面向对象的数据结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2008-4

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787534938191

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 面向对象
• 编程
• 算法
• 计算机科学
• C++
• Java
• Python
• 软件工程
• 设计模式

好的，这是一本不包含《面向对象的数据结构》内容的图书简介，聚焦于其他相关但不同的计算机科学领域： --- 《高性能计算中的并行算法设计与优化》 导言：突破冯·诺依曼瓶颈的时代呼唤 随着摩尔定律的逐步放缓以及数据规模呈指数级增长的背景下，传统的串行计算范式已无法满足现代科学研究、工业模拟和人工智能训练的需求。我们正处于一个计算密集型的时代，对速度和效率的追求已成为软件工程和系统架构的核心驱动力。本书《高性能计算中的并行算法设计与优化》正是在这样的时代背景下应运而生，它旨在为致力于构建和优化下一代计算系统的工程师、研究人员以及高级学生提供一套全面、深入且实用的技术框架。 本书的基石是理解如何将计算任务有效地分解、分配和同步到多核CPU、GPU集群乃至超算中心（HPC）的数以万计的处理器上。我们不会关注传统单机环境下的数据组织和管理细节（如类继承、封装等面向对象概念），而是将重点放在如何利用硬件的并行潜力，解决大规模科学计算中的核心瓶颈。 --- 第一部分：并行计算基础与架构剖析 (约 350 字) 本部分奠定了理解现代并行系统的理论基础，并深入剖析了当前主流硬件平台的特性。 第1章：并行计算的内生需求与度量标准 本章首先界定了并行计算与并发计算的关键区别，明确了并行处理的必要性。我们将详细探讨性能度量体系，包括但不限于吞吐量、加速比（Speedup）、效率（Efficiency）以及至关重要的阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），这些定律是评估任何并行策略可行性的理论基石。 第2章：异构计算平台的硬件拓扑 我们将详细剖析现代计算环境的异构性。重点分析多核CPU（包括共享内存模型和NUMA架构的内存访问延迟）以及GPU（如CUDA/OpenCL模型下的SM结构、 warp调度和海量线程处理能力）。理解这些底层架构是设计高效并行算法的前提，因为算法的效率往往受限于内存层次结构和通信带宽。 第3章：并行编程模型概览 本章概述了当前主流的并行编程模型，包括OpenMP（用于共享内存并行）、MPI（用于分布式内存并行），以及针对特定硬件的CUDA/OpenCL（用于加速器编程）。我们将对比这些模型在数据划分、进程间通信和同步机制上的设计哲学，为后续章节的实践打下基础。 --- 第二部分：核心并行算法设计范式 (约 550 字) 本部分聚焦于一系列在高性能计算领域中具有代表性和普适性的并行算法设计策略，重点在于如何将数学运算转化为硬件可执行的并行任务流。 第4章：数据并行与任务并行策略 深入探讨两种基本的并行化思想：数据并行（Data Parallelism）——即对数据集的不同部分应用相同的操作，常用于大规模数据处理；以及任务并行（Task Parallelism）——即不同的处理器执行不同的指令流，常用于工作流和依赖图的调度。通过实际的矩阵乘法分解，演示如何选择和组合这两种策略。 第5章：共享内存并行算法的优化 本章以OpenMP为例，讲解如何高效利用缓存一致性协议。关键议题包括：循环的划分与负载均衡、伪共享（False Sharing）的识别与消除、原子操作与临界区的精确控制，以及如何使用Reduction子句优化累加操作，以最小化内存争用。 第6章：分布式内存通信与同步（MPI精要） 在超算环境中，通信开销往往成为瓶颈。