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☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:汤大权

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:32

装帧:

isbn号码:9787703011038

丛书系列:

图书标签:

信息检索
信息组织
知识管理
图书馆学
信息科学
数据管理
元数据
分类法
索引
信息架构

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具体描述

本书系统、全面地介绍和阐述了现代信息组织和检索的原理、方法以及最新发展。它把多媒体信息检索和常规的文本信息检索技术融合在一起，从计算机科学和信息技术的角度来看待信息组织和检索中的问题。本书由三大部分组成：信息及其组织、信息检索、应用。“信息及其组织”部分介绍数据和信息的概念、信息检索的数据模型、多媒体信息的内容描述、数据预处理和媒体结构化问题。“信息检索”部分介绍信息检索的方法和技术，包括用户查询接口、检索和索引算法、基于内容的多媒体信息检索方法和算法。“应用”部分介绍两种典型的信息检索应用：Web检索引擎和数字图书馆。

本书可以作为计算机科学、管理科学与工程、图书馆科学、电子商务、信息管理与信息系统等专业的教材，也可以供从事Web、Intranet、信息系统、数字图书馆、文档管理系统、专业媒体库系统和技术的研究、设计和开发的工程技术和管理人员参考。

好的，以下是图书《数据结构与算法精讲》的详细简介： --- 《数据结构与算法精讲》 —— 构建高效能软件的基石导言：重塑计算思维在飞速发展的数字时代，软件的性能已成为衡量其价值的关键指标。无论是支撑万亿级交易的金融系统，还是为全球用户提供实时服务的社交网络，其底层效率的提升，无不依赖于对数据组织方式和问题解决流程的深刻理解。《数据结构与算法精讲》并非一本泛泛而谈的入门手册，而是旨在为读者提供一套严谨、深入、实用的计算思维体系。本书聚焦于数据结构和算法这两个计算机科学的“内功心法”，通过清晰的理论阐述、详尽的案例分析和精妙的代码实现，带领读者跨越理论的鸿沟，直抵高效能编程的核心。本书的读者群体主要面向有一定编程基础，渴望将程序性能提升至专业水准的软件工程师、计算机专业学生以及系统架构师。我们假定读者熟悉至少一门主流编程语言（如 C++、Java 或 Python），并准备好迎接对抽象思维和逻辑推理的挑战。第一篇：数据结构——高效组织信息的蓝图数据结构是描述数据在计算机内存中组织和存储方式的科学。本篇内容将系统地剖析各类核心数据结构的内部机制、性能特性及其适用场景。第1章：基础结构与线性表示本章从最基础的数组和链表开始，但视角更为深入。我们不仅讨论静态数组的内存连续性带来的高效随机访问，更着重分析动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）在扩容机制中隐藏的摊还分析（Amortized Analysis）。对于链表，我们将详细对比单向、双向和循环链表的优劣，并通过实际场景（如内存管理中的空闲列表）展示其在插入和删除操作中的优势。此外，栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型（ADT），将结合递归、函数调用栈、缓冲区管理等应用进行深入讲解。第2章：树形结构：分层与查找的艺术树结构是处理分层关系和实现快速查找的关键。本章是全书的重点之一。二叉树与遍历：详述前序、中序、后序遍历的原理，并特别强调中序遍历在反推二叉树结构中的核心作用。二叉搜索树（BST）：深入剖析 BST 在平均情况下的 $O(log n)$ 查找效率，并严格分析最坏情况下的性能退化（即链表化）。平衡树的构建与维护：详细介绍 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和变色操作。对于红黑树，我们将以图形化的方式拆解 5 种旋转情况，并阐述其如何保证高度始终保持在对数级别，从而保证所有基本操作的稳定性。 B 树与 B+ 树：它们是数据库系统和文件系统中的核心。本章将重点解释多路查找树的原理，以及 B+ 树如何通过将所有数据存储在叶子节点并形成有序链表，极大优化范围查询的性能。第3章：高级结构：面向性能的优化本章探讨针对特定应用场景优化的数据结构。堆（Heap）：深入讲解二叉堆的构建（Heapify 过程）和性质。