并行程序设计方法学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中理工大学出版社

作者:刘键

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2000-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787560919553

丛书系列:

图书标签:

• 并行程序设计
• 并行计算
• 多核编程
• 并发编程
• 程序设计方法学
• 计算机科学
• 高性能计算
• 算法
• 软件工程
• 操作系统

潜入算法的秘密花园：探寻高效计算的艺术 在这本厚重的书中，我们将踏上一段引人入胜的旅程，深入探索计算机科学中最迷人的领域之一：算法。我们不仅仅是学习一套套指令，而是要理解驱动现代计算世界的精妙逻辑和底层原理。本书旨在为您揭示算法的内在美学，以及如何巧妙地设计和实现它们，从而让计算机以惊人的速度解决复杂问题。 第一部分：算法的基石——理解与分析 我们将从算法最基础的概念入手，如同搭建高楼前的地基。您将学会如何清晰地定义一个算法，理解其输入、输出以及核心的处理过程。随后，我们将深入探究算法的效率，这不是一个模糊的概念，而是可以通过严谨的数学工具来衡量的。 时间复杂度与空间复杂度： 这是衡量算法优劣的两大关键指标。我们将详细讲解大O符号（O-notation）、大Ω符号（Ω-notation）和渐进符号（Θ-notation），让您能够准确地评估算法在处理大规模数据时的性能表现，并理解其对内存占用的影响。您将学会分析循环、递归以及函数调用对算法复杂度的贡献，从而在众多解决方案中挑选出最具效率的那一个。 基本数据结构： 算法的强大离不开高效的数据组织。我们将全面回顾并深入讲解各种基础数据结构，包括： 数组（Arrays）： 及其在内存中的线性存储特性，以及不同场景下的访问效率。 链表（Linked Lists）： 包括单向链表、双向链表和循环链表，理解它们的动态内存分配和插入/删除操作的优势。 栈（Stacks）和队列（Queues）： LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）原则在实际问题中的应用，如函数调用栈、任务调度等。 哈希表（Hash Tables）： 通过哈希函数实现快速查找，了解冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）对性能的影响。 树（Trees）： 包括二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）以及堆（Heaps）。我们将深入分析它们在搜索、排序和优先级队列等方面的应用。 图（Graphs）： 及其在表示复杂关系网络中的作用，理解顶点、边、邻接矩阵和邻接表等概念。 第二部分：经典算法的智慧——解决问题的通用模式 掌握了算法的基础，我们将进入算法设计的核心领域，学习一系列被证明行之有效的经典算法模式。这些模式如同武林秘籍，能够帮助您应对各种挑战。 分治算法（Divide and Conquer）： 将复杂问题分解为更小的、同类型的子问题，然后递归地解决它们，最后将子问题的解合并起来。我们将学习如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）等经典分治算法，并探讨其在解决递归问题中的强大力量。 动态规划（Dynamic Programming）： 识别问题中的重叠子问题和最优子结构，通过存储已计算过的子问题的解来避免重复计算，从而获得最优解。您将学习如何构建状态转移方程，并应用动态规划解决背包问题、最长公共子序列问题、硬币找零问题等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步选择当前看起来最优的选项，寄希望于最终能得到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并学习其在活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等问题中的应用。 回溯算法（Backtracking）： 通过系统地搜索所有可能的解决方案，并在发现当前路径无法导向有效解时“回溯”到之前的状态。您将学习如何使用回溯法解决N皇后问题、迷宫问题、子集生成问题等。 图论算法： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），理解它们在连通性检查、最短路径查找等方面的应用。 最短路径算法： 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）、弗洛伊德-沃舍尔算法（Floyd-Warshall Algorithm），以及Bellman-Ford算法，用于在有权图中查找起点到所有顶点或两点之间的最短路径。 最小生成树算法： 普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），用于在加权无向图中找到连接所有顶点的最小权重生成树。 拓扑排序（Topological Sorting）： 解决有向无环图（DAG）中的任务依赖关系。 第三部分：算法的进阶与应用 在掌握了基础和经典算法后，我们将进一步探讨更高级的算法概念以及它们在现实世界中的广泛应用。 字符串匹配算法： 如朴素匹配算法、KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法，用于高效地在文本中查找子串。 排序算法的深入分析： 除了分治法的排序，我们还将探讨插入排序、选择排序、冒泡排序等简单排序算法，并理解它们的性能特点和适用场景。此外，还会介绍非比较排序，如计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）。 搜索算法： 除了二分查找（Binary Search），我们将了解其他一些搜索策略。 近似算法与启发式算法： 对于NP-hard问题，当无法在合理时间内找到精确解时，我们将学习如何使用近似算法和启发式算法来获得高质量的近似解。 算法的复杂度类：P类、NP类、NP-complete与NP-hard： 理解这些概念对于认识计算问题的可解性和计算资源的限制至关重要。 实际应用案例分析： 通过分析如搜索引擎的索引构建、社交网络中的关系分析、推荐系统的算法设计、生物信息学中的序列比对等真实世界的案例，让您深刻理解算法在各个领域的强大作用。 本书的目标不仅仅是教会您如何“做”，更是要让您理解“为什么”。通过理论讲解、伪代码示例和详尽的分析，您将能够自信地解决各种计算难题，并为未来的学习和实践打下坚实的基础。无论您是计算机科学的学生、软件工程师，还是对算法充满好奇的探索者，这本书都将是您不可或缺的伴侣。

