具体描述
《非数值并行算法(第1册)》系统地介绍模拟退火算法以及这方法的并行实现相互优化、搜索、机器学习、统计物理中的应用？主要内容包括：模拟退火算法、并行模拟退火算法、渐近收敛性、冷却进度表、模拟退火算法的应用、改进和变异、BoItzmann机及其在组合优化中的应用。《非数值并行算法(第1册)》可供计算机科学、计算数学。蛀命科学与医学等学科的高校师蛀、研究人员。工程技术人员阅读。
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用户评价
这本书的书脊设计非常朴实，但却传递出一种沉稳可靠的感觉，就像一位经验丰富的导师。当我迫不及待地翻开第一页时，扑面而来的便是作者严谨的学术风格。语言虽然精确，但并没有因此显得枯燥乏味，反而充满了逻辑的美感。 我一直对计算机科学中那些不直接与数字打交道的部分抱有浓厚的兴趣，比如逻辑推理、模式识别、甚至是符号处理。在这些领域，如何充分利用并行计算的力量来提升效率，一直是一个令人着迷的挑战。这本书的标题“非数值并行算法”正击中了我的兴趣点。 我尤其关注书中对于算法设计的原理性探讨。我知道，并行算法的设计不仅仅是简单地将串行算法拆分成多个部分，而是需要对问题的结构、数据依赖关系以及并行计算模型进行深入的理解。我期待这本书能够提供一套系统的方法论，帮助我掌握设计高效非数值并行算法的艺术。 从目录上来看，这本书的内容覆盖面相当广泛，从基础的并行计算模型到具体的算法实现，再到性能分析和优化策略，都有涉及。这种系统性的编排，对于希望建立起完整知识体系的读者来说，无疑是一大福音。 我也对书中可能包含的案例研究抱有极大的期望。理论终究要落到实践，如果能有几个不同领域的典型非数值并行算法的应用案例，例如在编译器优化中的并行化、在数据库查询中的并行索引构建，甚至是某些自然语言处理任务中的并行化，那将极大地增强我对这些抽象概念的理解。 我个人对那些能够直接应用到我的实际工作中去的知识非常看重。如果这本书能提供一些实用的技巧和工具，帮助我解决在开发过程中遇到的瓶颈，那这本书的价值将不可估量。 我深信，理解非数值并行算法，对于我在日益复杂的计算环境中保持竞争力至关重要。无论是应对海量数据的挑战，还是追求极致的性能，并行计算都将是不可或缺的手段。 我希望书中能够深入剖析一些经典的非数值并行算法，并探讨它们在不同并行架构上的表现。例如，针对图遍历的并行算法，或者针对字符串匹配的并行算法，在多核CPU、GPU上的实现细节和性能差异。 我也对作者在处理非数值数据带来的挑战方面的论述非常期待。与数值数据不同，非数值数据往往具有更复杂的结构和更不可预测的访问模式，这给并行化带来了更大的难度。 总的来说，这本书在我看来是一部极具潜力的著作，它有望为我开启一个全新的认知维度，让我对并行计算有了更深入、更全面的理解。我已迫不及待地想深入其中，汲取其精华。
评分这本书的书名《非数值并行算法（第一册）》直接击中了我的兴趣点，它预示着一种超越传统数值计算的、更加广泛和深刻的计算范式。封面设计简洁而富有力量，暗示着书中内容的高深和实用。 我长期以来对计算机科学中那些不直接与数值运算相关的领域抱有浓厚的兴趣，例如逻辑推理、模式识别、数据结构操作等。如何在高并发的环境下，高效地并行化这些过程，一直是我渴望深入了解和掌握的技能。 我期待这本书能够系统地介绍非数值并行算法的设计原则和方法论。这可能包括对并行计算模型（如共享内存、分布式内存）的清晰阐述，以及在这些模型下，如何有效地处理数据依赖、通信和同步问题。 从书籍的整体外观来看，作者在排版和组织内容方面都下足了功夫。