数据结构重点难点问题剖析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:221

译者:

出版时间:2010-6

价格:26.00元

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isbn号码:9787308076326

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数据结构
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具体描述

在《数据结构重点难点问题剖析》中我们首先给出重点难点内容提要，并简单明了地介绍相关的理论，使学生对重点难点问题精知；其次，列举了大量常见题型，并进行有针对性地分析解答，使学生对基本概念、基本理论详知；最后，在每章后面给出计算机学科涉及的大部分经典现实问题的算法实现，使学生明白为什么学、怎样学的问题，并对相关算法的实现熟知。书中结合大量的图示和程序代码，展示了各种数据结构实现细节和编程技巧，能够帮助学生提高运用知识解决问题的能力。希望通过《数据结构重点难点问题剖析》能使学生把这门课程学好、学透。《数据结构重点难点问题剖析》所有程序均已在Visual C++ 6.0开发环境中调试通过。

好的，以下是根据您的要求，构思的一份详细的图书简介，旨在介绍一本内容与《数据结构重点难点问题剖析》完全无关的图书。 --- 《高级系统编程与高性能计算：从理论到实践的深度解析》图书简介在当今信息技术飞速发展的时代，软件系统的性能与效率已成为衡量其价值的关键指标。本书《高级系统编程与高性能计算：从理论到实践的深度解析》，并非聚焦于基础的数据组织与算法原理，而是将读者的视野引向操作系统底层、硬件交互以及极致的并行计算能力挖掘。它是一本面向资深开发者、系统架构师以及高性能计算（HPC）研究人员的深度技术专著。本书的核心目标是填补传统软件工程教材与前沿系统实践之间的鸿沟，提供一套系统、深入且高度实用的知识体系。我们摒弃对基础概念的重复叙述，直接切入现代高性能计算环境下的核心挑战与解决方案。全书结构严谨，理论深度与工程实践紧密结合，旨在帮助读者构建出运行在复杂硬件平台上的高效、可靠的应用程序。第一部分：现代操作系统内核与系统调用深度剖析本部分深入探究了现代主流操作系统（如Linux）的内部工作机制，重点关注那些直接影响程序性能的关键组件。 1. 内存管理的高级议题：我们不讨论链表或树在内存中的基础存储，而是聚焦于虚拟内存、TLB（Translation Lookaside Buffer）的缓存机制、NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构下的内存分配策略，以及如何利用这些知识来优化大型数据集的访问局部性。内容涵盖了内核如何处理缺页中断（Page Faults）、Huge Pages 的使用及其对性能的影响，以及用户态内存分配器（如jemalloc, tcmalloc）的内部设计哲学与优化手段。 2. 进程间通信（IPC）与同步原语的陷阱：传统的同步机制描述在此被抛弃。本章详述了在多核甚至众核系统上，使用信号量、互斥锁（Mutex）、读写锁（RWLock）可能引入的性能瓶颈——包括锁竞争、优先级反转、以及缓存伪共享（Cache Line Sharing）。重点介绍了无锁（Lock-free）和等待期短（Wait-free）数据结构的实现原理，以及如何利用内存屏障（Memory Barriers）和原子操作（Atomic Operations）来构建高并发、低延迟的同步机制。 3. I/O 模型的演进与性能极限：本章对比分析了传统阻塞式I/O、非阻塞I/O、I/O多路复用（如select, poll, epoll, io_uring）的内在机制差异。我们详细剖析了Linux内核中epoll的红黑树结构与事件驱动模型的底层实现，并引入了异步I/O框架（AIO）在处理大规模网络连接和磁盘访问时的性能优势与复杂性。第二部分：高性能计算（HPC）的硬件加速与并行编程范式系统性能的瓶颈往往存在于如何有效利用现代CPU、GPU及异构计算资源。本部分是全书的重点，专注于将软件效率推向极致。 4. 现代CPU架构下的指令级并行优化：深入讲解了乱序执行（Out-of-Order Execution）、分支预测（Branch Prediction）的准确性如何影响流水线深度，以及如何通过代码重排（Code Restructuring）来最大化指令吞吐量。内容涉及SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集（如AVX-512）的手动向量化技术，以及编译器优化选项对最终执行效率的敏感性分析。 5. 内存层次结构与缓存优化策略：缓存是现代计算速度的关键。本章提供了一套实用的方法论，用于分析和测量L1、L2、L3缓存的命中率和替换策略。重点讲解了如何设计数据布局（Data Layout）——例如，从行主序到列主序的切换、数据对齐（Data Alignment）对TLB和缓存线填充的影响，以及如何通过循环展开和数据预取（Prefetching）来隐藏内存延迟。 6. GPU计算模型与异构编程：针对NVIDIA CUDA和OpenCL/SYCL生态系统，本部分提供了实用的并行模型指导。重点剖析了CUDA核函数（Kernel）的执行模型，包括线程束（Warp）、块（Block）和网格（Grid）的调度机制。深入讨论了GPU内存模型——全局内存、共享内存（Shared Memory）和常量内存的带宽差异，以及如何高效利用共享内存进行数据复用和规避全局内存访问的合并（Coalescing）。 7. 分布式计算与消息传递接口（MPI）：对于超大规模问题，并行计算必须跨越节点边界。本章详述了MPI标准的高级特性，包括集合通信（Collective Communications）的优化算法（如Ring、Torus算法），以及如何有效管理通信与计算的重叠（Overlap）。我们还探讨了RDMA（Remote Direct Memory Access）技术在低延迟集群互联中的应用。第三部分：性能分析、调试与可观测性高性能代码的开发离不开精确的测量和分析。本部分提供了一套专业工具链和方法论，确保代码不仅“能跑”，而且“跑得快”。 8. 专业的性能分析工具链：详细介绍了Linux `perf` 工具的使用，包括事件采样、硬件性能计数器（HPC）的配置与解读，从而定位CPU周期浪费的根源。同时，讲解了火焰图（Flame Graphs）的生成与分析，用以直观展示函数调用栈上的热点区域。 9. 内存访问剖析与工具：涵盖了Valgrind的Cachegrind和Massif工具，用于深入分析程序对内存层次结构的实际影响和堆内存使用模式。讨论了如何通过这些工具识别不必要的内存分配或不佳的访问模式。 10. 代码优化案例研究与反模式识别：通过多个真实世界的系统编程项目案例（如高性能数据库引擎、实时信号处理库），演示如何将前述理论知识应用于实际场景。重点识别并纠正常见的性能反模式，例如过度同步、错误的内存对齐、以及未优化的分支预测。 --- 本书的独特价值：《高级系统编程与高性能计算：从理论到实践的深度解析》旨在成为一本“行动指南”而非“概念手册”。它假设读者已经掌握了编程基础和基本的数据结构知识，转而专注于如何将软件效率推向硬件的物理极限。全书案例丰富，代码示例均是可编译、可测试的高性能实现，是每一位致力于开发下一代高吞吐量、低延迟系统的工程师不可或缺的参考宝典。阅读本书，您将掌握的不是如何构建算法，而是如何让算法在最快的硬件上以最高效率运行。