C#编程从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京希望电子出版社,中国科学出版集团

作者:丁鹏

出品人:

页数:429

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:42.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900088710

丛书系列:

图书标签:

• programming
• C
• #
• C#
• NET
• 编程入门
• 编程进阶
• 软件开发
• 面向对象
• 算法
• 数据结构
• Windows应用
• 项目实战
• 代码示例

深入探索数据结构与算法的奥秘：构建高效能软件的基石 —— 一本面向中高级开发者的实战指南 简介： 在软件工程的广阔领域中，代码的“好坏”往往不再仅仅取决于语法上的正确性，更关键在于其背后的设计哲学和运行效率。本书，《深入探索数据结构与算法的奥秘：构建高效能软件的基石》，并非一本面向初学者的入门教材，而是专为那些已经掌握了至少一门主流编程语言（如Java, Python, C++或现代脚本语言），并渴望将自己的软件设计能力提升到新层次的中高级开发者量身打造的深度实践指南。 本书的核心目标是揭示数据组织方式（数据结构）与问题解决流程（算法）如何直接决定应用程序的性能、可扩展性及资源消耗。我们摒弃了对基础概念的冗长描述，直接切入工业级应用中的复杂场景和优化策略。 全书结构与内容精要： 本书共分为五大部分，循序渐进地引导读者从理论的殿堂走向实践的锋芒。 --- 第一部分：现代软件性能评估与基础重构（约300字） 本部分首先确立了现代软件开发中对性能的量化需求。我们不会停留在经典的$O(n)$时间复杂度分析，而是深入探讨实际硬件环境对性能的影响——缓存一致性、内存访问局部性、流水线分支预测等。 性能瓶颈的精确诊断： 介绍使用火焰图、性能分析器（如Linux `perf` 或特定语言的Profiling工具）对实际运行中的代码进行微基准测试（Micro-benchmarking）的方法论。我们探讨如何区分CPU密集型、I/O密集型和内存带宽限制型瓶颈。 内存模型的深层理解： 详细分析堆（Heap）与栈（Stack）在不同编程范式下的实际管理机制。深入讨论垃圾回收（GC）机制（如分代、增量式GC）对算法运行时长抖动（Jitter）的影响，并提供编写“GC友好型”代码的技巧。 基础结构的深度优化： 回顾并深入优化基础数组（Array）和链表（Linked List）在特定场景下的变体，如环形缓冲区（Circular Buffer）在消息队列中的应用，以及如何利用内存对齐来加速向量化操作。 --- 第二部分：高级抽象数据结构的工程实现与权衡（约400字） 本部分将带领读者超越标准库中提供的抽象定义，专注于复杂数据结构的定制化实现，以应对特定领域的需求。 树结构的精细调控： 不仅仅是二叉搜索树（BST）。我们将重点剖析自平衡树的工程细节，包括AVL树和红黑树（Red-Black Tree）在实际插入/删除操作中的常数因子优化。随后，深入讲解B树（B-Tree）和B+树在数据库索引设计中的核心作用，以及 LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）如何改变写入密集型系统的性能范式。 图论的高效表示与遍历： 针对大规模稀疏图和稠密图，我们将比较邻接矩阵、邻接表和混合表示法的适用场景。重点讲解如何使用跳跃列表（Skip List）作为一种概率性数据结构，在实现接近$O(log n)$性能的同时，简化并发控制的复杂度，使其成为高并发场景下的优选方案。 哈希表的极限探索： 传统的线性探测和链式法已不能满足现代需求。我们将详细对比Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）和Robin Hood Hashing（罗宾汉哈希）等抗冲突策略，分析它们在固定内存空间内如何最大化利用率并保持极低的平均查找时间。 --- 第三部分：核心算法的并行化与分布式设计（约400字） 在多核CPU和分布式系统成为常态的今天，串行算法已成为性能的瓶颈。本部分聚焦于如何将经典算法转化为高效的并行和分布式解决方案。 并行排序的实战： 介绍Merge Sort和Quick Sort的并行化策略，包括如何有效划分任务边界以最小化同步开销。探讨并行基准测试中的“并行度陷阱”——何时增加并行度反而会降低整体吞吐量。 图算法的分布式挑战： 深入分析PageRank、最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）在MapReduce框架或Actor模型中的分解与聚合策略。重点讨论Pregel模型的思想及其在处理大规模社交网络或路由计算中的应用。 流式处理中的近似算法： 当数据量无法装入内存时，精确计算变得不切实际。我们将介绍Count-Min Sketch（计数-最小草图）和Bloom Filter（布隆过滤器）的工程变体，用于在大数据流中进行高效的元素计数和成员查询，并精确分析其引入的假阳性/假阴性误差率。 --- 第四部分：高级搜索、匹配与优化技术（约300字） 本部分关注那些在特定复杂问题领域中发挥决定性作用的算法和结构。 动态规划的备忘录与迭代优化： 多数开发者熟悉动态规划的基本形式，但本书将探讨如何通过空间状态压缩和迭代替换技术，将原本$O(n^2)$或$O(n cdot W)$的DP问题优化至更小的空间复杂度，例如求解背包问题的位运算优化。 字符串匹配的现代方法： 除了KMP，我们将重点分析Rabin-Karp算法的实际应用，特别是在大规模文本去重和代码相似性检测中的应用。引入Aho-Corasick算法，演示其在日志分析和入侵检测系统中构建多模式匹配引擎的威力。 几何与空间索引： 讲解四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）在2D/3D空间数据管理中的优势，及其在碰撞检测、渲染优化和地理信息系统（GIS）中的快速检索应用。 --- 第五部分：工程实践中的算法治理与维护（约100字） 最后一部分回归到软件生命周期管理。算法不仅仅是理论构建，更是需要长期维护的工程资产。 算法审计与遗留代码重构： 如何识别并评估现有代码中潜在的“算法地雷”。 算法库的选择与集成： 比较商业级算法库（如Intel MKL, Boost Graph Library）与开源实现之间的性能差异、许可协议要求及集成成本，指导开发者做出明智的技术选型。 目标读者： 具备2年以上全职开发经验的软件工程师、系统架构师、对底层性能优化有强烈追求的技术爱好者。要求读者对基本的数据结构和算法概念有清晰的认识，并渴望掌握超越标准教科书范畴的工程优化技巧。本书假设读者具备较强的自学能力，能够理解并实现复杂算法的伪代码或C++/Java/Go等语言的实现细节。

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