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出版者:

作者:常家忠 编

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2005-1

价格:19.80元

装帧:

isbn号码:9787810947510

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 编程入门
• 精讲精练
• 教学
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• 算法
• 数据结构
• 练习题
• 入门教程
• 计算机基础

编程思维与现代软件开发实践 本书聚焦于构建扎实、灵活的编程思维框架，并深入探讨当前软件行业中至关重要的设计原则、工具链和开发流程。它旨在为希望超越语法层面，真正理解软件系统如何构建、维护和扩展的开发者提供一份详尽的路线图。 --- 第一部分：编程思维的基石与抽象的力量 本部分着重于培养一种超越特定语言的、核心的计算思维能力。成功的软件开发往往依赖于结构化的问题分解和有效的抽象构建能力，而非仅仅是记忆 API 调用。 1.1 算法设计与复杂性分析的现代视角 我们不再将算法视为孤立的数学问题，而是将其置于实际系统性能的背景下进行审视。 时间与空间权衡的动态分析： 深入探讨在内存受限或高并发场景下，如何根据实际硬件特性（如缓存局部性、内存访问模式）来重新评估经典算法的实际效率。例如，对比不同排序算法在处理大规模非连续数据流时的表现差异。 递归与迭代的深度思考： 阐述尾递归优化、迭代加深等技术在不同编译环境下的实际影响。探讨如何利用函数式编程的特性（如高阶函数）来简化递归结构，使其更易于推理和并行化。 图论在实际问题中的映射： 不仅讲解基础的 BFS/DFS，更侧重于如何将现实世界的调度、路由、依赖解析等问题抽象为图模型，并引入如最短路径算法（Dijkstra、A）在游戏AI、网络规划中的实际应用和优化技巧。 1.2 数据结构：面向性能的选型 数据结构的选择直接决定了系统的扩展性和响应速度。本章侧重于“为什么选择这个结构”而不是“如何实现这个结构”。 哈希表的深入剖析： 详细解析开放寻址法与链地址法的优劣，并重点介绍如何设计高效的哈希函数以最小化冲突，以及如何实现自适应的哈希结构（如可伸缩哈希表）来应对动态负载。 树结构在特定场景的深化应用： 探讨 B 树/B+ 树在数据库索引中的核心作用，理解它们如何通过牺牲查找复杂度常数来换取极低的 I/O 次数。分析红黑树在实现高精度定时器或优先队列时的平衡机制。 非传统数据结构的运用： 介绍位图（Bitmap）、布隆过滤器（Bloom Filter）在内存优化和快速成员判断中的应用，尤其是在分布式系统中减少网络开销的实践案例。 1.3 抽象的层次：从数据类型到模块化设计 理解如何创建和使用不同层次的抽象，是构建复杂系统的关键。 泛型编程的本质： 探讨参数化类型和概念（Concepts）如何分离算法逻辑与具体数据类型，实现代码的复用和类型安全。分析模板元编程（TMP）在编译期计算和优化中的潜力与陷阱。 面向对象（OOP）的深度解读： 超越继承和多态的表面理解，深入探讨接口隔离原则（ISP）和依赖倒置原则（DIP）在构建可替换组件时的决定性作用。 --- 第二部分：现代软件工程：设计、测试与维护 本部分将视角从代码本身转向代码的生命周期管理和协作开发环境。 2.1 软件设计原则与架构模式的实战运用 掌握设计原则是为了写出“可演化”的代码，能够轻松应对需求变更。 SOLID 原则的批判性应用： 分析在微服务架构或高度受限的嵌入式系统中，哪些原则需要被灵活调整或暂时搁置，以及如何权衡短期效率与长期可维护性。 