计算机系统结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:经济科学出版社

作者:李学干

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:2000-1

价格:21.30元

装帧:

isbn号码:9787505820432

丛书系列:

图书标签:

• 计算机系统结构
• 计算机组成原理
• 汇编语言
• 存储系统
• 处理器
• 流水线
• Cache
• 虚拟内存
• 指令集
• 系统性能

《深入理解：经典数据结构与算法设计》 本书简介： 在信息技术日新月异的今天，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。然而，许多初学者往往在概念的海洋中迷失方向，对抽象的理论望而却步，导致在实际工程中难以高效地组织和处理数据。本书《深入理解：经典数据结构与算法设计》正是为解决这一痛点而精心编写的一部力作。它摒弃了传统教材中晦涩难懂的数学推导和过于僵化的描述，转而采用一种“直觉驱动、案例先行”的教学范式，旨在帮助读者真正理解数据结构和算法的内在逻辑与设计哲学。 本书核心特色与内容架构： 本书的篇幅结构经过精心设计，从最基础的元素构建，逐步过渡到复杂系统的实现，确保知识的递进性与系统性。我们认为，理解数据结构的关键在于理解它所要解决的“问题场景”以及“空间-时间”的权衡艺术。 第一部分：数据组织的基石——线性结构与抽象思维 本部分聚焦于最基础也是最核心的线性数据组织方式。 数组（Array）与动态数组的内存语义剖析： 我们将深入探讨数组的连续内存布局如何带来极速的随机访问能力（$O(1)$），并详细分析动态数组在扩容时所涉及的内存拷贝和时间成本，揭示其“均摊分析”的精妙之处。这不是简单地罗列操作，而是通过模拟内存分配过程，让读者清晰地看到数据“搬家”的代价。 链表家族的灵活性与代价： 单链表、双向链表、循环链表的实现不再是孤立的知识点。我们将重点比较它们在节点插入、删除操作上的高效性（$O(1)$）与在查找操作上的局限性（$O(n)$）。特别是，我们会用一个具体的“任务调度队列”场景，来展示双向链表在需要快速删除已完成任务时的优势。 栈（Stack）与队列（Queue）： 这两种结构体现了“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的明确约束。书中不满足于仅介绍其应用（如函数调用栈、广度优先搜索），而是着重讲解如何用数组和链表灵活地实现这两种抽象数据类型（ADT），并比较在不同底层实现下，其性能差异在极端情况下的表现。例如，如何设计一个高效的、支持动态大小调整的循环队列，避免传统数组队列的“假满”问题。 第二部分：结构化与层次化——非线性数据的力量 当数据间的关系不再是简单的先后顺序时，非线性结构成为解决复杂问题的关键。 树结构详解： 树是组织层级关系和加速搜索的利器。本书将从最基础的“树的定义与遍历”（前序、中序、后序）入手，随后深入到二叉搜索树（BST）的动态维护。 平衡的艺术：AVL与红黑树的“自愈”机制： 我们不会直接抛出复杂的旋转规则，而是先通过一个“性能退化案例”（一个有序插入的BST）来凸显平衡的必要性。随后，详细剖析AVL树的高度平衡策略和红黑树的颜色标记与旋转规则。重点在于理解“旋转”操作的本质——它是在不破坏现有层级关系的前提下，微调局部结构以恢复平衡。 堆（Heap）与优先级的管理： 堆，作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级队列的核心。我们将详细讲解最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），以及它在Dijkstra算法和A搜索中的核心作用。我们特别关注堆的上浮（bubble-up）和下沉（sink-down）操作的细节，确保读者掌握其时间复杂度为何能维持在$O(log n)$。 第三部分：连接与路径——图论算法的实践应用 图结构是建模现实世界复杂关联的最佳工具，从社交网络到城市交通系统。 图的表示方法： 重点对比邻接矩阵（适用于稠密图，空间开销大）和邻接表（适用于稀疏图，空间高效）。我们将通过实际的地图数据，演示如何根据图的特性选择最优的存储结构。 图的遍历与搜索： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是基础，但本书更侧重于解释它们在不同场景下的应用差异（如DFS用于拓扑排序和连通分量检测；BFS用于最短路径在无权图中的应用）。 最短路径的权衡： 详细讲解Dijkstra算法的贪心策略与Bellman-Ford算法处理负权边的能力。我们不回避Bellman-Ford算法中对松弛操作的迭代次数分析，让读者理解其$O(VE)$复杂度的由来。 第四部分：高效排序与查找的哲学 排序是算法领域永恒的主题，本书旨在探究不同排序算法背后的设计哲学和适用场景。 比较排序的极限： 深入分析归并排序（Merge Sort）的稳定性与空间换时间的特点，以及快速排序（Quick Sort）的原地操作优势和“最坏情况”的规避策略（例如，随机化枢轴的选择）。 非比较排序的效率奇迹： 当数据具有特定分布时，计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）可以打破$O(n log n)$的界限。我们将通过详尽的案例，展示它们如何利用数据的数值特性实现线性时间复杂度。 本书的教学理念： 本书不追求覆盖市面上所有的数据结构，而是精选那些在工程实践中应用最广泛、理论最经典的结构。我们强调“为什么是这样”，而非仅仅“如何实现”。每一个算法的引入，都伴随着对时间复杂度和空间复杂度的严谨分析，以及对实际应用场景的深度剖析。读者在阅读完本书后，将能够根据具体需求，自主设计和优化数据存储方案，真正将算法思维融入到软件开发的每一个环节。

