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页数:225

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出版时间:2006-8

价格:19.00元

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isbn号码:9787121031021

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深入解析现代编程范式与数据结构优化 本书聚焦于计算机科学领域的核心理论与前沿实践，旨在为有志于精进编程技能、理解复杂系统架构的读者提供一份详尽的、侧重于高阶概念与实际应用的技术指南。 本书结构严谨，内容涵盖了从底层逻辑到高级抽象的多个层面，特别强调了在资源受限环境下实现高效能计算的策略。我们摒弃了对基础操作系统的日常使用指导，转而深入探讨操作系统内核的调度算法、内存管理机制以及并发控制模型。 第一部分：高级算法与计算理论基础 本部分致力于构建坚实的计算理论基础，是理解任何复杂软件系统的逻辑基石。 1. 复杂性理论的深化研究： 我们不再停留在P、NP等基本概念的阐述，而是深入分析 NP-完全问题的最新近似算法研究进展，如针对旅行商问题（TSP）和集合覆盖问题的参数化复杂度分析。详细探讨了随机化算法（如蒙特卡洛方法与拉斯维加斯算法）在解决NP难题时的优势与局限性，并辅以大量的复杂度证明示例。 2. 图论的高效应用： 除了标准的Dijkstra和Floyd-Warshall算法，本书重点剖析了大规模图结构的处理技术。内容包括： 大规模网络流： 详述Push-Relabel算法及其变体在网络优化中的应用，以及如何利用预流推进技术加速求解。 几何图算法： 探讨最近邻搜索（k-d树、R树）在空间数据索引中的应用，以及平面图嵌入与拓扑排序的高级应用，尤其是在VLSI设计和电路模拟中的实践。 动态图算法： 介绍如何在图结构频繁变化的情况下，高效维护连通性、最短路径等属性的算法框架，如使用Link-Cut Trees进行动态树操作。 3. 形式化方法与程序验证： 本章侧重于软件的正确性保证。内容包括： 模型检验（Model Checking）： 详细介绍基于CTL和LTL逻辑的自动模型检验工具（如Spin、NuSMV）的使用与原理，特别是如何处理状态爆炸问题。 定理证明器： 介绍交互式定理证明（如Coq、Isabelle/HOL）在形式化证明操作系统代码或关键安全协议中的应用范例，强调归纳推理在验证无限状态系统中的作用。 第二部分：系统级编程与性能工程 本部分将理论知识转化为高性能的工程实践，关注代码在真实硬件上的执行效率。 4. 并发编程的精细化控制： 本书对并发模型进行了超越基础锁机制的探讨： 无锁数据结构（Lock-Free/Wait-Free）： 深入解析基于CAS（Compare-and-Swap）原语实现的循环队列、栈和Map结构，并分析其在多核环境下的性能瓶颈与ABA问题的规避策略。 内存模型与可见性： 详述C++内存模型（C++11/17）中的`volatile`、原子操作（`std::atomic`）与内存屏障（Memory Barriers）的底层实现及其对编译器优化和CPU乱序执行的影响。 高性能同步原语： 介绍读写锁、信号量、屏障（Barrier）的自定义实现，并与操作系统提供的原语进行性能对比。 5. 编译、链接与运行时环境优化： 本章聚焦于程序生命周期的各个阶段的优化： LLVM/GCC 中间表示（IR）分析： 学习如何阅读和手动操作SSA形式的IR，理解静态单赋值（SSA）在寄存器分配和常量折叠中的作用。 链接器脚本与代码布局： 探讨ELF或Mach-O文件格式，理解段（Sections）的组织方式，以及如何通过自定义链接器脚本控制数据和代码在内存中的精确加载位置，以优化缓存局部性。 JIT编译技术： 概述动态代码生成的基本原理，以TraceMonkey或V8的TurboFan为例，讲解如何将字节码转换为高效的机器码，并处理方法内联与去虚拟化。 6. 低延迟系统设计与I/O栈优化： 关注网络和存储I/O的极致性能调优： 用户态网络栈： 详细介绍DPDK（Data Plane Development Kit）和XDP（eXpress Data Path）的工作原理，解释如何绕过内核协议栈，实现纳秒级的报文处理。 存储访问优化： 分析NVMe协议的命令队列机制，以及如何利用O_DIRECT绕过操作系统的页面缓存，实现对闪存的直接、低延迟访问。 性能分析工具链： 掌握使用`perf`（Linux）或VTune进行采样和跟踪分析，深入分析CPU的微架构事件（如L1/L2缓存未命中率、分支预测错误）对程序性能的具体影响，并据此进行代码重构。 第三部分：现代计算范式与前沿领域探索 本部分拓宽视野，探讨解决超大规模问题的新兴方法。 7. 分布式计算的容错与一致性： 本书不侧重于使用现成的框架（如Hadoop/Spark），而是深入其底层： 共识算法的严格推导： 详细推导Paxos、Raft等协议的状态转换和安全性证明，分析其在网络分区下的表现。 分布式事务： 探讨两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）的性能权衡，并重点分析Google Spanner所采用的TrueTime和基于物理时钟的外部一致性模型。 流处理的语义： 区分事件时间、处理时间和摄取时间，解析Watermark机制在处理乱序事件流中的作用，以及窗口操作（滚动、滑动、会话）的精确实现。 8. 机器学习模型的部署与加速： 本章关注将训练好的模型高效部署到实际硬件上： 模型量化与剪枝： 探讨从FP32到INT8/INT4的量化技术如何减小模型体积并加速推理，以及权重剪枝对模型稀疏性的影响。 异构计算编程模型： 深入CUDA/OpenCL的内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）和线程组织（Grid, Block, Thread），优化矩阵乘法等核心操作的内核编写。 计算图优化： 分析TensorFlow/PyTorch执行引擎如何进行静态和动态图的优化，包括算子融合（Operator Fusion）和内存分配复用策略。 本书适合具有扎实编程基础，希望深入理解计算机底层工作原理，并致力于解决高性能、高可靠性计算挑战的专业人士、高级学生及研发工程师。阅读本书需要对数据结构、操作系统和汇编语言有初步的了解。

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