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出版者:

作者:

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2009-10

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787115207890

丛书系列:

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• 计算机

深入理解与应用：现代数据结构设计与实践 本书聚焦于当今软件工程领域中至关重要的数据结构范式，特别是那些在高性能计算、分布式系统以及复杂数据管理中扮演核心角色的技术。我们旨在提供一套全面、深入且高度实用的知识体系，帮助读者超越基础概念的掌握，真正理解并能够设计和实现高效的数据结构解决方案。 第一部分：基础巩固与性能剖析 本部分将对经典数据结构进行一次彻底的、基于现代硬件和软件架构的重新审视。我们不仅仅停留在定义和基本操作的描述上，而是深入探讨其在不同访问模式下的实际性能表现，并引入先进的分析工具。 第一章：数组与内存布局的奥秘 连续性与缓存友好性： 详细分析内存连续性如何直接影响 CPU 缓存命中率（L1, L2, L3 Cache）。讲解缓存行填充、伪共享（False Sharing）问题及其规避策略。 动态数组的代价： 剖析 `ArrayList` 或 `Vector` 类在扩容操作时的内存分配、数据拷贝的实际时间复杂度，并对比内存分配器（如 `jemalloc`, `tcmalloc`）对性能的影响。 稀疏数组与压缩存储： 针对元素分布不均的情况，介绍行列式存储（CCS/CSR）格式，重点分析其在机器学习特征向量和图数据存储中的应用优势与局限性。 第二章：链表结构的现代考量 单链表与双向链表的内存开销： 定量分析指针存储占用的空间以及其对空间局部性的破坏。 循环链表的并发安全问题： 在多线程环境下，循环链表在插入和删除操作中如何引入竞态条件，并介绍原子操作（如 Compare-And-Swap, CAS）在无锁链表设计中的应用。 跳跃表（Skip List）的概率保证： 深入理解跳跃表如何利用随机化实现 $O(log n)$ 的平均性能，并探讨其在数据库索引和并发有序集合（Concurrent Sorted Sets）中的应用。 第二部分：高效查找与排序的艺术 本部分将深入探索平衡查找树、哈希表以及非比较排序算法的内部机制，重点关注它们在面对大数据集和高并发环境时的表现。 第三章：平衡查找树的精细调优 红黑树（Red-Black Tree）的严格平衡： 详细解析旋转操作（左旋、右旋）的最小化原则，以及其在 Java `TreeMap` 或 C++ `std::map` 中的实现细节。 B 树与 B+ 树的磁盘优化： 重点讨论这些结构如何针对磁盘 I/O 操作进行优化，分析扇区大小与树高之间的关系，这是数据库索引设计的核心。 自适应平衡树（AVL 与 Splay Tree）： 比较 AVL 树的严格平衡与 Splay Tree 的访问倾向性，理解 Splay Tree 在缓存热点数据访问中的优势。 第四章：哈希技术的深度解析 冲突解决策略的演变： 详细对比分离链表法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的性能差异，特别是开放寻址法中聚簇现象的形成与缓解。 完美的哈希与最小完美哈希： 探讨如何在已知数据集上构建查找时间复杂度为 $O(1)$ 的哈希函数，以及其在编译器符号表或固定配置解析中的应用。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 深入讲解其在分布式缓存系统（如 Memcached, Redis Cluster）中的作用，如何最小化节点增减带来的数据迁移量。 第五章：高级排序算法的实际性能 内排序与外排序的边界： 区分能在内存中完成的排序（如快速排序、堆排序）和需要多轮 I/O 的外排序（如多路归并排序）。 基数排序（Radix Sort）的并行化： 分析 Radix Sort 在处理特定范围整数或固定长度字符串时的优越性，并讨论如何利用 SIMD 指令集或 GPU 对其进行加速。 Timsort 原理： 剖析 Timsort（Python/Java 广泛使用的混合排序算法）如何结合了归并排序的稳定性与插入排序处理小规模数据的效率。 第三部分：图结构、树模型与复杂关系建模 本部分将转向非线性数据结构，探讨如何高效地表示和遍历复杂的网络关系。 第六章：图的表示法与空间效率 邻接矩阵与邻接表： 深入对比这两种表示法在存储密度、空间复杂度以及遍历效率上的差异，特别是针对稀疏图和稠密图的选择依据。 边列表与混合表示： 介绍在特定场景下（如大规模图数据库的初步加载）使用边列表的优势，以及如何动态切换表示法以适应不同的算法需求。 第七章：图遍历与最短路径算法的优化 Dijkstra 与 A 算法的堆优化： 分析使用斐波那契堆（Fibonacci Heap）能否真正带来渐进优势，以及在实际应用中二叉堆（Binary Heap）更常被采用的原因（常数因子）。 拓扑排序与关键路径分析： 讲解如何在项目调度（PERT/CPM）中使用拓扑排序来确定任务依赖和关键路径，涉及 Kahn 算法与 DFS 实现的对比。 最小生成树（MST）算法的实践： 比较 Prim 算法和 Kruskal 算法的适用场景，特别是 Kruskal 算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构的路径压缩与按秩合并的实现细节。 第八章：树结构的专业应用 Trie 树（前缀树）的高效检索： 不仅讨论字符串匹配，更深入探讨如何使用 Radix Trie（压缩 Trie）来优化 IP 路由表查找和 CIDR 匹配。 二叉搜索树的变种： 介绍 AVL 树、红黑树之外的 Treap（随机二叉搜索树）如何在保持平衡的同时，自然地支持优先级信息或范围查询。 KD 树与空间划分： 讲解 KD 树在多维数据检索中的核心思想，以及其在最近邻搜索（k-NN）中的性能瓶颈与改进方案（如 Ball Tree）。 第四部分：高级主题与现代数据结构范式 本部分面向希望构建下一代高性能系统的读者，介绍并发、流处理和近似数据结构。 第九章：并发数据结构与无锁编程 并发队列与栈： 深入剖析 Michael & Scott 队列和 Treiber 栈的无锁实现，重点理解 CAS 操作在维护数据一致性中的作用。 内存屏障（Memory Barriers）的作用： 解释为什么在多核环境下，仅靠代码顺序无法保证可见性，以及编译器和硬件如何重排指令，并介绍必要的内存同步原语。 读写锁与 RCU（Read-Copy-Update）： 探讨 RCU 机制在读多写少的场景中如何实现近乎无开销的读取操作，这是 Linux 内核中重要的同步技术。 第十章：流数据与近似数据结构 Bloom 过滤器（布隆过滤器）： 详细分析其“假阳性”的概率计算，并探讨其在数据库去重、缓存穿透预防中的应用。 HyperLogLog（HLL）： 介绍如何用极小的内存空间估算海量数据中不重复元素的数量，理解其基于概率的精度与内存消耗之间的权衡。 Count-Min Sketch： 讲解如何利用这个结构实时估计数据流中元素的频率，并对比它与精确计数方法的性能差异。 本书的特色在于： 理论阐述与底层实现细节紧密结合，每一章节都提供了清晰的伪代码或真实语言（C++/Java）的代码片段，演示如何将理论模型转化为高效、健壮的生产级代码。我们强调对常数因子优化的关注，因为在现代计算中，数据结构的常数因子往往比其渐进复杂度更具决定性。读者将学会如何根据具体应用场景（如内存带宽限制、I/O 延迟、并发度要求）来定制化和选择最合适的数据结构。

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