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出版者:Packt Publishing

作者:Gabriele Lanaro

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2013-12-23

价格:USD 26.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783288458

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本名为《数据结构与算法精通指南》的图书简介： --- 数据结构与算法精通指南 深入理解与高效实践 本书导语： 在软件开发的广阔天地中，数据结构与算法无疑是构建稳健、高效系统的基石。它们不仅仅是计算机科学课程中的理论知识，更是决定一个应用程序性能上限的关键因素。从底层操作系统到顶层的用户界面，无处不闪耀着优秀算法设计的智慧光芒。 《数据结构与算法精通指南》旨在为初学者和有经验的开发者提供一条清晰、深入的学习路径，使他们不仅能理解经典的数据结构与算法，更能掌握如何在实际工程中运用这些工具，设计出既优雅又具备卓越性能的解决方案。我们相信，真正的“精通”并非停留在背诵定义，而是理解其背后的设计哲学、权衡取舍，并能熟练应用到具体的业务场景中。 --- 第一部分：基础重塑与底层逻辑（The Foundations） 本部分致力于夯实读者对计算复杂性理论的理解，这是评估任何算法效率的通用语言。 第一章：算法效率的量化语言——大O记法 深入探讨时间复杂度和空间复杂度分析的艺术。我们将超越线性的 $O(n)$ 和二次方的 $O(n^2)$，详细剖析对数时间 $O(log n)$ 的神奇效率（例如二分查找的原理），以及常数时间 $O(1)$ 的理想状态。重点分析在不同输入规模下，渐近分析如何指导我们做出技术选型。我们还将讨论最坏情况、最好情况和平均情况的实际意义，以及何时应关注常数因子。 第二章：线性结构的高级篇章 本章将系统性地回顾并深入分析数组（Array）和链表（Linked List）。我们不仅讨论单向、双向和循环链表的实现细节，更会侧重于动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）在底层是如何通过扩容策略实现摊还分析（Amortized Analysis）下的 $O(1)$ 插入操作的。此外，还会讲解如何使用数组实现稀疏矩阵的高效存储。 第三章：栈与队列的工程应用 栈（Stack）和队列（Queue）是程序控制流的抽象。我们不仅实现标准的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO），更会聚焦于其工程变体： 单调栈： 解决“下一个更大/更小元素”问题的经典应用，广泛用于金融时间序列分析。 双端队列（Deque）： 如何高效地在两端进行操作，以及在滑动窗口最大值问题中的最优解法。 循环队列： 内存效率和同步机制中的应用。 --- 第二部分：树形结构的深度探索（The Tree Landscape） 树结构是分层数据和快速查找的核心工具。本部分将带领读者从基础的遍历到复杂的自平衡机制。 第四章：二叉树的遍历与应用 详述前序、中序和后序遍历的递归与非递归实现，并阐述如何利用中序遍历的特性重建二叉树。重点解析线索二叉树的概念，以及其在减少遍历查找时间上的优势。 第五章：二叉搜索树（BST）的性能瓶颈与解决方案 深入分析标准BST在极端输入下可能退化为链表的问题，从而导致查找效率降为 $O(n)$。 第六章：平衡的艺术——AVL树与红黑树（Red-Black Trees） 这是本部分的核心。我们将详细讲解AVL树的旋转机制（单旋与双旋），理解其严格的平衡条件。随后，我们将进入更具工程实用性的红黑树： 五大性质的严格定义与维护。 插入与删除操作中如何通过颜色翻转和旋转来保证 $O(log n)$ 的最坏情况性能。 讨论Java `TreeMap` 和 C++ `std::map` 底层选择红黑树的原因。 第七章：B树、B+树——面向磁盘世界的优化 讲解这些广度优先的树结构如何最小化磁盘I/O操作。重点分析B+树在数据库索引（如MySQL InnoDB）中的角色，强调其内部节点仅存储键值，而所有数据引用集中在叶子节点的原因。 --- 第三部分：高效查找与集合组织（Indexing and Hashing） 本部分关注如何快速定位数据，超越传统的基于比较的排序和查找。 第八章：哈希表的魔力与陷阱 深入剖析哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。重点讨论解决冲突的策略： 链式法（Separate Chaining）：负载因子与性能的关系。 开放定址法（Open Addressing）：线性探查、二次探查和双重哈希的优缺点及集群现象。 完美哈希（Perfect Hashing）：在特定数据集上实现 $O(1)$ 查找的理论和实践。 第九章：堆结构与优先级队列 实现最大堆和最小堆，并讲解如何基于堆来实现优先级队列。详细分析Dijkstra最短路径算法和Prim最小生成树算法中，堆结构如何将复杂度从 $O(V^2)$ 优化到 $O((V+E)log V)$。 第十章：集合的抽象——并查集（Disjoint Set Union, DSU） 讲解DSU在处理动态连通性问题中的威力。深入分析路径压缩和按秩合并（Union by Rank/Size）技术，如何将平均时间复杂度逼近常数时间 $alpha(n)$ (阿克曼函数的反函数)。 --- 第四部分：排序算法的精妙对比（Sorting Mastery） 本部分不再满足于 $O(n log n)$ 的标准答案，而是深入探究各种排序算法在不同数据特性下的适用性。 第十一章：比较排序的极限 全面对比归并排序、快速排序和堆排序的内在机制。重点分析快速排序的枢轴选择策略（随机化、中位数的中位数）对最坏情况的规避作用。 第十二章：线性时间排序 探讨在特定约束下，如何突破 $O(n log n)$ 的限制： 计数排序（Counting Sort）：原理与适用范围（有限范围的整数）。 基数排序（Radix Sort）：如何通过稳定排序实现对多位数的有效排序。 桶排序（Bucket Sort）：均匀分布数据的优势与应用。 --- 第五部分：图论的高级算法与实践（Graph Algorithms in Depth） 图是描述复杂关系的最强大工具。本部分聚焦于解决实际网络和路径问题的核心算法。 第十三章：图的表示与遍历 对比邻接矩阵和邻接表在不同稀疏度图上的空间和时间效率。深入理解深度优先搜索（DFS）在寻找强连通分量（Tarjan's Algorithm）和广度优先搜索（BFS）在寻找最短非权重路径中的应用。 第十四章：最短路径的解决方案 Dijkstra 算法的限制与堆优化。 Bellman-Ford 算法：处理负权边的能力，以及如何利用它检测负权环。 Floyd-Warshall 算法：解决所有顶点对之间的最短路径问题。 第十五章：网络流与匹配 引入最大流最小割定理。详细讲解Ford-Fulkerson 方法及其使用 Edmonds-Karp 或 Dinic 算法进行优化，并在实际问题（如资源分配、二分图最大匹配）中的映射与求解。 --- 结语：算法思维的迁移 本书的最终目标是培养读者将抽象的算法思想转化为具体、可维护代码的能力。我们通过大量的、不同难度级别的实际案例分析（而非纯粹的习题堆砌），展示如何在资源受限的环境下，为特定的业务挑战选择或设计出最优的数据结构与算法组合。掌握这些工具，意味着你拥有了构建下一代高性能系统的底层能力。 适合读者： 希望提升代码运行效率的软件工程师。 正在准备高难度技术面试的开发者。 计算机科学专业的学生和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

