Learning to Program in Structured Cobol, Part 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Yourdon

作者:Timothy R. Lister

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:1978-6

价格:USD 19.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780917072031

丛书系列:

图书标签:

• Cobol
• Programming
• Structured Programming
• Computer Science
• Education
• Tutorial
• Beginner
• 1980s
• Vintage
• Technical

深度剖析：现代软件工程的基石与实践 书籍名称：深入理解数据结构与算法：面向高性能计算的优化策略 内容概要： 本书旨在为资深程序员、系统架构师以及计算机科学的高级研究人员提供一个全面、深入且高度实用的指南，聚焦于现代软件系统中至关重要的性能瓶颈——数据结构的选择、算法的设计与优化。我们不再停留在基础概念的罗列，而是着眼于如何在资源受限和高并发的复杂环境中，构建出具有极致效率和可扩展性的核心组件。 第一部分：超越基础——现代数据结构的精妙结构 本部分对经典数据结构进行了深入的“解构与重构”，重点探讨了它们在特定硬件架构（如多核CPU、分布式内存系统）下的实际表现和优化潜力。 第1章：缓存友好的数据组织 深入研究CPU缓存的工作原理（L1, L2, L3）与内存访问延迟。我们详细分析了数组、链表、跳表在不同访问模式下对缓存命中的影响。重点介绍结构化数组（AoS）与数组结构化（SoA）的转换策略，并展示如何通过数据重排技术，将随机访问模式转化为顺序访问，从而实现数量级的性能提升。讨论了“假共享”（False Sharing）问题及其在并发环境下的规避方法。 第2章：B树族的演进与应用 标准B树（B-Tree）的理论模型在磁盘I/O受限的场景下依然是核心，但本书关注其在内存和SSD上的变体。详细阐述了B+树的结构优势，并深入探讨了LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的内部机制，这是NoSQL数据库（如Cassandra, RocksDB）实现高写入吞吐量的关键。我们将对比分析B树、B+树和B-Tree的变体（如B-Tree）在事务一致性、范围查询效率上的权衡。 第3章：图论的尺度化：从邻接矩阵到分布式图计算 传统的邻接矩阵在稀疏图处理中效率低下。本章重点剖析了邻接表在内存中优化的方法，特别是如何利用位操作（Bitsets）来压缩边信息。更进一步，本书探讨了大规模图处理框架（如Pregel, GraphX）中，图数据的划分（Partitioning）策略和迭代算法的同步机制，着重分析高阶邻接结构在社交网络分析和推荐系统中的应用。 第二部分：算法的性能边界与并行化 本部分关注于将理论算法转化为实际可部署的高性能代码，特别是如何利用现代并行计算模型来加速计算密集型任务。 第4章：快速排序的现代变体与稳定性挑战 尽管快速排序（Quicksort）是基础算法，但其在最坏情况下的O(n²)性能和递归深度问题仍是实际应用中的隐患。我们深入探讨了内省排序（Introsort）的实现细节，该算法结合了快速排序、堆排序和插入排序的优点。此外，我们还详细分析了并行快速排序的划分（Pivoting）策略，以及如何使用OpenMP或TBB等工具实现高效的并行化。 第5章：动态规划的优化：从备忘录到张量计算 动态规划（DP）是解决复杂优化问题的利器，但其空间复杂度往往成为瓶颈。本章的核心是空间优化技术，例如如何将二维DP表压缩为滚动数组（Rolling Arrays），甚至在特定条件下将其降至O(1)空间。针对序列比对和矩阵链乘等问题，我们引入了并行扫描（Parallel Scans）和四边形不等式等高级优化，以加速DP的计算过程。 第6章：哈希函数的安全性与性能平衡 哈希表是软件世界的基石，但其性能极度依赖于哈希函数的质量。本书摒弃了简单的模运算，转而深入研究了非加密哈希函数（如MurmurHash3, FNV-1a）的内在机制，分析其抗冲突性与计算速度的权衡。重点讲解了Cuckoo Hashing和Robin Hood Hashing等解决冲突的高级技术，以及如何在线程安全的环境下实现无锁（Lock-Free）哈希表的构建。 第三部分：系统级优化与内存管理 本部分将视角从算法层面提升到系统层面，探讨算法如何在操作系统和硬件的约束下达到最佳性能。 第7章：并发控制与无锁数据结构 在多核时代，锁是性能的天然敌人。本章详细介绍了CAS（Compare-And-Swap）原语的应用，并构建了基于CAS的简单无锁栈和队列。重点剖析了RDCSS（Read-Copy-Update）机制，以及在实现高吞吐量、低延迟的并发缓存和Map时，如何处理ABA问题。提供了使用内存屏障（Memory Barriers）来保证可见性的实战案例。 第8章：内存分配器的深度剖析 标准的`malloc`/`free`在高性能应用中往往是性能黑洞。本章分析了Slab分配器、TCMalloc和jemalloc的内部工作原理，解释了它们如何减少内存碎片和系统调用开销。随后，我们构建了一个简化的线程局部存储（Thread-Local Storage, TLS）分配器原型，以最小化线程间竞争，确保特定数据结构的生命周期管理高效且隔离。 第9章：可伸缩性分析与性能建模 真正的优化需要量化。本章介绍如何使用Amdahl定律和Gustafson定律来预测并行化带来的理论收益。重点讲解了如何使用火焰图（Flame Graphs）和性能分析工具（如Valgrind/Callgrind, Linux perf）来识别热点代码和内存访问瓶颈。最后，本书指导读者如何建立性能模型，从而在投入大量重构工作前，准确评估算法或数据结构变更带来的实际效益。 目标读者： 资深软件工程师、系统性能调优专家、数据库内核开发者、高性能计算领域的研究人员。要求读者具备扎实的离散数学基础和C++/Rust等系统级语言的编程经验。 本书特色： 本书摒弃了大量面向初学者的重复性示例，每一个章节都基于一个实际存在的性能挑战，提供可量化、可复现的优化方案。所有代码示例均采用现代C++标准，并强调跨平台一致性和编译器的优化引导能力。通过本书，读者将掌握从理论到硬件层面的完整优化思维链条。

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