软件工程案例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京大学

作者:毕硕本

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2007-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787301125052

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
• 案例教学
• 软件开发
• 程序设计
• 软件质量
• 软件测试
• 项目管理
• 需求分析
• 系统设计
• 代码实现

计算机科学与技术系列：前沿算法与数据结构实践指南 图书简介 书名：前沿算法与数据结构实践指南 出版社： 创新科技出版社 作者群： 张宏（资深算法专家，多家科技公司技术顾问），李明（著名高校计算机学院教授，算法竞赛教练） ISBN： 978-7-5675-XXXX-X 页数： 约 850 页 装帧： 精装 定价： 198.00 元 --- 导言：迈向算法思维的深度解析 在信息技术日新月异的今天，算法与数据结构依然是构建高效、可靠软件系统的基石。本书《前沿算法与数据结构实践指南》并非对传统基础知识的简单复述，而是聚焦于近年来在人工智能、大数据、云计算等领域快速发展所催生的新型算法范式和数据组织挑战。我们旨在为具备一定编程基础，希望在算法深度和广度上实现突破的工程师、研究人员及高年级学生提供一本兼具理论深度与工程实践价值的参考手册。 全书结构围绕“挑战—理论—实践”的逻辑展开，深入剖析了从经典到尖端的算法体系，特别强调了在复杂约束条件下（如分布式环境、内存限制、实时性要求）的优化策略。 第一部分：现代计算环境下的数据结构重塑 本部分着眼于传统数据结构在面对海量数据和多核并行计算时的局限性，并介绍了适应新环境的创新数据结构设计。 第1章：高维空间索引与近似搜索 随着高维数据（如向量嵌入、生物信息学数据）的爆炸式增长，精确搜索的复杂度成为瓶颈。本章详细探讨了如 KD 树的改进版本（如Ball Tree），以及局部敏感哈希（LSH）的基本原理和应用场景。重点剖析了乘积量化（PQ）和倒排文件索引（IVF）在近似最近邻搜索（ANN）中的优化技巧，并辅以 C++ 实现的高性能库对比分析。 第2章：内存受限与持久化存储的数据结构 在处理超大数据集时，内存成为关键制约。本章深入讲解了外部存储排序算法（External Merge Sort）的优化，包括缓冲区的精确管理。随后，我们详细介绍了B+ 树的变体，如针对 SSD 优化的 LSM 树（Log-Structured Merge Tree），解析了其在 NoSQL 数据库（如 RocksDB）中的读写放大问题与解决方案。 第3章：并行与并发数据结构设计 并发编程是现代系统的核心挑战。本章超越了基本的互斥锁模型，专注于无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计与实现，如基于 CAS 操作的无锁队列和栈。同时，深入分析了并发哈希表（如Skip List 结构在并发环境下的优化），探讨了内存屏障（Memory Barriers）对并发算法性能的影响。 第二部分：前沿优化算法与计算模型 本部分将理论知识与当前计算领域的热点问题相结合，重点介绍求解复杂优化问题的有效工具。 第4章：图算法的深入扩展与加速 本章不再停留于 Dijkstra 或 Floyd-Warshall，而是聚焦于超大规模图（如社交网络、知识图谱）的处理。详细解析了图嵌入（Graph Embedding）的基本方法（如 Node2Vec），以及图神经网络（GNN）中消息传递机制的算法基础。此外，还探讨了并行图算法（Parallel Graph Algorithms）在 GPU 和集群环境下的实现框架。 第5章：随机化算法与近似优化 在许多 NP-hard 问题中，求出精确最优解的代价过高。本章系统介绍了如何有效利用随机化来获得高质量的近似解。内容涵盖模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）的现代改进版本，并重点阐述了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂概率分布采样中的应用。 第6章：流式数据处理与在线学习算法 面对连续不断的数据流，传统批处理模式不再适用。本章深入研究了流式算法，包括Count-Min Sketch用于频率估计，以及Bloom Filter的变种在高吞吐量系统中的应用。同时，探讨了在线凸优化（Online Convex Optimization），特别是Adagrad和Adam等自适应学习率优化器，解析其背后的数学原理和收敛性分析。 第三部分：算法的工程化与性能调优 理论的价值最终体现在工程实现上。本部分关注算法如何高效地落地到实际系统中，并进行性能的度量与优化。 第7章：高性能计算中的算法实现 本章侧重于硬件层面的优化。详细介绍了SIMD指令集（如 AVX-512）在向量化算法中的应用，以及如何通过内存访问模式的优化（Cache Locality）来加速矩阵运算。引入了JIT（Just-In-Time）编译技术对特定算法（如正则表达式匹配）的性能提升作用。 第8章：算法复杂度分析的进阶技巧 除了大O表示法，本章提供了更精细的性能分析工具。讨论了摊还分析（Amortized Analysis）在动态数据结构（如斐波那契堆）中的应用，以及如何使用概率分析来评估随机算法的期望性能。