清晰的章节划分、详尽的索引，以及可能穿插的图表和伪代码，都为读者提供了极大的便利，使其能够更有效地学习和理解。 我特别关注书中对算法性能分析和优化策略的讨论。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销以及负载均衡至关重要。如果能有系统的方法指导如何进行性能调优，那将是极大的收获。 我也非常期待书中能够包含一些引人入胜的实际案例分析。例如，如何在分布式系统中实现高效的图遍历，或者如何在GPU上并行化地处理字符串匹配问题。这些具体的应用将使理论知识更具实践意义。 我相信，通过阅读这本书，我将能够显著提升自己在处理大规模、复杂非数值数据时的计算能力，并能够设计出更高效、更具可扩展性的并行解决方案。 我也会留意书中对于并发模型和同步机制的讨论。例如，如何有效地管理共享内存的访问，如何避免死锁和竞态条件，以及如何选择合适的同步原语。 我也好奇书中会涉及哪些具体的非数值数据结构，例如树、图、链表等，以及如何在并行环境中高效地操作和管理这些结构。 总而言之，这本书对我来说不仅仅是一本技术书籍，更是一把开启新知识大门的钥匙。我迫不及待地想沉浸其中，领略作者的智慧，并提升自己在并行计算领域的专业能力。
评分这本书的书名《非数值并行算法（第一册）》本身就勾勒出一个引人入胜的研究领域。封面设计简洁而富有力量，仿佛在邀请读者深入探索计算的奥秘。 我一直对那些不直接涉及数值运算但又至关重要的计算过程怀有浓厚的兴趣。例如，如何在高并发的场景下，高效地处理逻辑、结构、关系等信息，并将其并行化。这本书的出现，正好契合了我对这一方向的深入探索。 我期望这本书能够提供一套系统性的方法论，用于非数值并行算法的设计与分析。这可能包括对不同并行计算模型（如共享内存、分布式内存）的深入剖析，以及在这些模型下，如何有效地处理数据依赖、通信和同步问题。 从书籍的整体外观来看，作者在排版和组织内容方面都下足了功夫。清晰的章节划分、详尽的索引，以及可能穿插的图表和伪代码，都为读者提供了极大的便利，使其能够更有效地学习和理解。 我特别关注书中对算法性能分析和优化策略的讨论。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销以及负载均衡至关重要。如果能有系统的方法指导如何进行性能调优，那将是极大的收获。 我也非常期待书中能够包含一些引人入胜的实际案例分析。例如，如何在分布式系统中实现高效的图遍历，或者如何在GPU上并行化地处理字符串匹配问题。这些具体的应用将使理论知识更具实践意义。 我相信，通过阅读这本书，我将能够显著提升自己在处理大规模、复杂非数值数据时的计算能力，并能够设计出更高效、更具可扩展性的并行解决方案。 我也会留意书中对于并发模型和同步机制的讨论。例如，如何有效地管理共享内存的访问，如何避免死锁和竞态条件，以及如何选择合适的同步原语。 我也好奇书中会涉及哪些具体的非数值数据结构，例如树、图、链表等，以及如何在并行环境中高效地操作和管理这些结构。 总而言之，这本书对我来说不仅仅是一本技术书籍，更是一把开启新知识大门的钥匙。我迫不及待地想沉浸其中，领略作者的智慧，并提升自己在并行计算领域的专业能力。
