Algorithms and Data Structures for External Memory pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Now Publishers Inc

作者:Jeffrey Scott Vitter

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2008-6-9

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781601981066

丛书系列:

图书标签:

算法
计算机科学
algorithm
Programming
性能
计算机技术
数据库
软件工程
Algorithms
Data
Structures
External
Memory
Books
Computer
Science
Operations
Research

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Data sets in large applications are often too massive to fit completely inside the computer's internal memory. The resulting input/output communication (or I/O) between fast internal memory and slower external memory (such as disks) can be a major performance bottleneck. Algorithms and Data Structures for External Memory surveys the state of the art in the design and analysis of external memory (or EM) algorithms and data structures, where the goal is to exploit locality and parallelism in order to reduce the I/O costs. A variety of EM paradigms are considered for solving batched and online problems efficiently in external memory. Algorithms and Data Structures for External Memory describes several useful paradigms for the design and implementation of efficient EM algorithms and data structures. The problem domains considered include sorting, permuting, FFT, scientific computing, computational geometry, graphs, databases, geographic information systems, and text and string processing. Algorithms and Data Structures for External Memory is an invaluable reference for anybody interested in, or conducting research in the design, analysis, and implementation of algorithms and data structures.

《高效算法与数据结构：在内存之外的世界》在当今数据爆炸式增长的时代，传统的内存容量往往成为我们处理海量信息的瓶颈。从科学计算、大规模数据库到实时流处理，当数据量远远超出主存容量时，我们就必须将目光投向速度更快、但容量受限的内存，以及容量巨大、但访问速度相对较慢的外部存储（如硬盘、固态硬盘、分布式文件系统等）。《高效算法与数据结构：在内存之外的世界》一书，正是为应对这一挑战而生，它系统地探讨了如何在外部存储环境中设计和实现高效的算法与数据结构，从而突破内存的限制，解锁数据的巨大潜力。本书并非空泛的理论探讨，而是深入浅出地剖析了外部内存模型下的计算范式，即如何最小化对昂贵、低速外部存储的访问次数。作者从基本概念出发，逐步引入了针对外部存储优化的核心算法和数据结构。核心内容概述：外部内存模型与模型分析：首先，本书详细介绍了外部内存模型，包括RAM模型及其在外部内存环境下的扩展，例如IO模型。理解这一模型是进行外部算法设计的基础，它帮助我们量化算法的性能，聚焦于减少磁盘I/O操作。我们将学习如何分析算法的I/O复杂度，并理解其与计算复杂度的不同。外部排序与合并：排序是许多数据处理任务的基础。本书将深入讲解外部排序的各种技术，包括多路归并排序（External Merge Sort）的原理、优化策略以及如何处理极其庞大的数据集。此外，还会介绍其他高效的外部排序算法，以及它们在实际应用中的权衡。外部搜索与索引结构：在外部存储中高效地查找数据，需要精心设计的数据结构。本书会重点介绍B树及其变种（如B+树），分析它们如何在磁盘上组织数据以实现快速搜索、插入和删除操作。我们还将探讨其他适用于外部存储的索引技术，如哈希表、压缩索引等，以及它们各自的优势与劣势。外部数据库与查询处理：数据库系统是典型的外部内存应用。本书将探讨如何在外部存储上高效地组织和查询数据，包括页面组织、存储格式、索引技术在数据库中的应用，以及外部查询优化技术。这部分内容将为理解大规模数据库系统的底层运作原理提供坚实的基础。图算法在外部存储中的处理：处理大规模图数据，例如社交网络、Web图或生物信息图，常常需要面对超出内存容量的挑战。本书将介绍如何将经典的图算法（如BFS、DFS、最短路径算法、连图算法） adapted 到外部存储环境中，并讨论专门为外部图处理设计的算法和数据结构，例如外部图表示、外部图遍历技术以及分布式图处理的初步概念。流数据处理与实时分析：实时产生的大规模数据流，需要能够高效处理的算法。本书将探讨流数据模型下的挑战，以及如何设计能够在线、单遍或少量遍通过数据的算法。我们将学习如何使用外部存储来缓存和处理流数据，并进行实时分析。数据压缩与编码：为了减少I/O传输的数据量，数据压缩变得尤为重要。本书将介绍适用于外部存储场景的数据压缩技术，以及如何在算法设计中巧妙地结合压缩，进一步提升整体性能。并行与分布式外部内存算法：随着计算能力的不断提升，将外部内存算法扩展到并行和分布式环境是必然趋势。本书将触及如何设计能够在多核处理器或分布式集群上运行的外部内存算法，这为处理超大规模数据集提供了更强大的手段。本书特色：理论与实践并重：本书不仅提供严谨的理论分析，更结合实际应用场景，通过丰富的例子和伪代码，帮助读者理解算法的实现细节。循序渐进的讲解：从基本概念到高级主题，内容组织合理，易于读者逐步掌握。深入的性能分析：强调对算法I/O复杂度的量化分析，使读者能够清晰地评估算法的效率。广泛的应用前景：所涵盖的技术原理广泛应用于数据库、数据挖掘、科学计算、机器学习、网络分析等诸多领域。阅读本书，您将能够：深刻理解在内存限制下处理大规模数据的挑战。掌握设计和分析面向外部存储的高效算法和数据结构的方法。能够独立解决在实际工作中遇到的海量数据处理难题。为进一步研究大数据技术、分布式系统和高性能计算打下坚实的基础。《高效算法与数据结构：在内存之外的世界》是所有致力于处理大规模数据、优化计算效率的计算机科学家、软件工程师、数据科学家以及研究人员的必备参考书。它将引导您穿越数据的海洋，在有限的内存之外，发现无限的计算可能。

