Algorithms: Sequential, Parallel, and Distributed pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Algorithms: Sequential, Parallel, and Distributed offers in-depth coverage of traditional and current topics in sequential algorithms, as well as a solid introduction to the theory of parallel and distributed algorithms.
作者简介
Kenneth A. Berman is a Professor of Computer Science and Engineering at the University of Cincinnati. He is a co-director of the Laboratory for Networks and Applied Graph Theory and coordinator of the UC research group Internet Computing and Information Science. He has published over 50 research papers, and has taught both undergraduate and graduate courses in networks and algorithms for many years.
Jerome L. Paul is a Professor of Computer Science and Engineering at the University of Cincinnati. He was head of UC's Computer Science Department for 10 years, and is currently the director of the Laboratory for Integrated Networked Computing (LINC). He has published over 30 research papers, and has taught both undergraduate and graduate courses in sequential and parallel algorithms for many years.
目录信息
读后感
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用户评价
这本《Algorithms: Sequential, Parallel, and Distributed》的深入探讨，特别是它对**经典排序算法在不同计算模型下的性能演变**的剖析，给我留下了极其深刻的印象。我过去对快速排序和归并排序的理解大多停留在理论层面，即它们在单处理器环境下的时间复杂度分析。然而，这本书没有止步于此，而是通过详尽的案例和伪代码，展示了当数据规模达到TB级别，并且需要在数百个核心上并行处理时，这些算法如何被重新设计和优化。例如，书中对**并行归并**的描述，清晰地揭示了如何通过负载均衡和避免不必要的同步开销来最大化CPU利用率。作者对于数据分区策略的讨论尤其精彩，无论是静态划分还是动态负载感知划分，都配有实际的性能对比图表，这使得抽象的并行计算概念变得异常具体和可操作。我特别欣赏作者在讨论**内存层次结构对算法选择的影响**时所采取的细致入微的态度，它远超出了传统算法教材中对缓存命中的简单提及，而是深入到了共享内存模型下的缓存一致性协议如何直接制约着并行算法的最佳实践。这本书真正做到了将理论的严谨性与工程实践的复杂性无缝衔接。
评分这本书的叙事风格非常具有**学术深度和历史洞察力**，它不像许多现代教材那样急于展示最新的技术栈，而是耐心地追溯了问题的根源。例如，在讲解**计算复杂性理论**时，作者花费了大量篇幅来讨论NP-完全性证明的早期思想是如何在并行计算环境下面临挑战的。它探讨了“P”类问题在$O(log n)$时间内是否可解的深入讨论，这远超出了普通本科课程的范围，更像是研究生研讨班的材料。我尤其欣赏作者在引入**量子计算对传统算法的颠覆性影响**时所采取的审慎态度——没有过分渲染，而是客观地分析了Shor算法和Grover算法对现有加密和搜索算法的渐进优势。这种对算法演进脉络的清晰梳理，使得读者不仅知道“怎么做”，更能明白“为什么会这么做”。这本书的参考文献部分详实得令人敬佩，几乎每一项重要结论后面都能找到其原始出处，为希望进行更深层次研究的读者提供了无价的指引。
评分从**实际编程和调试的角度**来看，这本书提供的不仅仅是理论模型，而是**可转化为高性能代码的蓝图**。书中对各种并行编程模型，如OpenMP、MPI以及更底层的CUDA编程范式的对比分析，做到了极高的实用性。不同于只给出抽象的`for`循环并行化示例，作者深入探讨了**线程间通信的开销与收益平衡点**。例如，书中关于**稀疏矩阵向量乘法（SpMV）在GPU上的优化**的章节，详细对比了CSR、BSR等不同存储格式在并行化时的内存访问模式差异，并提供了针对特定硬件架构的调优建议。这种关注**实现细节和平台特性**的写法，让我可以立即将学到的知识应用到我正在进行的高性能计算项目中去。即使是对于经典的二分查找算法，作者也展示了在SIMD指令集下如何通过位操作和分支预测规避技术来实现超越经典模型的加速，这充分体现了本书对“效率”这一核心追求的全面性。
评分我花了相当长的时间寻找一本能将**分布式系统中的一致性协议与底层图算法**有效结合起来的教材，而这本《Algorithms: Sequential, Parallel, and Distributed》终于满足了我的期望。以往的算法书要么是纯理论的，要么是专注于特定领域的（比如数据库或网络）。这本书的独特之处在于，它将像Dijkstra最短路径算法这样的基础结构，置于一个**容错和去中心化**的环境中进行重新审视。书中详尽地描述了如何在FLP不可能性下，设计出近似最优的、基于Gossip协议的动态路由选择算法。更具启发性的是，作者并没有简单地罗列各种共识算法（如Paxos或Raft），而是将它们视为**特定约束下的状态机复制问题**，然后反过来探讨如何利用这些机制来维护一个分布式图结构的最新状态。这种“自上而下”的视角——从系统需求倒推算法设计——极大地拓宽了我的思路。特别是关于**边缘计算中的数据流图调度**那一章节，作者引入了随机化技术来处理网络延迟和节点故障，这在处理大规模物联网数据时具有极强的现实指导意义，让我对“分布式算法”的理解从一个学术概念提升到了一个工程设计范畴。
评分这本书的结构设计体现了一种**高度的模块化和知识的递进性**，非常适合自学或作为多层次课程的参考资料。初学者可以专注于前几章关于顺序算法的严谨论述，而资深工程师则可以直接跳跃到后半部分关于**异构计算和软件定义网络（SDN）中的流表管理算法**。令我印象深刻的是，作者在处理**数据流编程模型**时，清晰地区分了指令级并行（ILP）和数据级并行（DLP）的优势与局限，并提供了一个将两者结合的混合范式。这种对不同抽象层次的算法设计哲学的理解，是许多单线程或纯并行书籍所缺乏的。此外，书中对**算法正确性证明**的论述，采用了集合论和逻辑推理相结合的方式，使得即使是像动态规划在分布式环境下的扩展，其逻辑链条也无比清晰。总而言之，它不仅是一本算法书，更像是一部关于**计算思维如何适应计算范式变革**的百科全书。
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