格:USD 26.36

装帧:Paperback

isbn号码:9780669353792

丛书系列:

图书标签:

• 绘图技术
• 图形计算器
• 数学软件
• 数据可视化
• 函数图像
• 统计图表
• 教育科技
• STEM教育
• 数学教学
• 科技应用

深入解析现代计算的基石：数据结构与算法的艺术 图书简介： 在信息爆炸的时代，数据处理与效率优化已成为衡量任何计算系统先进性的核心标准。本书并非聚焦于特定硬件或软件工具的操作指南，而是致力于揭示支撑所有现代计算系统的底层逻辑和设计哲学——数据结构与算法的精妙世界。我们旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解如何高效地组织、存储和操作海量信息，从而构建出健壮、快速且可扩展的应用程序。 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念平稳过渡到高级应用，确保即便是初学者也能建立起坚实的理论基础，而资深开发者也能从中找到提升专业深度的启发。我们坚信，对数据结构的深刻理解是编写出优雅、高性能代码的关键前提。 第一部分：基础与抽象——构建思维的骨架 本部分将数据结构的核心概念置于聚光灯下，探讨抽象数据类型（ADT）作为连接理论与实践的桥梁。我们将详细剖析最基础但至关重要的结构，并引入数学上的严谨性来支撑设计决策。 1. 绪论：计算效率的本质 我们首先探讨“效率”的量化标准——时间复杂度和空间复杂度。这不是单纯的数学练习，而是对资源消耗的精确预估。通过大O、Omega和Theta符号的详细介绍，读者将学会如何客观评估算法的性能边界，理解为什么某些设计选择在数据规模扩大时会带来灾难性的后果。同时，我们将讨论算法设计的核心范式，如贪心策略、分治法以及动态规划的思想萌芽。 2. 线性结构的精髓：数组与链表 从最原始的内存单元开始，我们会系统地解构数组的静态与动态变体。深入探究其内存连续性的优势与局限，以及在缓存友好性（Cache Locality）方面的表现。紧接着，我们转向链表，细致比较其在插入和删除操作上的灵活性，并对比单向链表、双向链表乃至循环链表的内部机制。对于这两种结构的关键操作（查找、插入、删除）的复杂度分析，将作为后续章节的基础对照表。 3. 栈与队列：操作顺序的艺术 栈（Stack）和队列（Queue）作为限制性访问的抽象数据类型，是程序控制流的基石。我们将通过实际案例，如函数调用栈（Call Stack）的运作原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及系统中的任务调度（如广度优先搜索中的队列应用），来阐释它们在维护顺序性中的无可替代的作用。本书将特别关注如何利用基础数组或链表高效地实现这些抽象结构。 第二部分：分层与组织——通往非线性世界的阶梯 当数据间的关系不再是简单的先后顺序时，我们就需要更复杂的组织形式。本部分专注于树形结构和图论，这是处理层级关系和复杂网络问题的核心工具。 4. 树结构：层级关系的建模 树是理解层次数据的核心。我们将从最基本的树的定义出发，逐步深入到二叉树的特性。对二叉搜索树（BST）的平衡性问题是本章的重点。读者将学习到，一个未优化的BST退化成链表的风险。因此，我们投入大量篇幅讨论如何通过AVL树和红黑树（Red-Black Trees）来维持对数时间复杂度的保证。这些自平衡结构是数据库索引和许多标准库实现的基石，对其内部旋转和着色规则的深入理解至关重要。此外，堆（Heaps）作为一种特殊的完全二叉树，在优先队列和堆排序中的应用将被详尽阐述。 5. 散列表（Hash Tables）：速度的极致追求 散列表代表了在平均情况下实现O(1)查找速度的强大工具。本章将系统地解析散列函数的设计原则——如何确保良好的分布性与均匀性。重点讨论解决冲突的策略，包括链式法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测和双重散列）。