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出版者:O'Reilly Media, Inc.

作者:Nigel McFarlane

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-03-11

价格:USD 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:

丛书系列:

图书标签:

hacks
Firefox
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具体描述

Firefox Hacks is ideal for power users who want to take full advantage of Firefox from Mozilla, the next-generation web browser that is rapidly subverting Internet Explorer's once-dominant audience. It's also the first book that specifically dedicates itself to this technology. Firefox is winning such widespread approval for a number of reasons, including the fact that it lets users browse faster and more efficiently. Perhaps its most appealing strength, though, is its increased security something that is covered in great detail in Firefox Hacks. Clearly the web browser of the future, Firefox includes most of the features that browser users are familiar with, along with several new features, such as a bookmarks toolbar and tabbed pages that allow users to quickly switch among several web sites. Firefox Hacks offers all the valuable tips and tools you need to maximize the effectiveness of this hot web application. It's all covered, including how to customize its deployment, appearance, features, and functionality. You'll even learn how to install, use, and alter extensions and plug-ins. Aimed at clever people who may or may not be capable of basic programming tasks, this convenient resource describes 100 techniques for 100 strategies that effectively exploit Firefox. Or, put another way, readers of every stripe will find all the user-friendly tips, tools, and tricks they need to make a productive switch to Firefox. With Firefox Hacks, a superior and safer browsing experience is truly only pages away. The latest in O'Reilly's celebrated Hacks series, Firefox Hacks smartly complements other web-application titles such as Google Hacks and PayPal Hacks.

深入探索数据结构与算法的奥秘：洞悉底层逻辑与高效编程本书旨在为有志于提升编程技艺的开发者、计算机科学专业的学生以及对底层系统运作原理充满好奇的读者，提供一套系统、深入且极具实践指导意义的教程。我们不关注特定的应用程序或软件功能，而是将目光聚焦于构建一切软件的基石——数据结构与算法的精妙世界。第一部分：奠定坚实基础——数据结构的核心概念与实现本部分将带领读者从最基础的视角理解数据如何在计算机内存中被组织和管理。我们将详细剖析各种核心数据结构的内部构造、性能特点以及适用场景。 1. 数组与链表的深度剖析：探讨静态分配与动态分配的内存管理哲学。我们会深入讲解动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）如何在底层进行内存扩容，以及不同类型的链表（单向、双向、循环链表）在节点操作、内存碎片化处理上的权衡。对比分析它们在随机访问和顺序遍历上的时间复杂度差异。 2. 栈与队列：操作受限的艺术：介绍后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的基本原则。我们将详细解析如何利用数组或链表高效实现栈和队列，并探讨它们在函数调用堆栈管理、缓冲区控制、任务调度等实际系统中的应用，特别是双端队列（Deque）如何作为更通用的结构，支撑更复杂的算法。 3. 树形结构：层次化信息的管理大师：树是描述层级关系和分层数据的核心工具。二叉树基础：明确节点的定义、遍历方式（前序、中序、后序），并分析它们在表达式解析中的作用。二叉搜索树（BST）：详细阐述其插入、删除和查找的递归与迭代实现，以及最坏情况下的性能退化问题。平衡树的革命：重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的自平衡机制。红黑树的五条性质及其在实际应用中（如操作系统的内存管理、标准库中的关联容器）如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度，我们将通过大量的旋转操作实例来解析其动态维护过程。 B树与B+树：从磁盘I/O效率的角度切入，解析这些结构如何优化外部存储的查找速度，这是数据库系统和文件系统的核心。 4. 哈希技术：追求极致的查找效率：探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）和冲突解决方法。我们将细致对比链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探查、二次探查和双重哈希）的优劣，并分析负载因子对性能的敏感性，揭示哈希表平均$O(1)$操作背后的复杂权衡。 5. 图论基础：连接世界的模型：图作为表示复杂关系（网络、依赖、路径）的基础模型，其重要性不言而喻。表示法：详细比较邻接矩阵和邻接表在空间占用和操作效率上的差异，并讨论在特定图类型（稀疏图/稠密图）下的选择策略。图的遍历：深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。第二部分：算法的精粹——解决问题的有效策略本部分将超越数据结构的静态描述，转而关注如何利用数据结构来设计高效的求解方案。我们将系统地介绍解决计算问题的核心范式。 1. 排序算法的性能对比与优化：基础排序（插入、选择、冒泡）：分析其$O(n^2)$复杂度的根源，并探讨其在小规模数据集或部分有序数据集中的实用性。高效排序（快速排序、归并排序）：深入探讨快速排序的枢轴选择策略（随机化、中位数取样）如何避免最坏情况，以及归并排序的稳定性保证和并行化潜力。线性时间排序：剖析计数排序、桶排序和基数排序的原理，强调它们对数据范围和分布的特殊依赖性。 2. 贪心算法：局部最优的全局抉择：介绍贪心选择性质的判断标准，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，演示如何构建一个高效的贪心策略。强调贪心算法的局限性及其与动态规划的本质区别。 3. 动态规划：构建最优解的阶梯：这是本书最核心的部分之一。我们将用大量篇幅讲解最优子结构和重叠子问题的识别方法。自底向上与自顶向下（带记忆化搜索）：对比两种实现方式的优缺点。经典问题实战：斐波那契数列的优化、背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法等，重点剖析状态转移方程的建立过程。 4. 图算法的实战应用：最短路径算法：详细解析Dijkstra算法（针对非负权边）的原理，特别是如何利用优先队列（通常是堆结构实现）来优化节点的选取，以及处理负权边的Bellman-Ford算法，并介绍其检测负权环的能力。对于全源最短路径，讲解Floyd-Warshall算法的动态规划思想。最小生成树（MST）：对比Prim算法和Kruskal算法的实现细节和效率，理解它们在构建网络连通性中的不同侧重点。网络流基础：引入最大流-最小割定理的概念，并简要介绍Ford-Fulkerson方法的核心思想。第三部分：高级主题与性能分析本部分将提升读者的分析高度，关注算法的复杂度理论、高级数据结构的应用以及并行计算的初步考量。 1. 渐近分析与复杂度理论：严格定义$O, Omega, Theta$符号，学习如何对手写代码片段进行时间复杂度和空间复杂度的精确度量。分析递归关系式，掌握主定理（Master Theorem）在求解分治算法复杂度中的应用。 2. 高级堆结构与优先级队列：不止于二叉堆，我们将探讨斐波那契堆（Fibonacci Heap）在理论上如何实现更快的减小键操作（$O(1)$摊还时间），及其在实现高效的Dijkstra算法变体中的理论价值。 3. 搜索优化技术：讲解回溯法（Backtracking）的基本流程，及其在解决组合爆炸问题（如八皇后问题、数独求解）中的应用，并探讨分支限界法（Branch and Bound）如何通过有效的剪枝策略来优化搜索空间。 4. 近似算法与NP完全性简介：介绍什么是NP问题，理解P与NP问题的深远意义。探讨对于不可解或计算成本过高的问题，如何转向设计近似算法来获取可接受的解。本书的特色在于强调“为什么”和“如何做”的结合。我们不提供粘贴即用的代码片段，而是要求读者亲手实现核心结构和算法，从而真正理解数据如何在内存中流动，以及指令如何在处理器上执行。通过对性能瓶颈的不断追问和优化，读者将建立起一套坚不可摧的计算思维模型。