评分这本《非数值并行算法（第一册）》的书名本身就极具吸引力，它点出了一个在计算机科学领域中至关重要但又相对小众的研究方向。深邃的书名设计，预示着这本书的内容将是系统、严谨且富有洞察力的。 我一直对那些能够提升计算效率但又不直接涉及数值计算的算法充满好奇。比如，在处理大规模图数据时如何进行并行化的遍历和搜索，或者在进行文本分析时如何并行化地应用模式匹配算法。这些都是“非数值并行算法”的典型应用场景。 我非常期待这本书能够深入浅出地讲解并行算法设计中的一些核心思想，例如如何识别问题的并行性，如何将问题分解成可以在多个处理器上独立执行的子任务，以及如何有效地处理任务之间的依赖关系和数据共享。 从书的装订和排版来看，我能够感受到作者的专业性和对细节的关注。清晰的章节划分、专业的术语解释、以及可能出现的图表和伪代码，都为学习者提供了极大的便利。 我特别关注书中对算法性能分析方法的论述。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销以及负载均衡问题至关重要。如果这本书能够提供一套清晰的分析框架，那将是非常有益的。 我也非常期待书中能够包含一些实际的应用案例，将抽象的理论概念具象化。例如，如何在并行计算环境中实现高效的图算法，或者如何并行化地进行字符串搜索，这些都能帮助我更好地理解和应用所学的知识。 我相信，通过阅读这本书，我将能够更好地掌握在现代多核和分布式计算环境中解决复杂问题的能力，特别是在处理那些结构化或半结构化的非数值数据时。 我也会留意书中对于并发控制机制的讨论，例如锁、信号量、或者更高级的事务内存技术，以及它们在非数值并行算法中的应用和权衡。 我也好奇书中会涉及哪些具体的数据表示方法，例如邻接矩阵、邻接表、或者更复杂的表示方式，以及如何在并行环境中高效地操作这些数据。 总而言之，这本书在我心中已经成为了一本知识的宝库，它将为我开启一个全新的学习视角，并帮助我深入理解并行计算在非数值领域的强大潜力。我迫不及待地想沉浸其中，探索其奥秘。
评分这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配着抽象的几何图形，仿佛预示着书中蕴含的复杂而精妙的算法世界。当我拿到它时，就能感受到它沉甸甸的分量，这不仅仅是纸张的重量，更是知识的重量。虽然我还没有深入研读，但我已经能够预见到这本书将为我打开一扇通往高性能计算领域的大门。 我一直对并行计算的概念深感兴趣，尤其是当它不涉及传统意义上的数值计算时，这种“非数值”的特性更是激发了我的好奇心。想象一下，在图形渲染、数据分析、甚至是某些复杂的模拟场景中，如何高效地利用多核处理器协同工作，处理那些非数值性的数据结构和逻辑。这似乎是一个充满挑战却又极具潜力的研究方向。 我期待着这本书能够深入浅出地讲解非数值并行算法的理论基础，例如如何设计和分析这些算法的性能，如何处理数据依赖性，以及如何有效地在不同的并行计算模型（如共享内存、分布式内存）上实现它们。同时，我也希望书中能提供一些实际的案例分析，通过具体的代码示例，让我能够更直观地理解这些抽象的算法概念。 书中的“第一册”标题也暗示着这是一个系列作品，这让我更加期待后续的内容。一个完整的系列能够系统地构建起一个知识体系，从入门到进阶，逐步深入。我希望作者能够循序渐进地讲解，让初学者也能轻松入门，同时也能为有经验的读者提供新的视角和深入的见解。 从整体的排版和章节划分来看，这本书似乎经过了精心的组织。粗略翻阅，可以看到清晰的目录和索引，这对于读者查阅和学习非常有帮助。专业的术语解释和图示的运用，也能够有效地帮助读者理解复杂的概念。 我相信，阅读这本书将不仅仅是学习知识的过程，更是一次思维的训练。它会挑战我固有的思维模式，让我学会从不同的角度思考问题，尤其是在面对大规模数据和复杂计算任务时，如何设计出高效、可扩展的并行解决方案。 我注意到书中可能会涉及一些底层硬件的优化技术，例如缓存一致性、内存访问模式等。