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这是一本关于现代计算架构和优化策略的实战指南，简直是为我这种对性能瓶颈深感头疼的程序员量身定做的。作者没有停留在枯燥的理论讲解上，而是像一位经验丰富的领航员，带着我们深入到多核处理器、GPU计算以及分布式系统的实际操作层面。我尤其欣赏其中关于**并发控制原语**的详尽剖析，从底层的信号量、互斥锁到更高级的原子操作和内存屏障，讲解得既清晰又透彻，让人真正理解“为什么”要这样设计，而不是简单地记住API。书中对**数据竞争**和**死锁**的分析案例简直是教科书级别的，我根据书中的排查技巧，成功地在复杂系统中定位并修复了一个潜伏已久的竞态条件问题。书中关于**任务分解与调度**的章节，提供了大量启发性的视角，让我学会如何从系统设计的源头就着手考虑并行化，而不是事后打补丁。对于任何希望将程序性能推向极限的开发者来说，这本书都是一本不可或缺的工具箱，它教你的不仅仅是代码技巧，更是一种**系统思维**。

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我花了相当长的时间来消化这本书中关于**并行数据结构**的部分，这绝对是全书的点睛之笔。在传统的串行编程中，我们习惯了基于锁的数据结构，但一旦进入高并发环境，这些结构往往会成为性能的瓶颈。作者深入探讨了**无锁（Lock-Free）和等待锁（Wait-Free）**数据结构的设计原理，例如基于CAS（Compare-and-Swap）操作的实现细节，这让我对现代硬件原语的强大能力有了全新的认识。书中对这些高级技术的**正确性证明**和**性能权衡**分析，体现了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。它没有回避并行编程中那些最晦涩难懂的部分，反而用清晰的图示和代码片段将其剖析得淋漓尽致。读完这些章节，我不再满足于使用现成的并发容器，而是开始思考如何根据特定场景定制更优的并行结构。这本书的深度，足以让资深的程序员感到挑战和收获并存。

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这本书最吸引我的地方在于其强烈的**工程实践导向**，它似乎一直在提醒读者：“理论是美好的，但工程是残酷的。”书中对**性能分析工具**的使用和解读部分，是我的最爱。作者详细演示了如何利用专业的性能分析器（如VTune或类似的工具）来识别并行代码中的**负载不均衡**和**通信开销**，并提供了具体的优化策略来解决这些问题。例如，如何通过数据分区策略来最大化局部性，减少跨核或跨节点的内存访问延迟，这些都是在实际项目中立竿见影的知识。它不仅仅告诉你“并行化很重要”，而是教会你“如何衡量并行化的效果，并在性能瓶颈出现时，准确地找到它的根源”。对于那些在追求极致性能的道路上感到迷茫的工程师而言，这本书提供了清晰的导航图和可靠的工具箱，其内容的实用性和指导性是无可替代的。

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这本书的价值绝不仅仅在于教授几套编程技巧，它更像是一本**架构师的思维养成手册**。它的视野非常开阔，从单机多核的挑战，一直延伸到了大规模**集群计算环境**下的挑战。我惊喜地发现，书中对**容错与恢复机制**的阐述，在分布式并行应用中是多么关键。面对网络分区和节点失效，如何保证计算的原子性和一致性，书里给出的方案既有理论高度，又不失工程落地性。书中对于**异构计算**（特别是GPU编程模型）的介绍也极其到位，它帮助我理解了为什么GPU适合处理大规模的、同质化的并行任务，以及如何有效地将数据搬运到加速器上并同步结果。这本书的结构设计也值得称赞，它循序渐进，从基础概念过渡到复杂系统，使得读者在构建复杂并行应用时，能够有一个清晰的路线图。这对于我们团队在规划下一代高性能服务时，提供了极具参考性的蓝图。

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阅读这本书的过程，就像经历了一次对**计算机科学核心概念**的深度重塑。我原以为自己对操作系统和底层机制已有不错了解，但深入到作者描绘的并行世界后，才发现之前理解的深度远远不够。最让我震撼的是关于**并行算法设计范式**的讨论。书中不仅仅罗列了各种并行模式，更重要的是，它提供了一个**决策框架**：面对一个特定的计算问题，我们应该倾向于选择数据并行、任务并行还是流水线并行？作者对**并行化效率**的评估标准，如加速比、效率损失和可扩展性，给出了非常实用的量化方法。我特别喜欢它对**现代CPU缓存层次结构**对并行性能影响的深入探讨，这部分内容直接解释了为什么某些看似简单的代码重构能带来数量级的性能提升。这本书的叙事风格非常严谨，引用了大量经典论文和工业界的实际案例，使得每一项技术论断都有坚实的依据支撑。对于想从“能跑起来”提升到“跑得快且健壮”的工程师来说，这本书是通往精通之路的必经之桥。

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