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出版者:Elsevier

作者:David A. Patterson

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2005

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780006895442

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成与设计
• 计算机体系结构
• 数字逻辑
• 汇编语言
• RISC-V
• MIPS
• 计算机硬件
• 处理器
• 存储系统
• 流水线

图书简介：数据结构与算法分析：C++ 版 作者： [此处填写作者姓名，例如：Mark Allen Weiss] 出版信息： [此处填写出版年份和出版社信息] ISBN： [此处填写ISBN] --- 核心内容概览：驾驭抽象与效率的基石 本书《数据结构与算法分析：C++ 版》是一部深入探讨计算机科学核心领域的权威著作，旨在为读者提供坚实的数据结构基础和精湛的算法设计与分析能力。它不仅仅是一本参考手册，更是一本训练思维、培养严谨工程素养的实践指南。全书紧密围绕“抽象”与“效率”这两个计算机科学的永恒主题展开，通过清晰的理论阐述、详尽的数学分析以及丰富的C++语言实例，帮助读者理解如何在有限的计算资源下，构建出高效、可靠的软件系统。 本书的独特之处在于其对算法效率的深度剖析。它不仅教授如何实现特定的数据结构（如链表、树、图），更强调对这些实现进行渐进时间复杂度和空间复杂度的严格数学分析。读者将系统学习如何运用大O、$Omega$ 和 $Theta$ 记号来量化算法的性能，从而能够在面对多种解决方案时，做出最优的技术选型。 第一部分：基础回顾与算法分析的数学工具 本书伊始，便为读者打下了坚实的数学基础，这是理解后续复杂算法的必要前提。 1. 算法的本质与效率度量 我们首先界定什么是算法，以及我们为何需要分析其效率。本部分详细介绍了渐进分析的概念，区分了最好、最坏和平均情况下的性能。重点阐述了大O表示法，它如何成为衡量算法在输入规模趋于无穷大时性能的行业标准。 2. 递归与分治策略的基石 递归是算法设计中最强大、但也最具挑战性的工具之一。本章深入探讨了递归方程的构建，并引入了主定理（Master Theorem）这一强大的工具，用于快速求解分治算法（如归并排序和快速排序）的复杂度。读者将学会如何将复杂问题分解为可管理的子问题，并利用数学归纳法证明算法的正确性和性能界限。 3. 常用数学工具的复习 为了支撑后续的概率分析和平均情况分析，本部分回顾了离散概率论的基础知识、排列组合、期望值计算，以及对数函数的性质在计算复杂度中的重要性。 第二部分：抽象数据类型（ADT）与核心数据结构 本书的第二部分聚焦于构建高效信息组织的骨架——抽象数据类型及其底层实现。 4. 线性结构：数组、链表与迭代器 从最基础的数组开始，讨论其随机访问的优势与局限性。随后，深入探讨单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，重点分析插入、删除操作的时间复杂度，并引入迭代器（Iterator）的概念，它是C++标准模板库（STL）设计哲学的核心，为容器提供了统一的访问接口。 5. 栈（Stack）与队列（Queue）：后进先出与先进先出 这两个基础结构在程序控制流和任务调度中扮演关键角色。本书不仅展示了如何使用数组或链表实现它们，还探讨了在实际应用中，如表达式求值、迷宫寻路或广度优先搜索（BFS）中，栈和队列的独特应用场景。 6. 排序的艺术：从简单到高效 排序是算法分析的经典战场。本书系统地介绍了各种排序算法： 二次排序（选择排序、插入排序）：作为基准，分析其在小规模或近乎有序数据下的表现。 归并排序（Merge Sort）：作为稳定、保证 $O(N log N)$ 性能的代表，详细解析其分治过程。 快速排序（Quick Sort）：分析其对枢轴（Pivot）选择的敏感性，以及如何通过优化（如三数取中法）来避免最坏情况 $O(N^2)$ 的发生。 堆排序（Heap Sort）：引入二叉堆这一强大的优先队列数据结构，展示如何利用堆结构在 $O(N log N)$ 时间内完成就地排序。 7. 