Introduction to Data Structures and Computer Organization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Harold S. Stone

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:1972-1-1

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070617261

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 计算机组织
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 底层原理
• 计算机体系结构
• 存储器
• 处理器
• 操作系统

计算机科学核心概念探索：算法、硬件与软件的交织 本书旨在为读者构建一个坚实的计算机科学基础，重点关注算法设计与分析、操作系统原理、计算机体系结构三大核心领域。我们摒弃了对特定编程语言或狭隘技术栈的依赖，转而深入探讨支撑现代计算的普遍原理和抽象模型。 第一部分：算法的精妙与效率（The Elegance and Efficiency of Algorithms） 本部分聚焦于如何设计出高效、可靠的解决方案来处理信息。算法是计算的灵魂，理解它们的内在机制和性能边界至关重要。 第一章：基础算法范式与分析 我们首先界定了算法的正式定义，并引入了渐近分析这一核心工具。读者将掌握大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的精确含义和应用，能够准确预测算法在输入规模增长时的性能表现。讨论将涵盖最坏情况、最好情况和平均情况分析的重要性。 本章详细剖析了核心的算法设计范式： 1. 分治法 (Divide and Conquer)：以经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，阐述如何将复杂问题分解为可管理的子问题，并递归地合并结果。我们将深入分析这些算法的时间复杂度和空间复杂度，并探讨其并行化的潜力。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms)：探索在每一步局部最优选择最终可能导向全局最优解的问题领域，例如赫夫曼编码（Huffman Coding）和最小生成树（Minimum Spanning Tree）问题（使用Prim或Kruskal算法）。 3. 动态规划 (Dynamic Programming)：对于具有重叠子问题和最优子结构的问题，动态规划提供了避免冗余计算的强大框架。我们将通过背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列（Longest Common Subsequence）的实例，讲解自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）的实现策略，并重点分析状态转移方程的构建。 第二章：数据结构的抽象与实现 高效的算法必须依赖于组织得当的数据结构。本章超越了简单的列表和数组，深入探讨了支持特定操作的抽象数据类型（ADT）。 树结构 (Trees)：重点介绍二叉搜索树（BST）的平衡机制。我们将详细讲解AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作和维护平衡的规则，这些是许多现代数据库和文件系统中索引机制的基础。此外，会触及B树及其在磁盘存储系统中的应用。 堆 (Heaps)：分析二叉堆（Binary Heap）如何高效地支持优先队列操作（插入和提取最大/最小值），并将其应用于堆排序（Heap Sort）和图算法（如Dijkstra算法的优化实现）。 图论基础 (Graph Theory)：图是建模现实世界复杂关系的关键工具。本章将系统介绍图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），以及遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理及其在连通性分析和拓扑排序中的应用。 第三章：高级算法与计算复杂度理论 本部分将读者的视野提升至计算能力的极限。我们探讨了NP完全性问题，理解哪些问题在计算上被认为是“困难”的。 最短路径算法：除了Dijkstra算法外，还将详细介绍Bellman-Ford算法如何处理负权边，以及Floyd-Warshall算法如何解决所有对最短路径问题。 计算复杂性：精确定义P类问题和NP类问题。通过对可满足性问题（SAT）的探讨，建立对NP完全（NP-Complete）概念的理解，并讨论何时采用启发式算法（Heuristics）或近似算法（Approximation Algorithms）来处理无法在多项式时间内解决的问题。 --- 第二部分：操作系统：管理计算资源（Operating Systems: Managing Computational Resources） 本部分深入操作系统的核心职能，探讨如何有效地、公平地管理硬件资源，为应用程序提供一个可靠的运行环境。 第四章：进程管理与并发控制 操作系统最基础的任务是管理程序如何在CPU上执行。 进程与线程：区分进程（Process）和线程（Thread）的概念、结构和上下文切换（Context Switching）的开销。 CPU调度算法：全面分析各种调度策略，包括先到先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、优先级调度、轮转法（Round Robin）以及多级反馈队列（Multilevel Feedback Queue）。重点分析不同策略对响应时间、周转时间和吞吐量的影响。 同步与互斥：深入探讨并发执行中数据竞争的危害。我们将详细讲解使用信号量（Semaphores）、管程（Monitors）和互斥锁（Mutexes）等机制来解决经典的生产者-消费者问题、读者-写者问题，确保临界区的正确访问。 第五章：内存管理与虚拟化 现代系统通过抽象内存来提高效率和安全性。 连续与非连续内存分配：分析固定分区和动态分区分配方案的局限性，引入分页（Paging）和分段（Segmentation）机制，解释地址转换过程（从逻辑地址到物理地址）。 虚拟内存 (Virtual Memory)：这是现代操作系统的基石。我们将详述请求调页（Demand Paging）的工作原理，以及缺页中断（Page Fault）的处理流程。 页面置换算法：对比先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）、最优（OPT）等算法的性能，并讨论工作集模型（Working Set Model）在防止抖动（Thrashing）中的作用。 第六章：文件系统与I/O管理 本部分关注数据持久化和设备交互的机制。 文件系统结构：讨论文件的逻辑结构、目录结构（如树形结构）以及不同文件分配方法（连续、链式、索引分配）的优劣。 磁盘调度：分析机械硬盘I/O的延迟特性，并比较FCFS、最短寻道时间优先（SSTF）、扫描（SCAN）和循环扫描（C-SCAN）等算法的性能。 缓冲与缓存：探讨操作系统如何利用内存缓冲和高速缓存来隐藏I/O操作的慢速特性，提高系统整体吞吐量。 --- 第三部分：计算机体系结构：硬件与软件的接口（Computer Architecture: The Hardware-Software Interface） 本部分将目光投向计算机的物理实现，探索指令集、处理器设计和内存层级结构如何共同影响程序的执行速度。 第七章：指令集架构与汇编语言基础 理解软件如何转化为机器可以执行的操作。 指令集架构 (ISA)：区分CISC与RISC的设计哲学。重点分析指令的格式、寻址模式（如立即寻址、寄存器寻址、直接/间接寻址）以及指令集对高级语言编译的影响。 数据表示与运算：深入研究整数和浮点数的二进制表示（如IEEE 754标准），以及补码运算在算术逻辑单元（ALU）中的实现。 汇编语言基础：通过简单的汇编代码示例，展示函数调用约定（Call Convention）、栈帧的使用以及程序控制流（跳转与循环）是如何在底层实现的。 第八章：处理器设计与性能优化 本章聚焦于CPU的内部工作方式，特别是提高指令执行速度的技术。 数据通路与控制单元：介绍单周期和多周期处理器的基本设计，解释指令从取指到写回的执行流程。 指令级并行性 (ILP)：详细讲解流水线技术（Pipelining）的原理，分析其加速的理论基础（Amdahl's Law），以及如何处理流水线冒险（结构、数据和控制冒险）和恢复机制。 超标量与乱序执行：探讨现代高性能处理器如何通过超标量设计和乱序执行（Out-of-Order Execution）来隐藏指令延迟，实现更高的并行度。 第九章：存储器层次结构与I/O（Memory Hierarchy and I/O） 程序的性能瓶颈往往在于数据存取速度。本章关注如何设计高效的存储系统。 缓存原理 (Cache Memory)：这是性能优化的核心。我们将深入分析SRAM和DRAM的特性，详细讲解直接映射、全相联和组相联的映射策略，以及写分配、写回等写策略。通过分析命中率（Hit Rate）和未命中惩罚（Miss Penalty），解释如何优化数据访问模式。 虚拟内存与缓存的协同：探讨虚拟地址到物理地址的转换过程如何与TLB（Translation Lookaside Buffer，快表）的缓存机制相结合，以加速内存访问。 总线与I/O接口：概述系统总线（地址、数据、控制总线）的工作原理，以及中断驱动I/O和直接内存访问（DMA）如何解放CPU，实现高效的数据传输。 本书的结构旨在提供一个全面的视角，将理论算法的严谨性与硬件实现的约束及操作系统的管理智慧融会贯通，为读者迈向更高层次的系统设计和软件工程打下坚实的基础。

