数据结构及应用算法教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:严蔚敏

出品人:

页数:310 页

译者:

出版时间:2001年

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787873020403

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 算法
• 数学
• 技术
• 数据结构
• 算法
• 教程
• 计算机科学
• 数据存储
• 算法设计
• 程序设计
• C++
• Java
• Python

好的，这里有一份为一本名为《数据结构及应用算法教程》的书籍撰写的，不包含该书内容的图书简介，力求详细且具有真实感： --- 图书简介：《深度学习模型部署与优化实战》 内容概述：从理论到实战的Transformer架构与边缘计算融合之路 在当今的人工智能浪潮中，深度学习模型已经成为驱动技术创新的核心引擎。然而，一个高效、可落地的AI系统，绝不仅仅依赖于模型本身的精度，更取决于其在实际应用场景中的部署效率和资源消耗。本书《深度学习模型部署与优化实战》正是在这一背景下应运而生，它旨在填补理论研究与工程实践之间的鸿沟，为读者提供一套从前沿模型训练到高效部署的系统化解决方案。 本书聚焦于当前最为热门的 Transformer架构（如BERT、GPT系列、Vision Transformer等）在实际工程环境中的部署难题。它不仅深入剖析了这些复杂模型的计算特性和内存瓶颈，更提供了一系列经过实战检验的优化策略和工具链应用指南。 全书结构清晰，逻辑严密，分为四大核心部分，层层递进，确保读者能够构建起完整的知识体系： --- 第一部分：前沿模型架构的深入解析与量化基础 (约300字) 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，但重点不在于数据结构本身，而在于支撑现代AI模型运行的计算图和内存访问模式。我们将详细剖析Transformer模型的核心组件——自注意力机制（Self-Attention）与多层感知机（MLP）的计算密集度分析。 重点内容包括： 1. 计算图的抽象与表示： 探讨ONNX、TorchScript等中间表示（IR）如何将高级框架的计算流程转换为可被底层硬件理解的指令序列。 2. 模型量化的原理与类型： 详细讲解浮点数（FP32）到低精度表示（如INT8、FP16）的转换技术，包括对称/非对称量化、训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的优缺点及适用场景。 3. 稀疏化技术初探： 介绍模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，以及如何利用这些方法在不显著牺牲精度的前提下，减少模型参数量和计算复杂度。 --- 第二部分：面向高性能计算的推理引擎优化 (约450字) 部署的核心在于推理速度和吞吐量。本部分将深入探讨当前主流的硬件加速器（GPU、NPU/TPU）的特性，并教授读者如何驾驭高性能推理引擎，以榨取硬件的全部潜力。 TensorRT深度应用： 详细讲解如何利用NVIDIA TensorRT进行图层融合（Layer Fusion）、内核自动调优（Kernel Auto-Tuning）以及静态/动态形状的优化。书中会提供详尽的实践案例，演示如何将一个PyTorch训练好的Transformer模型，通过TensorRT实现数倍的加速。 CPU端优化策略： 鉴于边缘计算和服务器CPU部署的普遍需求，本章将重点介绍基于Intel OpenVINO和ONNX Runtime的优化技巧。内容涵盖向量化指令（如AVX-512）的应用、内存布局的优化（如NHWC与NCHW的转换成本分析），以及多线程并行推理的实现方法。 JIT编译器的魔力： 探讨PyTorch JIT（Just-In-Time Compilation）和TVM（Tensor Virtual Machine）等即时编译框架的工作原理，它们如何自动化地为特定硬件生成高度优化的机器码，从而突破框架层面的性能限制。 --- 第三部分：边缘设备与移动端部署的挑战与对策 (约400字) 将大型模型部署到资源受限的边缘设备是AI落地面临的最大挑战之一。本部分将把视角从数据中心转向移动端和嵌入式系统，聚焦于模型轻量化和跨平台兼容性。 移动端框架选型与迁移： 对比分析 TensorFlow Lite (TFLite)、PyTorch Mobile (Lite Interpreter) 和 Core ML 的特性、支持的算子集以及性能表现。 模型蒸馏（Distillation）实战： 教授如何设计有效的知识蒸馏实验，利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型学习，实现模型体积的大幅压缩。 内存预算管理： 针对移动设备有限的RAM和闪存，本书将提供一套实用的内存预估和分配策略，确保模型在启动和运行时不会触发系统 OOM（Out of Memory）错误。特别关注Transformer模型中KV Cache的动态管理技术。 --- 第四部分：服务化、监控与持续集成/持续部署 (CI/CD) (约350字) 一个健壮的生产级AI服务需要可靠的部署流水线和实时的性能监控。 模型服务化框架： 详细介绍使用 Triton Inference Server 搭建高并发、多模型服务平台的实践。探讨其动态批处理（Dynamic Batching）、并发执行模型以及多GPU管理机制。 延迟与吞吐量的权衡： 深入分析影响用户体验的关键指标（P95/P99 延迟），并讲解如何通过调整批处理大小、优化输入/输出管道来平衡系统吞吐量与用户可接受的响应时间。 