应用并行计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:1 edition (2002年8月1日)

作者:Juha Fagerholm

出品人:

页数:612

译者:

出版时间:2002-12

价格:768.40元

装帧:平装

isbn号码:9783540437864

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 高性能计算
• 科学计算
• 数值计算
• 计算机科学
• 算法
• 多核处理器
• 集群计算
• GPU计算
• 并行程序设计

图书简介：深入理解计算机科学与信息技术前沿领域 书名：[请在此处填写您选择的图书名称，例如：《算法设计与分析》、《数据结构基础》、《操作系统原理》、《计算机网络》、《人工智能导论》、《机器学习实践》等] 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践性的视角，探索[选择的图书主题，例如：算法设计与分析]领域的关键概念、核心理论与最新发展。本书不涉及并行计算的主题，而是专注于[强调本书核心主题，例如：单个处理器上的高效计算方法、数据结构在抽象层面的设计哲学、或者软件系统与硬件的交互机制]等基础且至关重要的知识体系。 --- 第一部分：理论基石与计算模型 本部分构建了理解[选择的图书主题]的坚实理论基础，着重于抽象层面的数学建模和形式化描述。 第一章：计算的本质与形式化语言 本章追溯了计算理论的起源，从图灵机模型到$lambda$-演算，阐述了可计算性与不可判定性的深刻含义。我们深入探讨了有限自动机、下推自动机和正则文法在编译器设计、模式匹配和形式验证中的实际应用。重点分析了不同计算模型之间的等价性，为后续章节中对复杂问题求解效率的评估提供了理论依据。我们强调的是序列化的计算过程及其固有的局限性，而非多任务环境下的并发优化。 第二章：离散数学在信息科学中的应用 本章聚焦于支撑[选择的图书主题]的数学工具箱。内容涵盖了集合论、数理逻辑（命题逻辑与一阶逻辑）、图论的严谨形式、组合数学中的计数原理以及代数结构（群、环、域）在编码理论和密码学基础中的应用。我们将详细分析如何利用数学归纳法和反证法来证明算法的正确性和复杂度的界限。此部分内容完全侧重于逻辑推理和静态分析，与动态、分布式的并行执行无关。 --- 第二部分：核心数据结构与抽象设计 本部分深入剖析了组织和管理数据的方法，这些方法是构建任何复杂软件系统的基石。 第三章：高级抽象数据类型的实现与优化 本章详细介绍了栈、队列、链表等基本结构的高效实现，并着重讲解了树形结构（如AVL树、红黑树、B/B+树）在磁盘存储和内存管理中的优化策略。我们探讨了如何通过精巧的旋转和再平衡算法来维持对数时间复杂度的查询、插入和删除操作。对于树结构的遍历算法（前序、中序、后序、层序），我们着重于单线程环境下的最佳实现路径。 第四章：散列技术与冲突解决 本章专门讲解了散列表（Hash Table）的设计原理，包括均匀散列函数的构造、各种冲突解决策略（如链式法、开放寻址法及其探测序列）的性能对比分析。我们评估了散列表在最坏情况下的性能退化，并介绍了完美散列（Perfect Hashing）在特定静态数据集上的应用，强调了查找效率最大化而不涉及多核优化的目标。 第五章：图论算法的深度解析 本章是图数据结构及其处理算法的综合指南。内容涵盖了图的表示（邻接矩阵与邻接表）、遍历算法（深度优先搜索DFS与广度优先搜索BFS）的精确执行流程。特别详述了单源最短路径问题（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）和所有对最短路径问题（Floyd-Warshall算法）的动态规划解法。这些算法的实现均基于经典、串行的计算范式。 --- 第三部分：算法设计范式与性能分析 本部分是本书的核心，系统地介绍了设计高效算法的通用方法论，并引入严格的性能评估体系。 第六章：算法设计的基本范式 本章将算法设计解构为几种主要的、可复用的策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 经典应用包括合并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。我们详细推导了它们的时间复杂度，并分析了主定理在求解递推关系中的应用。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍了该范式适用的充分必要条件，并通过霍夫曼编码和最小生成树（Prim's, Kruskal's 算法）的实例，证明其局部最优选择如何导向全局最优解。 3. 动态规划（Dynamic Programming）： 重点阐述了最优子结构和重叠子问题这两个核心特性。通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，展示如何使用备忘录（Memoization）或自底向上（Tabulation）的方式，避免重复计算，从而将指数级问题转化为多项式时间问题。 第七章：复杂性理论与不可解性 本章深入探讨了算法效率的量化标准。我们定义了渐近记号（$O, Omega, Theta$），并基于此对已介绍的算法进行了严格的性能分类。核心内容是计算复杂性理论的基石：$P$类问题和$NP$类问题。我们详细剖析了$NP$-完全性（$NP$-Completeness）的概念，并解释了$SAT$问题、图着色问题等作为$NP$-完全问题的归约过程。本书明确指出，对$P$是否等于$NP$的探索，是当前理论计算机科学中最重大的未解难题之一，并强调了许多实际问题往往需要依赖启发式算法来寻求可行解，而非绝对最优解。 第八章：高级搜索与回溯技术 本章专注于系统性的状态空间探索技术。回溯法（Backtracking）作为一种系统性的穷举方法，被用于解决八皇后问题、数独求解等约束满足问题。我们详细分析了剪枝（Pruning）策略在减少搜索树广度和深度中的关键作用，确保了在可接受的时间窗口内找到解。本章的方法论核心在于深度优先的、单路径探索，与并行搜索无关。 --- 第四部分：软件工程与编程范式 本部分将理论知识与实际软件构建过程相结合，侧重于清晰、可靠的代码设计。 第九章：面向对象设计原则与设计模式 本章不再关注多核或分布式环境下的并发设计模式（如Producer-Consumer, Reader-Writer），而是聚焦于经典、单线程环境下的SOLID原则（单一职责、开放/封闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）。我们详细讲解了创建型（如工厂、单例）、结构型（如适配器、装饰器）和行为型（如观察者、策略模式）等23种经典设计模式，阐述它们如何提升代码的灵活性、可维护性和可扩展性，旨在构建健壮的、面向对象的架构。 第十章：程序性能剖析与内存管理 本章教授读者如何使用性能分析工具（Profiler）来定位程序中的热点代码。内容涉及CPU缓存的工作原理（L1/L2/L3缓存、缓存命中率与伪共享的避免，但此处的伪共享仅限于单进程的局部性分析）、内存访问局部性（空间局部性和时间局部性）对现代处理器流水线效率的影响。我们深入讨论了垃圾回收机制（如标记-清除、分代回收）的工作原理，以及如何通过数据结构的选择来最小化内存碎片和不必要的内存拷贝，所有分析均基于单线程执行流的视角。 --- 本书的价值定位： 本书是为计算机科学、软件工程、数据科学等专业领域的学生、研究人员以及希望夯实基础的工程师编写的权威教材。它提供了一个扎实的、非并行化的计算思维框架，确保读者能够熟练掌握如何从数学上抽象问题，设计出在标准冯·诺依曼架构下效率最高的串行算法，并能构建出结构清晰、易于维护的软件系统。掌握本书内容，是迈向任何高级计算领域（包括并行计算、分布式系统等）的必经之路。本书完全聚焦于算法的内在效率和软件的结构化设计。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

