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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:532

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:49.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505381094

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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深入理解计算机科学基础：算法、数据结构与系统编程 图书名称： 深入理解计算机科学基础：算法、数据结构与系统编程 图书简介： 本书旨在为读者构建一个坚实、全面的计算机科学理论与实践基础，而非聚焦于某一特定编程语言的语法细节。它系统地剖析了支撑现代软件工程和高性能计算的核心概念，是所有希望从“代码编写者”蜕变为“系统设计者”的工程师、研究人员和高级学习者必备的参考书。 全书结构严谨，内容涵盖了从抽象的计算模型到具体的硬件交互，共分为四个主要部分，旨在构建一个自底向上、层层递进的知识体系。 --- 第一部分：计算的理论基石与抽象模型 (Theoretical Foundations and Abstraction) 本部分着重于理论层面的严谨性，探讨计算机科学的本质、计算的极限以及如何以数学化的方式描述问题和解决方案。 1. 计算模型与可计算性理论： 我们将从图灵机模型开始，详细阐述其结构、工作原理及其在定义“可计算”范围中的核心地位。深入探讨停机问题、不可判定性以及Church-Turing论题的哲学和实践意义。随后，引入复杂性类的概念，如P、NP、NP-完全问题等，并从理论上分析不同计算任务的固有难度。这部分内容帮助读者理解哪些问题是“容易”解决的，哪些问题在理论上就是困难的，从而指导他们在实际中选择恰当的算法或接受计算成本的限制。 2. 形式语言与自动机理论： 本章系统梳理了正则表达式、有限自动机（DFA/NFA）在词法分析中的应用。继而深入到上下文无关文法（CFG）和下推自动机（PDA）在语法分析（解析）中的作用。通过对Chomsky层级结构的剖析，读者能清晰地理解编程语言、自然语言以及标记语言背后的结构性差异，为编译原理的学习打下坚实基础。 3. 离散数学在计算中的应用： 重点讲解集合论、逻辑、关系与函数在建模计算问题中的重要性。着重分析组合数学（排列、组合、鸽巢原理）在分析算法效率（计数）和设计概率算法中的关键作用。同时，详细介绍图论的数学基础，包括连通性、割、流模型以及平面图理论，这些都是网络、路径查找和资源分配问题的数学骨架。 --- 第二部分：核心数据结构与高效算法 (Core Data Structures and Efficient Algorithms) 这是本书的实践核心，专注于如何组织数据以实现高效操作，以及如何设计出在时间与空间复杂度上最优的解决方案。 1. 基础与抽象数据类型 (ADT)： 从线性结构开始，全面分析数组、链表（单向、双向、循环）的内存布局与操作特性。深入探讨栈（Stack）和队列（Queue）的实现，并引入双端队列（Deque）的应用场景。 2. 树形结构与层次数据组织： 详细介绍二叉树、二叉搜索树（BST）的维护与搜索。重点阐述平衡树的必要性，深入剖析红黑树（Red-Black Trees）和AVL树的旋转与重新平衡机制，并对比它们在内存占用和操作复杂度上的权衡。此外，对B树和B+树的结构进行详尽分析，强调它们在外部存储（磁盘I/O）优化中的关键作用。 3. 堆结构与优先级管理： 讲解二叉堆（Min-Heap/Max-Heap）的构建与操作（如Heapify）。重点介绍斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的理论优势及其在Dijkstra等算法中的应用潜力。 4. 图算法的深度探索： 图论的应用在本章达到高潮。系统讲解图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）。细致分析遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用边界。深入剖析最短路径问题：Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（负权重的处理）以及Floyd-Warshall算法（所有对最短路径）。同时，覆盖最小生成树（MST）的Kruskal和Prim算法，并介绍网络流问题中的最大流-最小割定理。 5. 高效搜索与排序算法： 除了基础的比较排序（冒泡、插入、选择），本书重点分析$O(N log N)$级别的算法：归并排序和快速排序的底层实现与性能调优，特别是快速排序的枢轴选择策略。对非比较排序（计数排序、基数排序、桶排序）的应用条件和优势进行深入讨论。 6. 动态规划与贪心策略： 系统地介绍动态规划（DP）的设计范式：最优子结构和重叠子问题。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，展示如何构建状态转移方程和自底向上的求解过程。对比贪心算法的适用范围，并论证其正确性（贪心选择性质）。 --- 第三部分：系统底层与内存管理 (System Internals and Memory Hierarchy) 理解代码如何在硬件上高效运行，需要深入操作系统和硬件的交互层面。本部分揭示了程序执行的物理真相。 1. 内存层次结构与缓存一致性： 详细阐述CPU寄存器、L1/L2/L3缓存、主存（RAM）和二级存储（SSD/HDD）的访问延迟差异。讲解数据局部性（时间与空间）的概念，并指导读者如何通过数据结构和代码重排来优化缓存命中率，这是实现极致性能的关键。 2. 虚拟内存与地址翻译： 深入剖析分页机制（Paging）和分段机制（Segmentation）。讲解MMU如何通过页表将逻辑地址翻译为物理地址。讨论缺页中断（Page Fault）的处理流程及其对程序性能的影响。 3. 进程、线程与并发模型： 区分进程和线程的资源隔离性与共享性。详细介绍操作系统如何管理并发执行，包括上下文切换的开销。深入探讨同步机制：互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、条件变量（Condition Variables）的使用及其潜在的死锁问题和活锁问题。 4. I/O系统与系统调用： 分析阻塞式I/O、非阻塞式I/O以及异步I/O模型的区别。介绍系统调用的工作原理和内核态/用户态的切换成本，为理解高性能网络编程和文件操作提供底层视角。 --- 第四部分：程序设计范式与架构设计 (Programming Paradigms and Architectural Design) 本部分关注如何组织大型复杂系统的代码结构，确保其可维护性、可扩展性和健壮性。 1. 函数式编程的核心思想： 介绍纯函数、引用透明性、不可变性（Immutability）的概念。探讨高阶函数、闭包在抽象复杂逻辑中的强大能力。分析函数式编程如何自然地规避并发环境中的许多副作用和同步问题。 2. 面向对象设计的深入剖析： 超越简单的继承和封装，深入探讨设计模式（Design Patterns）——如工厂模式、单例模式、观察者模式、策略模式等。重点分析这些模式如何解决特定架构中的耦合问题，以及何时应优先使用组合而非继承。 3. 错误处理与健壮性设计： 系统地比较异常处理机制（Exceptions）与返回码机制的优劣。讲解如何设计健壮的API，包括输入验证、边界条件处理和资源清理（如RAII思想的应用），确保系统在面对预期和非预期错误时仍能保持稳定。 4. 分布式计算的初步概念： 简要介绍分布式系统的挑战，包括网络延迟、部分失败和一致性问题。引出CAP理论的基本框架，为后续学习分布式事务和共识算法（如Paxos或Raft的原理概述）奠定概念基础。 --- 适用读者对象： 本书不假设读者对特定编程语言（如Visual Basic.NET, Java, C++等）有精通，而是假设读者已经掌握至少一门命令式或面向对象语言的基本语法。它面向有志于深入理解软件底层原理、算法优化和系统设计，而非仅仅停留在应用层开发的技术人员。阅读本书后，读者将能够独立分析复杂问题的计算复杂度，并能够根据硬件特性设计出性能卓越的软件架构。

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