分布式计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:阿蒂雅

出品人:

页数:302

译者:骆志刚

出版时间:2008-4

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787121062438

丛书系列:

图书标签:

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《算法的奥秘：从抽象思维到高效实现》 本书并非探讨庞大系统如何协调工作，也非深入研究海量数据如何在不同节点间流转。相反，它将目光聚焦于那些构成这一切技术基石的精巧设计——算法。本书旨在揭示算法的内在逻辑、设计思想及其在解决实际问题中的强大力量。 第一部分：算法的基石——抽象与建模 在信息爆炸的时代，我们面临的问题日益复杂，而算法正是将这些复杂问题转化为计算机可理解、可操作指令的桥梁。本部分将带领读者穿越算法的抽象世界，理解如何将现实世界的难题进行数学建模。我们将从最基础的数学概念入手，如集合论、图论、数论等，探讨它们如何成为构建算法的“积木”。 第一章：问题的本质——形式化与抽象 我们将学习如何从模糊的自然语言描述中提炼出清晰的计算模型，理解“问题域”和“解决方案域”的区分。例如，如何将一个迷宫搜索问题转化为图的遍历问题，或者将一个资源分配问题抽象成一个整数规划问题。我们将探讨各种抽象工具，如状态机、决策树等，并分析它们各自的适用场景。 第二章：数据的组织——数据结构的选择与设计 算法的效率在很大程度上取决于其所操作的数据结构。本章将深入剖析各种经典数据结构的设计原理及其优势劣势。我们将详细讲解数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树等）、图、哈希表等。对于每一种数据结构，我们将不仅阐述其内部构造，更重要的是分析它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度和空间复杂度，以及它们在不同应用场景下的最佳实践。例如，在需要频繁查找的场景下，我们为何优先选择哈希表或平衡树。 第三章：度量效率——复杂度分析的艺术 “快”与“慢”是衡量算法优劣的重要标准。本章将系统地介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，特别是大O符号的含义及其在算法分析中的应用。我们将学习如何通过“摊还分析”和“递归树法”等技术来精确地分析算法的渐进复杂度。理解复杂度分析不仅是为了评价现有算法，更是为了指导我们设计出更优的解决方案，避免“卡脖子”的性能瓶颈。 第二部分：算法的智慧——经典范式与核心思想 本部分将深入探讨几种最核心、最普适的算法设计范式，这些范式是解决各类计算问题的“法宝”。我们将通过丰富的实例，展示这些范式如何在不同的场景下发挥其独特的作用。 第四章：分而治之——Divide and Conquer的威力 “分而治之”是许多高效算法的灵魂。我们将从经典的归并排序和快速排序入手，解析其递归的解题思路。随后，我们将探讨如何将这一思想应用于其他问题，如求解最近点对、矩阵乘法（Strassen算法）等。本章强调的是如何将一个大问题分解成若干个规模较小的子问题，独立解决子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。 第五章：动态规划——记忆与优化的力量 当问题具有“重叠子问题”和“最优子结构”这两个特性时，动态规划便大显身手。本章将详细讲解动态规划的基本思想，包括状态定义、状态转移方程的推导，以及自顶向下（记忆化搜索）和自底向上（表格法）两种实现方式。我们将通过背包问题、最长公共子序列、编辑距离、最短路径（Floyd-Warshall算法）等经典案例，深入理解动态规划的精妙之处，以及如何避免重复计算，实现最优解。 第六章：贪心算法——局部最优的全局希望 在某些情况下，通过每一步都选择当前看起来最优的解，也能最终获得全局最优解。本章将介绍贪心算法的设计思想，并重点分析哪些类型的问题适合采用贪心策略。我们将以活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）等为例，展示贪心算法的简洁高效。同时，我们也会探讨贪心算法的局限性，以及如何判断一个问题是否可以通过贪心算法解决。 第七章：回溯法与分支限界——搜索空间的探索 对于一些组合优化问题，当上述方法难以直接应用时，回溯法和分支限界提供了系统搜索解空间的有效途径。本章将详细阐述回溯法的“深度优先”搜索思想，以及如何通过剪枝来优化搜索效率。我们将以N皇后问题、数独求解、全排列生成等问题为例，展示回溯法的应用。接着，我们将介绍分支限界法，它在回溯法的基础上引入了限界的概念，通过更精细的剪枝策略来加速搜索过程。 第三部分：算法的进阶——高级主题与实际应用 在掌握了基础算法设计范式后，本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级的算法思想和在实际计算领域中的应用。 第八章：图算法的深度探索——网络与连接的智慧 图作为一种强大的建模工具，其算法研究至关重要。本章将深入探讨各种图算法，包括图的遍历（DFS、BFS）、拓扑排序、强连通分量、最短路径（Dijkstra、Bellman-Ford）、最小生成树（再次回顾）等。我们将重点分析这些算法在网络分析、路径规划、社交网络分析等实际场景中的应用。 第九章：字符串匹配与文本处理——文字的计算艺术 在信息时代，文本数据的处理无处不在。本章将介绍高效的字符串匹配算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法。我们将深入理解它们的匹配原理，以及如何在海量文本中快速找到目标字符串。此外，我们还将涉及一些基础的文本处理技术，如正则表达式的匹配机制。 第十章：概率算法与近似算法——面对不确定与复杂 并非所有问题都能找到精确、高效的解。本章将介绍概率算法，如蒙特卡洛方法，以及它们如何在随机性的帮助下解决某些复杂问题。同时，我们也将探讨近似算法，它们在多项式时间内找到接近最优解的方案，适用于NP-hard等难以精确求解的问题。我们将以一些例子来说明如何在工程实践中权衡精确解与近似解。 结语：算法思维的传承与创新 本书的最终目标是培养读者严谨的计算思维和解决问题的能力。算法不仅仅是一系列指令，更是逻辑推理、抽象建模和效率优化的艺术。掌握这些核心算法思想，将使你能够以更清晰、更高效的方式应对未来工作中遇到的各种挑战，无论它们涉及多么庞大的系统或多么复杂的数据。本书力求用最直观的语言和最精炼的示例，帮助你领略算法的博大精深，为你的计算之旅打下坚实的基础。