Python is a programming language with a vibrant community known for its simplicity, code readability, and expressiveness. The massive selection of third party libraries make it suitable for a wide range of applications. This also allows programmers to expre...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

《Python High Performance Programming》这本书对于那些想要深入挖掘Python性能潜力，并将其应用到实际项目中的开发者来说，无疑是一本不可多得的利器。作者以一种严谨且富有条理的方式，从多个维度阐述了Python高性能编程的核心概念和实用技巧。我尤其赞赏书中关于“代码剖析”和“性能基准测试”的强调，并详细介绍了如何使用各种工具来衡量和理解程序的性能表现。在我阅读这本书之前，我常常在优化代码时感到迷茫，不知道从何下手，也不知道我的优化是否真的有效。这本书教会了我如何通过科学的测试方法来验证我的假设，以及如何找到真正的性能瓶颈。我记得书中详细介绍了如何使用`timeit`模块来精确测量代码片段的执行时间，以及如何使用`memory_profiler`来监控程序的内存使用情况。通过这些工具，我能够更清晰地了解我的代码在不同情况下的表现，并更有针对性地进行优化。此外，书中还涵盖了如何利用NumPy的向量化操作、Pandas的高效数据处理以及Numba的JIT编译技术来显著提升Python程序的执行速度，这些内容对我实际项目中的性能提升起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Python High Performance Programming》这本书不仅仅是一本关于技术书籍，更是一本关于“如何思考”的书。作者通过对Python内部机制的深入剖析，以及对各种优化技术的详细讲解，引导读者跳出“表面”的编程模式，去理解代码背后的运行原理，并以此为基础进行更高效的编程。我之前在学习Python时，更多地关注的是语法和库的使用，对于性能的考虑往往是事后诸葛亮。而这本书让我认识到，性能优化应该贯穿于整个开发过程，从选择合适的数据结构和算法，到编写清晰易懂的代码，再到最后的性能测试和调优，每一个环节都至关重要。书中对Python的 GIL（全局解释器锁）的深入解析，以及如何通过多进程、异步编程等方式来规避其限制，给了我很大的启发。我之前常常觉得Python在并发编程方面存在天然的劣势，但通过这本书的学习，我了解到在不同的场景下，Python仍然能够实现高效的并发。此外，书中对于内存管理和垃圾回收机制的讲解，也让我对Python的内存使用有了更清晰的认识，并学会了如何编写更节省内存的代码。