这些细节对于编写高效的并行程序至关重要，而往往在一些泛泛的介绍中会被忽略。如果这本书能够在这方面提供深入的讲解，那将是非常宝贵的。 我也很好奇书中会介绍哪些具体的非数值并行算法。是图算法的并行化？还是字符串匹配的并行化？抑或是更复杂的组合优化问题？这些算法在现实世界中有广泛的应用，例如社交网络分析、生物信息学、编译器优化等等。 这本书的作者在相关领域应该有着深厚的造诣，我非常期待能够从他的笔下领略到非数值并行算法的魅力。理论的严谨性与实践的可操作性的结合，是我最看重的一点。 总而言之，这本书在我心中已经占据了一个重要的位置。它不仅仅是一本技术书籍，更是一扇通往未知领域的大门，我迫不及待地想要踏入其中，去探索那些隐藏在非数值并行算法背后的无限可能。
评分这本书的书名《非数值并行算法（第一册）》本身就勾勒出一个充满探索性和挑战性的学术领域。封面设计简洁而富有力量，仿佛蕴含着解决复杂计算难题的钥匙。 我一直对那些不直接以数值运算为主导的计算过程充满了浓厚的兴趣，例如逻辑推理、符号处理、模式匹配等。如何在高并发的环境下，高效地并行化这些过程，一直是我想深入了解的重点。 我期待这本书能够系统地介绍非数值并行算法的设计原理和方法论。这可能包括如何有效地分解问题、如何处理数据依赖、以及如何在不同的并行架构上实现高效的并行执行。 从书籍的整体设计来看，作者似乎非常注重内容的条理性和易读性。清晰的目录结构、专业的术语解释、以及可能出现的辅助性图表，都表明这是一本经过精心编排的著作。 我尤其对书中关于算法性能分析和优化的讨论抱有极大的期望。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销以及负载均衡至关重要。如果能有系统的方法指导如何进行性能调优，那将是极大的收获。 我也非常渴望看到书中能包含一些引人入胜的实际案例分析。例如，如何利用并行计算加速生物信息学中的序列比对，或者如何在分布式系统中实现高效的图搜索。这些具体的应用将使理论知识更具实践意义。 我相信，通过阅读这本书，我将能够显著提升自己在处理大规模、复杂非数值数据时的计算能力，并能够设计出更高效、更具可扩展性的并行解决方案。 我也会留意书中对于并发模型和同步机制的讨论。例如，如何有效地管理共享内存的访问，如何避免死锁和竞态条件，以及如何选择合适的同步原语。 我也好奇书中会涉及哪些具体的非数值数据结构，例如树、图、链表等，以及如何在并行环境中高效地操作和管理这些结构。 总而言之，这本书在我心中已经成为了一本知识的灯塔，它将指引我深入理解并行计算在非数值领域的广阔天地，并为我的学术和职业发展提供坚实的基础。我无比期待着能够开启这段学习之旅。
评分这本书的书名《非数值并行算法（第一册）》传递了一种严谨且前沿的学术气息。封面的设计更是简洁大气，仿佛在邀请读者进入一个充满智慧与挑战的计算世界。 我长期以来对那些不直接以数值运算为核心的算法非常着迷。例如，如何高效地处理逻辑关系、如何并行化地进行模式识别、以及如何加速那些涉及复杂数据结构的计算。这本书的出现，正好满足了我对这一领域深入探索的渴望。 我期望这本书能够从基础概念出发，逐步深入到非数值并行算法的设计和实现细节。这可能包括对并行计算模型（如共享内存、分布式内存）的清晰阐述，以及在这些模型下，如何有效地处理数据依赖、通信和同步问题。 从书籍的整体外观来看，作者在排版和组织内容方面都下足了功夫。清晰的章节划分、详尽的索引，以及可能穿插的图表和伪代码，都为读者提供了极大的便利，使其能够更有效地学习和理解。 我特别关注书中对算法性能分析和优化策略的讨论。