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拿到这本《分布式计算》的时候，我满心期待能在这本书里找到解决我实际项目中的一些性能瓶颈和扩展性难题的灵感。毕竟，随着业务的飞速发展，单机部署的模式已经越来越捉襟见肘，亟需引入分布式系统来支撑。书的封面设计简洁大气，但打开第一页，映入眼帘的却是关于……嗯，怎么说呢，是一些非常基础的网络协议原理介绍，包括TCP/IP的三次握手、四次挥手，以及HTTP的一些细节。我能理解理解基础很重要，但对于一个已经有过一定开发经验，并且明确知道自己需要解决分布式系统问题的人来说，这些内容实在有些过于“入门”。书里花了不少篇幅在解释这些概念，举的例子也多是关于客户端-服务器模型如何进行数据交换，虽然逻辑清晰，图文并茂，但我总觉得这更像是一本讲解“如何写一个简单的网络聊天程序”的书，而不是我期望中能够指导我构建高可用、高并发、可伸缩分布式系统的“武林秘籍”。我反复翻了几页，希望能在后续章节找到与分布式系统设计相关的更深入的内容，但似乎一直是在围绕着网络通信的底层原理打转，对于如何管理分布式节点、如何处理数据一致性、如何实现负载均衡等核心问题，却鲜有提及。感觉这本书更像是在为完全没有接触过任何网络编程的初学者打下非常非常扎实的地基，而对于已经对网络有一定了解，并且目标明确的读者来说，这本书的内容深度和切入点可能就需要斟酌一下了。

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购买《分布式计算》的初衷，是为了系统地了解那些能够让无数计算机协同工作，共同完成海量数据处理和复杂任务的技术。我一直对云计算、大数据处理等领域非常感兴趣，并且认为分布式计算是理解这些领域的基础。我希望书中能够详细解释诸如集群管理、资源调度、容错机制、数据存储（分布式文件系统、分布式数据库）等核心概念。这本书的纸张质感很好，封面也比较有分量，让人感觉是一本内容扎实的专业书籍。然而，当我开始阅读后，我发现本书的重点似乎完全不在我预设的“计算”部分，而是大量篇幅都在讨论“网络通信”的底层实现和协议。它深入讲解了OSI模型和TCP/IP协议栈的各个层次，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层，并对Ethernet、IP、TCP、UDP等协议的细节进行了详细的分析。书中还包含了不少关于路由器、交换机等网络设备的原理介绍，以及一些网络故障排除的技巧。虽然这些内容对于理解网络通信的原理非常有用，而且逻辑也十分清晰，但它并没有真正阐述如何利用这些网络通信的能力来组织“计算”任务。我期待的是看到如何将计算任务分解、分发、聚合，以及如何在节点之间进行数据同步和状态管理，从而实现大规模的并行计算。这本书更像是一本关于“计算机网络原理”的深度教程，而我所寻找的“分布式计算”的核心内容，在这本书中似乎并未得到充分的体现。