A/B测试与模型回滚： 介绍在生产环境中进行新旧模型 A/B 测试的最佳实践，确保模型迭代过程中的稳定性和业务连续性。 可观测性（Observability）： 如何集成 Prometheus/Grafana 等工具，对模型推理服务进行端到端的监控，包括资源利用率、错误率、以及模型漂移（Model Drift）的初步识别。 --- 目标读者 本书面向具有扎实 Python 基础，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch 或 TensorFlow）的算法工程师、机器学习基础设施（MLOps）工程师、嵌入式AI开发者，以及希望将前沿AI研究成果转化为可靠生产系统的技术人员。阅读本书后，您将能够自信地将复杂、前沿的深度学习模型，部署到从云端GPU集群到移动设备的任何目标平台上，实现极致的性能表现。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其冷静且精确的，不带任何多余的感性色彩，这对于严谨的计算机科学学习来说至关重要。它避免了那种试图用过于口语化的方式来“稀释”专业术语的做法，而是坚持使用最准确的数学表达和术语定义。作者在定义复杂度时，对大O、$Omega$和$Theta$的区分清晰明确，且在每章的末尾都会附带一个详尽的复杂度分析表格，涵盖了时间复杂度和空间复杂度，并明确指出了最坏、最好和平均情况。这种对精确性的执着，对于培养严谨的科学思维是潜移默化的影响。我个人非常欣赏这种不媚俗的写作态度，它要求读者付出专注力，但作为回报，它给予读者的知识是坚实且无可指摘的。这种风格使得这本书非常适合作为专业课程的教材或自我检验的参考书，它建立了一个高标准的知识基线，让你知道什么是真正的“好”的算法设计。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构及应用算法教程》着实让我眼前一亮。作为一个自学编程多年的爱好者，我接触过不少这方面的书籍，但很多都过于理论化，或者例子陈旧，很难将复杂的概念和实际应用联系起来。然而，这本书的叙述方式非常贴近读者的思维习惯。它不仅仅是罗列算法的原理，更是深入剖析了每种数据结构诞生的初衷和它在解决特定问题时的独特优势。比如，在讲解图算法时，作者没有直接跳入复杂的欧拉路径或哈密顿回路，而是先从实际的导航系统和社交网络构建的挑战入手，让人自然而然地理解为什么需要这些复杂的结构。书中对动态规划的讲解尤其精彩，作者采用了“分解问题——寻找最优子结构——建立状态转移方程”的清晰路径，配以大量由浅入深的小例子，使得原本晦涩的数学递推关系变得直观易懂。我特别欣赏它在代码实现上的严谨性，几乎每一种核心数据结构都有清晰的伪代码和主流语言（如C++和Python）的参考实现，这对于动手实践的读者来说是无价之宝。读完后，我感觉自己对如何选择和设计高效的数据组织方式有了全新的认知，不再是机械地套用模板，而是真正理解了“结构”与“效率”之间的内在联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计堪称业界典范，这点必须大书特书。在学习像树的平衡调整或者B+树的节点分裂与合并这类空间操作时，纸质书的局限性常常导致读者需要反复在文字描述和脑海中的想象之间切换，效率极低。但《数据结构及应用算法教程》在这方面做得非常出色，几乎每一个关键的算法步骤，无论是排序的比较交换过程，还是堆结构的调整，都有清晰、色彩分明的流程图辅助说明。这些图例并非简单的流程框，而是融入了关键变量变化和指针指向的动态示意，仿佛在书页上直接播放着一个微缩的动画教程。这种视觉化的学习体验，极大地降低了理解门槛，尤其对于初次接触这些复杂抽象概念的学习者而言，无疑是极大的福音。我记得有一次，我花了数小时都没能完全搞懂红黑树的旋转操作，但翻阅这本书后，通过那张精妙的示意图，瞬间豁然开朗。这种注重用户体验的细节处理，使得阅读过程不再是枯燥的啃书，而更像是一次有向导的探险。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏向于工程实现，而非纯理论研究的软件工程师，因此我在挑选算法教材时，往往更关注其实用性和现代性。让我惊喜的是，本书在介绍完经典算法后，并没有止步于此，而是紧密结合了当代软件开发中的热点应用场景进行了拓展讨论。例如，在讲到哈希表时，书中不仅详细分析了线性探测和链式法，还专门辟了一个章节讨论如何在高并发环境下设计无锁哈希表，并简要提及了TBB（线程块表）等工业级优化思路。同样，在处理字符串匹配问题时，KMP算法的讲解非常透彻，但更难得的是，它还对比了Boyer-Moore算法的实际性能优势，并讨论了在搜索引擎索引构建中的应用侧重。这种前瞻性和“理论指导实践”的务实态度，使得这本书的价值远超一本教科书的范畴，它更像是一本进阶的工具手册。阅读它，能明显感觉到自己的知识体系正在从“知道这个算法存在”升级到“知道什么时候、为什么以及如何高效地使用它”。

评分☆☆☆☆☆

从学习体验的连贯性来看，这本书的章节组织结构堪称教科书级别的典范。它采用了一种递进式的学习路径，从最基础的线性结构（数组、链表）开始，平稳过渡到非线性结构（栈、队列、树、图），最后再集成到高级的主题，如排序与搜索优化。最妙的是，它并没有将数据结构与算法的学习割裂开来，而是将算法的思想巧妙地融入到数据结构的实现细节中。例如，在介绍二叉搜索树时，作者紧接着就引入了平衡树的概念，并通过AVL树和红黑树的演进来展示如何通过维护结构特性来优化查找和插入效率，逻辑环环相扣。这种“结构即算法，算法即结构”的内在统一性，帮助我克服了过去学习时将两者视为独立部分的困扰。读完一个章节，总能有一种清晰的认知链条，知道自己刚刚学到的知识点是如何承接前文，又如何为后文的复杂概念打下基础的，这极大地提升了学习的内在驱动力和知识的存留率。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