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销以及负载均衡至关重要。如果能有系统的方法指导如何进行性能调优，那将是极大的收获。 我也非常期待书中能够包含一些引人入胜的实际案例分析。例如，如何在分布式系统中实现高效的图遍历，或者如何在GPU上并行化地处理字符串匹配问题。这些具体的应用将使理论知识更具实践意义。 我相信，通过阅读这本书，我将能够显著提升自己在处理大规模、复杂非数值数据时的计算能力，并能够设计出更高效、更具可扩展性的并行解决方案。 我也会留意书中对于并发模型和同步机制的讨论。例如，如何有效地管理共享内存的访问，如何避免死锁和竞态条件，以及如何选择合适的同步原语。 我也好奇书中会涉及哪些具体的非数值数据结构，例如树、图、链表等，以及如何在并行环境中高效地操作和管理这些结构。 总而言之，这本书对我来说不仅仅是一本技术书籍，更是一把开启新知识大门的钥匙。我迫不及待地想沉浸其中，领略作者的智慧，并提升自己在并行计算领域的专业能力。
评分《非数值并行算法（第一册）》这本书的书名，直接点明了一个我一直以来非常感兴趣的研究方向。它不局限于传统的数值计算，而是将视角拓展到了更广阔的计算领域，这让我对书中即将呈现的内容充满了期待。 我一直认为，计算机科学的核心魅力在于如何解决各种复杂问题，而很多实际问题恰恰不以纯粹的数值形式呈现。如何将这些问题中的逻辑、关系、结构等要素进行高效的并行化处理，是我非常渴望学习和掌握的技能。 我期待这本书能从算法设计的底层逻辑出发，为我构建起一套完整的关于非数值并行算法的理论框架。这可能包括对并行计算范式的理解，如何识别和利用问题中的并行性，以及如何设计出高效且可扩展的并行算法。 从这本书的封面设计和整体风格来看，我能感受到作者的严谨和专业。清晰的目录结构，合理的章节划分，以及可能出现的详细解释和图示，都预示着这是一本能够帮助我深入理解并应用相关知识的著作。 我尤其看重书中对算法性能分析和优化方面的论述。在并行计算领域，理解算法的扩展性、通信开销、以及负载均衡等问题，是决定算法成败的关键。如果能有系统的方法指导如何进行性能调优，那将是极大的收获。 我也非常期待书中能提供一些贴近实际应用的案例研究。例如，如何在生物信息学中并行化地处理基因序列，或者如何在网络分析中高效地并行化图算法。这些实践性的例子将能帮助我更好地将理论知识转化为解决实际问题的能力。 我相信，通过深入阅读这本书，我将能够显著提升我在处理大规模、复杂非数值数据时的计算能力，并能够设计出更具效率和可扩展性的并行解决方案。 我也会留心书中对于并发控制机制的讨论，比如如何管理共享资源，如何避免死锁和竞态条件，以及如何选择合适的同步原语来确保算法的正确性。 我也好奇书中会涉及哪些具体的非数值数据结构，比如树、图、链表等，以及如何在并行环境中高效地操作和管理这些结构，以达到最佳的性能。 总而言之，这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一次学习和思维的升华。我迫不及待地想投入其中，探索非数值并行算法的无限可能。
