Information Modelling and Knowledge Bases XX pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kiyoki, Y. (EDT)/ Tokuda, Takahiro (EDT)/ Jaakkola, Hannu (EDT)/ Chen, Xing (EDT)/ Yoshida, Naofumi

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:

价格:1536.00 元

装帧:

isbn号码:9781586039578

丛书系列:

图书标签:

• 信息建模
• 知识库
• 人工智能
• 数据管理
• 知识表示
• 本体论
• 语义网
• 信息科学
• 数据库
• 知识工程

《数据结构与算法分析：C++ 语言描述》 作者： Mark Allen Weiss 译者： 关健、刘玉珍 等 出版社： 电子工业出版社 ISBN： 978-7-121-04521-4 --- 内容简介： 本书是计算机科学领域享誉全球的经典教材，专注于数据结构和算法的深入剖析与实际应用。它以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，为读者构建起理解和设计高效计算系统的坚实基础。本书不仅是理论的殿堂，更是一本实用的工程指南，通过大量的C++实例，将抽象的算法概念转化为可操作的代码实现。 一、 理论基石与设计哲学 本书的核心在于建立对“效率”的深刻理解。在信息爆炸的时代，仅仅能解决问题的算法是不够的，必须是高效、可扩展的解决方案。作者首先从计算复杂度的理论基石——大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号入手，系统阐述了如何精确分析算法的运行时间与空间需求。这部分内容详尽地介绍了递归分析技术、主定理（Master Theorem）的应用，以及最坏情况、平均情况和最好情况分析的差异和重要性。 在算法设计哲学层面，本书强调了分治法（Divide and Conquer）、贪婪算法（Greedy Algorithms）、动态规划（Dynamic Programming）等核心范式的应用场景和适用条件。对于动态规划，书中通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，细致分解了最优子结构和重叠子问题的定义，指导读者如何将复杂问题分解为可管理的子问题。 二、 核心数据结构的全景展现 本书对支撑现代计算的各类基础数据结构进行了详尽而系统的讲解，确保读者能够根据不同的应用需求，选择最合适的存储和组织方式。 1. 线性结构进阶： 数组与链表： 不仅涵盖了静态数组和动态数组（如 C++ `std::vector` 背后的原理），还深入探讨了单链表、双向链表和循环链表的实现细节与性能权衡。特别地，书中讨论了链表的插入、删除操作的时间复杂度，并对比了它们在内存局部性和缓存友好性上的差异。 栈与队列： 阐述了它们作为抽象数据类型（ADT）的原理，以及如何高效地使用数组或链表来实现它们。重点分析了在表达式求值、迷宫搜索等实际场景中的应用。 2. 非线性结构的精髓： 树结构： 这是本书的重点之一。从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）到树的结构性质，讲解细致入微。 二叉搜索树（BST）： 详细介绍了 BST 的插入、删除和查找操作，并深刻揭示了其最坏情况（退化成链表）的性能隐患。 平衡树理论： 为解决 BST 的性能问题，本书引入了 AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）。对于红黑树，作者不仅展示了插入和删除后的旋转（Rotation）和重新着色（Recoloring）操作，还提供了完整的 C++ 代码实现，帮助读者理解其严格的五条性质如何保证 $O(log N)$ 的最坏情况性能。 