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出版者:Prentice Hall

作者:Paul Bukauskas

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-11-01

价格:USD 39.95

装帧:Textbook Binding

isbn号码:9780132385770

丛书系列:

图书标签:

• PowerBuilder
• PB
• 编程
• 开发
• 数据库
• 客户端开发
• Visual Basic
• 软件开发
• 企业级应用
• 经典教程

深入解析现代数据结构与算法：构建高效能软件基石 图书名称： 深入解析现代数据结构与算法：构建高效能软件基石 (Hyperspace: Advanced Data Structures and Algorithms for Modern Systems) 图书简介： 在当今快速迭代的软件工程领域，构建稳定、可扩展且性能卓越的系统，其核心挑战往往不再是语法层面的实现，而是对底层数据组织方式和问题求解策略的深刻理解。本书《深入解析现代数据结构与算法：构建高效能软件基石》正是为肩负此类挑战的资深开发者、系统架构师以及计算机科学的高阶学习者量身打造的深度技术指南。它避开了初级教程中对基础概念的冗余阐述，直接切入工业级应用中对性能优化至关重要的前沿和复杂算法领域。 本书的撰写遵循“理论深度与工程实践并重”的原则，旨在提供一个坚实的理论框架，并辅以大量在实际高性能计算、大规模数据处理和实时系统中得到验证的应用案例。我们相信，真正的系统优化始于对时间复杂度和空间复杂度的精妙权衡，以及对特定领域数据特性（如局部性、稀疏性或动态变化性）的深刻洞察。 第一部分：超越传统——现代存储与内存结构优化 本部分将首先对传统数据结构进行一次高性能视角下的重新审视，重点关注现代处理器架构（如多级缓存、SIMD指令集）对算法性能的影响。 第一章：缓存友好的数据布局与算法设计 (Cache-Oblivious Algorithms) 我们探讨了如何设计算法和数据结构时，主动考虑CPU缓存（L1, L2, L3）的工作原理。内容包括：如何通过数据对齐和结构重组（如数组的排序、B-Tree变体）来最大化缓存命中率。深入分析了“缓存无关算法”的设计哲学，以及如何在不明确知道缓存大小时，依然保证最优的渐近性能。此外，还将详细解析向量化处理（SIMD）对数组操作（如向量加法、并行搜索）带来的实际加速效果，并提供C++标准库和特定编译器内在函数的应用示例。 第二章：高级树形结构与持久化 (Advanced Trees and Persistence) 本书跳出了二叉搜索树的范畴，聚焦于需要处理海量磁盘I/O或需要高效版本控制的场景。我们将详细剖析B+树和LSM-Tree (Log-Structured Merge-Tree) 的内部机制，这是现代数据库（如Cassandra, RocksDB）的核心。重点讨论LSM-Tree中Compaction策略（如Size-Tiered, Leveled Compaction）对写入放大和读取延迟的影响。同时，还将介绍持久化数据结构 (Persistent Data Structures) 的设计，例如使用“路径复制”技术实现函数式编程中的不可变数据结构，如何在不牺牲性能的前提下，支持时间旅行和高效回溯。 第二部分：图论的工业级应用与近似算法 图结构是建模复杂关系（如社交网络、路由、依赖解析）的基石。本部分的核心是将图算法的理论效率转化为实际系统中的可行性。 第三章：大规模图的表示与分布式处理 (Graph Representation for Scale) 面对拥有数十亿节点和边的图，传统的邻接矩阵或链表表示法在内存和计算上都不可行。本章重点探讨适用于大规模内存（Out-of-Core）计算的图存储格式，如CSR (Compressed Sparse Row) 及其变体，以及如何优化这些结构以适应并行读取。随后，我们将介绍图嵌入（Graph Embedding）技术的基础，包括Node2Vec和GraphSage的核心思想，它们如何将复杂的图结构映射到低维向量空间中，以供机器学习模型使用。 第四章：网络流、匹配与近似算法的权衡 (Flow, Matching, and Approximation) 除了经典的Ford-Fulkerson和Dinic算法外，本章将侧重于实际网络优化问题。我们将深入研究最小费用最大流在资源调度和交通控制中的应用。对于NP-难问题（如旅行商问题TSP、最大割），本书提供了高效的近似算法设计范例，例如基于拉格朗日松弛的启发式方法，以及如何量化这些近似解的质量界限（Approximation Ratio）。 第三部分：内存效率与并行化算法 现代计算的瓶颈已从CPU速度转向内存带宽和并发控制。本部分专注于如何设计充分利用多核和异构计算环境的算法。 第五章：并发数据结构与无锁编程 (Concurrent Structures and Lock-Free Programming) 本书深入探讨了并发哈希表（如Hopscotch Hashing）和并发跳表的设计。核心内容是无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）编程范式，利用CAS (Compare-and-Swap) 等原子操作来构建高性能、高吞吐量的共享数据结构，并详细分析了ABA问题及其解决方案。我们将对比基于乐观并发控制（OCC）和悲观并发控制（PCC）的性能差异。 第六章：概率数据结构在超大规模数据中的应用 (Probabilistic Structures for Big Data) 当需要对极大规模数据集进行快速、近似查询时，确定性结构往往过于昂贵。本章详细介绍了布隆过滤器 (Bloom Filters) 的最新变体（如Cuckoo Filters），它们如何支持高效的成员查询和删除操作。此外，还将全面覆盖HyperLogLog在基数估计中的原理和实际部署，探讨如何通过调整参数来平衡空间占用和估计精度，这是现代分布式系统（如Kafka, Redis）中不可或缺的组件。 第四部分：动态规划与优化技术再探 动态规划是解决最优子结构问题的强大工具，但其核心难点在于状态空间的有效管理。 第七章：高级动态规划技巧与状态压缩 (Advanced DP Techniques) 本书不仅回顾经典的背包和最短路径问题，更侧重于状态压缩动态规划 (DP with Bitmask) 的高级应用，例如在哈密顿路径和图着色问题中的应用。随后，我们转向斜率优化和凸包优化 (Convex Hull Trick)，这些技术可以将线性DP的时间复杂度从$O(N^2)$优化到$O(N log N)$或$O(N)$，极大地提高了处理区间依赖问题的能力。 第八章：算法的工程化挑战与性能分析 最后一部分聚焦于将理论算法转化为稳定、可维护的工程代码。内容包括：如何使用性能分析工具（如Valgrind, VTune）进行精确的性能瓶颈定位；如何正确应用随机化算法（如Las Vegas算法），并理解其在保证正确性与运行时效率之间的平衡；以及在面对内存碎片化和系统调用开销时，如何对算法进行微调以适应操作系统层面的约束。 本书目标读者： 具备扎实数据结构与算法基础，寻求突破现有系统性能瓶颈的软件工程师。 正在设计或维护高性能数据库、分布式缓存或大规模图处理系统的架构师。 计算机科学专业研究生或希望深入研究算法工程应用的科研人员。 掌握本书内容，意味着读者将能够不仅仅是“使用”算法库，而是能够“设计”并“优化”应对未来计算挑战的下一代系统基石。

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