High-Performance Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Yang, Laurence Tianruo (EDT)/ Guo, Minyi (EDT)

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2005-11

价格:1320.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471654711

丛书系列:

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好的，这是一份为您构思的图书简介，书名为《数字时代的基石：现代数据结构与算法解析》。 《数字时代的基石：现代数据结构与算法解析》 作者： [此处留空，模拟作者信息] 出版社： [此处留空，模拟出版社信息] 页数： 约 850 页 定价： [此处留空，模拟定价信息] --- 图书简介：穿越逻辑的迷宫，构建高效的数字世界 在信息爆炸的今天，我们每天都在与海量数据打交道。从社交媒体的实时推荐到金融市场的毫秒级交易，再到科学研究中的复杂模拟，驱动这一切的引擎，正是那些看似抽象却至关重要的“数据结构”和“算法”。它们是现代信息技术的底层骨架，是衡量一个软件系统性能和扩展性的核心标准。 《数字时代的基石：现代数据结构与算法解析》并非一本仅仅罗列经典定义的教科书。它是一部深度剖析信息科学核心原理的指南，旨在帮助读者真正掌握如何思考数据，如何设计逻辑，以及如何优化执行路径。本书的写作风格力求严谨而不失生动，理论深度与工程实践紧密结合，带领读者从零开始，构建起对计算思维的坚实认知。 核心内容聚焦：深度与广度的完美融合 本书的结构精心设计，旨在引导读者进行一次结构化的思维进阶。它超越了传统教材对基础结构的简单介绍，而是深入探讨了这些结构在真实世界复杂场景中的应用、演变与性能瓶颈的突破。 第一部分：基础重塑与抽象思维 本部分着重于打下坚实的理论基础，但视角更为现代和前瞻。 数据的度量衡： 不仅仅是时间复杂度 $O(n)$ 的标记，而是深入探讨常数因子在现代多核、内存层次结构下的实际意义。我们探讨了如何超越渐进分析，进行更贴近硬件的性能评估方法论。 线性结构的深度挖掘： 数组与链表的经典讨论被拓宽至内存连续性对CPU缓存命中的影响。特别引入了静态数组的动态重分配策略，以及在无锁编程环境中链表实现的挑战与对策。 栈、队列与递归的艺术： 重点分析了尾递归优化在不同编译器中的实现差异，以及如何利用栈结构实现控制流的非侵入式管理，如协程（Coroutines）的底层机制。 第二部分：非线性结构的精妙设计 这是本书的核心篇章之一，深入剖析了那些支持复杂查询与高效查找的“建筑奇迹”。 树形结构： 从平衡二叉搜索树（AVL, Red-Black Tree）到B/B+树，我们详细对比了它们在磁盘I/O优化和数据库索引中的适用性。新增章节专门探讨了Trie树在字符串匹配和前缀查找中的高效性，并结合Radix Tree的应用场景进行了深入解析。 堆与优先队列的变体： 除了二项堆和斐波那契堆，我们还详细分析了Binomial Heap在合并操作上的优势，以及Pairing Heap在特定场景下的实际性能表现，为读者提供构建定制化调度器的蓝图。 图论的计算实践： 覆盖了从经典的Dijkstra、Floyd-Warshall到现代社区发现算法（如Louvain方法的基础）的演变。重点强调了在大规模稀疏图上，如何利用并行化技术（如GraphBLAS思想）进行高效遍历。 第三部分：散列、集合与现代搜索技术 本部分关注于如何高效地组织和检索数据，这是构建高性能数据库和缓存系统的关键。 散列表的进化： 跳出了传统的开放定址法和链地址法，本书重点介绍了Cuckoo Hashing（布谷鸟散列）和Hopscotch Hashing，分析了它们在消除最坏情况性能退化方面的优势，以及它们在分布式缓存中的部署考量。 集合结构的优化： 深入探讨了布隆过滤器（Bloom Filter）的理论极限与工程实现，以及如何结合HyperLogLog实现对庞大数据集基数的高效估算。 第四部分：算法的范式与并行化思维 高级算法不仅是解决问题的工具，更是一种计算范式。 排序的“不可能”： 除了比较排序的理论下限，本书详细分析了计数排序、基数排序等线性时间排序算法的适用边界，并讨论了外存排序在处理超大数据集时的策略。 动态规划的精炼： 强调状态压缩、记忆化搜索与自底向上迭代的相互转换，并通过背包问题的变种、最长公共子序列的优化路径，展示其在资源受限环境下的强大威力。 面向未来的并行计算： 讨论了MapReduce框架背后的数据结构与分发策略，以及在多核CPU和GPU架构下，如何将经典算法（如矩阵乘法、图搜索）适应为数据并行和任务并行的模式。这部分内容旨在培养读者面向大规模、高并发环境的算法设计能力。 --- 本书的独特价值 1. 代码实现与硬件洞察： 每种关键数据结构和算法的介绍，都附带有C++（或Python/Java）的伪代码/原型实现，并辅以详细的内存访问模式分析，帮助读者理解为何某些实现比其他实现更快。 2. 真实世界的案例研究： 书中穿插了多个“案例深潜”章节，例如：如何用B树优化日志型数据库的写入性能？如何利用哈希结构设计一个低延迟的负载均衡器？这些案例将理论直接映射到工业实践。 3. 批判性思维的培养： 本书不盲目推崇“最快”的算法，而是引导读者评估在特定约束（如内存带宽、缓存大小、并行度需求）下，“最合适”的数据结构与算法组合。 适合读者 本书适合所有对底层技术有深入探究欲望的工程师、计算机科学专业的高年级学生、研究生，以及致力于提升软件系统性能的架构师。它要求读者具备扎实的编程基础和对离散数学的基本概念的了解。 阅读《数字时代的基石》，您将不再只是一个代码的编写者，而是一个逻辑架构的设计师，能够自信地驾驭复杂数据的洪流，为构建下一代高效、稳健的数字系统奠定不可动摇的基石。

