Pattern Recognition And Image Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Marques, Jorge S. (EDT)/ De La Blanca, Nicolas Perez (EDT)/ Pina, Pedro (EDT)

出品人:

页数:703

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:

isbn号码:9783540261537

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 图像分析
• 机器学习
• 计算机视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 统计学习
• 特征提取
• 算法
• 人工智能

现代计算科学与工程前沿探索：高级数据结构与算法设计 本书聚焦于现代计算科学与工程领域中，那些对效率、可扩展性及复杂问题求解至关重要的核心技术——高级数据结构与算法设计。 在信息爆炸的时代，如何高效地存储、检索和处理海量数据，是制约许多尖端应用（如大规模网络分析、实时系统优化和高性能计算）发展的关键瓶颈。本书旨在为研究生、资深软件工程师以及对算法理论有深入追求的读者，提供一套全面且深入的理论框架和实践指导。 本书的结构设计遵循了从基础理论到前沿应用的递进逻辑，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为什么如此做”。全书共分为六个主要部分，辅以大量的数学证明、复杂度分析以及与实际工程问题的紧密结合。 --- 第一部分：基础重塑与复杂度理论深化 (Foundational Review and Complexity Deep Dive) 本部分首先对经典数据结构（如平衡二叉搜索树、堆、散列表）进行严谨的回顾，但重点着眼于其在并发环境和分布式系统中的局限性。 核心内容包括： 1. 渐近分析的精细化： 不仅仅停留在$O, Omega, Theta$的定义，深入探讨平均情况下的精确界限（Amortized Analysis）在动态数据结构（如斐波那契堆）中的应用，并引入概率分析方法（如随机过程在散列表冲突解决中的应用）。 2. 不可约性与下界证明： 探讨信息检索问题的理论下界，特别是基于比较的模型下，排序、查找等操作的理论极限。介绍基于代数决策树模型和排序网络模型的证明技巧。 3. 内存层次结构与缓存效率： 算法分析不再局限于计算时间，更关注内存访问模式。详细分析数据局部性、空间局部性如何影响算法的实际运行时间。引入“外部内存模型”和“缓存感知算法”的设计范式。 --- 第二部分：高级树形结构与动态维护 (Advanced Tree Structures and Dynamic Maintenance) 本部分专注于那些需要在高维度空间或动态变化数据集中维持高效查询和更新能力的结构。 核心内容包括： 1. B树族及其变体： 深入剖析B树、B+树在数据库索引中的核心作用，重点分析B树和2-3树在磁盘 I/O 优化方面的差异。介绍其在日志结构化存储系统（LSM-Trees）中的应用原理。 2. 跳跃表（Skip Lists）的理论基础与并行化： 将跳跃表视为一种概率型数据结构，探讨其在并发控制中的优势。设计基于锁和无锁（Lock-Free）技术实现的并发跳跃表，并对比其在现代多核处理器上的性能表现。 3. 空间分割结构（Spatial Partitioning）： 详尽介绍K-D树、R树及其衍生结构（如R-树、R+-树）。着重分析它们在范围查询、最近邻搜索（k-NN）中的性能权衡。构建一个多维空间索引的性能评估框架。 --- 第三部分：图算法的规模化与并行化 (Scaling and Parallelizing Graph Algorithms) 面对万亿级别节点和边的数据集，传统的单机图算法已无法满足需求。本部分致力于探索大规模图分析的最新范式。 核心内容包括： 1. 高级最短路径与流模型： 深入探讨Dijkstra算法的优化（如A搜索、Contraction Hierarchies用于导航系统）。分析最大流/最小割问题的精确解法（如Push-Relabel算法）及其在分布式环境下的近似或迭代求解策略。 2. 大规模图的表示与遍历： 研究压缩稀疏行（CSR）和邻接列表在内存和缓存效率上的差异。探讨如何利用图嵌入（Graph Embeddings）技术将高维图结构映射到低维向量空间，并介绍如何对这些嵌入进行高效的矩阵运算。 3. 分布式图计算框架： 介绍基于消息传递或共享内存模型的图计算模型（如Pregel, Galois）。重点分析图算法的收敛性、负载均衡问题以及如何处理图的动态更新（增删节点和边）对现有计算结果的影响。 --- 第四部分：高级散列与信息理论 (Advanced Hashing and Information Theory) 本部分超越了基础散列的应用，探讨散列函数在数据摘要、近似查询和隐私保护中的前沿应用。 核心内容包括： 1. 一致性散列（Consistent Hashing）： 详细阐述一致性散列在分布式缓存系统（如Memcached, Dynamo）中的工作原理，分析其在节点增减时数据迁移最小化的机制。 2. 概率性数据结构（Probabilistic Data Structures）： 深入研究布隆过滤器（Bloom Filters）、计数最小草图（Count-Min Sketch）和HyperLogLog算法。重点在于如何通过数学理论来控制误报率（False Positives）和估计误差（Estimation Error），并评估其在网络流量监控和去重任务中的应用。 3. 局部敏感哈希（LSH）： 探讨LSH族，特别是MinHash和SimHash，在处理高维数据（如文本、图像特征）相似性搜索中的应用，重点关注如何设计适用于不同距离度量（欧氏距离、Jaccard相似度）的哈希族。 --- 第五部分：动态规划与组合优化 (Dynamic Programming and Combinatorial Optimization) 本部分关注NP难问题在特定结构下的精确解法，以及在工程中如何通过启发式或近似算法获得可接受的解。 核心内容包括： 1. 高效的动态规划技术： 介绍DP状态压缩、四边形不等式优化（Knuth Optimization）在序列对齐和背包问题上的应用。探讨如何利用特定问题的结构性质，将指数级问题转化为伪多项式时间问题。 2. 贪心算法的严格证明与对偶理论： 探讨如何通过势函数（Potential Functions）或交换论证（Exchange Argument）来证明贪心选择策略的全局最优性。引入线性规划松弛和对偶理论，作为设计高质量近似算法的理论基石（如旅行商问题的1.5近似）。 3. 约束满足问题（CSP）与回溯搜索： 介绍约束传播、前向检查（Forward Checking）和MRV（最小剩余值）等启发式方法在调度、资源分配问题求解中的应用。 --- 第六部分：算法的物理实现与新兴计算模型 (Physical Implementation and Emerging Models) 最后一部分将视野扩展到计算的物理极限和未来的计算范式。 核心内容包括： 1. 量子计算基础算法简介： 虽然不深入量子物理，但会介绍Grover搜索算法和Shor算法如何颠覆传统搜索和因式分解问题的复杂度。重点分析其与经典算法的性能差距，以及如何设计“量子友好型”的输入数据结构。 2. 流式计算与在线算法： 分析在数据流持续不断的场景下，算法必须做出的妥协。设计具有竞争比（Competitive Ratio）保证的在线算法（如缓存替换算法Belady最优策略的近似）。 3. 内存计算与近存计算（In-Memory/Near-Memory Computing）： 探讨冯·诺依曼瓶颈对算法设计的影响。介绍如何重新组织数据结构以适应新型硬件架构（如HBM, RRAM），优化数据在处理器和内存之间移动的效率。 总结： 本书通过结构化的深度分析和对前沿工程挑战的呼应，旨在培养读者构建复杂系统时，能够超越现成库的调用，深入理解并设计出具有理论保障和工程效率的最佳算法解决方案。它是一本面向深度理论研究和高性能系统构建的工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