Data Structures and Algorithms II (Eatcs Monographs on Theoretical Computer Science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Kurt Mehlhorn

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-01

价格:USD 50.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387136417

丛书系列:

图书标签:

• Data Structures
• Algorithms
• Theoretical Computer Science
• EATCS Monographs
• Computer Science
• Algorithms and Data Structures
• Complexity
• Discrete Mathematics
• Formal Languages
• Computation Theory

深入探索经典与前沿：下一代数据结构与算法的理论基石 本书面向具有扎实计算机科学基础的读者，旨在提供一个深入、全面的视角，探讨构建现代计算系统的核心理论支柱——高级数据结构与算法的构建、分析与优化。 我们将超越传统教科书中对基础概念的介绍，直接深入到那些驱动高性能计算、复杂系统设计以及理论前沿探索的深层机制。本书的焦点在于揭示这些复杂结构和算法背后的数学原理、设计哲学，以及它们在实际工程问题中的精确应用场景和性能权衡。 第一部分：高级抽象数据结构与内存层次优化 本部分将彻底解构那些在处理海量数据和优化硬件资源方面至关重要的抽象数据结构。我们将不再满足于链表和平衡二叉树的表面特性，而是深入研究其在实际内存模型下的行为。 第一章：缓存优化与外部存储结构 我们首先关注现代处理器架构中的内存层次结构，特别是L1、L2、L3缓存和主内存之间的延迟差异。这一章的核心在于外部记忆模型（External Memory Model），以及如何设计能够最小化磁盘I/O或跨网络传输的结构。 B 树与 B+ 树的深度分析： 不仅讨论其平衡性质，更侧重于其分支因子如何根据页大小（Page Size）和块大小（Block Size）进行精确计算和优化。我们将详细分析范围查询（Range Queries）在B+树中的I/O复杂度，并引入2-3-4 树在SSD优化中的变体研究。 磁盘友好型排序算法： 探讨外部合并排序（External Merge Sort）的复杂阶段划分，包括如何通过动态调整合并道的数量来适应可用的内存缓冲区，以及如何使用TPIE（Two-Phase I/O）策略来优化数据访问模式。 块存储结构与空间填充曲线： 介绍如何使用Z-Order曲线（Z-ordering）或Hilbert曲线等空间填充技术，将多维数据映射到一维存储空间，从而在数据块级别实现空间局部性的最大化，这对于地理信息系统（GIS）和大型数据库索引至关重要。 第二章：动态图结构与拓扑维护 图论是算法的核心，但处理大规模、动态变化的图需要超越基础邻接矩阵和列表的工具。本章聚焦于需要频繁更新（插入、删除边或节点）的场景。 动态图算法的挑战： 分析动态更新对连通性查询、最短路径查询的影响。引入加权动态图的更新机制，特别是针对单源最短路径（SSSP）和全源最短路径（APSP）的动态版本。 分块与分层技术在图中的应用： 探讨如何将大型图分解为子图（Chunks）或层次结构，利用这些结构来加速查询和更新。重点分析Graph Sparsification技术，如何在保持关键拓扑信息的同时，显著减少存储和处理需求。 Link-Cut Trees (LCT) 详解： 对LCT进行透彻的数学推导和实现剖析。LCT作为处理树的动态操作（如路径查询、子树更新、动态加边/删边）的强大工具，我们将深入理解其基于Splay Tree的底层结构，以及其均摊（Amortized）时间复杂度的严格证明。 第二部分：概率方法、近似算法与随机化技术 在许多现实世界的优化问题中，找到精确解的复杂度过高（NP-hard或接近NP-hard），此时，高效的概率算法和近似解成为必需品。 第三章：高级随机化算法与概率分析 本章探讨如何利用随机性来设计更简单、更快速的算法，以及如何严格证明这些算法的预期性能。 哈希函数的精妙设计： 超越基础的通用哈希。深入研究完美哈希（Perfect Hashing）的构造方法（如FKS方案），以及Cuckoo Hashing在处理高负载因子时的性能优势和冲突解决策略。重点讨论一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的作用。 随机采样与近似计数： 介绍Flajolet-Martin算法及其变体，用于在数据流中近似估计不同元素的数量（Distinct Counting）。分析HLL（HyperLogLog）算法的概率基石，及其在空间效率上的突破。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 探讨如何利用Metropolis-Hastings和Gibbs采样来估计复杂概率分布的期望值，这在统计物理和复杂模型推断中不可或缺。我们将分析收敛速度和混合时间（Mixing Time）。 第四章：近似算法与对偶原理 本章专注于那些无法快速找到最优解的问题，并专注于如何保证找到的解与最优解之间的差距可控。 贪婪算法与局部搜索的局限性： 重新审视经典的贪婪策略，并引入对偶性分析（Duality Analysis）来量化贪婪解的近似比。 线性规划松弛与四舍五入（Rounding）： 深入研究如何将NP-hard的组合优化问题（如集合覆盖、旅行商问题）转化为线性规划（LP）问题，求解松弛后的LP，然后通过精心设计的四舍五入策略获得有界质量的整数解。重点解析Goemans-Williamson的最大割（Max-Cut）算法。 参数化复杂性导论： 介绍FPT（Fixed-Parameter Tractable）思想。当问题的某些参数（如反馈弧集的大小、团的大小）较小时，我们如何设计依赖于该参数而非输入规模的指数时间算法。 第三部分：大规模计算与数据流模型 现代计算环境往往涉及多核、分布式系统以及无限或极大的数据流。本部分关注如何将算法扩展到这些并行和流式环境中。 第五章：并行与并发数据结构 单线程的算法效率已经触及瓶颈，并发数据结构是充分利用多核CPU的关键。 无锁（Lock-Free）与无等待（Wait-Free）结构： 详细分析基于CAS（Compare-and-Swap）原语构建的并发栈、队列和辅助的并发跳表（Concurrent Skip List）。重点剖析ABA问题及其解决方案。 内存一致性模型与并发控制： 探讨不同硬件平台下的内存模型（如顺序一致性、释放一致性），以及如何设计算法来满足特定的同步保证，同时最小化同步开销。 原子操作与内存屏障（Fences）： 对底层硬件提供的原子操作进行细致的工程分析，理解内存屏障在跨处理器通信中的精确作用和性能影响。 第六章：流式算法与单次遍历模型 在物联网、网络监控和大数据处理中，数据以流的形式到达，且通常只能被处理一次。 频率估计与“Heavy Hitters”问题： 探讨如何仅使用固定或极少量内存来识别流中出现频率最高的元素。详细研究Misra-Gries算法和Count-Min Sketch的内存消耗与估计误差之间的关系。 滑窗（Sliding Window）查询： 分析在数据流上高效执行关于最近 $W$ 个元素的统计查询（如平均值、中位数）所需的结构，如使用两个堆或基于指数衰减的加权平均。 有限自动机与模式匹配： 结合Aho-Corasick算法的原理，探讨如何将其扩展到处理无限长的输入流，实现对多模式的实时匹配，以及在硬件加速流处理中的应用。 本书力求为读者提供一个跨越经典理论与现代工程挑战的综合视野，强调形式化分析、严格的性能保证，以及在资源受限环境下的创新设计。 读者在完成本书的学习后，将能够独立设计和分析复杂的、面向高性能计算需求的算法与数据结构。