拿起这本书，我的第一反应是：这绝对是一本为资深工程师准备的“武功秘籍”，而不是给初学者的入门指南。它的语言风格极其凝练，充满了专业术语，但这种密度反而带来了一种强烈的效率感。作者在描述**大规模集群调度算法**时，那种冷静、精确的分析令人叹服。他没有过多地铺垫背景知识，而是直接切入到算法的核心逻辑，推导过程严谨到几乎找不到任何可质疑之处。我花了好一番功夫才跟上他的节奏，特别是涉及到**非结构化网格上的并行化**那一块，简直是教科书级别的处理。更值得称道的是，作者对性能分析和调优的重视程度，书中不仅教你如何写出并行代码，更重要的是教你如何**测量**、**诊断**和**修复**性能瓶颈。那种对微观层面的执着——比如缓存的局部性、指令级的并行——让人感到作者就是站在服务器机房里与读者对话。读这本书的过程，与其说是阅读，不如说是在进行一场高强度的智力搏击，每次攻克一个难点，成就感都非同一般。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书给我的阅读体验是极其“烧脑”的，但收获也是巨大的。作者在处理**异构计算**的议题时，展现了惊人的广度与深度。他没有偏袒任何一家厂商的平台，而是将不同体系架构（GPU、FPGA、众核CPU）的并行模型进行了一次全面的“**手术式**”解剖。我尤其喜欢作者对**数据流编程**范式的介绍，这与传统的控制流编程思维形成了鲜明对比，为我解决涉及大量数据依赖问题的场景提供了全新的视角。书中对**容错机制**的探讨也十分到位，在如此大规模的并行系统中，错误是必然的，如何优雅地处理这些错误，作者提供的分布式检查点和恢复策略极具参考价值。整本书的论述逻辑如同精密的钟表，每一个部分都紧密咬合，如果你想在高性能计算领域建立起一个扎实、全面且不受特定技术栈限制的知识体系，这本书是绕不开的基石。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我时常会停下来思考，这作者究竟是如何将如此庞杂的知识点组织得如此井井有条的？这本书最吸引我的一点，是它极度注重**跨学科的融合**。它不仅仅是计算机科学，其中还穿插了大量的优化理论和部分运筹学思想，尤其是在**大规模并行矩阵运算**的优化部分，作者引入了那些源自于优化数学的技巧，使得代码的性能提升到了一个新的水平。书中关于**编程模型抽象层次**的讨论非常具有启发性，它帮助我分辨出哪些优化是需要深入硬件细节的，哪些是可以在更高抽象层次上实现的。我感觉这本书不是在教我“做什么”，而是在教我“**如何思考**”一个并行问题。它不是一本用来快速查询某个API用法的工具书，而是一本需要耐心啃读、反复咀嚼才能体会其精妙之处的“内功心法”。读完后，我发现自己看待任何复杂计算问题的方式都变得更具结构性、更注重并行效率了。

