Writing Fast Programs

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出版者:Ingram Pub Services
作者:Riley, John
出品人:
页数:328
译者:
出版时间:
价格:$ 56.50
装帧:Pap
isbn号码:9781904602408
丛书系列:
图书标签:
  • 编程
  • 效率
  • 快速开发
  • 性能优化
  • 代码质量
  • 软件工程
  • 算法
  • 数据结构
  • C++
  • 编程技巧
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具体描述

《代码的疾驰:释放软件的潜能》 在日新月异的数字世界中,速度不仅仅是性能指标,更是区分卓越与平庸的关键。无论是应对海量数据流的实时分析,还是驱动复杂模拟的计算密集型任务,亦或是提供流畅用户体验的交互式应用,程序的执行效率都直接影响着项目的成败。然而,许多开发者常常在实现功能的需求与追求极致性能之间挣扎,似乎两者难以兼得。 《代码的疾驰:释放软件的潜能》并非一本讲解速写技巧或套用现成优化库的书籍。它深入探讨的是对程序行为的根本性理解,以及如何通过精妙的设计和对底层机制的洞察,来构建真正高效、响应迅速的软件。本书将带领读者走出“代码优化”的误区,进入一个更深层次的领域:如何从源头设计出“生来就快”的代码。 本书的开篇,我们将从“速度的定义与度量”入手。这不是简单地讨论CPU时钟频率或内存带宽,而是要理解在不同场景下,我们追求的“快”究竟意味着什么?是延迟的降低,吞吐量的提升,还是资源消耗的最小化?我们将学习如何选择合适的基准测试方法,以及如何解读测试结果,避免陷入“过早优化”的陷阱。 紧接着,我们将深入“数据结构的智慧选型”。不同的数据结构在处理不同类型的数据访问和操作时,其性能表现千差万别。本书将细致分析数组、链表、哈希表、树(包括二叉搜索树、AVL树、B树等)以及图等核心数据结构的内部运作原理,并结合实际应用场景,指导读者如何根据具体需求,选择最适合的结构以最大化性能。这包括理解缓存局部性、访问模式以及操作的时间复杂度,从而在设计初期就埋下高效的种子。 随后,本书将重点阐述“算法的艺术与效率”。许多算法看似功能相同,但其内在的效率却可能相差数个数量级。我们将回顾经典算法的设计思想,如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等,并深入分析它们的渐进时间复杂度和空间复杂度。更重要的是,本书将教导读者如何识别算法中的性能瓶颈,并学习如何对现有算法进行优化,甚至创造出更具效率的新算法。这包括理解一些不那么广为人知但却极其高效的算法技巧,以及如何利用数学和逻辑的严谨性来驱动性能的提升。 在许多应用程序中,“内存管理的精妙之处”是影响性能的关键因素。本书将剖析程序内存的分配、访问和回收机制。我们将探讨栈内存与堆内存的区别,理解垃圾回收(GC)的原理及其对程序性能的影响,并学习如何通过减少不必要的内存分配、优化对象生命周期以及采用更高效的内存布局来显著提升程序的响应速度。对于一些对内存要求极高的系统,本书还将介绍一些底层的内存优化技术。 “并发与并行编程的挑战与机遇”是现代软件开发中不可回避的话题。本书将带领读者理解线程、进程、协程等概念,并深入探讨如何利用多核处理器的能力来加速程序的执行。我们将学习锁、信号量、原子操作等同步原语的使用,理解竞态条件和死锁等并发问题的成因,并学习如何设计出安全、高效的并发程序。此外,本书还将介绍一些并行编程模型和框架,以及如何有效地进行并发程序的调试。 除了上述核心内容,本书还将触及“I/O操作的性能瓶颈与优化”。无论是文件读写、网络通信还是数据库访问,I/O操作往往是程序执行的慢速环节。我们将学习如何利用缓冲、异步I/O、零拷贝等技术来减少I/O延迟,以及如何优化数据传输协议和网络连接策略。 最后,本书将强调“构建高性能的文化与实践”。性能优化并非孤立的技术活动,而是需要贯穿于整个软件开发生命周期的理念。我们将探讨如何将性能考量融入到需求分析、架构设计、编码实现和测试验证的每一个环节,并分享一些关于团队协作、代码审查和持续优化的最佳实践。 《代码的疾驰:释放软件的潜能》旨在为开发者提供一套系统性的思维框架和实用的技术工具,帮助他们超越表面的代码优化,触及程序性能的本质。无论您是正在开发高性能计算应用、大规模分布式系统,还是注重用户体验的桌面或移动应用,《代码的疾驰》都将是您释放软件潜能、构建卓越产品的宝贵指南。它不是一本速成手册,而是一次深入的思维探索,一次对代码效率的深度挖掘。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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关于《极速编程精要》这本书的整体感受是,它提供了一个非常全面的性能调优路线图,但可能在深度上有所欠缺。全书结构清晰,从宏观的设计原则,到中观的算法复杂度,再到微观的编译器优化,层层递进,非常适合作为入门到中级的进阶教材。我特别欣赏它在讲解算法复杂度时,不是简单地罗列O(n²)和O(n log n)的区别,而是用图表直观展示了当输入规模达到十亿级别时,时间消耗的指数级差异。这本书的优点在于其广度,它触及了网络延迟优化、数据库查询优化、甚至是硬件加速卡的使用等多个维度。然而,也正因为这种广度,使得它在任何一个具体领域——比如网络协议栈的优化或者特定GPU架构的内核编写——的深入程度,都不如专门针对这些领域撰写的书籍。我期望能更深入地了解如何根据不同的服务器配置(如NUMA架构下的内存访问)来调整线程池的大小,但书中只是一带而过,提供了通用的建议。总而言之,这是一本极好的“性能概览”读物,能帮你建立起完整的性能思维框架,但若想在某个细分领域达到专家级别,还需要配合其他更专业的资料进行二次深挖。