作者简介

Jeffrey S. Vitter is a Distinguished Professor of Computer and Information Science at the University of Mississippi (affectionately known as Ole Miss). He has 39 years of experience as a passionate advocate for higher education. He served on the faculty and in leadership roles at noted AAU universities Brown, Duke, Purdue, Texas A&M, and Kansas, before leading Ole Miss as its 17th chancellor from January 2016–January 2019.

目录信息

Table of contents:
1: Introduction
2: Parallel Disk Model (PDM)
3: Fundamental I/O Operations and Bounds
4: Exploiting Locality and Load Balancing
5: External Sorting and Related Problems
6: Lower Bounds and I/O
7: Matrix and Grid Computations
8: Batched Problems in Computational Geometry
9: Batched Problems on Graphs
10: External Hashing for Online Dictionary Search
11: Multiway Tree Data Structures
12: Spatial Data Structures and Range Search
13: Dynamic and Kinetic Data Structures
14: String Processing
15: Compressed Data Structures
16: Dynamic Memory Allocation
17: External Memory Programming Environments
Conclusions
Notations and Acronyms
References
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《算法与外部存储数据结构》这本书时，我的脑海里立刻浮现出一幅图像：一个庞大的数据仓库，海量的信息静静地躺在那里，等待着被挖掘。而这本书，就像一把精密的钥匙，或者说是一套完整的工具箱，能够帮助我们打开这个仓库，并从中高效地提取我们所需的信息。书名中的“外部存储”四个字，绝对是点睛之笔。这不仅仅是关于那些我们熟悉的基础数据结构，比如链表、树、图，更重要的是，它将视角拓展到了内存之外的广阔天地。我想象着，它可能会深入讲解诸如B树、B+树等在数据库和文件系统中扮演核心角色的数据结构，以及如何在磁盘I/O的制约下，设计出能够快速检索、插入和删除海量数据的算法。这对于任何需要处理TB级别甚至PB级别数据的从业者来说，都是一项至关重要的技能。我尤其期待书中会涵盖一些经典的外部排序算法，以及如何构建高效的外部搜索索引。这种对“瓶颈”环节的关注，预示着这本书的内容将具有非常高的实用价值，能够帮助读者在面对真实世界中的大数据挑战时，少走弯路，事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

