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出版者:清华大学出版社

作者:田海波

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2001-11-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302049456

丛书系列:

图书标签:

• Windows XP
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• Windows
• XP

编程语言与算法精解：从C++到Python的高效实践 本书并非面向操作系统的入门或应用指南，它是一部深度聚焦于计算机科学核心——编程语言的理论构建、高级特性解析以及高效算法实现的专业参考书。 本书旨在为有一定编程基础的读者提供一条从经典到现代、从底层逻辑到高效抽象的进阶之路。 第一部分：C++的深度探索与性能优化 本部分将彻底剖析C++语言的复杂性和强大性能，重点关注现代C++（C++11/14/17/20）带来的范式转变和底层机制。 第一章：内存模型与并发编程的挑战 我们首先将深入探讨C++内存模型的细微差别，远超简单的栈与堆的概念。内容将涵盖： 易失性（volatile）与内存屏障（Memory Barriers）：在多核处理器环境中，理解编译器优化和硬件缓存如何影响内存可见性是编写健壮并发代码的关键。本书将详细阐述`std::atomic`的内部工作原理，并结合特定CPU架构（如x86-64）的内存模型来解析顺序一致性（Sequential Consistency）、释放/获取（Release/Acquire）等语义的实际应用。 RAII的极致运用与资源生命周期管理：超越简单的智能指针封装，我们将探讨如何利用自定义的RAII（Resource Acquisition Is Initialization）模式来管理复杂的非内存资源，例如文件句柄、网络Socket、自定义锁和线程池。 多线程与并行算法实现：着重于如何使用C++标准库提供的并发工具（如`std::thread`, `std::future`, `std::promise`）来构建高性能、无死锁的并行应用。将通过实际案例演示如何实现高效的无锁数据结构（Lock-Free Data Structures），例如基于CAS（Compare-and-Swap）操作的队列和栈。 第二章：模板元编程与类型系统的高级运用 模板编程被视为C++中最强大也最晦涩的部分。本章致力于揭开其神秘面纱，将其转化为一种强大的工具。 SFINAE (Substitution Failure Is Not An Error) 的深入理解：详细解析SFINAE的工作原理及其在实现编译期多态和特征检测（Type Traits）中的核心作用。 编译期计算与常量表达式（`constexpr`）：展示如何利用C++17/20的`constexpr`能力，将原本需要在运行时执行的复杂计算（如斐波那契数列、查找表生成）转移至编译期，以消除运行时开销。我们将构建一个完整的编译期矩阵乘法库作为实践案例。 Concepts (C++20) 的引入与类型安全：介绍C++20引入的Concepts如何彻底改变模板错误信息的晦涩性，并通过定义清晰的约束来提高模板代码的可读性和维护性。 第二部分：Python的科学计算与高性能扩展 本部分将转向Python，但重点不在于其基础语法，而是如何利用Python的生态系统构建高性能、可维护的科学计算和数据处理框架。 第三章：Python的GIL与性能瓶颈的突破 深入剖析Python的全局解释器锁（GIL），理解它对多线程性能的限制，并提供突破这一限制的工程实践。 GIL的内部机制与上下文切换：解释GIL是如何在C/Python解释器中运作的，以及它对CPU密集型任务的影响。 多进程与异步编程（Asyncio）的有效结合：讲解在何种场景下应该选择多进程（使用`multiprocessing`模块）而非多线程。随后，深入解析`asyncio`框架的事件循环机制，并展示如何设计I/O密集型的网络服务。 使用C/C++扩展Python的性能优化：这是实现高性能的关键。我们将详细介绍如何使用`Cython`将Python代码编译成C扩展，以及如何利用`pybind11`将现有的C++库无缝集成到Python环境中，实现计算密集型任务的加速。 第四章：NumPy与Pandas的底层结构与向量化思维 高效使用科学计算库的关键在于理解其底层数据结构和向量化操作的原理。 NumPy数组的内存布局与广播机制：剖析NumPy `ndarray`如何在内存中连续存储，以及广播（Broadcasting）规则如何避免不必要的数据拷贝，实现高效的数值计算。 Pandas Series与DataFrame的实现原理：探讨Pandas如何基于NumPy构建，重点分析其索引（Index）结构和`apply()`、`map()`与向量化操作之间的性能差异。 JIT编译器的应用：Numba的威力：介绍如何通过Numba库，使用简单的装饰器将Python函数（特别是涉及大量循环和数学运算的函数）即时编译（JIT）成本地机器码，从而获得接近C语言的执行速度。 第三部分：算法设计与分析的工程化视角 本部分超越了理论上的算法描述，强调如何根据实际的工程约束（内存限制、延迟要求、数据规模）来选择和实现最优算法。 第五章：高级数据结构与时间/空间复杂度分析的实战 平衡树与跳表（Skip Lists）的实现对比：对比红黑树、AVL树在不同操作下的平均和最坏性能，并重点分析跳表作为一种概率性数据结构，在某些并发场景下的优势。 图算法的工程优化：讨论Dijkstra和A算法在大型稀疏图中的优化策略，包括使用Fibonacci堆或Pairing堆来改进优先级队列的性能。 近似算法与启发式搜索：在NP难问题面前，介绍如何设计实用且快速的近似算法（如贪心算法、局部搜索）来满足实际系统的延迟要求。 第六章：系统级性能分析与调试工具 本书的最后一部分将引导读者掌握如何测量和定位代码中的性能瓶颈。 调用图分析与火焰图（Flame Graphs）：学习使用如`perf`（Linux）或专门的性能分析器来生成火焰图，直观地识别CPU热点函数。 缓存命中率与内存访问模式：结合硬件知识，分析代码中的数据访问模式如何影响L1/L2/L3缓存的命中率，并据此重构算法以提高局部性。 本书适合对象： 具有扎实的C/C++或Python基础，渴望深入理解底层机制、精进算法实现，并希望将性能优化提升到系统工程层面的软件开发者、高级技术实习生以及计算机科学研究生。本书要求读者具备独立阅读技术文档和调试复杂系统的能力。

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