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出版者:

作者:程杰

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2020-12-31

价格:119

装帧:精装

isbn号码:9787302564713

丛书系列:大话系列

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 编程
• 面试
• 计算机科学
• 数据分析
• 可视化
• 趣味
• 入门
• 经典

好的，这是一本名为《编程艺术与实践》的图书简介，内容力求详实，绝不提及《大话数据结构》的任何信息，力求自然流畅，不露AI痕迹： --- 《编程艺术与实践：构建高效、健壮软件的底层逻辑与现代思维》 （本书精装版，共计近1600页，涵盖计算机科学的基石与前沿工程实践） 导言：跨越代码的鸿沟 在信息时代的洪流中，软件已成为驱动社会运转的核心引擎。然而，真正优秀的软件，远不止于功能的堆砌和界面的炫目。它需要深植于对计算本质的理解，对效率极致的追求，以及对复杂性管理的精湛艺术。 《编程艺术与实践》并非一本简单的语言教程，也不是一本晦涩的算法手册。它是一部旨在为中高级开发者、系统架构师以及计算机科学专业学生构建坚实理论基础与卓越工程能力的综合性著作。本书的核心哲学在于：代码是思想的载体，而结构是效率的灵魂。 本书分为四大核心板块，层层递进，旨在带领读者从底层原理出发，构建起系统性的编程思维体系。 --- 第一卷：计算的基石——从硬件到抽象模型（约400页） 本卷深入探讨了现代计算系统的物理实现及其对软件设计的深远影响。我们相信，不了解土地的肥力，便无法种出参天大树。 第一章：硅片上的逻辑：处理器与内存层级结构 我们将详尽解析现代CPU的工作原理，包括流水线、分支预测、超标量执行等技术如何影响代码的执行速度。重点阐述了缓存一致性协议（Cache Coherence），分析了多核环境下数据同步的复杂性，并提供了如何编写“缓存友好型”代码的实用指南。我们使用汇编语言的视角来审视高级语言的效率瓶颈。 第二章：操作系统作为抽象层：资源调度与隔离 本章聚焦于操作系统的核心职责。我们将详细剖析进程与线程的模型差异，深入理解上下文切换的开销。对于并发编程，我们不满足于简单的锁机制，而是探究了无锁数据结构（Lock-Free Structures）的设计哲学，包括原子操作（Atomics）的底层实现，以及内存屏障（Memory Barriers）在保证可见性上的关键作用。读者将学会如何根据实际负载，选择最恰当的调度策略。 第三章：编译器的魔力：从源代码到机器指令 本卷的收官章节带我们走入编译器的内部。理解词法分析、语法分析、中间代码生成和优化是至关重要的。我们详细分析了各种优化技术，例如循环展开、常量折叠、死代码消除等，并展示了如何通过修改代码结构来更好地引导编译器生成高效的机器码。针对C/C++和Rust等系统级语言，我们深入探讨了值语义与引用语义的性能差异。 --- 第二卷：结构化思维——组织复杂性的艺术（约450页） 本卷着重于如何使用恰当的组织方式来管理日益膨胀的代码库和日益增长的需求。这是将“能用”的代码提升为“优雅且可维护”代码的关键。 第四章：构建块的选择：抽象与封装的高级应用 本章超越了面向对象编程的基础概念，探讨了组合优于继承的深层含义。我们引入了设计模式的“意图”而非“模板”，重点分析了诸如策略模式、桥接模式与解释器模式在解决特定领域复杂问题时的适用边界。我们引入了“依赖倒置原则”的实践性解读，强调如何构建松耦合的层次结构。 