堆（Heaps）： 详尽描述了二叉堆（Min-Heap 和 Max-Heap）的结构和操作，特别强调了 `heapify` 过程的效率。这直接导向了高效的排序算法——堆排序（Heap Sort），以及作为优先级的抽象实现——优先队列（Priority Queue）。 散列表（Hash Tables）： 深入探讨了哈希函数的设计原则（如乘法法、除法法、斐波那契法），以及解决冲突的多种策略，包括分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探查、二次探查和双重散列）。书中对负载因子（Load Factor）与性能衰减的关系进行了精确的数学分析。 图论基础与应用： 图（Graph）是复杂系统建模的基石。本书全面覆盖了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并重点讲解了关键的图遍历算法： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 它们在连通性判断、拓扑排序和寻找最短路径中的应用。 最短路径算法： 详细分析了 Dijkstra 算法（单源最短路径）的贪婪策略和实现细节，以及 Bellman-Ford 算法在处理负权边情况下的优势与局限。对于全源最短路径问题，本书则引入了 Floyd-Warshall 算法。 最小生成树（MST）： 阐述了 Prim 算法和 Kruskal 算法，对比了它们在不同图密度下的性能表现。 三、 高效排序与搜索技术 排序是衡量算法效率的试金石。本书不仅介绍了 $O(N^2)$ 级别的简单排序（如插入排序、选择排序），更侧重于高效的 $O(N log N)$ 算法： 快速排序（Quick Sort）： 深入分析了枢轴（Pivot）选择策略对性能的决定性影响，并提供了 Hoare 分区方案和 Lomuto 分区方案的对比实现。 归并排序（Merge Sort）： 强调了其稳定性、分治法的纯粹性以及在外部排序中的应用。 线性时间排序： 介绍了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）在特定数据分布下的强大性能。 四、 C++ 语言环境下的实践指导 本书最大的特色之一是其对 C++ 语言特性的充分利用。作者避免使用过于简化的伪代码，而是提供可编译、可运行的、符合现代 C++ 实践的代码示例。通过使用 C++ 的面向对象特性来定义抽象数据类型（ADT），读者能够清晰地看到理论模型是如何转化为健壮的软件组件的。 例如，在实现 AVL 树或图算法时，书中详细展示了如何利用模板（Templates）实现泛型数据结构，如何使用指针和引用进行高效的内存管理，以及如何设计清晰的类接口。对于追求工程实践的读者而言，这些代码片段具有极高的参考价值。 五、 面向进阶学习者的深度拓展 本书并未止步于基础知识的罗列，而是为渴望深入研究的读者提供了广阔的视野： 摊还分析（Amortized Analysis）： 引入了势能法（Potential Method）等先进技术，用于分析那些在某些操作上表现不佳，但在连续操作序列中平均表现极佳的算法（如伸展树或动态表）。 并查集（Disjoint Set Union）： 详细介绍了其路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）的优化技术，解释了为何该结构能够实现接近常数时间的平均操作时间。 总结： 《数据结构与算法分析：C++ 语言描述》是一本结构完整、内容翔实、实践性强的教材。它不仅是计算机科学专业学生必备的案头参考书，也是任何希望提升软件开发效率、掌握复杂系统设计能力的工程师的宝贵资源。通过系统学习本书内容，读者将能够建立起一套严谨的分析框架，从而自信地面对从操作系统内核到大规模互联网应用等任何需要高性能计算支持的领域。本书强调的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做会更优”，是通往卓越程序员的必经之路。

