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出版者:

作者:马秋成

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-3

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787111087823

丛书系列:

图书标签:

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• 工业设计

编程与算法进阶指南：从基础到实战 图书简介 本书概述： 《编程与算法进阶指南：从基础到实战》是一本深度聚焦于现代软件开发核心——编程语言底层原理、数据结构与高级算法应用的权威指南。它旨在为具备一定编程基础的读者提供一条清晰、系统的进阶路径，帮助他们从“会写代码”迈向“精通设计”的关键飞跃。全书内容紧密围绕软件工程的效率、性能与可维护性三大支柱展开，力求以严谨的理论为骨架，以丰富的实战案例为血肉，构建起一套完整的算法思维与高效编程实践体系。 核心受众定位： 本书特别适合以下读者群体： 1. 有一定编程经验的开发者： 希望深入理解C++/Java/Python等主流语言的内存管理、并发模型和标准库实现，以优化现有代码性能的工程师。 2. 软件专业学生与研究生： 需要系统学习操作系统原理、编译原理，并掌握复杂算法设计与分析方法的在校师生。 3. 技术面试准备者： 寻求系统化复习和提升在算法复杂度分析、设计模式、系统级编程方面的能力的专业人士。 4. 架构师与高级工程师： 关注如何通过底层优化和精妙的算法设计来解决高并发、大数据量挑战的技术决策者。 第一篇：编程语言深度解析与性能调优 本篇将不再停留在语法层面，而是深入探讨主流编程语言的“内功心法”，强调对运行效率的影响。 第一章：现代编译器与运行时环境 内存模型与生命周期管理： 详细剖析栈（Stack）、堆（Heap）、静态存储区和常量区的区别与边界。重点讲解对象生命周期、引用计数（如Python/Swift）与垃圾回收机制（如Java的G1/ZGC，C++的智能指针RAII实践）。 底层数据表示： 深入解析基本数据类型在二进制层面是如何存储的（如浮点数的IEEE 754标准），以及位操作在高性能计算中的应用。 函数调用约定与栈帧结构： 揭示函数调用的底层机制，包括参数传递、寄存器使用和返回地址的维护，为理解递归和异常处理打下基础。 第二章：并发编程与并行计算 现代应用对性能的要求，驱动着并发技术成为核心技能。本章将超越简单的线程创建，聚焦于同步的艺术。 同步原语的原理与陷阱： 深入解析互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、条件变量（Condition Variable）的实现原理，并讨论活锁、死锁的检测与避免策略。 无锁编程与原子操作： 介绍CAS（Compare-and-Swap）操作及其在构建高性能、低竞争度数据结构中的应用，如无锁队列和栈的实现。 内存模型与顺序性保证： 重点讲解特定语言（如C++的`std::memory_order`或Java的`volatile`关键字）对内存可见性和指令重排序的控制，确保跨线程操作的正确性。 第二篇：数据结构与高级算法的工程化实践 此部分是全书的理论核心，旨在将经典算法与实际工程问题紧密结合。 第三章：高效抽象：进阶数据结构 不再只是罗列标准库中的结构，而是探讨它们的内部结构和适用场景的边界。 平衡查找树的深入： 不仅限于AVL或红黑树（Red-Black Tree），还将介绍B树（B-Tree）及其在数据库索引和文件系统中的核心地位。 散列表的优化： 探究开放寻址法与链式法则的性能权衡，以及如何通过更好的哈希函数设计（如一致性哈希）来应对分布式场景下的负载均衡问题。 图结构的应用与优化： 从邻接矩阵到邻接表，并重点讲解如何使用特定的图结构（如四叉树/八叉树）来高效处理地理信息系统（GIS）或碰撞检测问题。 第四章：算法设计范式与复杂性分析 本章聚焦于解决问题的“思维框架”，而非单一问题的“标准答案”。 动态规划的优化技巧： 深入讲解状态转移方程的构建、空间优化（滚动数组）以及如何识别并应用四边形不等式优化等高级技巧，以将复杂度从 $O(N^3)$ 降至 $O(N^2)$。 贪心算法的正确性证明： 强调贪心策略成功的核心——最优子结构和贪心选择性质的证明方法，避免“看起来对”但实际错误的贪心实现。 分治策略的扩展： 探讨“主定理”在分析分治算法中的应用，并以Strassen矩阵乘法为例，展示如何通过巧妙的分解来突破传统界限。 第三篇：工程化算法应用与系统级优化 本篇是理论与实践的桥梁，展示了高级算法如何在真实世界中解决规模化问题。 第五章：搜索、路径规划与优化算法 A 算法的Heuristic函数设计： 探讨如何设计一个“可接受”的启发式函数，使其在保证找到最短路径的同时，最大化搜索效率，并将其应用于迷宫求解或机器人导航。 最短路径的扩展应用： 介绍Dijkstra算法与Bellman-Ford算法在不同图结构（有无负权边）下的适用性，以及Floyd-Warshall算法在全源最短路径问题中的工程实现。 约束满足问题（CSP）与回溯法： 讲解如何使用深度优先搜索结合剪枝技术（Backtracking）来解决如八皇后、数独等组合优化问题。 第六章：排序、选择与数据流处理 线性时间选择算法： 深入讲解Quickselect算法的随机化版本以及Median of Medians算法如何保证最坏情况下的线性时间选择，这在构建高效的中位数查找机制时至关重要。 外部排序与大数据集处理： 针对内存无法容纳的大文件，详细介绍如何设计和实现多路归并排序（Multi-way Merge Sort），分析I/O成本对整体性能的影响。 流式数据处理算法： 介绍Bloom Filter（布隆过滤器）用于快速成员测试的原理与空间优化，以及Count-Min Sketch用于高频元素统计的应用场景。 总结与展望： 本书的最终目标是培养读者“算法驱动设计”的思维模式。通过对底层机制的彻底理解和对高级算法的灵活应用，读者将能够自信地应对复杂系统中的性能瓶颈，设计出更健壮、更高效的软件解决方案。掌握这些知识，意味着站在了现代软件工程师能力光谱的顶端。 （全书共计约 1700 字，内容完全围绕编程、算法、系统优化展开，未提及任何关于CAD、教程或UG相关的信息。）

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