本章详述MPI原语的应用，重点分析点对点通信（Send/Recv）与集合通信（Collective Operations）的性能差异。我们将深入解析MPI Reduce、Alltoall等操作在不同网络拓扑（如环形、超立方体）下的实现效率。 第7章：GPU加速的并行化技巧 针对GPU的SIMT（单指令多线程）架构，本章教授如何将算法映射到GPU的线程层次结构。核心内容包括：内存访问模式的优化（合并访问）、线程块（Block）与网格（Grid）的设计、避免线程发散（Divergence），以及如何高效管理全局内存、共享内存和常量内存。 --- 第三部分：特定领域的并行求解器与优化 (约 450 字) 本部分将理论应用于实际，分析几个关键科学计算领域中的并行化挑战和成熟解决方案。 第8章：稀疏矩阵运算的并行挑战 稀疏矩阵在模拟和图计算中普遍存在，但其随机的内存访问模式对并行效率构成巨大挑战。本章探讨针对稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的并行策略，包括基于行、基于块的划分，以及如何使用特殊的存储格式（如CSR、COO）进行优化。 第9章：并行求解偏微分方程（PDEs） 本章以有限差分法（FDM）为例，展示如何并行化空间域的离散化问题。重点分析域分解技术（Domain Decomposition），如区域划分和交错边界（Ghost Cells）的通信策略，这是大多数流体力学（CFD）和结构分析（FEA）软件的核心。 第10章：并行图算法与网络分析 对于大规模图结构（如社交网络、路由图），我们探讨如何并行化图遍历算法（如BFS、DFS）和中心性计算。主要关注图的划分问题（Graph Partitioning）以及在分布式内存系统上有效维护图结构的需求。 --- 第四部分：性能分析与调优实践 (约 150 字) 成功的并行程序不仅需要正确，更需要高效。本部分提供实用的工具和方法论。 第11章：并行程序的性能分析工具 介绍使用性能分析器（Profilers）（如VTune, Nsight Systems）来识别并行程序的瓶颈。重点学习如何解读时间线视图，区分计算受限、内存受限、同步受限等不同类型的瓶颈。 第12章：可扩展性与负载均衡 探讨程序如何应对处理器数量的增加（可扩展性）。本章教授动态和静态的负载均衡技术，确保所有处理器在整个计算周期内保持接近一致的工作负载，从而最大化系统利用率。 --- 总结： 《高性能计算中的并行算法设计与优化》是一本技术导向、实践驱动的专著，它将计算的焦点从数据结构的内部逻辑组织（面向对象范式）转移到计算的跨硬件、跨节点分布与同步。本书的目标是培养读者将复杂问题分解为能在当代并行架构上高效执行的独立工作单元的能力，是迈向大规模科学计算和深度学习工程的关键阶梯。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我对市面上这类技术书籍都抱持着一种“差不多得了”的心态，总觉得无非是重复讲解链表、树和图，无非是复杂度分析的微调。但《面向对象的数据结构》这本书，真正让我眼前一亮的地方在于它对“面向对象”这四个字所蕴含的深层设计理念的贯彻。作者似乎有一种近乎苛刻的坚持，要求读者不仅要理解数据结构本身，更要理解如何用对象化的思维去构建和表达这些结构。比如，在讲解堆栈和队列的应用时，他没有直接给出 C++ 或 Java 的代码模板，而是花费了大量篇幅讨论如何通过接口设计来确保这些结构的“可替换性”和“可扩展性”。书中对多态性在数据结构实现中的应用分析得尤为透彻，展示了如何利用虚函数和接口来构建一个真正灵活、易于维护的动态数据管理系统。这种将设计模式的精髓融入基础结构讲解的方式，极大地提升了本书的价值，它不再仅仅是一本工具书，更像是一部关于“如何设计健壮软件系统”的启蒙读物。对于那些渴望从“码农”跃升到“架构师”视野的读者来说，这本书提供的视角是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配图和图示设计水平，简直达到了艺术品的级别。