评分这本书的书名传递出一种探索未知领域的勇气和决心。“非数值并行算法”这个概念本身就带着一种神秘感，仿佛是在解开计算科学中最隐秘的锁。当我拿到这本书时，第一感觉是它的内容必然是经过深思熟虑，并且极具深度的。 我一直认为，真正的算法大师能够超越具体的数值运算，触及更本质的计算问题。非数值并行算法正是这样一个领域，它涉及到如何高效地处理逻辑、结构和关系，并将这些复杂的操作并行化。这对我来说，是一个充满吸引力的研究方向。 我期待这本书能够从算法设计的哲学层面入手，探讨如何在并行环境中优雅地解决那些非数值问题。这可能包括如何有效地管理并发访问，如何避免死锁和竞争条件，以及如何设计可扩展的并行数据结构。 从书籍的装帧和排版来看，作者显然非常注重细节。清晰的章节标题、合理的篇幅划分，以及可能穿插其中的图表，都预示着这是一本易于阅读和理解的书籍。 我尤其对书中可能包含的算法分析方法论感到好奇。我知道，在并行计算领域，性能分析远比串行计算复杂得多。如果这本书能提供一套系统的方法来评估非数值并行算法的效率，并指导如何对其进行优化，那将是极其宝贵的。 我也非常期待书中能够展示一些引人入胜的实际应用案例。例如，如何利用并行计算加速基因序列比对，或者如何在并行环境中进行高效的知识图谱推理。这些实际的例子能够将抽象的理论变得鲜活起来。 我希望这本书能教会我如何“思考”并行，而不是仅仅“编程”并行。这意味着要培养一种对并行化的直觉，能够在问题的早期阶段就识别出潜在的并行机会。 我也会特别关注书中关于通信开销和负载均衡的讨论。在非数值并行算法中，这些往往是性能的关键瓶颈，而如何有效地解决这些问题，需要作者提供一些深刻的见解。 我也好奇书中会涵盖哪些具体的非数值数据类型和操作，例如集合操作、图算法、树遍历等等，以及它们在并行环境下的实现策略。 总而言之，这本书在我心目中已经成为一本必读的经典。它不仅仅是一本技术手册，更是一份通往更高级计算思维的地图。我渴望通过阅读它，来拓展我的计算视野，并掌握驾驭并行计算的新技能。
评分这本《非数值并行算法（第一册）》的封面设计给我一种既现代又充满智慧的感觉，深沉的色彩搭配着流动的线条，似乎在预示着书中内容的复杂性和精妙性。当我拿到这本书时，就能感受到它沉甸甸的质感，这让我对接下来的阅读充满了期待。 我对“非数值”这个概念的关注已经很久了，它代表着计算机科学中那些不直接与数字运算相关的，但同样至关重要的计算领域。如何在高并发的场景下，高效地处理逻辑、结构、关系等信息，并将其并行化，一直是我探索的重点。 我非常希望这本书能够为我揭示一些关于非数值并行算法设计的核心原则。比如，如何在不同的并行模型（如SIMD, MIMD, GPU计算）下，对图算法、字符串匹配算法、集合论算法等进行有效的并行化。 从书籍的整体外观来看，作者在细节上做得非常出色。清晰的目录、索引以及可能出现的代码片段和图示，都表明这是一本经过精心打磨的学术著作。 我特别期待书中能够包含对不同并行算法的深入分析，包括它们的理论性能界限、实际执行效率，以及在不同硬件架构上的表现。知道“为什么”和“如何”才能真正掌握一门技术。 我也对书中可能提供的实际案例研究充满兴趣。理论知识固然重要，但如果能看到这些算法在真实世界问题中的应用，例如在生物信息学、自然语言处理、或者网络分析中的成功实践，那将是极大的鼓舞。 我相信，通过深入阅读这本书，我将能够提升自己解决复杂计算问题的能力，尤其是在处理大规模非数值数据时，能够设计出更高效、更具扩展性的并行解决方案。 我也会留意书中对数据局部性、通信模式以及同步机制的讨论。这些是影响非数值并行算法性能的关键因素，也是许多初学者容易忽略的地方。 我也好奇书中会讨论哪些具体的数据结构，例如链表、树、图等，以及如何在并行环境中对它们进行高效的操作和管理。 总而言之，这本书在我看来是一本极具价值的技术指南，它不仅能满足我对于非数值并行算法的好奇心，更能为我未来的学习和实践提供坚实的基础。我迫不及待地想深入其中，领略作者的智慧。
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