我们还将分析负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及在特定应用场景下，如何选择合适的散列函数以避免“坏运气”。 6. 图论基础：连接世界的蓝图 图（Graphs）是描述实体间复杂关系的终极模型。本书将从基本术语（顶点、边、权重、有向/无向）开始，详细介绍图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表。对于不同规模和稀疏度的图，如何选择最优存储方式是工程决策的关键。我们将全面覆盖图遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并探讨它们在连通性分析、拓扑排序（Topological Sorting）中的应用。 第三部分：算法范式与优化——解决复杂问题的利器 本部分将重点从“如何存储数据”转向“如何处理数据”的策略层面，介绍几种影响深远且应用广泛的算法设计范式。 7. 搜索与排序的优化极限 虽然排序是基础，但本书关注的是超越基础比较排序的领域。我们将深入分析快速排序（Quicksort）的枢轴选择策略及其对平均性能的决定性影响，以及归并排序（Mergesort）的稳定性优势。对于需要线性时间完成的特定情况，我们将探讨计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）的工作原理及其限制。在搜索方面，除了二分查找的深入分析，我们还将探讨在复杂数据结构（如B树和B+树，常用于文件系统和数据库）中的高效搜索技术。 8. 动态规划与贪心算法：最优性的追求 贪心算法因其简洁性而富有吸引力，但其有效性依赖于“最优子结构”和“贪心选择性质”。我们将通过最小生成树（Minimum Spanning Tree，如Prim和Kruskal算法）的构建实例来展示贪心策略的威力。 与此相对，动态规划（Dynamic Programming）通过记录并重用子问题的解来解决重叠子问题。本章将详述“备忘录化（Memoization）”和“自底向上（Tabulation）”两种实现方式，并通过经典的背包问题、最长公共子序列等问题，演示如何建立递推关系，避免指数级的重复计算。 9. 图论进阶：最短路径与网络流 在图论部分的基础上，本章将聚焦于路径优化问题。我们会详细分析Dijkstra算法如何高效找到单源最短路径，并讨论其在处理负权边时的局限性。对于存在负权边的图，我们将介绍Bellman-Ford算法及其检测负权环的能力。最后，我们会触及网络流问题的基础，理解最大流-最小割定理在资源分配优化中的应用潜力。 第四部分：高级主题与工程实践的桥梁 最后一部分将目光投向更贴近实际工程挑战的领域，探讨如何将理论知识应用于解决大规模和高并发的实际问题。 10. 内存管理与缓存策略 现代性能瓶颈往往不在于CPU，而在于内存访问延迟。我们将讨论局部性原理（Locality Principle）在数据结构设计中的体现，并分析如何通过数据对齐和结构化布局来最大限度地利用CPU缓存。此外，对内存分配器（如`malloc`/`free`的内部机制）的理解，以及如何使用内存池（Memory Pools）来优化频繁的对象创建和销毁，是提升系统响应速度的关键。 11. 并发环境下的数据结构 在多核处理器普及的今天，设计无锁（Lock-Free）或低锁（Low-Lock）的数据结构至关重要。本章将简要介绍原子操作（Atomic Operations）和内存屏障（Memory Barriers）的概念，并探讨如何在并发访问下安全地实现链表和散列表，以避免死锁和竞态条件，从而充分发挥硬件的并行处理能力。 --- 本书的最终目标是培养读者一种系统化的、注重效率的设计思维。我们提供的不仅仅是一系列算法的实现，更是一套用于分析和解决任何复杂数据挑战的工具箱。通过对这些核心概念的掌握，读者将能够自信地在任何编程语言和任何计算平台上，设计出具有卓越性能和可维护性的软件系统。

