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页数:413

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出版时间:2010-7

价格:40.00元

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isbn号码:9787111307075

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图书标签:

• 数字电路
• 电子技术
• 基础
• 数字电子
• 电路分析
• 模拟电路
• 半导体
• 电子工程
• 大学教材
• 高等教育

好的，这是一本关于《高级数据结构与算法优化》的图书简介，内容详实，旨在吸引对高性能计算和复杂问题求解有浓厚兴趣的读者。 --- 图书名称：《高级数据结构与算法优化：从理论基石到工程实践》 导言：驾驭信息时代的效率极限 在当今数据爆炸的时代，信息处理的速度与效率已成为衡量技术先进性的核心标准。我们不再满足于“能跑”的程序，更追求“极速”的响应和“最优”的资源利用。本书《高级数据结构与算法优化》正是在这一背景下应运而生，它并非对基础数据结构（如数组、链表）的重复叙述，而是将读者的认知提升至一个全新的维度——专注于那些能够解决P-NP问题边缘、大规模并发和实时计算挑战的尖端技术体系。 本书深度聚焦于那些在学术研究和工业界前沿（如搜索引擎后端、基因测序、金融高频交易、大规模机器学习模型训练）中发挥决定性作用的复杂结构与优化范式。我们的目标是为资深程序员、算法工程师以及计算机科学研究生提供一本既有坚实理论深度，又具备强悍工程落地能力的“工具书”与“思想指南”。 第一部分：超越基础——复杂数据结构的精细化构建与分析（约400字） 本部分将读者从传统的数据结构思维中解放出来，深入剖析那些能有效处理非结构化、动态变化或高维数据的“巨人”。 1. 树结构的演进与再定义： 我们将详尽讨论B+树的内存与磁盘I/O优化，重点解析其在数据库索引中的物理布局策略（如Page Splitting的优化）。随后，深入探讨自平衡树的动态维护机制，对比AVL、红黑树、Treap以及在特定场景下表现更优的Scapegoat Tree在删除操作下的性能差异。更进一步，我们将引入跳跃表（Skip List）作为一种优雅的、概率性平衡结构，详细分析其在并发环境下的锁粒度优化，并给出与平衡二叉搜索树在实现复杂度上的权衡考量。 2. 图论的工程化应用： 传统的Dijkstra和Floyd-Warshall算法在超大规模图谱上的应用受限。本章将重点讲解图嵌入（Graph Embedding）技术，如Word2Vec的Graph版本（DeepWalk）和LINE，探讨如何将高维图结构映射到低维向量空间，并讨论Approximate Shortest Path Queries (ASPQ)在实时地图服务中的加速策略。此外，还将剖析流网络的复杂应用，如最大流/最小割在资源分配和网络鲁棒性分析中的实际案例。 3. 散列技术的深度挖掘： 突破标准Hash的限制，我们将深入研究一致性哈希（Consistent Hashing），阐明其在分布式缓存（如Memcached/Redis集群）中实现最小化数据迁移的关键原理。同时，探讨Cuckoo Hashing如何通过增加查询探针次数来换取极低的冲突率，并分析其在内存受限环境下的应用边界。 第二部分：算法优化范式——从渐近分析到常数因子控制（约550字） 算法的效率不仅取决于$O(cdot)$符号，更取决于那些决定实际运行速度的“常数因子”。本部分致力于将理论最优转化为工程上的极致性能。 1. 动态规划与记忆化搜索的“瘦身”： 传统的DP状态空间往往过于庞大。我们将重点研究DP状态的压缩技术，例如使用四边形不等式优化（Knuth Optimization）和WQS二分法（用于处理带有约束条件的DP问题）。此外，将介绍如何通过数据结构优化DP转移，利用Segment Tree或Fenwick Tree将原本$O(N^2)$的DP转移优化至$O(Nlog N)$。 2. 贪心算法的严谨性证明与反例分析： 贪心策略看似简单，但其正确性依赖于严格的“交错交换论证”。本章将选取几个经典且反直觉的贪心问题（如区间调度、霍夫曼编码的变种），带领读者剖析其满足“局部最优可导向全局最优”的前提条件，并展示如何利用势函数法来严格证明贪心解的正确性。 3. 集合与范围查询的极致加速： 这一部分是高性能计算的生命线。我们将系统性地介绍分治算法在处理二维/三维空间划分问题中的应用，如K-D Tree和四叉树/八叉树。重点在于其在点云数据处理、最近邻搜索（k-NN）中的性能瓶颈与优化方向。随后，我们将引入Persistent Data Structures（持久化数据结构）的概念，探讨如何在不牺牲计算效率的前提下，高效地保存计算历史状态，这对于版本控制系统和区块链的底层结构至关重要。 第三部分：并行化与计算模型——现代CPU架构下的算法重构（约550字） 现代计算的瓶颈已从单核速度转向如何有效利用多核、多路并行。本书的最后一部分聚焦于如何将经典算法“向量化”和“并行化”。 1. 缓存友好的算法设计（Cache-Oblivious & Cache-Aware）： 深入剖析CPU的L1/L2/L3缓存层次结构对算法性能的巨大影响。我们将讲解矩阵乘法的Tiling（分块）优化，如何通过精确计算块大小来最大化缓存命中率，达到接近理论峰值的运算速度。同时，介绍缓存无关（Cache-Oblivious）算法，这些算法不依赖于特定的缓存大小，通过递归分解自然适应不同硬件配置。 2. 并行化模型与同步机制： 重点对比Fork-Join模型（如OpenMP/Java Fork/Join Framework）与Actor模型在解决大规模图遍历问题时的适用性。我们将探讨无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的构建原理，如使用CAS（Compare-and-Swap）操作实现高效的并发队列和栈，分析其复杂性和相比于传统互斥锁的性能优势，尤其是在高竞争环境下。 3. 概率性计算与近似算法： 在面对无法精确求解或求解时间复杂度过高的场景时，近似算法是唯一的出路。本书将详细介绍Monte Carlo方法和Las Vegas算法的设计哲学。重点讲解Bloom Filter的高级变体（Counting Bloom Filter）在误报率控制下的应用，以及HyperLogLog如何在极低内存占用下实现对大规模基数（Cardinality）的精确估算，这对于流量统计和去重至关重要。 --- 总结与受众定位 《高级数据结构与算法优化》旨在超越教科书的广度，深入挖掘工业界实际应用中的“为什么”和“如何做”。本书的每一个章节都配有精心设计的代码范例（主要使用C++和Python），这些范例不仅实现了算法，更体现了性能调优的实践细节。 本书适合拥有扎实数据结构与算法基础（熟悉排序、搜索、基础树结构）的中高级软件工程师、系统架构师、算法研究人员以及准备进入顶尖科技公司进行专业面试的计算机专业高年级学生。阅读本书后，您将能够自信地设计和实现面对PB级数据挑战的、具有前瞻性和极致性能的计算系统。

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