重点放在堆在优先队列中的应用，以及它如何驱动 Dijkstra 算法和 A 搜索的高效运行。散列表（Hash Table）：这是理解现代编程效率的关键。我们不仅讲解哈希函数的设计原则（如一致性哈希），更侧重于解决冲突的机制：链地址法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。通过数学模型分析装载因子（Load Factor）对性能的影响。图结构：图作为表示复杂关系的模型，本章将重点讨论图的存储方式——邻接矩阵与邻接表，并分析在不同图密度下的适用性。第二篇：算法精粹——解决问题的通用策略算法是解决问题的步骤和方法。本篇将算法的学习提升到“策略”层面，旨在培养读者面对未知问题时，能够迅速选择或设计出最优解法的能力。第4章：算法分析的量化标准在进入具体算法前，本章奠定了严谨的分析基础。渐进分析法：详细定义大 $O$、大 $Omega$、大 $Theta$ 符号的数学含义，强调其在描述算法极限行为时的重要性。时间复杂度和空间复杂度：通过实例（如矩阵乘法、循环嵌套）演示如何精确计算最坏、最好和平均时间复杂度。递归关系求解：深入讲解主定理（Master Theorem）的应用，这是分析分治算法复杂度的利器，并结合递归树法进行直观验证。第5章：排序算法的演进与比较排序是检验算法理解深度的试金石。本书对经典排序算法的讲解，不仅限于实现，更在于对其内在特性的洞察。基础 $O(n^2)$ 排序：冒泡、选择、插入排序的实现及其稳定性的探讨。高效排序（分治法）：详细解析快速排序的枢轴选择策略（如随机化枢轴）对避免最坏情况的重要性，并对比归并排序的稳定性与 $O(n log n)$ 的保证。线性时间排序：深入分析计数排序、基数排序和桶排序，阐明它们打破 $Omega(n log n)$ 限制的先决条件（即数据分布或范围限制）。第6章：图论算法：探索连接世界的路径图算法是解决网络、路径、依赖问题的核心工具。图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理与应用，特别是它们在拓扑排序、连通分量查找中的作用。最短路径问题： Dijkstra 算法：结合优先队列优化，分析其在非负权图上的效率。 Bellman-Ford 算法：强调其在处理负权边和负权环检测中的不可替代性。 Floyd-Warshall 算法：作为多源最短路径解决方案，通过动态规划的思想求解所有顶点对之间的最短距离。最小生成树（MST）：详细对比 Prim 算法和 Kruskal 算法，分析它们在不同图表示（邻接矩阵/表）下的性能表现，并探讨 Kruskal 算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU）的高效实现（路径压缩与按秩合并）。第7章：动态规划与贪心策略这两章代表了算法设计的两大核心范式。动态规划（DP）：强调 DP 的两大核心特征——最优子结构和重叠子问题。通过经典的背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列和矩阵链乘法，引导读者掌握状态定义、状态转移方程的构建和自底向上的实现技巧。贪心算法：讲解贪心选择性质和最优子结构的判断标准。通过霍夫曼编码和活动选择问题，展示贪心策略在某些问题上的简洁和高效性，并强调其局限性——并非所有问题都适用。第三篇：实践与前沿——从理论到工业应用本篇将理论知识与现代软件工程的需求相结合。第8章：字符串匹配与高级搜索朴素匹配与 KMP 算法：详细剖析 Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法中前缀函数（最长真前缀的失配表）的构建过程，理解其如何避免冗余比较，实现线性时间匹配。 Boyer-Moore 算法：介绍其“从后往前匹配”的特性，以及“坏字符规则”和“好后缀规则”的组合带来的实际性能飞跃。第9章：计算理论的边界本章旨在拓展读者的视野，理解哪些问题在计算上是“困难的”。复杂度理论基础：引入 P 类问题和 NP 类问题的概念。 NP-完全性：解释什么是 NP-C 问题，并通过可归约性（Reduction）的思想，说明旅行商问题（TSP）和背包问题的困难性。这部分内容旨在指导工程师在面对这类问题时，应优先考虑启发式算法或近似算法，而非盲目追求精确解。结语《数据结构与算法精讲》致力于将晦涩的数学概念转化为可操作的工程实践。本书中的所有算法均配有高质量、可复现的代码示例，并辅以详尽的性能分析报告。掌握本书内容，意味着您不仅掌握了一套工具集，更重要的是，您将拥有以最高效率解决复杂计算问题的思维框架。 ---