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这个新近出版的图表设计手册，简直是为我这种对数据可视化有着刻板执念的人量身定制的。作者的叙事方式，与其说是在讲解技术，不如说是在带领读者进行一场思维的探险。书中对图表选择的逻辑剖析，那种深入到认知心理学层面的洞察力，实在令人拍案叫绝。他们没有简单地罗列“柱状图适用于比较，折线图适用于趋势”这种陈词滥调，而是通过一系列精心设计的案例，展示了当数据量级发生变化、时间跨度被拉伸时，不同视觉编码方式如何潜移默化地影响读者的决策过程。比如，书中对于如何利用色彩饱和度而非单纯的色相来区分层次的讨论，让我意识到过去自己对颜色使用的肤浅理解。更让我惊喜的是，它花了大量篇幅讨论“信息冗余”的艺术——如何在保证信息完整性的前提下，果断地剔除那些只会分散注意力的装饰元素，达到一种近乎禅意的简洁。这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一本关于如何与信息进行有效对话的哲学指南，迫使我重新审视自己制作的每一张图表背后的意图和潜在的误导性。对于任何一个严肃的数据分析师来说，这本书提供了一种全新的视角来构建和解读视觉语言。

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我向来对那些宣称能“彻底改变你工作方式”的书持怀疑态度，但这本关于图表构建的专著，确实在某些核心认知层面触动了我。最让我印象深刻的是它对“观众适应性”的详尽论述。作者们构建了一个详细的模型，用来预测不同受众（比如，财务背景的、工程背景的、非专业背景的）对相同数据集的视觉解读差异。这本书没有提供一个放之四海而皆准的“最佳实践”，而是提供了一套灵活的框架，指导我们如何根据目标受众的知识阈值来动态调整信息的密度和复杂性。我过去常常犯的错误是，用我自己的专业语言去构建图表，却忽略了接收者可能需要更多的上下文或更基础的对比。书中通过一系列对比鲜明的“一次成功展示”与“一次失败展示”的案例分析，生动地展现了这种受众适配性设计的重要性。这让我明白了，图表的设计工作，本质上是一次高度精密的“同理心工程”。

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老实说，我最初对这样一本聚焦于“图形化技术”的书抱持着相当高的实用主义期望，希望它能迅速教会我一些新的快捷键或高级渲染技巧。结果却发现，它更像是一本深入探讨“为什么”而不是“怎么做”的深思录。作者们似乎对那些沉迷于追求最新的三维透视或粒子效果的浮夸风气持保留态度。他们反复强调，一个图表的价值首先在于其对数据的忠实传达，其次才是美观。书中对误导性图表的“病理学分析”部分，我发现非常具有启发性。他们不是简单地指出“这个图不好”，而是系统性地解剖了从数据预处理到最终视觉编码的每一个环节中，可能出现的认知偏差和故意操纵的可能性。这种批判性的思维训练，远比学会一项新的软件功能更有价值，因为它教会我如何去“审问”我看到的数据，而不是盲目接受。这种深层的、反思性的学习体验，着实让人耳目一新。

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我必须承认，在翻开这本关于图表呈现的著作之前，我对市面上同类书籍已经感到审美疲劳了。大多不外乎是软件操作的堆砌或是教科书式的理论复述。然而，这本书的独特之处在于其对“叙事结构”的强调。作者将图表制作提升到了文学创作的层次，探讨了如何为一组静态数据构建一个引人入胜的故事弧线。他们引入了“视觉锚点”的概念，解释了如何引导观众的视线从主要发现到次要支持证据的自然流动，避免了信息瀑布式的轰炸感。书中对动态数据可视化中“过渡帧”的处理策略的论述尤为精妙，它展示了如何通过微妙的动画过渡来暗示因果关系，而不是生硬地跳跃到下一个状态。这套方法论极大地拓宽了我对“展示”的理解——展示不再是简单地呈现数据，而是一种精心编排的引导。读完后，我感觉自己像是学会了一种新的修辞手法，能够更精准、更有力地通过视觉媒介来传达复杂的论点。这对于我未来在面向高层汇报时，将是不可或缺的武器。

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这本书的排版和视觉呈现本身就是对书中内容最好的注解，这本身就构成了一种无声的评价。设计者显然秉持着“少即是多”的信条，每一页的留白都恰到好处，文字块与示例图的布局仿佛经过了精确的几何计算。与其他动辄塞满屏幕截图的指南不同，本书的示例图表都经过了高度的抽象和提炼，它们服务于阐释特定的设计原则，而不是炫耀软件的功能。例如，其中一章专门讨论了如何通过改变坐标轴的刻度间隔来制造或消除趋势的感知差异，这个例子本身的设计就非常克制和清晰，没有多余的干扰项。这种对细节的偏执，以及对设计伦理的探讨，让这本书超越了工具书的范畴，更像是一份关于数据呈现的“行业自律宣言”。对于追求极致专业感的读者而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种专业态度和审美标准。

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