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我对于《Information Modelling and Knowledge Bases XX》这本书的期待，更多地源于它名字所暗示的“建模”和“知识库”这两个核心概念。在我看来，信息建模是构建任何有效信息系统的基础，而知识库则是将这些结构化的信息转化为智能的关键。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，来指导读者如何从零开始构建一个强大而富有弹性的知识库。我猜测书中会涉及各种数据库技术、本体论构建工具，以及用于知识推理的算法。我特别关注的是，书中是否会讨论如何处理不确定性信息和动态知识，因为现实世界中的信息往往是模糊和变化的。如果书中能够提供一些关于知识抽取、融合和更新的先进技术，那将对我当前的研究项目非常有帮助。我甚至幻想书中会有一些算法的可视化示例，这样能够帮助我更直观地理解其工作原理。这本书在我眼中，是一本能够提升我的信息处理能力和知识管理水平的宝贵工具书。

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这本书的纸张触感和印刷质量都相当不错，拿在手里沉甸甸的，很有质感。我一直对信息建模和知识库的交叉领域很感兴趣，因为我觉得这是理解和管理现代信息爆炸的关键。封面上的“XX”让我觉得这本书可能代表了一个特定时期、特定领域的最新研究成果，或者是一个系列中非常重要的一环。我猜测书中会涵盖各种不同的建模范式，比如面向对象、关系型、语义网等，并且会深入探讨它们在构建知识库方面的优劣势。我非常期待看到书中对知识表示技术，例如本体、规则、框架等，进行详尽的阐述。毕竟，没有有效的知识表示，再庞大的信息也无法转化为可用的知识。我希望这本书能够帮助我理解如何设计出既灵活又高效的知识库，能够支持复杂的推理和查询。对于一些可能存在的算法和数据结构，我也充满了期待，希望能从中学习到更先进的处理方法。总之，这本书在我看来，是一本值得我仔细品味、反复研读的专业书籍，我准备好迎接它所带来的知识挑战了。

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啊，拿到这本《Information Modelling and Knowledge Bases XX》真是太激动了！我一直对如何将复杂的信息结构化，并从中提取有用的知识充满好奇。这本书的封面设计就给我一种严谨又充满智慧的感觉，金属质感的标题和背景，仿佛在预示着书中内容的深度和广度。我迫不及待地想要翻开它，看看作者是如何剖析信息建模的奥秘，以及如何构建坚实的知识库。我尤其期待书中能够提供一些实际的案例分析，让我了解这些理论是如何在现实世界中应用的。毕竟，光是理解抽象的概念是远远不够的，我更希望能够学习到如何将这些理论转化为可操作的实践。这本书的厚度也让我觉得很有分量，这通常意味着内容非常丰富，能够满足我深入探索的欲望。我设想书中会包含图表、流程图，甚至是代码片段，用来清晰地解释各种建模技术和知识表示方法。能够拥有一本这样内容详实的著作，感觉就像是获得了一把解锁信息世界宝藏的钥匙。我计划花很多时间来研读它，把它作为我进行相关研究的基石，相信它一定会给我带来不少启发和收获。

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说实话，看到《Information Modelling and Knowledge Bases XX》这个书名，我的第一反应就是它可能涉及到了非常前沿的技术和理论。信息建模和知识库这两个词汇，就足以让人联想到人工智能、大数据分析、甚至是知识图谱等热门领域。我非常希望这本书能够深入探讨如何将复杂的现实世界映射到精确的数字模型中，以及如何有效地组织和存储海量的知识，使其能够被机器理解和利用。我期待书中能够提供一些关于模型验证和评估的实用技巧，以及如何衡量知识库的质量和可靠性。对我而言，一本优秀的专业书籍，不仅要传授理论，更要教会我如何实践。我希望这本书能够给我一些关于如何设计可扩展、高性能的知识库的启示，尤其是在面对日益增长的数据量和不断变化的知识需求时。我正在寻找能够帮助我构建更智能、更自主的系统的灵感，这本书无疑让我看到了希望。

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拿到《Information Modelling and Knowledge Bases XX》这本书，就有一种想要立刻深入研究的冲动。我一直认为，信息建模是理解和管理复杂系统的前提，而知识库则是赋予这些系统智慧的关键。这本书的标题让我联想到各种先进的建模技术，比如本体论、语义模型，以及各种知识表示方法，如逻辑规则、框架表示等。我期待书中能够提供一些关于如何设计出易于理解、易于维护且能够支持复杂推理的知识库的指导。更重要的是，我希望能够了解如何将现实世界的知识有效地转化为机器可读的格式，并能够从中提取有价值的见解。对于一些可能涉及到的数据挖掘和机器学习技术，我也抱有浓厚的兴趣，因为它们往往是构建和丰富知识库的重要手段。这本书在我眼中，是一本能够帮助我提升在信息科学领域专业技能的重量级著作。

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