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从这本书的标题来看，它似乎提供了一种系统性的视角来理解“High-Performance Computing”。我猜测，它不仅仅是技术层面的介绍，更会探讨高性能计算背后的理论基础和系统设计原则。它可能会深入讲解“并行计算模型”，例如 Flynn 分类法，并分析不同模型在实际应用中的适用性。对于“通信网络”在高性能计算中的作用，我也充满好奇。如何在庞大的计算节点之间实现高效、低延迟的数据传输，这无疑是一个巨大的挑战。书中是否会介绍 InfiniBand、Ethernet 等高速网络技术，以及相关的网络拓扑设计？我希望它能像一位架构师，为我展示高性能计算系统的整体蓝图，并深入解析各个组件之间的协作关系。我特别期待书中能够讨论“性能评估与调优”的方法。如何准确地衡量一个系统的性能？如何识别性能瓶颈？如何通过代码优化、参数调整等手段，将系统的性能提升到极致？这本书，它所追求的“高性能”，是一种基于科学原理和工程实践的、系统化的能力。它让我看到，高性能计算不仅仅是一堆硬件的堆砌，更是一门精密的科学和一门精湛的艺术。

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我收到这本书的时候，就被它所传达的“前沿感”深深吸引。书名“High-Performance Computing”本身就意味着对速度和效率的极致追求，而我从这本书的封面和排版中，也能感受到一种现代、科技的质感。我猜测，这本书会大量涉及当前最热门的高性能计算技术和应用领域。例如，它可能会详细介绍 GPU 在科学计算中的广泛应用，如何利用 CUDA 等并行计算平台，实现大规模数据的高速处理。对于“深度学习”和“人工智能”与高性能计算的结合，我更是充满期待。如今，AI 的飞速发展离不开强大算力的支撑，这本书是否会深入探讨这一关键联系？它可能会介绍用于训练大型神经网络的分布式训练策略，例如数据并行、模型并行，以及相关的通信优化技术。此外，对于“大数据分析”和“云计算”在高要求计算场景下的应用，我也希望能够有所了解。高性能计算不再是实验室里的象牙塔，它已经渗透到各行各业，成为推动科技进步和社会发展的强大引擎。这本书，它所描绘的“高性能”，是面向未来的、具有颠覆性的力量，是能够驱动下一轮科技革命的核心技术。我期待着它能为我打开一扇通往未来的窗户。