评分☆☆☆☆☆

《Python High Performance Programming》这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会是一本侧重于“技巧”的书，但实际上，它更像是一本关于“思想”的书。作者在书中强调了理解Python核心机制的重要性，并通过大量案例展示了如何在不同的场景下做出最优的性能选择。例如，书中对于字符串操作的优化，从简单的拼接方式到使用`join`方法，再到对内存缓冲区的深入分析，都让我对Python字符串处理有了全新的认识。我之前对于字符串的拼接操作并没有太在意，往往直接使用`+`号连接，但看了书中的对比分析后，我才意识到这会在内存中产生大量的临时对象，对性能造成不小的影响。此外，书中对于函数调用开销、对象创建的开销以及循环优化的讲解，都让我受益匪浅。我学会了如何通过减少不必要的函数调用、使用生成器表达式来惰性计算以及优化循环的结构来提升程序的效率。这本书不仅仅是教授我如何写出“快”的代码，更是引导我去思考如何写出“好”的代码，即在可读性、可维护性和性能之间找到最佳平衡点。

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坦白说，我拿起《Python High Performance Programming》的时候，并没有抱有多高的期望，因为市面上关于Python优化的书籍实在太多了，很多都显得浮光掠影，或者只是简单地罗列一些库的使用方法。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它提供的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”。作者在书中对于Python底层机制的解释，尤其是关于对象模型、垃圾回收机制以及不同数据类型在内存中的表示，都给我留下了深刻的印象。我之前虽然知道列表和元组在某些情况下性能有差异，但书中通过内存占用和查找速度的对比，让我直观地理解了这种差异的根源。更让我惊喜的是，书中对算法复杂度和时间空间复杂度分析的结合，让我在选择合适的数据结构和算法时，能够更具前瞻性地考虑性能问题。我记得书中详细讲解了如何使用collections模块中的deque和heapq来优化特定场景下的数据处理，这对我日常开发中处理队列和优先级任务的效率提升起到了关键作用。此外，作者还深入探讨了I/O操作的优化，比如使用异步I/O和缓存策略，这对于构建高性能网络服务至关重要。这本书的学习过程，与其说是在学习技巧，不如说是在重新构建对Python的认知体系，理解其背后的原理，从而才能游刃有余地进行性能调优。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机底层原理充满好奇的程序员，而《Python High Performance Programming》这本书恰好满足了我的求知欲。它不仅仅是关于Python的高性能编程，更是一次深入Python内部世界的奇妙旅程。作者以一种极其细致和清晰的方式，揭示了Python解释器是如何工作的，包括字节码的生成、执行以及对象在内存中的表示。我之前对GIL的理解一直停留在“GIL会阻碍多线程并发”的简单概念，但书中对GIL的详细剖析，包括它如何保护Python对象的内存一致性，以及在某些特定场景下（如I/O密集型任务）多线程仍然可以发挥作用，让我对GIL有了更深刻、更全面的理解。此外，书中关于内存管理和垃圾回收机制的讲解，也让我对Python对象的生命周期有了更清晰的认识，并学会了如何避免内存泄漏。我记得书中对`__slots__`的使用进行了详细的讲解，以及它如何减少对象在内存中的占用，这对于处理大量对象时尤为重要。这本书让我从一个“使用Python”的开发者，逐渐转变为一个“理解Python”的开发者，这种认知上的提升，对我的编程思维产生了深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

《Python High Performance Programming》是一本绝对值得反复阅读的宝藏。它不是那种读完一遍就能束之高阁的书，而是随着我项目经验的积累，每一次重读都能有新的发现和感悟。书中对于CPU密集型和I/O密集型任务的区分，以及针对不同场景下的优化策略，都非常具有指导意义。我尤其欣赏作者对于“过早优化是万恶之源”的提醒，并强调了性能分析工具的重要性。书中对cProfile、line_profiler等工具的详细介绍和使用方法，让我能够精准地定位程序的性能瓶颈，而不是盲目地进行优化。我记得我曾经为一个数据处理任务感到非常困扰，程序的运行时间非常长，但又找不到具体原因。在阅读了这本书关于性能分析的部分后，我运用line_profiler对我的代码进行了深入分析，最终发现了一个隐藏在嵌套循环中的低效操作。通过书中提供的优化建议，我成功地将该任务的运行时间缩短了近十倍。这本书还涉及到了一些更高级的话题，比如内存池的使用、JIT编译器的原理以及如何利用C/C++扩展Python，这些内容虽然初看起来有些挑战，但作者的讲解循序渐进，并且提供了大量的实践案例，让我能够逐步掌握这些强大的技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于，它不仅提供了大量的Python高性能编程技巧，更重要的是，它帮助我建立了一个完整的性能优化思维体系。作者在书中强调了“测量”的重要性，并详细介绍了各种性能分析工具的使用方法，如cProfile, line_profiler, memory_profiler等。这些工具让我能够准确地定位到程序的性能瓶颈，而不是盲目地进行优化。我记得我曾经为一段效率低下的代码感到苦恼，在阅读了这本书关于性能剖析的部分后，我运用line_profiler对我的代码进行了细致的分析，最终发现了一个在嵌套循环中被重复执行的低效函数调用。通过书中提供的优化建议，我成功地将该函数的调用次数进行了整合，并将整体代码的执行效率提升了数倍。此外，书中对于Python的GIL（全局解释器锁）的深入解析，以及如何通过多进程、异步编程等方式来规避其限制，也让我对Python的并发编程有了更深入的理解。这本书不仅仅是技术知识的传授，更是一种编程思维的启迪，让我能够更自信、更有效地解决Python性能方面的问题。