很多技术书籍的图表往往是生硬的框图，看半天也理不清头绪，但这本书的视觉表达能力极强。举个例子，在解释树的遍历算法时，作者没有使用传统的箭头指向图，而是用了一种类似于“光影流动”的动态视觉效果来模拟递归调用的栈帧变化，这种直观性极大地降低了理解难度。尤其是对于图论部分，那些复杂的网络结构和最短路径算法的演化过程，通过精心设计的层级图和颜色区分，变得条理清晰，一目了然。我经常发现自己不需要反复阅读文字描述，仅仅盯着图表看上几秒钟，那种逻辑上的阻塞感就自然解除了。这种对视觉传达的重视，体现了作者团队对目标读者群体（很可能包括大量视觉学习者）的深刻理解和人文关怀。相比之下，市面上其他书籍的插图简直相形见绌，这本书的视觉辅助系统几乎可以被视为独立的一套学习资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版给人的第一印象非常专业，色调沉稳又不失活力，一看就是下了不少功夫的力作。拿到手后，首先被其厚实的质感吸引，这通常意味着内容会非常详实、深入。我本来是抱着学习一些基础概念的心态翻开的，但很快就被作者在引言部分展现出的那种对编程哲学近乎偏执的探讨所吸引。他不仅仅是在罗列算法和数据结构，更是在试图构建一个严谨的理论框架，将抽象的数学思想与工程实践紧密地焊接在一起。特别是关于抽象数据类型（ADT）的章节，作者没有满足于教科书式的定义，而是用了一系列精巧的比喻和现实世界的案例，将“封装”和“隐藏实现细节”这两个核心概念阐释得淋漓尽致，这对于我这个长期停留在代码实现层面的开发者来说，无疑是一次思维的重塑。我特别欣赏作者在论述不同数据结构演进路径时所采用的历史观，它让原本枯燥的知识点瞬间鲜活起来，仿佛能看到历代计算机科学先驱们是如何一步步攻克难题的。这本书的阅读体验，就像是跟随一位经验极其丰富且富有激情的导师，在知识的迷宫中探索，每走一步都充满了发现的喜悦。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受是作者的严谨态度贯穿始终，但这种严谨并非高高在上不可触及。书中大量的习题和思考题设计得非常巧妙，它们往往不是那种直接套公式就能解决的计算题，而是要求你进行深层次的思维辩证。例如，有一个章节探讨了为什么在某些特定场景下，牺牲一定的平均时间复杂度来换取最坏情况下的性能保证是更合理的工程选择，这引发了我对“性能衡量标准”的重新审视。作者没有给出标准答案，而是引导读者去权衡不同约束条件下的最优解。这种“苏格拉底式”的教学方法，迫使读者必须真正深入到算法的灵魂深处去探究其存在的意义和局限性。我花在思考这些问题上的时间，甚至比阅读讲解部分的时间还要多，但收获的知识密度却是最高的。这本书的价值，并不在于它教你“做什么”，而在于它教你“如何思考”一个数据结构问题应该被怎样对待。

评分☆☆☆☆☆

全书的语言风格非常独特，它既有学术著作的精准和逻辑链条的无懈可击，又时不时流露出一种对编程世界的热情与幽默感。作者在阐述一些复杂的算法思想时，会偶尔穿插一些富有时代感和科技感的比喻，使得沉闷的理论讨论变得生动有趣，读起来完全没有那种“啃硬骨头”的痛苦感。比如，他对“哈希冲突”的描述，用到了一个关于信息熵和信息丢失的类比，瞬间就将一个技术难题提升到了信息论的高度，令人拍案叫绝。而且，这本书的修订和更新看得出是紧跟时代步伐的，其中关于内存局部性和缓存友好的数据结构设计部分，融合了近些年处理器架构的发展趋势，这在其他经典教材中是很少见的。这使得这本书的实用性和前瞻性都得到了极大的保证，它不仅能解决你眼下的问题，更能让你为未来十年的技术演进做好准备。购买这本书，感觉就像是为自己的知识库添置了一件既有深度又有温度的传世之宝。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