设计模式的演进： 重点解析那些在并发和分布式系统中尤为重要的模式，如生产者-消费者模式、信号量机制、以及服务发现模式（如客户端负载均衡器模式）。探讨如何利用这些模式来管理共享资源和异步流程。 架构风格的选择： 比较分层架构、事件驱动架构（EDA）和面向服务的架构（SOA/Microservices）在不同业务场景下的适用性、数据一致性挑战和部署复杂性。 2.2 健壮性保障：测试金字塔与自动化 没有经过充分测试的代码，其行为是不可预测的。本章强调构建系统化的测试策略。 单元测试的艺术： 如何有效地隔离依赖（Mocking/Stubbing），确保测试的隔离性和可重复性。讨论属性测试（Property-Based Testing）在发现边界条件错误上的独特优势。 集成与端到端测试的策略： 探讨如何设计轻量级的集成测试，避免构建庞大且脆弱的“全栈”测试套件。重点介绍契约测试（Contract Testing）在解耦微服务间的依赖关系中的作用。 故障注入与混沌工程（Chaos Engineering）： 介绍如何通过主动引入故障（如网络延迟、服务宕机）来验证系统的弹性设计，确保系统在“生产环境的异常”下依然能按预期运行。 2.3 并发编程与性能调优的现实挑战 在多核处理器成为主流的今天，并发处理是核心技能，但也充满了陷阱。 线程同步原语的精确使用： 深入分析互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、读写锁（RWMutex）的内部机制和性能开销。重点讲解死锁的预防、检测与恢复策略。 无锁（Lock-Free）数据结构的实践： 介绍原子操作（Atomic Operations）和内存屏障（Memory Barriers）在构建高性能并发队列或栈中的应用，并警示其实现难度与调试的复杂性。 性能剖析（Profiling）与瓶颈定位： 讲解如何使用专业的性能分析工具（如火焰图、调用栈采样器）来识别CPU热点、内存泄漏和不必要的上下文切换，将性能优化建立在数据之上，而非直觉。 --- 第三部分：工具链、协作与持续交付 现代软件开发是高度工具化和协作化的过程，理解工具链的整合至关重要。 3.1 版本控制的精细化管理 Git 不仅仅是提交和合并，更是项目历史和协作规范的体现。 分支策略的选型与实施： 对比 GitFlow、Trunk-Based Development 等主流分支模型，并探讨如何根据团队规模和发布频率选择最合适的流程。 历史的重塑与清理： 掌握 rebase、squash、cherry-pick 等高级操作，用于保持清晰、线性的提交历史，并在代码审查前对特性分支进行整理。 3.2 依赖管理与构建自动化 现代项目依赖管理复杂且关键，构建过程必须快速且可复现。 依赖地狱的规避： 探讨语义化版本控制（SemVer）的工作原理，以及依赖锁定文件（Lockfiles）在确保不同环境间构建一致性上的重要性。 构建系统的核心： 分析主流构建工具（如 CMake/Bazel/Gradle）的设计哲学，理解它们如何通过依赖图分析、缓存和分布式构建来加速大型项目的编译过程。 3.3 持续集成/持续交付（CI/CD）的实践 将代码集成、测试和部署过程自动化，是保证软件质量的最后一道防线。 管道（Pipeline）的设计哲学： 讲解如何构建一个快速反馈的 CI 流程，包括静态分析、安全扫描（SAST/DAST）的集成点。 环境的容器化与基础设施即代码（IaC）： 介绍 Docker 和 Kubernetes 在标准化运行环境方面的作用，以及 Ansible/Terraform 等工具如何将基础设施的配置纳入版本控制，实现环境的快速复制与销毁。 本书的最终目标是让读者能够驾驭复杂的软件系统，不仅能快速实现功能，更能设计出健壮、高效、易于维护的长期解决方案。

