具体描述
本书和传统同类书籍的区别是除了介绍基本的数据结构容器如栈、队列、链表、树、二叉树、红黑树、AVL树和图之外，引进了多任务；还介绍了将任意数据结构容器变成支持多任务的方法；另外，还增加了复合数据结构和动态数据结构等新内容的介绍。在复合数据结构中不仅介绍了哈希链表、哈希红黑树、哈希AVL树等容器，还介绍了复合数据结构的通用设计方法；在动态数据结构中主要介绍了动态环形队列、动态等尺寸内存管理算法。在内存管理中介绍了在应用程序层实现的内存垃圾回收算法、内存泄漏检查和内存越界检查的方法等。本书选取的内容均侧重于在实际中有广泛应用的数据结构和算法，有很好的商业使用价值。
本书大部分章节中都列举并介绍了应用实例，如用AVL树等容器实现的搜索引擎、用数组实现HOOK管理、用链表实现的短信息系统中的CACHE管理、用哈希表实现WebServer中的CACHE文件管理和用哈希AVL树实现抗DoS／DDoS攻击等。
书中重点介绍了软件的各种质量特性如时间效率和空间效率之间的关系，介绍了如何在各种质量特性间取得均衡的原则，并介绍了各种数据结构算法的应用场合和范围。
本书介绍的所有数据结构及算法都以不同复杂程度给出其编码实现。为了便于读者自学，每章末附有小结和思考练习题。
本书可供高校计算机及相关专业作为教学参考书，对从事软件开发与应用的科研人员、工程技术人员以及其他相关人员也具有较高的参考价值。
作者简介
目录信息
读后感
最初看到书名，以为是一本介绍并发算法的书。例如，一个遍历数组的操作，在并发情况下，可以将数组分为若干小段，并发处理，在硬件支持并发──例如现在流行的多核CPU情况下，这种处理效率会比串行处理高很多。大部分常见的数据结构，都可以写出充分利用多核的并发算法。 可是...
评分最初看到书名，以为是一本介绍并发算法的书。例如，一个遍历数组的操作，在并发情况下，可以将数组分为若干小段，并发处理，在硬件支持并发──例如现在流行的多核CPU情况下，这种处理效率会比串行处理高很多。大部分常见的数据结构，都可以写出充分利用多核的并发算法。 可是...
评分最初看到书名，以为是一本介绍并发算法的书。例如，一个遍历数组的操作，在并发情况下，可以将数组分为若干小段，并发处理，在硬件支持并发──例如现在流行的多核CPU情况下，这种处理效率会比串行处理高很多。大部分常见的数据结构，都可以写出充分利用多核的并发算法。 可是...
评分最初看到书名，以为是一本介绍并发算法的书。例如，一个遍历数组的操作，在并发情况下，可以将数组分为若干小段，并发处理，在硬件支持并发──例如现在流行的多核CPU情况下，这种处理效率会比串行处理高很多。大部分常见的数据结构，都可以写出充分利用多核的并发算法。 可是...
评分最初看到书名，以为是一本介绍并发算法的书。例如，一个遍历数组的操作，在并发情况下，可以将数组分为若干小段，并发处理，在硬件支持并发──例如现在流行的多核CPU情况下，这种处理效率会比串行处理高很多。大部分常见的数据结构，都可以写出充分利用多核的并发算法。 可是...
用户评价
这本书的阅读体验，就像是得到了一位经验丰富的老程序员的悉心指导。作者在《多任务下的数据结构与算法》中，并非生硬地罗列知识点，而是通过将数据结构与算法与实际的应用场景紧密结合，让抽象的概念变得生动起来。我印象深刻的是关于B树和B+树在数据库索引中的应用，书中不仅讲解了它们的结构和查询原理，还详细剖析了它们在并发读写场景下的性能表现，以及如何通过调整分支因子、节点大小等参数来优化。此外，书中还花了相当大的篇幅来讨论分布式一致性算法（如Paxos和Raft）在构建可靠数据结构时的作用，这对于理解现代分布式系统的底层逻辑至关重要。作者的语言风格非常平实，但字里行间透露出深厚的功力。他能够用最简洁的语言解释最复杂的问题，并且总是能够引导读者思考更深层次的解决方案。这本书的价值在于，它不仅传授了技术，更培养了解决问题的思维方式，让我能够更自信地应对复杂的数据处理和系统设计挑战。
评分《多任务下的数据结构与算法》这本书，简直就是一本为追求极致性能的开发者量身打造的“武功秘籍”。作者在书中对于如何设计和优化用于高并发场景下的数据结构，有着独到的见解。我特别喜欢书中关于缓存友好型数据结构的设计，以及如何利用CPU缓存的局部性来提升算法的执行效率。例如，在讨论数组和链表时，作者不仅分析了它们在单线程下的优劣，更深入地探讨了在多核处理器环境下，哪种结构更能减少缓存伪共享和提高并行访问的效率。书中对内存分配策略、垃圾回收机制与数据结构结合的分析也让我受益匪浅。它让我意识到，理解底层硬件和操作系统对算法性能有着决定性的影响。此外，作者还分享了一些鲜为人知的优化技巧，比如如何使用位操作来加速某些算法，或者如何利用SIMD指令集来并行处理数据。这本书的实用性和前瞻性都非常突出，对于任何希望将自己的程序性能推向极致的开发者来说，都具有不可估量的价值。
