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出版者:人民邮电出版社

作者:于晓鹰 旷薇

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:42.0

装帧:

isbn号码:9787115083210

丛书系列:

图书标签:

• Word
• 办公软件
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• 办公效率
• 实用指南
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• 软件操作
• Word技巧

深入探索现代数据处理与信息管理的无限可能 书名：数据结构、算法与性能优化实战指南 引言：驾驭信息时代的基石 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，海量数据的有效存储、高效处理和智能分析，对任何组织和个人而言，都是一项严峻的挑战。本书并非专注于某一特定软件工具的使用技巧，而是致力于从更底层、更本质的角度，剖析如何构建健壮、高效、可扩展的信息处理系统。我们探讨的重点在于那些支撑一切现代应用和服务的核心理论与实践：如何组织数据以利于快速检索，如何设计算法以最小化计算开销，以及如何在资源受限的环境下实现性能的极限突破。 第一部分：数据组织的艺术——结构与抽象 本部分将带您进入数据的内在世界，理解不同数据组织方式如何直接影响系统的性能与可维护性。我们摈弃对特定软件界面的依赖，转而关注数据本身的内在逻辑。 第一章：基本数据结构的高级应用 数组与链表的深层对比：不仅仅是内存连续性的区别，我们将深入探讨它们在动态内存管理、缓存命中率（Cache Locality）中的实际影响。通过实际案例分析，揭示在并发环境下，链表结构在某些场景下相比于数组可能带来的同步开销。 栈、队列与双端队列的抽象思维：分析这些抽象数据类型（ADT）如何应用于系统设计，例如，在操作系统中的任务调度（队列），函数调用机制（栈），以及如何在网络数据包缓冲中实现先进先出或后进先出策略。我们将侧重于如何使用自定义类和接口来实现这些抽象，而非依赖于标准库的默认实现。 树形结构的精妙平衡：重点剖析二叉搜索树（BST）的局限性，并详细阐述平衡树（AVL树、红黑树）的旋转与再平衡机制。我们将用数学模型来证明平衡操作的对数时间复杂度，并讨论在数据库索引设计中，B树和B+树是如何通过优化磁盘I/O来实现大规模数据访问效率的。 图论基础及其在复杂网络中的映射：将图作为连接和关系的模型，深入探讨邻接矩阵与邻接表在空间和时间复杂度上的权衡。重点分析最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树（Prim、Kruskal）在物流优化、社交网络分析中的实际应用。 第二章：散列与映射的效率革命 散列函数是实现“近乎常数时间”查找的关键。本章将深入探讨散列技术的理论基础与工程实现。 理想散列函数的特性：讨论均匀性、雪崩效应（Avalanche Effect）的数学要求。我们不会讨论特定编程语言内置的哈希函数，而是分析如何设计高质量的自定义散列函数，特别是针对字符串和自定义对象的散列。 冲突解决策略的性能评估：详尽对比链式法、开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）的优缺点。通过模拟不同负载因子下的性能曲线，指导读者在内存占用和查找速度之间做出最优选择。 一致性哈希（Consistent Hashing）：作为分布式系统中的关键技术，本章将详细解析一致性哈希如何解决节点增减时的数据迁移问题，并展示其在负载均衡和缓存集群中的核心作用。 第二部分：算法的精炼与优化 本部分聚焦于解决问题的逻辑步骤——算法，强调效率、稳定性和资源消耗的综合考量。 第三章：排序算法的深度剖析与选择 抛开基础的冒泡排序，我们将直接进入高效排序方法的实战层面。 快速排序的枢轴选择艺术：分析随机选择、中位数优先等策略如何有效避免最坏情况（O(n^2)）。探讨内省排序（Introsort）——快速排序与堆排序的结合体——在实际工程中的优势。 归并排序的稳定性与外部排序：解析归并排序的稳定性特性，并将其应用于外部排序场景，即数据量远超内存容量时的处理流程与迭代合并策略。 计数排序与基数排序的应用边界：明确这些线性时间排序算法（O(n+k)）适用的数据范围和特点，并讨论其在处理特定类型数据（如固定位宽整数）时的巨大性能优势。 第四章：动态规划与贪心策略的思维转变 本章旨在培养读者从复杂问题中抽象出重叠子问题和最优子结构的能力。 动态规划（DP）的构建范式：以背包问题、最长公共子序列为例，详细演示自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现细节，并强调状态转移方程的准确推导。 贪心算法的正确性证明：讨论贪心选择性质和最优子结构，并通过反例说明为何并非所有优化问题都适用贪心法。重点分析霍夫曼编码等经典应用中贪心策略的可靠性。 第五章：搜索、回溯与分支限界 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的灵活运用：不仅限于遍历图或树，我们将展示DFS在拓扑排序、查找连通分量中的应用，以及BFS在查找最短路径（无权图）中的不可替代性。 回溯法的系统化设计：针对组合优化问题（如N皇后问题、数独求解），提供一套标准的回溯框架，包括剪枝条件的优化设计，以大幅减少搜索空间。 第三部分：性能优化与系统级考量 性能优化不仅仅是算法的改进，更关乎代码的执行效率和系统资源的合理利用。 第六章：内存管理与缓存效率 局部性原理的实践应用：深入探讨时间局部性和空间局部性如何被CPU缓存（L1, L2, L3）利用。指导读者如何重构代码以提高缓存命中率，例如，通过数据重排来优化多维数组的访问模式。 垃圾回收（GC）机制的性能影响：虽然不涉及特定语言的GC实现细节，但我们将讨论延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）与内存占用之间的三角权衡，以及如何设计数据生命周期以最小化GC对应用响应时间的影响。 第七章：并行性与并发性的基础 在多核处理器成为主流的今天，并行处理是实现高性能的必经之路。 并发与并行的区别及应用场景：明确两者的概念边界，并讨论在I/O密集型任务（适合并发）和计算密集型任务（适合并行）中应采用的技术范式。 同步原语与资源竞争：分析锁、信号量、原子操作等同步机制的底层原理，并重点讲解死锁的预防、检测与避免策略，强调在共享资源访问中如何平衡安全性和并行度。 结论：迈向高效能的工程思维 本书的最终目标是培养读者一种“性能优先”的工程思维模式。掌握这些底层的数据结构和算法原理，将使用户能够独立分析并解决任何特定软件界面下遇到的性能瓶颈，从而设计出真正具备鲁棒性和高效率的现代信息处理方案。这套知识体系是超越任何具体软件版本的通用技能，是通往高级系统架构师的必经之路。

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