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我购买《分布式计算》这本书的初衷，是希望能够深入理解当前热门的微服务架构背后的技术支撑，以及如何构建一个可靠的、易于维护的分布式系统。我一直对诸如 CAP 定理、Paxos 算法、Raft 算法等分布式系统理论的核心概念非常感兴趣，并且希望能在书中找到一些关于这些理论在实际工程中是如何应用的案例分析。然而，这本书的内容却出乎我的意料。它更多地聚焦于如何使用某种特定的编程语言（书中提到的语言我之前接触不多）来编写一些独立的、功能性的模块，并强调了代码的可读性和模块之间的解耦。书中大量的篇幅都在讲解如何定义类、如何封装函数、如何使用面向对象的思想来组织代码，以及如何利用一些第三方库来简化开发过程。例如，书中详细介绍了如何创建一个用户管理模块，如何实现一个简单的商品搜索功能，并反复强调了“高内聚、低耦合”的设计原则。这些内容固然是软件工程中非常重要的方面，但它并没有触及到我真正关心的分布式系统本身的挑战，比如如何让这些独立的模块在网络环境中协同工作，如何确保它们在面对故障时仍然能够保持可用性，以及如何有效地管理和部署成百上千个这样的模块。感觉这本书更像是一本关于“如何编写高质量的单体应用程序”的指南，它在代码层面给了很多有益的建议，但在系统层面的设计理念和架构考量上，似乎有所缺失。

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我入手《分布式计算》这本书，主要是抱着学习如何构建和管理大型、复杂的软件系统去的。我知道，在现代软件开发中，分布式系统几乎是无处不在，从搜索引擎到社交媒体，再到云平台，背后都离不开分布式技术的支撑。我期望书中能够涵盖诸如分布式事务、一致性协议、消息队列、服务发现、负载均衡等关键的分布式系统设计模式和技术。这本书在印刷质量上做得相当不错，纸张厚实，排版清晰，理论上应该是一本能够提供深度洞见的著作。然而，当我仔细阅读书中的内容时，我却发现它大部分都在讲述如何进行软件项目的管理。书中详细阐述了敏捷开发方法论，包括 Scrum 和 Kanban 的流程，如何进行需求分析、任务分解、进度跟踪、风险管理，以及如何组织开发团队进行有效的沟通和协作。它提供了一系列管理工具和技巧，例如用户故事、燃尽图、每日站会等，旨在帮助项目经理或团队领导者更好地规划和执行软件开发项目。虽然项目管理对于任何一个软件工程的成功都至关重要，但它并没有直接解答我在构建和理解分布式系统本身所面临的技术难题。我希望找到的是关于系统内部是如何运作的，而不是如何管理开发这个系统的过程。这本书更像是一本优秀的“项目管理实战指南”，而非我期望的“分布式系统原理与实践”。

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当初被《分布式计算》的标题所吸引，是因为我希望了解如何通过将计算任务分解到多台机器上，来解决那些传统单机计算无法应对的超大规模数据处理问题。我曾设想书中会包含关于 MapReduce、Spark、Hadoop 生态系统等经典分布式计算框架的详细介绍，以及如何利用它们来优化批处理和流处理的性能。这本书的装帧设计显得颇具专业性，书脊上的字体也透着一股严谨的气息。然而，翻开书页，我发现里面的内容似乎更偏向于介绍一些传统的数值计算方法，比如各种迭代求解算法、数值积分、偏微分方程的数值解法等等。书中花了大量篇幅来推导这些算法的数学原理，并提供了用某种通用编程语言（我不太熟悉，可能是Fortran或者C）实现这些算法的伪代码。这些算法在某些特定的科学计算领域确实非常重要，例如物理模拟、工程分析等。但是，对于我所理解的“分布式计算”，即通过网络连接多台计算机协同工作来加速计算，本书并没有深入探讨。它更多地是在探讨如何在一个处理器（或者说一个计算单元）内，通过优化算法本身来提高计算效率，而不是如何将计算任务分散到多个独立的计算单元上去执行。我试图在书中寻找关于并行计算、任务调度、数据分片等与分布式计算息息相关的概念，但似乎一直未能如愿，这让我感到有些失望。

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看的头疼，不是读计算机的，算法方面有点弱

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