树结构：分层组织数据 树是处理层次化数据的核心工具。本书对树的讲解极为细致： 树的基本术语与遍历：前序、中序、后序遍历的实现及其在表达式处理中的应用。 二叉搜索树（BST）：实现插入、查找和删除操作，并分析其平均和最坏性能。 平衡搜索树的必要性：为了对抗BST在数据有序输入时退化成链表的问题，本书详细介绍了AVL树或红黑树（Red-Black Trees）的结构和维护平衡的旋转操作。重点在于理解这些平衡机制如何将最坏情况下的操作时间复杂度稳定在 $O(log N)$。 B 树与 B+ 树：作为数据库和文件系统中外部存储优化的关键结构，分析其“胖节点”设计如何最大化磁盘 I/O 效率。 第三部分：高级数据结构与图算法的威力 随着抽象层次的提高，本书转向处理复杂关系网络和更精细化的效率需求。 8. 哈希技术：实现近乎常数时间的查找 哈希是现代编程中不可或缺的技术。本部分深入讲解散列表（Hash Table）的原理，包括哈希函数的设计（如除法散列、平方散列）和冲突解决策略（链地址法、开放定址法）。对加载因子（Load Factor）如何影响性能进行了严格的分析，确保理解为什么在理想情况下查找可以达到 $O(1)$ 复杂度。 9. 优先队列与堆的应用 优先队列是许多调度和优化问题的核心组件。本书侧重于二项堆（Binomial Heaps）或斐波那契堆（Fibonacci Heaps）等更高级的堆结构，分析它们在支持延迟合并操作时，如何提供更优的摊还时间复杂度，这对于诸如Dijkstra算法的优化至关重要。 10. 图论算法：网络与连接性的分析 图是建模现实世界中复杂关系的最通用方式。本书对图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）的选择进行了深入的性能对比。核心图算法的分析包括： 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现及其在连通性分析中的应用。 最小生成树（MST）：详细解析 Prim 算法和 Kruskal 算法，分析它们在不同图表示下的效率差异。 单源最短路径：深入讲解 Dijkstra 算法，特别是当与斐波那契堆结合使用时性能的提升。 所有对最短路径：介绍 Floyd-Warshall 算法及其动态规划基础。 拓扑排序：分析有向无环图（DAG）的应用，例如项目依赖管理。 第四部分：算法设计的范式与进阶主题 本书的最后部分将视角从特定结构转向通用的算法设计范式。 11. 贪婪算法（Greedy Algorithms） 贪婪策略的魅力在于其直观性。本书通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，阐明了贪婪算法的工作原理，并强调了证明其最优性的关键——贪婪选择性质和最优子结构。 12. 动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书通过经典的背包问题、最长公共子序列和矩阵链乘法，引导读者掌握自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）的实现技巧，并分析如何通过构建表格来避免指数级的重复计算。 13. 摊还分析（Amortized Analysis） 区别于最坏情况分析，摊还分析关注一系列操作的平均成本。本书使用势能法（Potential Method）等技术，分析了如动态数组的自动扩容、斐波那契堆等结构，展示了如何证明尽管单个操作可能昂贵，但序列操作的总成本是可控的。 14. NP 完全性：计算复杂度的边界 在计算理论的层面上，本书介绍了计算复杂性理论的基础。读者将了解可判定性、P 类问题与NP 类问题的区别，并深入研究 NP 完全性（NP-Completeness）的概念，包括 Karp 的二十一问题和归约（Reduction）的技巧。这部分内容旨在帮助读者认识到，对于某些问题，高效（多项式时间）的解法可能根本不存在，从而引导他们转向近似算法或启发式方法。 总结 《数据结构与算法分析：C++ 版》为希望成为顶尖软件工程师或计算机科学家的人士提供了一条清晰的学习路径。它将抽象的理论与实用的C++编程技术无缝结合，确保读者不仅“知道”如何实现一个数据结构，更能深刻理解“为什么”它比其他方案更优，并具备在面对全新问题时，设计并分析出高效解决方案的能力。本书是通往高级系统设计和复杂问题解决的必读之作。