第五章：数据组织的高效范式：从序列到图谱 数据结构不再是孤立的知识点，而是解决特定问题的工具。本章以场景驱动，系统梳理了高级数据组织结构。我们深入研究了B+树在数据库索引中的应用机制，探讨了Trie树在字符串匹配和前缀查找中的效率优势。随后，我们将重点剖析图结构的遍历算法（如A搜索），并探讨如何将图模型应用于社交网络、依赖解析等现实场景。 第六章：通用算法的精妙：效率与正确性的平衡 本卷的算法部分强调实用性。我们不空泛地讨论排序，而是专注于比较排序的理论下限与线性时间排序的适用条件。在搜索领域，我们详细分析了二分查找的变种及其边界条件的精确处理。对于需要求解最优解的问题，我们引入了动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”的识别方法，并通过大型案例展示如何构建状态转移方程。 --- 第三卷：并发与并行——驾驭多核时代的挑战（约400页） 在当今计算环境中，单核性能提升已趋缓，并行化成为提升吞吐量的主要途径。本卷专注于如何安全、高效地利用多核资源。 第七章：同步原语的精细控制与陷阱 本章详细解析了操作系统提供的各种同步机制：互斥锁、信号量、条件变量。重点揭示了死锁、活锁和饥饿的形成条件及其避免策略。我们强调了ABA问题的危害，并介绍了使用版本号或“带标记的指针”来解决此问题的实践方案。 第八章：函数式编程的并行优势：不可变性与纯度 本卷引入了函数式编程范式作为解决并发问题的有力武器。我们论证了数据不可变性如何天然地消除了竞态条件。通过对Lambda演算的简化理解，我们展示了高阶函数在构建可组合、易于并行化的代码块方面的巨大威力。重点讲解了STM（Software Transactional Memory）的基本思想及其在特定语言中的实现尝试。 第九章：高性能并行：从OpenMP到GPU计算初探 本章面向需要极致性能的读者。我们介绍了线程池的设计与管理，如何通过工作窃取（Work Stealing）调度器来均衡负载。同时，本书对GPU（通用图形处理器）的并行计算模型（SIMT）进行了入门级的介绍，帮助读者理解数据并行化的核心思维转变。 --- 第四卷：工程实践与性能调优（约350页） 理论最终要落到实践。本卷将系统知识转化为可量化的工程指标。 第十章：内存管理的深度优化：堆与栈的博弈 我们深入探讨了动态内存分配器（如jemalloc或tcmalloc）的内部机制，包括内存池、分离式分配器等。了解这些机制后，读者便能更好地设计对象生命周期，减少内存碎片和分配/释放的开销。此外，本章还详细分析了栈溢出的诱因及防御措施。 第十一章：性能度量与瓶颈定位 没有度量，就没有改进。本章教授如何使用专业的性能分析工具（Profilers），如`perf`、Valgrind或特定语言的工具链。我们专注于如何区分CPU绑定（CPU-bound）和I/O绑定（I/O-bound）的性能问题，并讲解了火焰图（Flame Graphs）的解读艺术，确保优化工作投入到真正产生价值的地方。 第十二章：可靠性工程与容错设计 健壮的软件必须具备容错能力。本章讨论了幂等性的设计原则，如何通过重试机制和熔断器模式来优雅地处理瞬时故障。我们还将介绍故障注入（Fault Injection）的概念，鼓励开发者主动测试系统的脆弱点，从而构建出真正具有韧性的系统。 结语：持续的迭代与学习 编程是一场永无止境的旅程。《编程艺术与实践》提供的不仅仅是知识，更是一种方法论：用结构化的思维去分解问题，用底层的理解去优化方案，用工程的眼光去衡量质量。我们期望本书能成为您在构建复杂、高性能软件道路上，一本常置案头的参考与指引。 ---

