MIS係統分析與設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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價格:6.00元

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isbn號碼:9787504431592

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圖書標籤:

• MIS
• 係統分析
• 係統設計
• 信息係統
• 管理信息係統
• 數據庫
• 建模
• 需求分析
• UML
• 軟件工程

好的，這裏是一份關於“高級數據結構與算法優化實踐”的圖書簡介，重點突齣其深度和前沿性，完全不涉及“MIS係統分析與設計”的內容。 --- 高級數據結構與算法優化實踐：從理論基石到高性能計算前沿 圖書簡介 在當今信息爆炸與計算密集型應用的時代，軟件性能已不再是錦上添花，而是決定産品成敗的核心競爭力。本書《高級數據結構與算法優化實踐》並非停留在對基礎概念的重復介紹，而是深入到計算科學的精髓，聚焦於如何針對特定計算場景，設計、選擇並深度優化數據結構與核心算法，以榨取硬件資源的每一分潛力，實現量級的性能提升。 本書的目標讀者是具備紮實計算機科學基礎（如熟悉基本數據結構和復雜度分析）的軟件工程師、係統架構師、算法研究人員，以及希望從“能跑”邁嚮“極緻高效”的高級開發人員。 第一部分：現代數據結構的深度剖析與定製化應用 本部分將顛覆您對經典數據結構（如樹、圖、哈希錶）的傳統認知，探討在多核、分布式以及內存受限環境下的高級變體和優化策略。 第一章：超越平衡樹：B樹傢族的現代變種與事務係統優化 我們首先考察B樹、B+樹在數據庫索引中的核心作用，但重點將放在其在非易失性內存 (NVM) 和固態硬盤 (SSD) 環境下的局限性分析。我們將詳細介紹Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree) 的內部工作機製，包括其在寫入放大和讀取延遲之間的權衡藝術。隨後，深入探討諸如Copy-on-Write (COW) 變體、Skip List 結構（如Pessimistic/Optimistic Locking Skip Lists） 在並發控製層麵的應用，特彆是如何在極高並發的鍵值存儲中確保一緻性與高性能。 第二章：圖計算的內存壁壘與分布式拓撲 圖結構是分析社交網絡、路由、知識圖譜的基石。本章將著重解決大規模圖在單機內存限製下的處理難題。內容涵蓋： 1. 圖分區與劃分策略：從最優化的圖劃分算法（如METIS啓發式、譜聚類方法）到高內聚低耦閤的模塊化策略。 2. 內存布局優化：對比鄰接列錶 (Adjacency List)、鄰接矩陣 (Adjacency Matrix)，並重點剖析壓縮稀疏行 (CSR) 及其在GPU加速圖處理中的布局優勢。 3. 並行圖算法的挑戰：深入講解Pregel模型與GraphBLAS框架，分析同步與異步計算模型在處理大規模圖算法（如PageRank、社區發現）時的性能差異與收斂性問題。 第三章：空間數據結構與近鄰搜索的未來 隨著物聯網和高維數據的激增，傳統K-D樹麵臨“維度災難”。本章專注於高性能的近似最近鄰 (ANN) 搜索技術，這是推薦係統和計算機視覺領域的核心挑戰。我們將詳盡闡述： 基於樹結構的優化：如R樹在磁盤存儲中的優化，以及如何通過調整樹的扇齣因子來適應不同的 I/O 特性。 基於量化的方法：深度解析乘積量化 (Product Quantization, PQ)、局部敏感哈希 (LSH) 的數學原理，並提供在超大規模數據集上實現毫秒級搜索的工程實現細節。 第二部分：算法的微觀優化與硬件感知設計 本部分將視角從高層結構轉嚮底層實現，探討如何使算法代碼真正“理解”現代CPU和內存層級結構。 第四章：內存層級結構與緩存效率的極緻追求 理解CPU L1/L2/L3緩存的行為是高性能編程的先決條件。本章從False Sharing (僞共享)、緩存行填充 (Cache Line Padding) 入手，係統地展示如何重構數據布局以最大化緩存命中率。 空間局部性與時間局部性：如何通過算法重排（如矩陣乘法的Tiling/Blocking技術）來規避緩存未命中。 SIMD指令集的應用：詳細介紹如何利用SSE/AVX等單指令多數據指令集，通過嚮量化操作（如並行求和、嚮量點積）實現單個CPU周期內的多數據處理，附帶C++ `_mm_` 內建函數的實戰案例。 第五章：高效排序與搜索：超越O(N log N)的特例優化 雖然比較排序的理論下界是$O(N log N)$，但本書將探討在特定數據分布和約束下，如何利用綫性時間排序算法的優勢。我們將深入研究基數排序 (Radix Sort) 的現代實現，包括如何針對32位或64位整數，優化計數、位域提取等操作，使其在實際應用中超越快速排序。此外，對於大規模、稀疏數據的搜索，會介紹基於壓縮技術的查找優化策略。 第六章：並發模型與無鎖編程的藝術 在多核時代，同步機製的開銷往往成為性能瓶頸。本章是本書實踐性的高潮部分，將全麵梳理現代並發控製的陷阱與解決方案。 內存屏障的必要性：講解Acquire/Release語義和Sequential Consistency的對比，以及在不同CPU架構上編譯器和硬件如何重排序指令。 無鎖數據結構：精講Compare-And-Swap (CAS) 操作的原子性保證，並提供高性能的無鎖隊列 (Lock-Free Queue) 和無鎖棧 (Lock-Free Stack) 的實現藍圖，重點分析如何規避ABA問題。 原子操作的粒度選擇：何時使用輕量級的原子操作，何時應迴歸到使用更復雜的鎖機製（如讀寫鎖、分段鎖），基於實際的性能測試數據進行權衡。 第三部分：前沿算法範式與性能工程 最後一部分將目光投嚮新興的計算範式，探討如何將前沿理論應用於解決當前計算領域的瓶頸問題。 第七章：隨機化算法與近似解的工程價值 在許多NP難問題中，精確解的計算代價過高。本書將探討如何利用概率方法和隨機化算法快速獲得足夠好的解。內容包括：Karger’s 最小割算法的實際性能分析，以及Monte Carlo與Las Vegas算法在工程中的明確區分和應用場景，強調隨機性在復雜優化問題中的構造性作用。 第八章：壓縮感知與稀疏數據處理 在處理大規模稀疏矩陣（如推薦係統評分矩陣）時，標準算法效率低下。本章將介紹壓縮感知 (Compressed Sensing) 的核心數學原理，並重點放在如何設計高效的稀疏矩陣存儲格式 (e.g., CSC, COO) 及其在快速傅裏葉變換 (FFT) 和快速捲積中的應用，展示如何通過數據稀疏性實現計算復雜度的大幅下降。 總結與展望 《高級數據結構與算法優化實踐》是一本麵嚮實踐的深度指南。它不僅僅是知識的匯編，更是一套解決實際高並發、大數據量、低延遲係統瓶頸的思維工具箱。通過對硬件特性的深刻理解和對算法細節的精微打磨，本書緻力於將讀者的算法實現能力提升到工業級應用的前沿水平。掌握本書內容，意味著能夠自信地構建下一代需要極緻性能的計算核心。

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