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看了各种评论，说是这本书很好。无可厚非，作者可是体系结构的大拿，RISC的创始人，mips的发动者，计算机体系结构量化方法的作者。 大家也应该夸奖下引进和翻译这本书的成员！他们做了很多工作。有纰漏的地方，需要大家的鼓励支持和包含。这本书的翻译作者，是体系结构领域的博...  

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在书的 "3.5.1 浮点表示" 一节有个翻译错误，可能影响对 IEEE 浮点数表示法的理解。 原文："Placing the exponent before the significand also simplifies the SORTING of floating-point numbers using integer comparison instructions, since numbers with bigger exponen...  

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第四章211页，第二行“必须考虑复制时存储指令后紧跟着的是装载指令的情况”，原文为“ However, consider loads immediately followed by stores, useful when performing memory-to-memory copies in the MIPS architecture. ”，应该翻译为“但是应当考虑到，在MIPS架构中...  

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看了各种评论，说是这本书很好。无可厚非，作者可是体系结构的大拿，RISC的创始人，mips的发动者，计算机体系结构量化方法的作者。 大家也应该夸奖下引进和翻译这本书的成员！他们做了很多工作。有纰漏的地方，需要大家的鼓励支持和包含。这本书的翻译作者，是体系结构领域的博...  

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这本书的深度和广度完美地平衡了学术研究与工程实践的需求，使得它能够长期占据书架上的重要位置，而非仅仅在考试季被束之高阁。对于想要成为架构师或者系统级软件专家的读者来说，这本书提供了一个坚实的基础，让你在面对新兴技术，比如异构计算或者特定领域的加速器设计时，能够迅速抓住其底层的计算范式和资源限制。它教会的不是具体的某个技术如何实现，而是理解“为什么”计算机要以这种方式被设计出来。这种思维方式的训练，是任何速成手册都无法提供的。每一次重读，总能因为自身经验的增长而发现新的洞见，这充分证明了其内容的经典性和经久不衰的价值，它更像是一本工具书，而非一次性的读物。

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我对比了好几本同类主题的书籍，这本书在深入剖析性能优化方面的内容处理上，无疑是业界的一个标杆。它没有满足于仅仅介绍理论模型，而是花费了大量篇幅去讨论现代处理器设计中那些“灰色地带”——那些依赖于特定厂商实现细节、充满工程妥协的实际操作。例如，关于分支预测器的介绍，它不仅清晰解释了各种算法，还对比了不同架构下这些算法的实际命中率和延迟差异，这一点对于从事底层软件优化的工程师来说至关重要。更难得的是，作者在讨论指令级并行（ILP）时，将理论上的最大潜力与实际受限于功耗和缓存墙的瓶颈进行了坦诚的分析，这种直面工程现实的态度，让书中的知识更具实操价值，而不是停留在理想化的纸上谈兵阶段。

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这本书的叙事风格非常具有启发性，它不像某些教科书那样只是干巴巴地罗列事实和公式，而是像一位经验丰富的大师在循循善诱。作者在引入每一个核心概念时，总能先从一个非常宏大且贴近现实的视角切入，比如为什么我们需要特定的内存层次结构，或者某种指令集设计哲学背后的权衡取舍。这种“为什么”先于“是什么”的讲解方式，极大地激发了读者的求知欲。它没有急于跳到晦涩的硬件细节，而是先建立了完整的概念框架，让读者对整个计算机系统的运作有了宏观的理解，然后再逐步深入到寄存器、流水线等微观层面。这种层层递进的结构，使得原本枯燥的底层原理学习过程，变得像是在解开一个精妙的谜团，让人忍不住想知道下一步会揭示出什么样的底层奥秘。

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这本书的印刷质量实在令人赞叹，那种厚重感和纸张的细腻触感，让翻阅成为一种享受。封面设计简洁却不失内涵，配色稳重，一眼就能看出这不是那种浮夸的畅销书，而是真正沉下心来打磨的作品。内页排版清晰，图表绘制精良，那些复杂的逻辑结构图和汇编代码示例，在清晰的布局下显得井井有条，即便初次接触也感觉没那么令人生畏。我特别喜欢它在专业术语的处理上非常考究，脚注和术语表制作得非常详尽，这对于我们这些需要在工作中不断查阅和确认细节的人来说，简直是福音。翻阅时，能感受到编辑团队在校对上的巨大投入，几乎找不到明显的印刷错误或排版瑕疵，这在厚重的理工科教材中是相当难得的，极大地提升了阅读体验，让人愿意花更多时间去深入研读里面的知识点，而不是被低劣的制作工艺分散注意力。

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对于初学者而言，这本书的配套学习资源和案例分析的丰富程度是它最大的亮点之一。它并非只停留在理论层面，而是附带了大量可以实际操作的实验指导。特别是关于硬件描述语言（HDL）的入门章节，其详尽的步骤解析和即时反馈机制，让电子工程背景稍弱的计算机科学专业的学生也能顺利上手。我记得有一章专门讨论了如何用软件仿真工具来观察流水线冲突的发生过程，那种“亲手”看到数据冒险导致时钟周期浪费的体验，远比单纯阅读文字描述要深刻得多。这些精心设计的动手环节，有效地弥合了理论知识与实际工程应用之间的鸿沟，让学习不再是单向的灌输，而是一个主动探索和验证的过程。

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