《算法与外部存储数据结构》这个书名，着实勾起了我内心深处对计算效率的极致追求。在我看来，传统的算法和数据结构书籍，虽然基础扎实，但往往都默认了一个假设，那就是数据可以被完全载入主内存。然而，现实世界的数据规模早已远远超出了这个范畴，我们面临的往往是分布式存储、云端数据湖，甚至是更分散的存储介质。这本书的出现，就像是在理论和实践之间架起了一座坚实的桥梁。它不仅仅是关于“快”，更是关于“在限制条件下如何变得足够快”。我猜想，书中会探讨一系列为了适应外部存储而生的数据结构和算法，比如如何优化磁盘访问模式，如何设计能够并行处理的外部算法，以及如何在大规模数据集上实现高效的近似算法。我想象着，可能会有关于内存和磁盘之间数据交换策略的讨论，以及如何通过缓存技术来最大限度地减少I/O开销。这种对“性能极限”的突破和对“大规模”场景的适配，让我觉得这本书的内容将是既具有学术深度，又充满工程智慧的，能够真正解决困扰许多开发者和研究人员的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

读到《算法与外部存储数据结构》这个名字，我第一时间联想到的就是那些我们日常工作中经常碰到的，但又常常被忽视的“庞然大物”——那些无法一次性装进内存的大型数据集。这本书的出现，仿佛是为解决这类问题量身定做的。它不仅仅是关于我们熟悉的二叉树、哈希表，而是将目光投向了那些真正能处理海量数据的“幕后英雄”。我非常好奇，书中会如何深入浅出地讲解那些为了优化磁盘读写而设计的数据结构，比如B树的变种，或者其他在文件系统和数据库中广泛应用的结构。同时，我也期待它能提供一套系统的方法论，教我们在“慢速”的外部存储上，设计出高效的算法。这可能涉及到如何减少随机I/O，如何进行块级别的读写，甚至是如何利用多线程或分布式计算来加速处理。这种对“非典型”存储环境的关注，让我觉得这本书的内容将极具前瞻性和实用性，能够帮助我们更好地理解和驾驭现代信息技术背后那些至关重要的底层原理。

评分☆☆☆☆☆

《算法与外部存储数据结构》这个标题，瞬间就将我的注意力从那些“纸上谈兵”的基础理论，拉到了现实世界中数据处理的严峻挑战。我们生活在一个数据爆炸的时代，动辄就是PB级的数据量，在这种情况下，传统的内存算法和数据结构往往显得捉襟见肘。这本书的出现，就像是在我面前打开了一扇通往更高维度计算世界的大门。我猜想，它会深入剖析如何在高延迟、大容量的外部存储设备上，设计出能够高效运行的算法。这可能意味着对经典算法的重新审视和改造，以及对一些专门为外部存储而生的数据结构，比如各种层次的树结构（B树、B+树等）的详细讲解。我特别期待书中能够提供关于如何优化磁盘I/O、如何进行有效的数据分区和访问策略的指导。这种对“效率边界”的探索，让我觉得这本书的内容将是既有学术严谨性，又兼具工程实践价值的，能够帮助我解决那些因数据规模过大而产生的棘手问题，从而更有效地挖掘数据的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法与外部存储数据结构》的书名，听上去就有一种沉甸甸的学术气息扑面而来。我印象最深刻的是它在书名里就直言不讳地强调了“外部存储”。这一下子就将我的思绪拉到了那些我们日常处理却又容易忽视的庞大数据集上。要知道，现代社会的数据量爆炸式增长，很多时候内存根本就hold不住，我们不得不依赖硬盘、SSD，甚至更远端的存储设备。这本书的名字，就像是直接指出了这个痛点，告诉我它将深入探讨如何在这些“地大物博”但“访问延迟高”的存储介质上，高效地进行算法设计和数据结构组织。我猜想，它不仅仅是介绍一些理论，更可能会提供一些实用的方法论，教我们如何打破内存的限制，让那些原本无法在内存中运行的复杂算法，变得可行且高效。尤其是在大数据分析、数据库系统、大规模图处理等领域，这本教材的价值简直不言而喻。我非常好奇，它会用怎样的视角来剖析这个问题，是侧重于理论上的严谨证明，还是会结合实际的工程案例来阐述？这种对“外部存储”的聚焦，让我对这本书的实用性和前沿性充满了期待，感觉它能为我解决实际工作中遇到的那些棘手的数据处理难题提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