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这部教材，说实话，我拿到手的时候是抱着很大希望的，毕竟名字听起来就挺“硬核”的。我记得我当时正在攻克一个数据结构与算法的课程设计，对C++的模板和STL容器的理解还停留在比较基础的层面。这本书的排版和章节结构确实挺清晰的，每一章的理论讲解都比较详尽，尤其是在讲解面向对象编程的核心概念，比如继承、多态和虚函数时，作者似乎花了不少笔墨来剖析C++底层是如何实现这些特性的。我尤其欣赏它在代码示例上的严谨性，很多例子都不是那种“Hello World”式的简单演示，而是力求贴近实际工程中的应用场景，比如如何用C++实现一个简单的内存池或者一个线程安全的日志系统。虽然我并没有完全吃透书里所有的深层技巧，但至少它为我构建了一个坚实的理论基础，让我明白了为什么代码要那样写，而不是仅仅停留在“能跑起来”的阶段。对我这个初学者来说，这种深入讲解的风格是极其宝贵的，它像一把钥匙，打开了我对C++复杂机制的理解之门，让我不再惧怕那些晦涩难懂的指针运算和内存管理细节。

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对于我这样一个偏向于应用层开发的程序员来说，这本书在异常处理和并发编程部分展现出的“精讲”功力，是让我印象最为深刻的。很多市面上的教材往往只是简单介绍`std::thread`或者`std::mutex`的用法，但这本书不同，它深入探讨了C++内存模型（Memory Model）对多线程编程的影响，以及`volatile`和原子操作（Atomic Operations）在不同编译器下的实际效果差异。我特别喜欢它对“数据竞争”（Data Race）的定义和避免策略的详细阐述，配有大量的并发场景示例，比如经典的生产者-消费者模型在不同同步原语下的性能和正确性对比。这部分内容极具实战价值，因为它直接关系到程序在多核环境下的稳定运行。阅读这些章节时，我感觉自己仿佛在听一位经验丰富的老架构师在传授“避坑指南”，而不是简单的语法教学。它教会我的，是如何写出既快又不容易崩溃的现代C++并发代码。

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这本书的另一面优势，在于它对C++标准库（STL）组件的设计哲学进行了深刻的剖析。很多读者可能只停留在使用`std::vector`或者`std::map`的API层面，但这本书却花费大量篇幅去解释为什么这些容器被设计成这个样子，它们的内部数据结构是如何权衡空间效率、时间复杂度和内存局部性（Locality）的。例如，关于迭代器的概念，书中详细区分了输入迭代器、输出迭代器、双向迭代器和随机访问迭代器之间的语义差别，以及这些差别如何影响算法的通用性。这对于那些想要深入定制化开发，比如编写自己的容器适配器或高效算法的读者来说，是无价的知识。它培养的不仅仅是使用库的能力，更是理解和设计高效抽象的能力。读完后，你会更倾向于选择最符合你当前操作语义的STL组件，而不是凭感觉乱用，这无疑提升了代码的专业度和可维护性。

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坦白讲，这本书的“精练”二字，我体会到的是一种极高的信息密度。我不是科班出身，很多C++的底层机制是通过自学摸索出来的，效率自然不高。这本书的特点是，它不会用大段的文字去铺陈背景，而是用极其精炼的语句直接给出结论和实现方案。举个例子，书中关于RAII（资源获取即初始化）原则的论述，可能只用了不到半页纸的篇幅，但包含了从资源清理到异常安全的完整逻辑链条。刚开始读的时候，我感觉自己像是在啃硬骨头，很多概念需要反复阅读，甚至需要配合其他的在线资料交叉验证才能真正消化。但一旦“打通”了一段逻辑，你会发现作者帮你过滤掉了所有不必要的冗余信息，直指核心。这种阅读体验非常适合那些时间宝贵、追求效率的工程师，你不会在无关的文学性描述上浪费时间，每一页都承载着实打实的知识点。它的价值在于，能帮你快速建立起一套高效、严谨的C++编程范式。

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这本书给我的整体感觉，更像是一本“工具箱”而非“快速入门手册”。我是在一个工作项目中急需提升C++性能优化能力时接触到的。老实说，如果你指望它能像某些入门书籍那样，用动画或者比喻来软化C++的陡峭学习曲线，那可能会让你失望。它非常直接，甚至可以说是略显冷峻，直奔主题，对C++11/14/17之后的新特性介绍得非常到位，特别是移动语义（Move Semantics）和右值引用（Rvalue References）的讲解，几乎是我见过最透彻的。作者的叙事风格非常学术化，倾向于引用标准或者解释编译器的行为。我记得有一次调试一个模板元编程相关的Bug，卡了很久，翻阅这本书的相应章节，发现里面对模板实例化过程的描述，精确到了每一步的解析流程，这直接帮我定位了问题所在。这种深度解析，对于那些已经掌握了基础语法，想把C++玩到极致的进阶开发者来说，简直是“久旱逢甘霖”。它不是那种轻松阅读的书籍，需要你带着问题去钻研，去对照编译器的输出来理解每一个字节的意义。

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