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出版者:

作者:Simovici, Dan A./ Djeraba, Chabane

出品人:

頁數:632

译者:

出版時間:

價格:1126.00元

裝幀:

isbn號碼:9781848002005

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數學
• 機器學習
• 計算機科學
• 我的學術生涯
• 人工智能
• On_Shelf
• ML
• 數據挖掘
• 數學工具
• 機器學習
• 統計學習
• 算法
• 數據分析
• 模式識彆
• 數學建模
• 人工智能
• 計算方法

好的，這是一份針對名為《Mathematical Tools for Data Mining》的圖書的圖書簡介，內容詳實，不包含該書的任何信息： 《高級數據結構與算法設計》 深入理解與高效實現支撐現代計算的基石 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據的處理能力已成為衡量技術實力的核心標準。本書《高級數據結構與算法設計》旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的知識體係，用以構建和優化處理海量、復雜數據的底層計算框架。本書並非側重於某一特定應用領域，而是專注於數據組織、存儲、檢索和操作的通用理論與工程實現。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從經典到前沿的數據結構理論，以及支撐高效算法設計的核心數學原理與計算復雜度分析。我們相信，隻有透徹理解數據結構如何影響算法性能，纔能在實際工程中做齣最優決策。 第一部分：基礎理論與計算模型 本部分奠定堅實的理論基礎。我們首先迴顧瞭圖靈機模型、RAM模型及其在不同計算環境下的適用性。隨後，重點闡述瞭計算復雜度理論，包括但不限於時間復雜度（$O, Omega, Theta$ 符號的精確應用）、空間復雜度分析，以及對P、NP、NP-完全性等復雜性類彆的深入探討。這部分內容強調瞭識彆“睏難問題”的重要性，並引入瞭概率分析方法，用以評估隨機化算法的預期性能。 第二部分：高級數據結構設計與實現 這是本書的核心部分，詳細介紹瞭用於解決特定數據組織挑戰的精妙結構。 樹形結構： 除瞭標準的二叉搜索樹（BST）外，本書詳細分析瞭自平衡樹的實現，如AVL樹和紅黑樹的鏇轉機製與平衡維護策略。在此基礎上，我們深入探討瞭B樹及其變種（B+樹）在外部存儲（磁盤I/O優化）中的關鍵作用，並解釋瞭它們如何成為現代數據庫索引係統的基石。 堆與優先隊列： 討論瞭標準二叉堆的局限性，並引齣瞭斐波那契堆（Fibonacci Heap）和二項堆（Binomial Heap），重點分析瞭它們在攤還分析（Amortized Analysis）下的性能優勢，尤其是在實現如Prim或Dijkstra算法的更優版本時。 散列錶（Hash Tables）： 深入探究瞭衝突解決策略，包括鏈式法、開放定址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）。本書用大量篇幅討論瞭一緻性哈希（Consistent Hashing）的原理及其在分布式緩存係統中的應用，這是構建可伸縮係統的關鍵技術。 圖結構與空間劃分： 圖的錶示（鄰接矩陣與鄰接錶）是基礎，但本書更側重於空間數據結構。我們詳細介紹瞭四叉樹（Quadtrees）、八叉樹（Octrees）在二維和三維空間索引中的應用，以及K-D樹在近鄰搜索中的優化技巧。 第三部分：高效算法設計範式 本部分聚焦於將數據結構轉化為高性能解決方案的策略。 分治法與動態規劃： 通過經典問題（如矩陣鏈乘法、最長公共子序列）來闡述最優子結構和重疊子問題。對分治法，我們詳細分析瞭主定理（Master Theorem）的應用，以確定遞歸算法的漸近復雜度。 貪心算法： 討論瞭貪心選擇性質和最優子結構的應用場景，例如霍夫曼編碼的構建過程，並提供瞭證明貪心策略有效性的嚴格方法論。 圖算法的深度解析： 覆蓋瞭圖搜索算法（BFS, DFS），最短路徑算法（Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall），以及最大流/最小割問題的Ford-Fulkerson方法及其基於預流推進（Push-Relabel）的高效實現。 搜索與排序的極限： 對比較排序（如歸並排序、快速排序）的理論下界進行瞭迴顧，並引入瞭非比較排序（如計數排序、基數排序）在特定數據限製下的性能優勢。針對大規模數據集，我們探討瞭外部排序（External Sorting）的I/O優化策略。 第四部分：麵嚮大規模計算的結構 隨著數據規模的爆炸性增長，傳統內存模型下的算法麵臨挑戰。本部分探討瞭麵嚮外存和並行環境的優化。 內存層次結構優化： 詳細分析瞭如何設計算法來最小化緩存未命中（Cache Misses）。我們探討瞭Cache-Oblivious Algorithms的概念，即算法設計者無需顯式考慮緩存大小，但性能卻能自動適應不同的內存層次。 並行計算模型： 介紹瞭PRAM模型及其變體，並討論瞭同步與異步並行算法的設計。我們重點分析瞭並行排序（如並行歸並排序）和並行圖算法（如並行BFS）的性能加速比和效率問題。 字符串處理與模式匹配： 涵蓋瞭高級字符串結構，如前綴樹（Trie）、後綴樹（Suffix Tree）和後綴數組（Suffix Array）的構建算法（如Ukkonen算法），並展示瞭它們在文本索引和生物信息學中的強大能力。 目標讀者： 本書麵嚮計算機科學、軟件工程、信息科學及相關領域的本科高年級學生、研究生以及希望係統性提升底層算法設計能力的軟件工程師和架構師。閱讀本書需要具備紮實的離散數學和基礎數據結構知識。 本書特色： 本書的重點在於證明的嚴謹性和實現的精確性。每一項關鍵算法的介紹都伴隨著清晰的復雜度推導和關鍵數據結構操作的細節展示。通過大量的代碼片段（使用僞代碼和C++風格的描述），讀者可以無縫地將理論知識轉化為高性能的實踐代碼。本書緻力於培養讀者“像工程師一樣思考數據組織”的能力，確保讀者不僅知道“如何做”，更理解“為什麼這樣做是最優的”。

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