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这本书的写作风格非常“德高望重”，用词精准，逻辑链条紧密得几乎没有一丝可供喘息的空间。它像是一位经验丰富的大师在对你传授毕生所学，不容许任何含糊不清的表达。我花了两周时间才啃完了关于虚拟化和I/O处理的部分。书中对虚拟化层中硬件辅助（如Intel VT-x/AMD-V）的介入点分析得极其透彻，精确指出了管理程序（Hypervisor）如何与底层硬件寄存器交互以实现特权级的切换。这种对体系结构与软件边界的精细切割，让人拍案叫绝。但与此同时，这种极端的精确性也带来了阅读上的枯燥感。缺乏生动的比喻或者形象化的类比，使得许多抽象的概念需要读者自己在大脑中反复构建模型。如果你想快速了解一个概念的梗概，这本书绝非良选；但如果你想穷尽一个概念的所有技术细节、历史沿革和工程实现上的权衡，那么它就是你最可靠的向导。

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这本厚重的著作，初翻时便被其严谨的学术气息所震撼。它不像市面上那些轻快的科普读物，更像是一部需要沉下心来仔细研磨的工具书。作者显然倾注了大量心血，对那些晦涩难懂的底层原理进行了系统性的梳理和阐释。我尤其欣赏其中关于指令集架构演进的章节，从早期的精简指令集（RISC）到复杂指令集（CISC）的较量与融合，分析得鞭辟入里。书中不仅罗列了大量的技术名词和模型，更重要的是，它构建了一个清晰的逻辑框架，让读者能够循着历史的脉络，理解为何今天的处理器会是这般模样。当然，对于初学者来说，门槛略高，那些涉及流水线深度、超标量执行单元配置的细节描述，需要反复对照图示才能勉强跟上思路。不过，一旦跨过这道坎，你会发现自己对现代计算设备运行机制的理解提升到了一个全新的维度。这本书更适合那些已经具备一定计算机基础，渴望深挖硬件实现细节的工程师或高级学生。它不是用来快速获取知识的，而是用来建立坚实理论体系的基石。

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这本书的排版和图示设计，说实话，有些让人头疼。大量的流程图和时序图虽然清晰地描绘了复杂的并行处理过程，但如果印刷质量稍差，一些关键的细节线条就会模糊不清，极大地影响了阅读体验。我经常需要将书本拿到光线最好的地方，甚至用放大镜来确认数据通路上的控制信号是如何流转的。作者在理论阐述上是无可挑剔的，特别是关于多核互联网络（NoC）拓扑结构优劣的对比分析，逻辑严密，论证充分。然而，在面向非专业读者的友好性上，这本书做得远远不够。它几乎没有穿插任何案例研究或者软件层面的优化技巧，完全是纯粹的硬件架构剖析。对于我这种更偏向于软件优化和系统调优的读者来说，阅读过程更像是在攀登一座没有脚手架的陡峭岩壁，每一步都需要耗费巨大的认知努力来校准概念。

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坦白说，我买这本书是冲着那个响亮的名字去的，期望能在其中找到对“未来计算”的一些大胆构想或前沿探索。然而，阅读体验却显得有些……传统。它更像是一部扎实的教科书，专注于对现有主流体系结构的深度解析。内容上，对缓存一致性协议、内存访问的层次结构处理得非常到位，各种缓存替换算法的性能权衡分析得非常细致，甚至连不同内存模型下的并发控制问题也进行了详尽的数学推导。这些内容无疑是宝贵的知识财富，对于需要设计高性能系统的专业人士来说是无可替代的参考资料。但如果期待书中能看到量子计算的初步展望，或者类脑芯片的设计思路，那可能会感到轻微的失落。它将核心精力完全集中在如何将冯·诺依曼结构推向性能极限的工程艺术上，严谨得近乎固执，少了一丝对“下一个范式”的想象力。

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我借阅了这本“大部头”主要是为了准备一个关于系统性能瓶颈分析的研讨会。这本书中关于指令级并行（ILP）技术的阐述，是我见过的最全面、最深入的文献之一。它不仅解释了超标量、乱序执行的基本原理，还详细对比了各种分支预测器的准确率和延迟代价。特别是关于性能评估的章节，作者给出了一套非常实用的性能建模公式，虽然推导过程非常耗费心神，但一旦掌握，就能对任何新架构的性能潜力做出快速的初步判断。然而，我发现书中对功耗和散热问题的讨论相对较少，这在当前追求绿色计算和移动计算的时代背景下，显得有些不足。似乎作者的视角更多地停留在纯粹的“速度最大化”的古典目标上，而忽略了当代系统设计中日益重要的能效比考量。

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