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读完这本书的摘要，我脑海中浮现出的，是一幅关于“极致之美”的画面。书中提到的“计算密度”、“并行效率”、“能耗比”，这些词汇本身就带着一种精炼和追求极致的意味。我猜想，这本书会深入探讨如何将有限的物理资源，通过精妙的设计和算法，榨取出无限的计算潜力。例如，在硬件层面，它可能会介绍各种先进的处理器架构，如多核、众核，以及它们在不同计算任务中的优势与劣势；可能会谈到内存带宽的瓶颈如何被打破，缓存一致性问题如何被解决；甚至可能会涉及一些前沿的计算技术，如 GPU 计算、FPGA 加速，以及正在崛起的量子计算。在软件层面，我预期书中会详细讲解并行编程模型，如 MPI、OpenMP，以及如何编写高效的并行算法，如何进行任务划分和负载均衡。它可能会揭示，即便是拥有最顶尖的硬件，如果软件设计不当，也无法发挥出其应有的性能。我特别好奇的是，书中会如何处理“能耗比”这个至关重要的问题。在高性能计算领域，功率消耗是一个巨大的挑战，如何在高算力的同时，尽可能地降低能耗，这不仅是技术难题，也是对地球环境负责任的表现。这本书会不会介绍一些绿色计算的技术和策略？它所追求的“高性能”，不仅仅是冰冷的数字，更应该是一种可持续的、绿色的发展方式。这种对“极致”的追求，让我感受到一种工程师的严谨和工匠精神，也让我对这本书所能带来的知识深度和广度充满了期待。

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这本书给我的感觉，就像是通往一个隐藏在技术迷宫深处的宝藏的地图。它没有回避那些可能让初学者望而却步的专业术语，但它又用一种循序渐进、层层递进的方式，将这些概念层层剥开，展现在我眼前。我猜想，它会先从最基础的计算模型和数据结构讲起，然后逐步深入到更复杂的并行算法和分布式系统。书中可能会详细介绍各种优化技术，例如指令级并行、数据级并行、线程级并行，以及它们在不同硬件平台上的实现方式。我尤其期待书中对于“并发与并行”的区分和解释，这是一个常常让初学者感到困惑的概念，书中是否能提供清晰的界定和实际的案例？此外，对于“通信开销”和“同步机制”的论述，我也充满兴趣。在分布式系统中，节点之间的通信和协调是影响性能的关键因素，书中会如何阐述这些挑战，并提供相应的解决方案？我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，不仅告诉我“是什么”，更能告诉我“如何做”。它不应该仅仅是理论的堆砌，而应该包含大量的实际案例和代码示例，让我能够亲手实践，在实践中加深理解。这种“动手实践”的指导意义，是我对技术书籍最看重的一点。这本书，它所承诺的“高性能”，不仅仅是理论上的飞跃，更是通过对每一个细节的精雕细琢，让计算性能得到实实在在的提升。