作者简介

目录信息

第1章概论
　1.1 信息组织和检索的概念
　1.2 信息检索的发展
　1.3 信息检索系统
　1.4 信息检索的过程
　1.5 检索性能评价
　1.6 小结
第2章数据及其文档形式
　2.1 文档概念
　2.2 元数据
　2.3 文本
　2.4 图像和图形
　2.5 视频
　2.6 音频
　2.7 文档结构化语言
　2.8 小结
第3章特征内容处理
　3.1 文本预处理
　3.2 图像内容处理
　3.3 视频内容处理
　3.4 音频内容处理
　3.5 小结
第4章信息检索模型
　4.1 什么是信息检索模型
　4.2 传统的信息检索模型
　4.3 结构化文本检索模型
　4.4 浏览模型
　4.5 小结
第5章多媒体数据内容描述模型
　5.1 多媒体内容与模型
　5.2 多媒体内容的一般模型
　5.3 图像内容描述
　5.4 视频内容描述
　5.5 音频内容描述
　5.6 多媒体内容描述标准MPEG-7
　5.7 MPEG-7的视听内容的描述
　5.8 小结
第6章查询与用户接口
　6.1 查询接口设计中的问题
　6.2 查询方式
　6.3 查询中的交互反馈
　6.4 用户接口
　6.5 小结　
第7章索引和搜索
　7.1 索引和搜索基础
　7.2 倒排文件
　7.3 后缀索引
　7.4 签名文件
　7.5 顺序查找算法
　7.6 搜索对查询的支持
　7.7 对压缩文本的搜索
　7.8 小结
第8章并行和分布信息检索
　8.1 大规模信息检索
　8.2 并行信息检索
　8.3 分布信息检索
　8.4 并行和分布Web搜索引擎
　8.5 小结
第9章基于内容的多媒体信息检索
　9.1 基于内容的多媒体信息检索方法
　9.2 图像检索
　9.3 视频检索和浏览
　9.4 音频检索和浏览
　9.5 异构多特征检索
　9.6 多维索引方法
　9.7 小结
第10章 Web信息搜索
　10.1 Web信息的特性
　10.2 Internet上的信息检索
　10.3 Web搜索引擎
　10.4 小结
第11章数字图书馆
　11.1 数字图书馆及其系统的发展
　11.2 数字图书馆的概念
　11.3 数字图书馆的系统结构
　11.4 数据描述与文档
　11.5 内容检索和存取
　11.6 原型研究及其商业应用系统
　11.7 小结
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在对前沿技术动态的捕捉和整合方面，展现出了极高的敏锐度。我特别注意到，其中关于新兴的知识图谱构建和语义理解技术的章节，内容更新及时，包含了近两年内学术界和工业界讨论得比较热烈的几个关键方向。这对于我们这些需要紧跟行业发展的人来说，简直是太重要了。很多其他同类书籍在内容出版后，很快就会显得滞后，但这本书似乎在不断自我迭代和完善，确保所呈现的知识框架是面向未来的。作者对信息组织范式的演变有着深刻的洞察力，不仅仅是描述了“是什么”，更深入地探讨了“为什么会这样发展”，以及“未来可能往哪里去”。这种前瞻性的分析，让我对整个信息科学领域的发展趋势有了更宏观和深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度和实际应用之间的平衡把握得相当精妙，这一点尤其值得称赞。它并非停留在停留在纸上谈兵的层面，而是大量引用了当前业界最新的研究成果和实际项目中的应用实例。当我读到关于某个新技术在实际检索系统中的部署案例时，那种感觉就像是突然打通了理论与实践之间的任督二脉。作者似乎非常清楚读者希望获得的是“能用”的知识，而不是单纯的学术探讨。书中提供的那些思考题和课后练习，设计得非常贴合实际工作场景，迫使读者必须调动已学知识去解决一个“像样”的问题，而不是简单的概念复述。这种强调实战导向的编写风格，使得阅读过程充满了参与感和成就感，让人迫不及待地想把学到的东西应用到自己的项目中去验证。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对这类专业书籍的语言风格总有点抗拒，总觉得充满了晦涩难懂的专业术语和冷冰冰的陈述。但这本书的行文风格却出乎意料地具有一种“人情味儿”。作者在讲解一些复杂机制时，偶尔会穿插一些生动的比喻或者历史性的轶事，这极大地活跃了阅读气氛。比如，在解释某个信息过滤原理时，作者用了某个日常生活中的场景来类比，一下子就把抽象的理论拉回了现实。这种写作手法不仅缓解了长时间阅读带来的疲劳感，更重要的是，它帮助我更好地“记住”这些知识点，因为它们被赋予了更丰富的背景和更鲜活的画面感。这种娓娓道来的叙事方式，让整个学习过程变成了一种探索和发现的乐趣，而不是枯燥的任务。

评分☆☆☆☆☆

这部书的装帧和设计真的让人眼前一亮，那种沉稳中带着一丝现代感的封面设计，让人在书架上就能立刻被吸引住。拿到手里，纸张的质感也十分舒服，翻阅起来非常享受，完全没有廉价感。而且，排版布局非常清晰合理，大量的图表和示意图穿插得恰到好处，完全没有那种传统技术书籍的枯燥感。我个人特别欣赏它在视觉呈现上的用心，很多复杂的概念，通过精美的插图和流程图展示出来，一下子就变得直观易懂了。这对于我们这些初学者来说，简直是福音，感觉作者和设计团队在如何让技术内容“好看”这件事上，下了不少功夫。特别是那些案例分析部分的配图，色彩搭配既专业又和谐，让人在学习知识的同时，也能享受到一种视觉上的愉悦。这本书的物理体验本身，就为接下来的深度阅读铺设了一个非常舒适的基调。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑性极强，仿佛有一条清晰的脉络贯穿始终，引导着读者从基础概念逐步深入到高阶应用，整个学习路径设计得非常巧妙。我最喜欢的是它在章节间的过渡处理，几乎没有生硬的跳跃感，每一个知识点都像是前一个知识点的自然延伸和深化。特别是涉及到一些关键算法和模型的讲解部分，作者并没有一股脑地堆砌复杂的数学公式，而是先用大白话梳理核心思想，再辅以逐步推导，这种“先理解，后精确”的处理方式，极大地降低了阅读门槛。对于我这样并非科班出身的读者来说，这种循序渐进的讲解方式，让那些原本望而生畏的理论变得触手可及。它更像是一位耐心的一对一导师，知道何时该放慢脚步，何时可以稍微加速，确保读者能够稳扎稳打地吸收每一个环节的知识。

评分☆☆☆☆☆