评分☆☆☆☆☆

《Python High Performance Programming》这本书以其深刻的洞察力和实用的指导性，为我提供了一条通往Python高性能编程的清晰路径。它并非简单地罗列了一些优化技巧，而是深入到Python语言的本质，解释了为什么这些技巧有效，以及它们是如何影响程序性能的。我特别欣赏书中对于“时间局部性”和“空间局部性”等计算机科学基本概念在Python编程中的应用。例如，书中在讲解循环优化时，就提到了如何通过调整循环的顺序和数据访问模式来提高缓存命中率，从而提升程序执行速度。这让我对传统的性能优化技巧有了更深层次的理解。此外，书中对于如何利用Cython和Numba等工具将Python代码加速的讲解，也让我耳目一新。我之前一直认为Python在性能上与C++等语言存在巨大的差距，但通过这本书，我了解到通过适当的工具和方法，Python的性能可以得到极大的提升，甚至在某些情况下可以媲美编译型语言。这本书不仅教会了我如何写出“快”的代码，更引导我去思考如何成为一个更优秀的Python开发者。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对Python性能优化一直充满好奇的开发者，我一直寻求能够提供深入见解和实用技巧的书籍，而《Python High Performance Programming》恰好满足了我的需求。从这本书的第一页开始，我就被其严谨的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。作者并没有仅仅停留在表面的“快”，而是深入探讨了Python解释器的工作原理、内存管理机制，以及不同数据结构和算法对性能的影响。例如，书中对GIL（全局解释器锁）的详细剖析，以及如何通过多进程、多线程（在特定场景下）、异步编程等方式来规避其限制，让我对Python并发编程有了全新的认识。我尤其欣赏的是，作者并没有止步于理论，而是提供了大量的代码示例，并且这些示例都经过精心设计，能够清晰地展示各种优化技术的实际效果。从NumPy和Pandas的高效使用，到Cython和Numba等编译器的应用，再到内存分析工具的使用，这本书几乎涵盖了Python性能优化的方方面面。而且，作者的语言风格非常清晰易懂，即使是复杂的概念，也能被解释得明明白白。我常常在阅读过程中，一边对照代码在自己的环境中运行，一边思考如何将这些技巧应用到我自己的项目中，从而显著提升程序的运行效率。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走向Python性能优化的彼岸，让我对Python的理解上升到了一个全新的高度。

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我一直对构建能够处理海量数据的应用程序非常感兴趣，而《Python High Performance Programming》为我打开了一扇新的大门。书中关于如何高效处理大数据集的技巧，特别是对NumPy、Pandas和Dask等库的深入讲解，让我耳目一新。我之前虽然会使用Pandas进行数据分析，但对于其底层的数据存储和操作方式并没有深入了解。这本书通过分析Pandas DataFrame的内存布局和向量化操作的优势，让我彻底改变了以往的编程习惯，学会了如何写出更高效、更简洁的数据处理代码。我记得书中有一个关于如何利用Pandas的`apply`函数和自定义函数进行并行计算的例子，让我对数据并行化有了更直观的认识。而且，这本书还介绍了如何利用Cython将Python代码编译成C语言，从而获得接近C语言的执行速度，这对于CPU密集型的数据处理任务来说，简直是福音。我尝试将书中介绍的Cython技巧应用到我自己的项目中，结果令人震惊，程序的性能提升了不止一个数量级。这本书不仅仅是关于Python编程，更是关于如何利用Python生态系统中的强大工具来解决实际的性能挑战。

评分☆☆☆☆☆

篇幅有点短, 没有介绍pypy和cython的比较

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篇幅好少，感觉像没写完

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篇幅好少，感觉像没写完

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篇幅有点短, 没有介绍pypy和cython的比较