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这本书以一种非常独特的方式，打破了我对技术书籍刻板的认知。它没有一开始就陷入枯燥的定义和参数，而是以一个引人入胜的故事作为开篇。我仿佛置身于一个超级计算机实验室，看着那些庞大而神秘的机器在闪烁着指示灯，听着它们低沉而有力的嗡鸣声。作者用非常生动的语言，描绘了高性能计算在解决人类面临的重大挑战中所扮演的关键角色——从气候变化的模拟与预测，到基因序列的深度解析，再到宇宙大爆炸的模拟推演。这些例子让我深切地感受到，高性能计算不仅仅是关于速度和效率，它更是关于我们理解和改造世界的能力。书中对于不同计算模型的介绍，也并非简单罗列，而是通过类比和生动形象的比喻，将分布式计算、并行计算等抽象概念变得易于理解。例如，将分布式计算比作一个庞大的国际合作项目，每个参与者负责一部分任务，最终汇集成一个宏大的成果；将并行计算比作一支训练有素的军队，每个士兵同时执行同一类任务，以惊人的速度完成目标。这种叙述方式，让我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地参与到知识的构建过程中。我尤其喜欢其中关于“算法帝国”的章节，它将算法的设计与优化提升到了艺术的高度，让我意识到，解决复杂问题，除了强大的算力，更需要智慧的算法作为指引。这本书，它不仅仅是一本技术书，更像是一部关于人类智慧如何借助计算力量突破自身极限的史诗。它所描绘的场景，让我对未来的科技发展充满了无限的遐想，也激发了我对高性能计算领域更深层次的探索欲望。

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这本书所散发出的气息，让我感觉它是一个宝库，里面储存着关于“并行处理”的智慧结晶。我猜测，书中会从最基础的“进程与线程”概念讲起，逐步深入到更复杂的“分布式计算环境”和“任务调度策略”。它可能会详细介绍如何将一个大型计算任务分解成多个子任务，并在不同的计算节点上并行执行。我希望书中能提供丰富的“并行编程范式”的讲解，例如 MapReduce、Spark 等，并附带实际的代码示例，让我能够亲手体验并行计算的乐趣。对于“数据一致性”和“同步机制”在分布式系统中的重要性，我深感认同，并期待书中能有深入的论述，以及解决这些问题的有效方法。我特别好奇的是，这本书是否会探讨“异构计算”的优势和挑战？如何同时利用 CPU、GPU、FPGA 等不同类型的处理器，以达到最佳的计算性能？它所描绘的“高性能”，是一种协作与并行的力量，是一种通过“分而治之”的智慧，将复杂问题变得迎刃而解的力量。它让我相信，通过合理的任务划分和高效的并行执行，我们能够以前所未有的速度解决那些曾经看似不可能的任务。

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从这本书的章节设置来看，它似乎对高性能计算的发展历程进行了较为详尽的梳理。我猜想，它可能会从早期的批处理系统讲起，逐步过渡到如今的超级计算机集群，并在此过程中，穿插介绍各个关键技术节点的突破，例如晶体管的发明、微处理器的诞生、并行处理架构的演进，以及网络通信技术在算力传输中的作用。这种历史的维度，对于理解一项技术是如何一步步演化至今非常有帮助。我希望书中不仅仅是陈述事实，更能深入分析这些历史节点背后的驱动力，是科学研究的需求，是工业生产的瓶颈，还是市场竞争的催化？同时，我也期待书中能够对不同时期代表性的高性能计算系统进行介绍，例如那些曾经创造过辉煌纪录的超级计算机，它们的设计理念、技术难点以及在当时所取得的成就，这一定会是一段激动人心的技术史诗。再者，这种历史的回顾，也可能为我们理解当前和未来的技术发展趋势提供重要的参考。那些在历史长河中被证明是行之有效的技术思路，是否会在新的时代背景下焕发新的生命力？而那些曾经的弯路和失败，又能否为我们规避未来的风险提供借鉴？我希望这本书能够做到这一点，让读者在了解“是什么”的同时，也能理解“为什么”。它应该像一位经验丰富的历史学家，不仅讲述故事，更能剖析故事背后的逻辑和规律。这本书所提供的，或许不仅仅是对高性能计算技术本身的介绍，更是一种对技术发展规律的深刻洞察。