强调了在资源受限场景下，应侧重于常数因子和实际运行时间的分析。 第9章：算法的可解释性与鲁棒性评估 随着算法被广泛部署，理解其决策过程和抗干扰能力至关重要。本章探讨了LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等技术在复杂算法模型中的应用。同时，介绍了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对基础算法结构（如决策树、神经网络）的潜在威胁，并提供了防御性编程的建议。 总结与展望 《前沿算法与数据结构实践指南》旨在构建一座从基础知识到尖端应用之间的桥梁。全书贯穿着对算法效率、资源消耗和系统稳定性的深度考量，力求使读者不仅“知道”算法的原理，更能“驾驭”算法的实现。本书不包含软件项目生命周期管理、需求分析、测试驱动开发或UML建模等内容。其核心聚焦于计算核心的优化。 目标读者： 有志于深入研究高性能计算、机器学习底层实现的研究生。 需要设计和优化复杂系统底层数据结构的资深软件工程师。 希望在算法竞赛中取得突破的高水平学生。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑给我一种很“实在”的感觉，没有太多华而不实的修饰词，每一个章节的论点都有坚实的案例作为支撑，仿佛是作者多年一线经验的结晶和沉淀。我尤其欣赏它在衡量软件质量和项目健康度时所采用的那些量化指标。很多时候，我们凭感觉判断一个项目“好不好”，但这书教会了我们如何用数据说话，如何建立有效的度量体系来预警潜在的问题。例如，书中对技术债积累的量化分析，以及如何将其转化为管理层可以理解的商业风险，这对于我后来争取资源、说服团队进行重构至关重要。这种将工程语言转化为商业语言的能力，是这本书赋予读者的核心技能之一。它把软件工程从一个纯粹的技术活动，提升到了一个需要高层战略决策参与的商业活动的高度来审视。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它的“跨界”视野。它不仅仅关注代码和流程，还大量涉及了组织行为学和用户体验的交叉点。作者似乎深知，软件工程的最终交付物是为人服务的，因此，在讨论需求变更和沟通机制时，它花了大篇幅来阐述如何处理利益相关者的期望管理，以及如何在不同文化背景的团队中建立共识。我从中了解到，一个成功的软件项目，其最大的挑战往往不是技术实现的复杂性，而是人与人之间复杂性的管理。书中对“非技术风险”的评估和应对策略的详尽描述，是很多传统教程中缺失的宝贵内容。它提供了一整套工具，让你学会如何用系统工程的思维去解构一个充满不确定性的人类协作难题，从而保障最终产品的稳定和可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是一次穿越时空的旅行，深入到了软件开发的核心地带。它不仅仅是罗列了一堆理论，更像是一个经验丰富的向导，带着我们一步步走过那些充满挑战和惊喜的真实项目现场。我特别欣赏作者在描述每一个案例时所展现出的那种细腻和坦诚，没有刻意美化，反而真实地呈现了项目推进过程中的各种“坑”与“惊喜”。读完后，我感觉自己仿佛亲身参与了几次大型软件的迭代，那些曾经困扰我的概念，比如需求管理的模糊边界、架构选型的权衡利弊，都在具体的场景中找到了清晰的答案。书中对技术选型背后的商业考量和团队协作中的沟通障碍的剖析，更是让人醍醐灌顶。这绝不是那种只会讲解如何写代码的书，它探讨的是如何“制造”软件，如何驾驭一个复杂的工程体系。那种宏观的视野和微观的执行细节的完美结合，让这本书的价值远超出了普通教材的范畴，它更像是一部企业级的实战手册，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这是一本极具操作性和前瞻性的工具书，它的深度和广度都超出了我的预期。这本书的结构设计非常巧妙，它似乎摒弃了传统的线性知识传递模式，而是采用了一种模块化的、相互关联的知识网络构建方式。当你阅读一个关于敏捷实践的章节时，会发现它巧妙地引用了前面关于风险评估的结论，这种内在的逻辑钩子让知识的记忆和内化变得非常自然。更值得称道的是，书中对新兴技术，比如DevOps理念和微服务架构的讨论，并非停留在概念介绍，而是结合了多个行业背景下的实际部署和运维挑战进行探讨。这使得这本书不仅对初入职场的工程师有指导意义，对于资深架构师而言，也是一个反思当前实践、寻找优化点的绝佳参考点。它不提供标准答案，而是提供一套思考的框架，让你学会如何在不确定的环境中做出最优决策。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验非常流畅，作者的叙事风格带着一种特有的幽默感和人文关怀，使得原本可能枯燥的技术流程变得引人入胜。它没有采用那种冷冰冰的教科书式的语言，而是用一种讲故事的方式，将软件工程的各个阶段——从最初的愿景捕捉到最终的系统维护——串联起来。我最喜欢的是其中关于“失败案例”的分析部分，通常这类书籍都会倾向于展示成功的光环，但这本书却勇敢地揭示了那些项目是如何一步步走向失败的，这种反面教材的价值是巨大的。通过对这些“灾难”的深入剖析，读者可以清晰地看到，许多问题并非是技术能力不足造成的，而是管理哲学、文化冲突和沟通失灵的综合结果。每次合上书本，我都会停下来思考自己手头正在进行的项目，总能找到新的视角去审视那些被我视为理所当然的流程，这本书真正激发了我对“为什么这样做”的深度思考，而不是仅仅停留在“如何做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