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我拿到这本书的时候，本以为它会是那种堆砌公式和复杂数学证明的教科书，但出乎意料的是，它的结构设计非常人性化。内容组织上简直是一绝，每一章的过渡都衔接得天衣无缝，读起来几乎没有断裂感。比如，它在介绍高级树结构时，没有直接跳到最难的部分，而是先用几个非常直观的类比，帮助读者在大脑中建立起清晰的认知模型，然后再层层递进。我个人认为，这本书的价值不仅在于其内容的深度，更在于其讲解的“温度”。它真的站在读者的角度去思考，如何才能最有效地吸收这些知识。很多其他教材里含糊其辞的地方，在这里都得到了清晰的界定，真正体现了“精要”二字，让人在学习的路上少走了很多弯路。

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我很少会用“颠覆性”来形容一本技术书籍，但这本书在某些章节的处理方式上，确实让我对一些经典算法产生了全新的看法。它并没有墨守成规地重复已经被写了无数遍的教材内容，而是在现有的框架上，注入了非常多前沿的见解和思考。特别是关于并发数据结构和内存布局优化部分，内容非常新颖且实用。作者对于理论的阐述总是能保持一种严谨而不失活泼的平衡，使得那些听起来很“硬核”的概念，最终都能够被吸收消化。读完这本书，我感觉自己对整个计算机科学的底层逻辑有了更坚实的基础，它不仅仅是教会你如何解决眼前的问题，更重要的是培养了你面对未来未知挑战时的分析框架和解决问题的思维模式。

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这本《数据结构与算法（二）》真的让我对这个领域有了更深入的理解。它不仅仅是罗列了一堆枯燥的理论和代码实现，更像是一次智慧的旅程。作者的叙述方式非常独特，那种娓娓道来的感觉，让人仿佛置身于一个精心设计的算法迷宫中，每解开一个谜题，都能体会到那种豁然开朗的喜悦。书中对高级数据结构的剖析尤其精彩，比如那些复杂的图算法和动态规划的精妙之处，被拆解得条分缕析，即便是初学者也能抓住其核心思想。我特别喜欢它在讲解复杂算法时，会穿插一些实际应用场景的案例，这让抽象的理论瞬间变得鲜活起来，不再是空中楼阁。读完之后，我感觉自己对解决复杂计算问题的信心大增，那种能够驾驭这些工具的成就感是无与伦比的。

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坦白讲，市面上关于数据结构和算法的书籍汗牛充栋，但真正能让人拍案叫绝的不多。这本书给我的感觉就是“匠心独运”。它在探讨那些标准算法的变体和优化策略时，展现出了作者深厚的功底和广阔的视野。我尤其欣赏它在分析时间复杂度和空间复杂度时所采用的那些独特的视角。它不像某些著作那样只是给出结论，而是引导读者去探究为什么是这样的复杂性，背后的数学原理和逻辑推导都阐述得极为透彻。对于那些已经有基础，想要迈向专业水平的读者来说，这本书简直就是一本宝藏，它提供了一个极佳的平台，让你能够从“会用”算法，进化到“理解并创新”算法的层面。

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这本书的排版和插图设计，也是一个加分项，这对于理解那些需要视觉辅助的复杂概念至关重要。那些图示，绝不是简单的示意图，而是经过深思熟虑的、能够直击要害的视觉表达。我记得有几个关于图遍历和网络流的章节，如果仅仅依靠文字描述，我恐怕要反复阅读好几遍才能勉强理解，但有了这些精美的配图，复杂的过程瞬间就变得一目了然。这种对细节的关注，体现了编者对读者体验的尊重。总而言之，这是一本读起来非常“舒服”的书，知识的密度很高，但阅读的流畅度却丝毫不受影响，可以说是兼顾了深度与易读性的典范之作。

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