评分☆☆☆☆☆

这本关于并行计算的著作，给我的感觉就像是进入了一个精密的机械迷宫，作者似乎对这个领域有着近乎偏执的钻研精神。开篇就抛出了对现代计算瓶颈的深刻洞察，并非仅仅停留在理论层面，而是用大量实际的案例数据来支撑他的观点，这一点非常难得。我尤其欣赏作者在讲解并行架构演进时所采用的叙事方式，它不是枯燥的技术罗列，更像是一部史诗，讲述了人类如何一步步驯服计算力的过程。书中对不同并行编程模型（如MPI、OpenMP以及更底层的CUDA）的对比分析极为细致，每一个模型都有其适用的场景和潜在的陷阱，作者都毫不保留地指了出来。特别是关于**内存一致性模型**的探讨，那些复杂的概念在作者的笔下变得清晰明了，即便是初次接触高性能计算的读者，也能抓住核心。读完前几章，我感觉自己对“为什么需要并行计算”这个问题的理解深度，一下子提升了好几个档次，这不仅仅是技术学习，更是一种思维方式的重塑。我对其中关于**任务分解与负载均衡**的章节印象尤为深刻，作者提出的那些启发式的分解策略，极大地拓宽了我解决实际工程问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版透露出一种朴实无华的学术气质，内容上更是如此。它更侧重于理论的**数学基础**和**形式化验证**，而不是市面上许多并行计算书籍那种偏向于特定库的“速成手册”。我发现作者在构建整个并行计算理论框架时，采用了非常清晰的公理化方法，从最基础的计算模型出发，层层递进地构建起复杂的并行计算范式。关于**同步与互斥**的章节，它并没有简单地介绍锁和信号量，而是深入探讨了**无锁数据结构**的底层设计原理，并详细分析了不同硬件原子操作的特性。这使得我对并发编程的安全性有了更深层次的理解，不再是盲目地使用工具，而是理解工具背后的“为什么”。这本书的深度，使得它更像是一本研究生级别的参考书，它挑战了我对计算复杂性的传统认知，引导我去思考如何在理论的边界上寻找新的优化空间。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