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出版者:电子工业出版社

作者:自考模拟试题解析丛 会

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-08-01

价格:10.0

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isbn号码:9787505369528

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 高级语言
• 算法
• 数据结构
• 编程入门
• 计算机基础
• 教材
• 经典
• 教学

编程思维与算法实战指南 内容简介： 本书旨在为有志于深入理解计算机科学核心原理和提升实际编程能力的读者提供一套系统、深入且高度实用的学习路径。它不侧重于某一特定“高级语言”的语法特性或特定框架的快速应用，而是将焦点完全集中在构建健壮、高效、可维护软件的底层思维模式和通用技术栈上。 本书假定读者已经具备基本的编程经验，了解变量、控制结构和基本数据类型。在此基础上，我们将带领读者穿越复杂的软件工程迷雾，直达高效能代码的本质。全书内容围绕两大核心支柱展开：深度算法设计与优化和跨领域软件架构与设计模式。 第一部分：算法的深度解构与性能分析 本部分将彻底颠覆读者对“算法”的表面理解，从数学基础和计算复杂性理论的角度，剖析经典算法的内在机制及其在现代计算环境中的真实性能表现。 第一章：复杂性理论的基石 我们首先回顾并深化对时间复杂度和空间复杂度的理解，引入摊还分析（Amortized Analysis）和概率性分析。重点探讨在多核、分布式系统环境下，如何评估算法的“真实世界性能”，而非仅仅依赖于渐进记号。深入分析缓存局部性（Cache Locality）、内存访问模式对算法实际执行时间的影响，强调算法的实践价值。 第二章：高级数据结构的精细打磨 本书不满足于讲解标准库中已有的数据结构实现，而是着重于其底层优化和特定场景的定制化。我们将详细分析B树族（B-Tree, B+Tree）在磁盘I/O受限环境下的优势，对比跳跃表（Skip List）与平衡二叉搜索树（如AVL、红黑树）在动态插入/删除操作中的实际开销差异。此外，还将深入探讨稀疏数据处理中的哈希表优化（如Cuckoo Hashing）和布隆过滤器（Bloom Filters）在空间与误判率之间的权衡艺术。 第三章：搜索、排序与图论的高级应用 除了标准排序算法的实现，本章聚焦于并行化排序的策略（如Merge Sort的并行版本）以及基于特定数据分布的混合排序方法。在图论部分，重点不在于简单的Dijkstra或Floyd-Warshall算法的套用，而是探讨大规模图的遍历优化（如基于层次结构的加速、近似算法的应用），以及在网络流问题中如何利用预流推进（Push-Relabel）算法提升效率。 第四章：动态规划与优化方法论 本章强调动态规划（DP）的状态空间设计与边界条件处理。我们将通过一系列非传统实例（如资源分配、序列比对的复杂版本）来训练读者的“DP直觉”。同时，引入元启发式算法（Metaheuristics）如模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms），探讨它们在处理NP难问题时，如何通过参数调整和邻域搜索策略来逼近最优解。 第二部分：软件架构与工程实践 此部分将视角从单个算法的效率提升，扩展到整个系统的设计和维护，关注如何使用高级抽象来管理系统的复杂性，确保长期稳定运行。 第五章：面向对象设计原则的超越 本书对SOLID原则进行重新审视，并将其置于现代微服务和分布式系统的背景下进行讨论。重点分析依赖倒置原则（DIP）在接口定义中的关键作用，以及Liskov替换原则（LSP）在多态实现中的陷阱。我们将探讨如何识别和重构“神类”（God Objects）和“脆弱的基类”（Fragile Base Classes），强调“组合优于继承”的深层含义。 第六章：设计模式的系统化应用 我们不再孤立地介绍设计模式，而是将其视为解决特定“结构性问题”的工具箱。详细分析解释器模式在自定义配置语言中的应用、策略模式与状态机（State Machine）的结合，以及中介者模式（Mediator）在解耦复杂组件间的通信时的效用。每种模式的讨论都伴随着对其潜在性能开销和维护成本的评估。 第七章：并发、并行与同步机制的陷阱 现代软件的性能瓶颈往往在于并发控制。本章深入讲解多线程编程中死锁、活锁和饥饿问题的根源分析与预防措施。重点剖析底层同步原语（如互斥锁、信号量、条件变量）的实现原理，并对比无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计哲学，尤其关注内存屏障（Memory Barriers）和原子操作的正确使用。 第八章：可扩展系统的设计哲学 本章转向大型系统层面的思考。探讨水平扩展与垂直扩展的权衡。深入解析负载均衡算法（如一致性哈希）在分布式缓存中的作用。详细阐述一致性模型（如CAP理论的实际应用）以及分布式事务解决方案（如Saga模式、两阶段提交的局限性）。最后，引入领域驱动设计（DDD）的基本概念，指导如何根据业务边界划分微服务，并设计清晰的API契约。 第九章：代码质量与工程化实践 代码的“高级”不仅体现在算法的复杂性，更体现在其可读性和可维护性。本章关注元编程的艺术，探讨如何使用宏或反射机制在编译期或运行期进行代码生成和优化，以减少冗余代码。此外，系统性地介绍代码度量（圈复杂度、耦合度）和自动化重构的策略，确保软件系统能够持续适应变化的需求。 通过对以上九个维度的深入剖析和实践指导，本书旨在培养读者形成一种系统化、性能导向、且具有高度抽象能力的编程思维，使读者不仅能“写出能运行的代码”，更能“设计出能长久演进的优秀软件”。