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这本《编程之道:精炼与效率》简直是为我这种常年与代码打交道的“老油条”量身定制的。最近接手了一个旧项目的性能优化任务,那代码写得,简直是历史的沉淀,每一行都像在跟你较劲。读了这本书的前半部分,关于内存布局和缓存一致性的章节,我茅塞顿开。作者没有过多纠缠那些高深的理论公式,而是直接展示了如何在实际场景中,通过调整数据结构和循环顺序,硬生生地把一个原本需要跑五分钟的批处理任务,压缩到了三十秒以内。特别是关于向量化操作的讲解,清晰地指出了C++和Python在处理大规模数值计算时的性能瓶颈所在,并且给出了非常实用的SIMD指令集调优建议。我立刻在我的核心计算模块里应用了书中的“局部性优先”原则,效果立竿见影。这本书的优势在于,它不是一本教你“如何写出能跑的代码”的书,而是教你“如何写出能飞的代码”的实操手册。它深入浅出地剖析了底层硬件对软件性能的决定性影响,让那些我们习以为常的编程习惯,在效率的放大镜下无所遁形。对于任何想要突破现有性能瓶颈,从“能用”迈向“卓越”的开发者来说,这本书绝对是案头必备的工具箱。

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我是一个偏爱函数式编程的开发者,在阅读《高效代码的现代视角》这本书时,我带着一种审视的眼光来看待它对命令式优化技巧的推崇。这本书的行文风格非常自信且带有强烈的个人色彩,作者似乎笃信只有他所推荐的方法才是通往速度的唯一捷径。虽然它对面向对象语言的内存管理和虚函数调用的开销分析得相当透彻,这一点我给予肯定,但它在处理惰性求值和函数组合的性能影响时,明显缺乏同等的热情和深入。例如,在讨论如何优化大型列表处理时,书中建议大量使用显式的迭代器和指针操作来避免函数调用的开销,这在C++世界或许是真理,但在Haskell或Scala的生态中,这种“优化”往往是反直觉的,并且可能因为打破了编译器对惰性链的优化能力而适得其反。这本书的受众似乎更集中在那些需要榨干底层C/C++性能的老派系统工程师。对于习惯了高阶抽象和类型安全的开发者来说,书中的部分建议读起来像是在逆历史潮流而动,尽管其技术基础扎实,但其“放之四海而皆准”的论调,在现代多范式编程环境下,显得有些偏颇和绝对化了。

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我不得不说,初次拿起《代码的艺术:优雅与极速》这本书时,我对它的期待值是比较高的,毕竟书名听起来就很有格调。然而,在阅读了关于并发模型和并行编程的部分后,我的感受变得复杂起来。这本书的叙事风格偏向于哲学思辨,大量的篇幅用来探讨“什么是真正的快”,而不是“如何做到快”。它用了大量篇幅去论述多线程编程中的死锁和活锁的数学模型,这些内容对于一个想快速解决实际工程问题的程序员来说,显得有些过于抽象和晦涩。比如,它花了整整三章去解释一个特定的锁粒度优化算法,但给出的代码示例却是用一种非常晦涩的伪语言写的,完全没有提供主流语言(如Java或Go)的实战参考。我尝试将书中的某个高阶同步机制应用到我们微服务架构的资源竞争问题上,结果光是理解作者的思路就花费了我好几天时间,最终放弃了,转而采用了团队内部更成熟的基于Actor的消息传递模型。这本书更像是一部关于计算效率的学术论文集,适合理论研究者深入探讨原理,但对于一线工程师而言,它更像是提供了一些“为什么我们不能更快”的深刻思考,而不是“我们如何才能更快”的即时解决方案。

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这本书,暂且称之为《性能炼金术:从比特到毫秒》,给我最大的惊喜在于它对调试和分析工具的深度挖掘。很多性能书籍只是提及`perf`或`Valgrind`,但这本书则像一个经验丰富的侦探,手把手教你如何使用这些工具的每一个隐藏参数来定位那些最隐蔽的性能杀手。我特别喜欢它关于“热点分析”的部分,作者没有满足于展示火焰图,而是深入讲解了如何通过定制化的探针来精确测量特定函数调用栈的开销,并将其与CPU的流水线停滞周期关联起来。在我最近的一个项目中,我们怀疑是I/O等待导致了延迟飙升,但传统的监控工具只显示了CPU利用率正常。通过书中介绍的一种追踪技术,我发现在一个意想不到的库调用中,程序正在进行同步磁盘写入,这完全是由于开发者错误地使用了异步API导致的。这本书的价值就在于,它教会你如何“看清”程序在硬件上到底发生了什么,而不是停留在代码层面的猜测。读完后,感觉自己仿佛给自己的代码安装了一双能够看穿硅基世界的X光眼镜,那些隐藏的效率黑洞再也无处遁形。

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