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最近工作压力有点大，感觉自己被困在了“高级”的泥潭里，很多时候解决问题只是调用现成的API，却不知道背后是怎么回事。我同事无意中提了一句，说学好数据结构和计算机组成原理，能让一个人在技术道路上走得更远。于是，我就抱着试一试的心态，在网上找了这本《Introduction to Data Structures and Computer Organization》。拿到书的时候，我对它的厚度感到一丝畏惧，但随即又被封面设计吸引了。我个人喜欢那种严谨、有条理的书籍，这本书的排版看起来就很舒服，字体大小适中，章节划分清晰。我最感兴趣的是数据结构的部分，我希望能够学到各种经典数据结构的底层实现原理，比如二叉搜索树的平衡策略，图的遍历算法，以及哈希表的冲突解决机制。对于计算机组织，我则希望能够了解CPU的工作原理，比如指令流水线、缓存一致性等概念，以及不同存储设备的性能特点。我希望这本书能提供丰富的示例代码，最好是用C语言或者Java，这样我就可以跟着实践，加深理解。如果书里还能有一些面试常见的问题解析，那就更完美了。

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我最近在准备一些技术面试，发现很多公司都会考察数据结构和计算机组成原理的基础知识。虽然我之前学习过这些内容，但感觉记忆有些模糊，而且在实际项目中应用得不够深入。朋友推荐我看看这本《Introduction to Data Structures and Computer Organization》，他说这本书讲解得非常透彻，适合作为复习和深入学习的参考。我翻了一下目录，看到它涵盖了从基础的数组、链表，到复杂的树、图，再到CPU、内存、操作系统等内容，感觉非常全面。我特别希望书中能详细解释各种数据结构的时间和空间复杂度，以及在不同场景下选择哪种数据结构最优。对于计算机组织部分，我希望能更深入地理解CPU的工作流程，比如指令的解码、执行，以及内存的管理机制，还有操作系统是如何与硬件打交道的。我希望这本书能提供一些贴近实际的例子，帮助我理解这些理论知识在真实世界中的应用，并且如果书中能包含一些算法题的分析思路，或者常见的计算机组成原理面试问题解答，那就再好不过了。

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这本书的封面设计简约而大气，一种低调的蓝色为主调，配以抽象的数据结构图形，初次拿到手里就有一种专业且扎实的感觉。我选择购买这本书，更多的是出于一种职业的“本能”——在当前数据爆炸的时代，对底层原理的理解似乎变得越来越重要，尤其是在软件开发领域。虽然我目前的工作主要集中在应用层的开发，接触到的更多是高级语言和框架，但总觉得心里有些不安，仿佛缺少了某些关键的基石。我希望通过这本书，能重新梳理一下自己对计算机体系结构的认识，了解数据是如何在内存中组织和高效访问的，以及不同算法背后的时间复杂度和空间复杂度是如何产生的。我特别期待书中能够深入浅出地讲解常见的几种数据结构，例如链表、树、图等等，不仅仅是定义和实现，更重要的是它们各自的适用场景和性能优势。另外，计算机组织这部分，我希望能看到关于CPU、内存、I/O设备之间交互的清晰阐述，以及指令集的原理，这些知识点对我来说有些久远，但却又至关重要。如果书中能结合一些实际的案例或者历史故事，那就更好了，能帮助我更好地理解这些抽象的概念。

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说实话，我最近在项目里遇到了不少性能瓶颈，虽然团队里有经验丰富的工程师指导，但很多时候听他们谈论优化方案，总感觉有些云里雾里，特别是涉及到内存管理和底层算法的时候。我的朋友推荐了这本《Introduction to Data Structures and Computer Organization》，他说这本书是“老少皆宜”的经典之作，能够帮助我打通任督二脉。我翻了一下目录，看到数据结构部分有数组、栈、队列、链表、树、图、哈希表这些，计算机组织部分则涵盖了数字逻辑、指令集体系结构、CPU流水线、存储器层次结构等等。我对这些概念并不陌生，但总觉得理解不够透彻，尤其是在实际编码中如何根据场景选择最合适的数据结构，以及如何理解不同硬件设计对程序性能的影响，我感觉自己在这方面有很大的提升空间。我希望这本书能提供清晰的解释和直观的图示，帮助我理解为什么某些数据结构在特定情况下会比其他结构表现更好，以及CPU是如何执行指令的，内存访问的延迟是如何产生的。我非常期待这本书能够给我带来“豁然开朗”的感觉，让我下次在遇到性能问题时，能够更有底气地分析和解决。

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作为一名正在为计算机科学专业学习而奋斗的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理基础知识的书籍。我的教授推荐了我一些参考书目，其中就提到了《Introduction to Data Structures and Computer Organization》。我对数据结构一直抱有浓厚的兴趣，但有时会觉得书本上的理论过于抽象，难以与实际应用联系起来。我希望这本书能够提供足够多的例子，帮助我理解不同数据结构的应用场景，例如什么时候应该使用栈，什么时候应该使用队列，或者在处理地理位置信息时，图数据结构又扮演着怎样的角色。同时，计算机组织的部分，我希望能详细了解计算机硬件是如何协同工作的，比如CPU的设计原理，内存的存取方式，以及I/O设备如何与主机进行通信。我特别希望能看到关于寄存器、总线、中断等核心概念的讲解，这些是我一直觉得模糊的地方。如果书中能包含一些算法分析的技巧，例如如何判断算法的效率，以及如何进行性能调优，那将对我的学习大有裨益。我期待这本书能够成为我在计算机科学学习道路上的良师益友。

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