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我必须承认，这本书的深度是毋庸置疑的，它成功地跨越了不同编程语言之间的界限，深入探讨了“高级”一词背后所蕴含的计算思维。书中有一部分内容专门对比了编译型语言和解释型语言在执行效率和灵活性上的权衡，分析得非常精妙，让我重新审视了之前对“快”与“灵活”的片面理解。然而，本书的另一面是，它对具体工具链和生态系统的关注度极低。例如，当你期待看到如何利用最新的编译器优化特性时，书中给出的可能是一些通用的优化原则。此外，书中对于近年来新兴的并行计算模型和异步编程的讨论，篇幅相对有限，这使得这本书在面对现代大规模分布式系统的挑战时，显得略微有些时代局限性。它更像是对“永恒”的编程原理的探讨，而非对“当下”热门技术的快速跟进。总的来说，它是一本建立思维基石的著作，但若想用它来指导前沿的技术栈开发，读者仍需结合其他更具时效性的资料进行补充。

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我对这本书的评价是，它充满了理论的重量感，但实战的“烟火气”稍显不足。书中对各种抽象概念的阐述极为透彻，比如对“副作用”的探讨，写得深入且富有哲学思辨性，这让我对函数式编程的理解上升到了一个新的高度。然而，当我试图将书中的理论应用于解决一个具体的、来自真实业务场景的性能瓶颈时，我发现书中的指导往往是宏观的、普适性的，缺乏针对特定环境（比如高并发的网络服务）的调优细节。它更倾向于教授你如何设计一个理论上完美无缺的系统架构，而不是教你如何修补一个已经运行了三年的、充满了历史包袱的遗留系统。我个人认为，这本书非常适合作为计算机专业高年级学生或初级研究人员的参考书，用以夯实理论基础，但对于经验丰富的工程师，可能需要从中挑选对胃口的章节进行精读，否则很容易被其中庞杂的理论细节淹没。它的价值在于构建思维框架，而非提供即插即用的解决方案。

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这本书的排版和用词给我一种非常古典、学术的感觉，仿佛在阅读一本被珍藏多年的经典著作。作者的文笔非常克制，没有使用任何花哨的修辞手法，每一个句子都像是在进行精确的数学推导，目标明确，直指核心概念。我特别欣赏它对历史背景的交代，很多现代编程语言的设计决策，在书中都能追溯到早期的计算机科学家的思考过程，这极大地帮助我理解了为什么现在的语言会是这个样子，而不是另一个样子。但这种风格也带来了阅读上的挑战：内容密度极高。几乎没有过渡性的闲笔，每一页都塞满了需要反复咀嚼的信息。我感觉我不是在“阅读”这本书，而是在“攻克”它。每读完一个章节，都需要花上至少双倍的时间来回顾和消化。它不是那种可以让你在通勤路上轻松翻阅的书籍，它要求你坐在书桌前，准备好纸笔，像对待一份严谨的学术论文那样去对待它。对于寻求轻松学习体验的读者来说，这无疑是一个门槛。

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这本《高级语言程序设计》的书，说实话，我一开始是冲着书名去的，以为能学到什么独门秘籍，能一下子从“会写代码”跃升到“精通编程”。翻开书一看，内容确实涉及了不少底层细节和语言特性的深入探讨，比如内存管理、编译原理的入门概念，以及不同语言范式（面向对象、函数式）的哲学差异。作者似乎非常推崇对“为什么”的探究，而不是简单罗列“怎么做”。我花了大量时间去啃那些关于类型系统和抽象机制的章节，感觉就像是重新上了一遍大学里的计算机科学导论课，只不过这次的讲解更加精炼，上下文也更偏向工程实践的视角。书中引用的案例大多是教科书级别的经典问题，比如如何高效地实现一个哈希表，或者如何设计一个健壮的错误处理机制。但对于初学者来说，这些内容可能略显枯燥和抽象，需要读者本身具备一定的编程经验才能体会到其中的妙处。我个人最喜欢它在讨论代码风格和可维护性时那种近乎偏执的细致，它不只是教你写出能跑的代码，更是在培养一种“工匠精神”，让你在写每一行字符时都充满敬畏。

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拿到这本书时，我最大的期望是能找到一些能够立即应用到我日常工作中的高级技巧，比如如何优化某个特定框架的性能，或者掌握最新版本的语言特性。很遗憾，这本书更像是一本“内功心房”的修炼手册，而非“招式套路”的秘籍。它花了大量的篇幅来讨论编程思想的演进和不同设计模式背后的逻辑根源，比如为什么会出现某种设计模式，而不是简单地介绍“如何使用这个模式”。阅读体验上，这本书的行文风格非常严谨、逻辑链条极长，常常需要我停下来，在草稿纸上画出概念图才能跟上作者的思路。我感觉作者在试图构建一个完整的知识体系，将零散的编程知识点串联起来，形成一个宏大的图景。这种深度带来的好处是，一旦理解了，很多以前模棱两可的概念都会豁然开朗；但坏处也显而易见，那就是阅读速度很慢，需要极大的耐心和专注力。对于想快速提升效率的人来说，这本书可能不是最佳选择，但对于渴望深层次理解计算本质的人来说，它无疑是一座宝库。

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