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这本书的气质，让我联想到那些精密机械的设计图纸，充满了逻辑的严谨和结构的美感。它似乎在探究高性能计算系统背后，那最核心、最底层的运行机制。我猜测，它会深入剖析 CPU 的流水线、缓存层次结构，以及内存控制器的工作原理。对于“指令集架构”（ISA）的介绍，我尤为期待，因为这决定了软件与硬件的交互方式。书中是否会对比不同 ISA 的优劣，例如 x86 和 ARM，以及它们在高性能计算领域的应用前景？我希望它能像一位解剖学家，将复杂的硬件系统一丝不苟地展现在我面前，让我看到每一个齿轮是如何咬合，每一个信号是如何传递。同时，我也期待书中能够涉及“存储系统”的方方面面，从固态硬盘（SSD）的读写原理，到分布式文件系统的架构，再到内存数据库的技术。在高性能计算的应用中，数据的吞吐量和访问速度往往是决定成败的关键。这本书会如何解决存储瓶颈问题？它是否会介绍一些创新的存储技术，例如内存计算？我希望它不仅仅是介绍现有技术，更能展现出对未来技术发展方向的思考和预测。它所揭示的“高性能”，是一种根植于硬件底层的、不可动摇的基石，是支撑起整个计算世界的基石。

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这本书的书名，让我第一时间联想到的是那些令人惊叹的科学模拟和工程计算。我猜测，书中会通过大量的实际案例，来展示高性能计算在各个领域的应用。例如，在“天气预报”领域，如何利用超级计算机模拟复杂的流体动力学方程，预测未来天气的变化；在“新药研发”领域，如何通过分子动力学模拟，加速药物的筛选和设计过程；在“航空航天”领域，如何进行复杂的空气动力学计算，优化飞机和火箭的设计。我希望书中能用通俗易懂的方式，将这些复杂的科学问题和计算方法呈现给我。它不仅仅是关于技术本身，更是关于技术如何服务于科学探索和人类福祉。我特别期待书中能够介绍“高性能计算的挑战与机遇”。例如，在模拟精度与计算成本之间如何权衡？如何处理模型的不确定性？如何将实验室的研究成果转化为实际应用？这本书，它所展现的“高性能”，是一种解决实际问题的能力，是一种推动人类社会进步的力量。它让我相信，通过计算的力量，我们能够更深入地理解宇宙，更有效地解决现实世界中的难题。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那是一种沉静而充满力量的美感。深邃的蓝色背景，如同浩瀚的星辰大海，上面是简洁有力、略带金属质感的白色书名“High-Performance Computing”。没有花哨的插图，也没有煽情的副标题，仅仅是这样一个纯粹的名字，就已经足以勾起我对高性能计算领域的好奇心。我一直在思考，到底是什么样的内容，能够承载如此沉甸甸的“高性能”三个字？是在数据处理的极限速度上，还是在算法优化的极致精妙？这本书又会以何种方式，将这些高深的概念娓娓道来？我期待的不仅仅是技术层面的知识，更希望能够窥探到那些驱动着科学探索前沿、推动社会进步的强大算力背后，隐藏着的智慧与创新。当我第一次翻开它，指尖划过书页的瞬间，我仿佛能感受到一种无形的能量在涌动，那是无数计算节点协同工作时发出的低语，是海量数据在处理器中闪电般流转的痕迹。我内心充满了对未知的好奇，渴望在这本书中找到解答。这本书会是一本纯粹的技术手册，堆砌着各种晦涩的公式和算法吗？还是会以一种更具启发性的方式，将高性能计算的应用场景，例如天气预报的精确预测、新药研发的加速进程、宇宙模拟的宏大壮阔，以生动的笔触呈现在我眼前？我对后者充满了期待，因为我认为，真正的技术书籍，不应该仅仅是冰冷的知识堆砌，而应该能够激发读者的想象力，让他们看到技术如何改变世界。这本书，它的“高性能”体现在何种维度？是硬件架构的创新，还是软件优化的突破？亦或是两者兼而有之，形成一种完美的协同？我希望能在这本书中找到对这些问题的深入探讨，甚至是引领我进入一个全新的认知领域。

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