具体描述
《检测与转换技术(第3版)》是根据全国高等学校电气工程与自动化专业教学指导委员会修订的“测试技术”课程汇总大纲编写的。涉及的内容比较广泛，阐述了测试技术的理论基础，电工仪表及电磁测试技术，传感器及非电量测试技术，现代测试技术。每章后均附有思考题与习题。《检测与转换技术(第3版)》为电气工程与自动化专业的技术基础课教材，也可供有关专业师生、从事测试工作的工程技术人员参考。
好的，这是一本关于高级数据结构与算法优化的专业书籍的详细简介，内容完全聚焦于该领域，避开了“检测与转换技术”的相关主题。 --- 《并行计算环境下的数据结构前沿与性能工程实践》 内容概述与核心价值 本书深入剖析了现代高性能计算（HPC）和大规模数据处理背景下，数据结构设计所面临的根本性挑战，并提供了解决这些挑战的理论基础与前沿实践。它不仅仅是一本关于基础数据结构的教科书，更是面向系统架构师、底层软件工程师以及追求极致性能的算法研究人员的工具手册。全书的核心在于如何打破传统串行结构的性能瓶颈，利用多核、异构计算资源（如GPU）来构建更高效、更具可扩展性的信息组织框架。 本书的结构设计旨在实现理论的深度与工程实践的广度完美结合。前半部分奠定坚实的理论基础，聚焦于内存层次结构对算法性能的影响；后半部分则转向具体的、面向大规模并行环境的创新数据结构设计与优化策略。 第一部分：内存层次与算法性能的基石 本部分首先确立了现代计算机体系结构对算法选择的决定性影响。现代系统的性能瓶颈已从CPU速度转移到数据移动的延迟与带宽上。 第一章：现代存储体系结构与数据访问模型 详细分析了L1/L2/L3缓存、主存（DRAM）以及固态硬盘（SSD）的延迟特性、容量限制和访问模式。引入了“缓存感知”（Cache-Aware）和“内存感知”（Memory-Aware）的算法设计范式。探讨了伪相依性（False Sharing）和伪共享问题在并发编程中的表现及规避方法。 第二章：传统数据结构的性能重估 对经典的查找、排序、图遍历数据结构（如二叉搜索树、哈希表、B树族）在多级缓存环境下的实际性能进行了详尽的剖析。重点研究了树结构的平衡性维护与缓存效率的矛盾，并引入了Trie结构的变体（如Radix Trees）在特定键空间优化中的应用。 第三章：并发原语与同步机制的性能成本 在讨论任何并行数据结构之前，必须理解同步的开销。本章详细比较了锁（Mutexes）、信号量、屏障（Barriers）以及无锁/等待自由（Lock-Free/Wait-Free）机制的理论模型与实际开销。着重分析了基于CAS（Compare-and-Swap）操作的原子性操作在不同硬件架构上的效率差异。 第二部分：面向并行环境的创新数据结构 本部分是本书的核心创新所在，专注于如何设计和实现能充分利用现代多核及异构硬件的数据结构。 第四章：并行哈希表与并发集合的设计 超越简单的线程安全包装，本章设计了具备高并发度的哈希表。探讨了线段式（Segmented）哈希表、Cuckoo Hashing在并行环境下的适应性，以及如何使用乐观并发控制（OCC）策略来最小化锁粒度，实现接近理论上限的吞吐量。特别关注了如何处理动态扩容操作的原子性与并发性。 第五章：可扩展的图数据结构与遍历算法 在社交网络、交通网络等超大规模图数据处理中，传统邻接表和邻接矩阵的内存效率和访问模式成为瓶颈。本章提出了层次化邻接表示（Hierarchical Adjacency Representation），结合压缩稀疏行（CSR）格式的并行化策略。深入研究了Label Propagation等算法在分布式图框架下的数据结构适配性。 第六章：内存受限环境下的外部存储结构 针对无法完全载入内存的PB级数据集，本章聚焦于磁盘I/O效率。详述了B+树在现代存储系统上的优化（例如，针对SSD的写均衡策略），以及外存排序算法的并行实现。引入了LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的结构原理及其在写入密集型应用中的优势，并分析了其读取放大（Read Amplification）问题。 第三部分：异构计算与数据布局优化 本部分将目光投向GPU和加速器，讨论如何在这些高度并行的设备上组织数据以最大化吞吐量。 第七章：GPU内存模型与数据结构映射 解释了CUDA/OpenCL模型中的全局内存、共享内存（Shared Memory）和寄存器的区别。核心讨论是如何将传统数据结构（如树或稀疏矩阵）的元素重新布局，以确保线程束（Warp）内的操作能够高度合并（Coalesced Access），避免内存访问发散。 第八章：并行树结构与GPU加速 探讨了并行K-d Tree和八叉树（Octree）在GPU上的构建与查询。由于GPU不擅长串行递归，本章重点介绍了如何使用分块处理和迭代拓扑排序来替代深度递归，实现大规模空间索引的并行化加速，这对于3D渲染和物理模拟至关重要。 第九章：高性能实践与案例分析 通过实际的工程案例，展示如何将前述的理论应用于解决现实世界中的性能难题。案例包括：使用优化的并发栈实现任务调度器，以及采用内存局部性最优的稀疏矩阵存储格式来加速大规模线性方程求解器。本章强调性能剖析工具（如VTune, Nsight）的使用，以验证数据结构选择的有效性。 目标读者 本书适合具有扎实的C++或Java编程基础，并对离散数学和计算机体系结构有基本了解的读者。尤其推荐给高性能计算工程师、数据库内核开发人员、编译器设计人员以及对系统级优化有强烈兴趣的研究生和高级本科生。阅读本书将使读者不仅理解数据结构是什么，更重要的是理解它们为什么在特定硬件上表现出特定的性能。
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