评分刚拿到这本《多任务下的数据结构与算法》，就被它扎实的理论功底和清晰的讲解方式深深吸引。作者在开篇就点出了多任务环境下数据结构和算法设计的核心挑战，这绝对不是一本简单的“CRUD”教程，而是直击系统性能瓶颈的“利器”。从并发控制下的链表、队列操作，到多线程环境下的哈希表和树的优化，书中循序渐进地剖析了每一种经典数据结构在并发场景下的演变和最佳实践。我尤其喜欢关于锁粒度设计的那几章，作者通过生动的代码示例和详尽的性能对比，让我深刻理解了如何在保证数据一致性的同时，最大限度地提升吞吐量。书中对各种同步原语（如互斥锁、读写锁、信号量）的应用场景和优缺点分析得头头是道，对于我这种经常需要处理高并发请求的开发者来说，简直是雪中送炭。而且，作者还讨论了一些高级话题，比如无锁数据结构的设计思路，虽然理解起来需要一些时间和精力，但无疑极大地拓宽了我的技术视野。这本书的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，以及在不同场景下应该如何权衡和选择。
评分翻开《多任务下的数据结构与算法》，感觉像是进入了一个精心设计的宝藏迷宫，每深入一层，都能发现令人惊喜的知识节点。这本书在阐述算法时，没有停留在书本上的理论层面，而是巧妙地将它们置于多线程、分布式等现实的复杂环境中。举例来说，书中关于图算法的讲解，不仅仅是Dijkstra或Floyd的经典实现，更重要的是探讨了如何在并行计算环境中加速这些算法，以及如何处理分布式图的更新和查询问题。作者还深入分析了内存模型、缓存一致性等底层机制对算法性能的影响，这让我对算法的理解上升到了一个新的维度。我特别欣赏书中对“算法的权衡”这一主题的反复强调，它告诫读者，在追求极致效率的同时，也要考虑实现的复杂度、维护成本以及对资源的需求。书中提供的各种案例分析，都充满了实际操作的指导意义，例如如何设计一个能够应对海量数据流的高效排序算法，或者如何在有限的内存空间内实现一个快速的模式匹配算法。这本书的深度和广度都远超我的预期，它绝对是那些希望在性能优化方面更上一层楼的程序员的必读之作。
评分坦白说，在阅读《多任务下的数据结构与算法》之前，我对多任务环境下的数据处理和算法优化一直处于一种“摸着石头过河”的状态。这本书的出现，则像是一盏明灯，指引了我前进的方向。作者以一种非常系统化的方式，将不同类型的数据结构和算法，在并发、分布式、资源受限等各种复杂场景下的表现进行了深入的剖析。我印象最深的是书中关于消息队列和事件驱动架构中数据结构选择的讨论，它不仅讲解了AMQP、Kafka等协议背后的数据处理逻辑，还提供了如何设计高效的消费者和生产者数据结构来应对海量消息的策略。书中对容错和健壮性设计方面的探讨也相当到位，它教会了我如何在系统中引入冗余、如何进行错误检测和恢复，从而保证数据的一致性和系统的稳定性。这本书的优点在于，它能够将理论知识转化为可操作的实践，并且提供了大量的真实世界案例来支撑其论点。读完这本书，我感觉自己的技术视野得到了极大的拓展，解决复杂问题的信心也得到了极大的增强。
评分第一次看到国人原创的好书 通俗易懂 推荐
评分第一次看到国人原创的好书 通俗易懂 推荐
评分如果单作为数据结构的教材，我觉得挺多地方讲解的相较严婆婆的要清晰透彻些。至于多任务，感觉看不出什么特别的地方，回忆起来基本就是“锁”。代码可读性还算不错，但是所占篇幅太大太多了（基本也是单任务为主）... 终究不能如CLRS一般点到为止。
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评分如果单作为数据结构的教材，我觉得挺多地方讲解的相较严婆婆的要清晰透彻些。至于多任务，感觉看不出什么特别的地方，回忆起来基本就是“锁”。代码可读性还算不错，但是所占篇幅太大太多了（基本也是单任务为主）... 终究不能如CLRS一般点到为止。
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