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出版者:电子工业出版社

作者:傅连仲

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:17.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121002908

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一本名为《现代数据结构与算法解析》的图书简介，内容详实，不涉及您提到的《计算机应用基础教程题库》中的任何知识点。 --- 现代数据结构与算法解析：面向高性能计算的理论与实践 丛书导言 在信息技术飞速迭代的今天，软件系统的性能瓶颈往往不再是单纯的硬件限制，而是深植于其底层逻辑——数据结构与算法的效率。本书《现代数据结构与算法解析》旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的视角，剖析支撑现代计算科学，尤其是在大规模数据处理、高性能计算（HPC）以及复杂系统设计中的核心理论与实现技术。本书不侧重于计算机基础概念的普及，而是聚焦于如何利用高级抽象和精妙设计，构建出时间与空间复杂度最优的解决方案。 第一部分：基础范式的深化与再审视 本部分将对传统数据结构进行一次系统性的“重构性学习”，着重探讨其在多核、分布式环境下的局限性与优化潜力。 第一章：高级数组与内存布局优化 本章将超越传统数组的线性视图，深入探讨缓存一致性协议（Cache Coherence）对算法性能的影响。我们将分析局部性原理（Locality Principle）在实际代码中的体现，包括数据访问模式的优化，如空间局部性和时间局部性的最大化。重点介绍结构化数组（Array of Structures, AoS）与数组的结构（Structure of Arrays, SoA）在不同计算模型（如SIMD指令集）下的性能权衡，并引入分块技术（Blocking/Tiling）在矩阵运算中的实际应用案例，以最小化DRAM与L1/L2/L3缓存之间的数据搬运延迟。 第二章：树形结构在非平衡场景下的健壮性设计 传统的二叉搜索树（BST）在随机数据输入下性能优异，但在处理有序或特定分布数据时会退化为链表。本章将聚焦于自适应树结构的构建与维护。详细分析红黑树（Red-Black Trees）的旋转与颜色维护机制，并将其与AVL树进行细致的平衡常数比较。更重要的是，我们将探讨B-Tree及其变体（如B+树）在I/O受限环境（如数据库索引）中的核心优势，包括其如何通过优化磁盘寻道次数来提升整体吞吐量。此外，本章还会涉及跳跃表（Skip Lists）的概率性结构，探讨其在并发环境下的潜力。 第三章：图论的高效遍历与最短路径变体 图算法是解决网络、依赖关系和路径规划问题的基石。本章摒弃基础的DFS/BFS介绍，转而深入研究稀疏图与稠密图的最佳表示方法（邻接表与邻接矩阵的动态选择标准）。核心内容聚焦于Dijkstra算法的优化实现，特别是如何使用斐波那契堆（Fibonacci Heaps）来达到渐近最优的理论复杂度，并对比其实际工程中因常数因子过大而不常用的现实。同时，我们将解析A搜索算法中的启发式函数设计原则，以及在处理动态变化图结构时的动态图算法概述。 第二部分：面向并发与分布式环境的算法设计 现代应用几乎都运行在多核或集群环境中，本部分着重介绍如何设计算法以充分利用并行计算资源，并确保数据在并发访问下的正确性与高效性。 第四章：并发数据结构的构建与同步原语 本章是实现高性能并发系统的关键。我们将深入探讨锁的粒度控制，从细粒度锁到无锁（Lock-Free）设计的技术演进。重点剖析CAS（Compare-and-Swap）操作在实现无锁队列（如Michael & Scott队列）中的作用。我们将详细分析内存屏障（Memory Barriers）的必要性及其对跨平台性能的影响。对读写锁（Read-Write Locks）的几种实现模型及其在不同负载下的性能表现进行量化分析。 第五章：哈希技术的高级应用与冲突解决策略 哈希函数不仅用于数据查找，更是许多复杂算法的基础。本章探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存和负载均衡中的应用，解析其如何最小化节点增减带来的数据迁移成本。针对哈希冲突解决，除了传统的链式法和开放寻址法，我们将深入研究Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）的机制，分析其在固定大小表中的查找常数时间保证。此外，还会涉及Bloom Filters和HyperLogLog等概率性数据结构在海量数据去重与基数估计中的关键技术。 第六章：流式数据处理与近似算法 当数据量超过内存容量时，我们必须转向流式处理和近似算法。本章介绍Count-Min Sketch用于频率估计，以及Top-K问题在流数据中的高效解决方案，例如基于Misra-Gries或SpaceSaving算法的内存受限实现。我们将分析这些近似算法如何在可接受的误差范围内提供巨大的空间优势。 第三部分：高级抽象与计算范式的融合 本部分探索将数据结构与现代计算模型（如函数式编程和几何计算）相结合的前沿领域。 第七章：函数式数据结构与持久性保证 函数式编程范式的兴起带来了对持久性数据结构（Persistent Data Structures）的需求，即在修改时保留旧版本状态。本章将详细分析路径复制（Path Copying）技术在实现持久性栈、队列和二叉搜索树中的应用。重点解析Tries（前缀树）在函数式语言中作为高效、持久化地图（Map）的实现原理，并探讨其在版本控制系统中的潜力。 第八章：空间数据结构与最近邻搜索 在涉及几何计算、地理信息系统（GIS）或高维数据分析时，高效的空间划分至关重要。本章聚焦于K-D 树和R 树的构建、查询与再平衡。我们将深入分析最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）的挑战，并对比Ball Trees和VP-Trees在不同维度数据上的适用性。尤其关注如何将这些结构应用于近似最近邻搜索（ANN），例如通过局部敏感哈希（LSH）来应对高维“维度灾难”。 结语：算法设计的工程哲学 全书最后将回归到工程实践的层面，探讨算法选型、性能剖析（Profiling）的重要性，以及如何将理论优势转化为实际的系统加速。强调“没有银弹”的理念，指导读者根据具体应用场景的约束条件（如内存预算、写入频率、延迟敏感度）做出最优的设计决策。 本书适合有扎实编程基础，并希望深入理解和设计高性能软件系统的研究生、资深工程师以及算法研究人员阅读。 ---

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