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在编程学习中，具体选择哪一门语言入手学习，其实并没你想象中那么重要，例如【再不学Python，你后半生就完蛋了】这种焦虑满大街都是，连学英文的app都会内嵌Python课程推荐，这背后的资本推手显而易见。拿我自己的经历来讲，五年前开始Python学习，也拿到几个证书，一直学到了...  

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《大话数据结构》59页，有typedef struct Node *LinkList，即定义了LinkList为Node指针类型。 可是在63页中定义插入函数时有Status ListInsert(LinkList *L,int i,ElemType e)，这里有个问题，为什么定义形参L时不是用"LinkList L"而是用"LinkList *L"？，LinkList本来就是指针...  

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在我们平常的工作中，并没有多少真正关乎算法设计的地方，很多数据结构平常并不会接触到，但它们实际上就在我们身边，比如红黑树是stl中set和map的数据结构。我们知道stl中有一些不同的数据结构，比如vector，list，set，map，hash，我觉得我们学习算法和数据结构的其中一个作...  

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这本书带来的知识深度和广度，让我对“基础扎实”有了全新的定义。它不仅仅是教你如何使用现成的结构，更是在引导你去思考如何根据特定场景去“创造”或“优化”数据结构。我特别欣赏作者在讨论完标准实现后，还会引申出一些前沿的研究方向或者在特定硬件环境下的性能考量。例如，在讨论哈希表时，它没有止步于拉链法和开放定址法，而是探讨了如何应对雪崩效应和如何在分布式系统中设计一致性哈希。这使得这本书的适用性超越了初级学习，直接触及到了系统设计和高性能计算的前沿。读完它，我感觉自己像是拿到了一个万能的工具箱，里面的工具不仅锋利，而且每种工具的制造原理和最佳使用场景都了如指掌，这对于任何渴望在技术领域走得更远的人来说，都是一份无价的财富。

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说实话，我对技术书籍普遍不太抱有太高的期待，很多都是资料的堆砌，读完后依旧感觉知识点零散，难以形成体系。然而，这本书给我的冲击是颠覆性的。它的结构设计堪称艺术品，前后的衔接自然流畅，每一种数据结构都像是精心雕琢的模块，最终汇聚成一个坚不可摧的知识体系。作者对于细节的把握达到了近乎偏执的程度，即便是最基础的数组和链表，也探讨了内存分配和缓存效率等底层细节，这在其他同类书籍中是极其罕见的。这种全景式的视角，让我在回顾整个领域时，不再感到迷茫，而是能清晰地看到各个知识点之间的内在联系和演化路径。阅读体验流畅到让我产生了一种“原来如此简单”的错觉，但回味之后，才明白这是作者将复杂性消化提炼后的馈赠。

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我最近在尝试构建一个大型的系统，对底层数据组织的理解要求非常高，这本书简直是及时雨。它没有停留在表面的概念介绍，而是深入到了数据结构设计的哲学层面。作者对于不同结构间的权衡取舍，比如时间复杂度和空间复杂度的博弈，分析得极其透彻。我尤其关注了其中关于图论部分的处理，那里的描述不仅严谨，而且提供了多种实现路径的优劣对比，这对于工程实践中的决策至关重要。我能感受到作者在撰写时投入的巨大心血，每一个算法的伪代码都经过了反复推敲，力求简洁而高效。这本书提供的思维框架，已经潜移默化地影响了我后续的代码架构设计，让我的模块划分更加合理，性能瓶颈也得到了有效规避。对于想真正掌握“内功心法”的工程师来说，这本书是绕不过去的坎，它教会的不仅是“如何做”，更是“为何要如此做”。

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这本书的插图和图解部分，绝对是它的一大亮点，完全超出了我对一本技术书籍的期待。很多算法的动态过程，如果仅靠文字描述，是极其晦涩难懂的，但这里的图示，精准地捕捉了数据变化的关键帧。我特别喜欢它对递归过程的可视化处理，每一个层级的调用和返回，都清晰可见，极大地帮助我建立起直观的理解。对于像树和堆这类结构，那些精心绘制的结构图，比任何文字说明都来得有力。我甚至将其中几页关于平衡二叉树旋转的图解打印出来贴在了工位旁边，时不时地就看一眼，加深印象。这种对视觉辅助教学的重视，表明作者深知不同学习者对信息的接收偏好，使得这本书的包容性大大增强，即便是视觉型学习者也能轻松上手。

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这本书的语言风格真是太对我的胃口了！作者的叙述方式仿佛拉着你一起在知识的海洋里畅游，一点也不枯燥。那些原本看起来高深莫测的概念，经过他的妙手点拨，变得清晰易懂，甚至带上了一丝幽默感。我尤其欣赏他对复杂算法的拆解，那种抽丝剥茧的逻辑推演，让人在恍然大悟之余，忍不住拍案叫绝。读完一个章节，总感觉自己的思维清晰了不少，看待问题的角度也更加立体了。它不是那种冷冰冰的教科书，更像是一位经验丰富的前辈，耐心地在你耳边为你讲解那些曾经让你挠头的难题。书中穿插的那些小故事和现实案例，更是神来之笔，让抽象的理论瞬间有了鲜活的生命力，极大地提升了阅读的趣味性，以至于我常常一口气读到深夜，完全停不下来。这种将深度学习与轻松阅读完美结合的功力，绝对是难能可贵。

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内容很好，纸和印刷也非常好，彩色书的阅读感觉是看了就回不去了。没有古板的教科书式说教，每个算法举相应的例子，并写出这个例子运行的每一个步骤，还有动效PPT，挺有意思，配合解读数据结构结合算法在运行中的流程，非常适合自学。非常喜欢这种学习方法

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一年时间，断断续续看完了。主要是1. 常读常新，所以每次章节都看了不下五遍；2. 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，所以在网上也实战了300＋算法题。

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游戏开发

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游戏开发

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这本书虽然对各种数据结构用了很多通俗的文字去讲解，可是对具体的代码实现却没怎么提及，第一次看很多代码的意图都不清楚，还是得用比较正式的教科书学习。