Patterns and Skeletons for Parallel and Distributed Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Rabhi, Fethi; Gorlatch, Sergei; Rabhi, Fethi A.

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2002-11-11

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852335069

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 分布式计算
• 模式
• 骨架
• 算法
• 架构
• 高性能计算
• 并发编程
• 软件设计
• 计算模型

《现代信息技术中的算法与数据结构：从基础到前沿》 内容简介 本书聚焦于现代信息技术领域中，算法设计与数据结构的核心理论、实现技术及其在实际应用中的演进与挑战。全书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学及相关领域的学习者、研究人员和专业工程师提供一套全面且深入的知识体系，帮助读者构建坚实的计算思维基础，并掌握解决复杂计算问题的有效策略。 本书的结构设计遵循从理论基石到高级应用的递进路线，共分为五大部分，二十个章节，力求覆盖当前计算领域内最关键和最前沿的议题。 --- 第一部分：计算基础与核心理论（Foundations and Core Theories） 本部分奠定了理解高级计算范式的必要数学和理论基础。我们首先回顾了经典计算模型（如图灵机和有限自动机）的局限性，并引入了可计算性理论的现代视角，探讨了哪些问题在本质上是无法通过算法解决的。 核心内容包括： 1. 复杂度理论的再审视： 不仅仅停留在 $P$ 和 $NP$ 的基本定义，而是深入剖析了 $NP$-完全性在优化问题中的实际意义，以及近似算法（Approximation Algorithms）在处理不可解问题时的策略。重点讨论了随机化复杂度类（如 $RP, BPP$）与经典复杂度的关系，以及这些概念如何指导我们评估真实世界算法的效率边界。 2. 渐进分析的精细化： 细致阐述了大 $O$ 符号、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的严格数学定义及其在不同场景下的适用性。引入了昂贵函数分析（Amortized Analysis），通过实例（如斐波那契堆和动态数组扩容）展示了如何精确评估一系列操作的平均成本，这对于理解流式处理和内存管理至关重要。 3. 离散数学结构的回顾与深化： 重点关注图论和组合数学在算法建模中的应用。特别强调了生成函数（Generating Functions）在解决递推关系和计数问题中的强大作用，以及代数方法在某些特定结构（如有限域上的编码）中的应用。 --- 第二部分：经典数据结构的深度解析与优化（In-Depth Analysis of Classic Data Structures） 本部分超越了对标准数据结构（如链表、树、哈希表）的简单介绍，深入探究了它们的内部机制、内存布局对性能的影响，以及在高并发和内存受限环境下的优化方案。 关键章节聚焦于： 1. 平衡搜索树的现代实现： 对 $AVL$ 树、红黑树的结构特性进行了详细的数学证明。更重要的是，引入了代数平衡树（如 Treap 和 Splay Tree），分析了它们在动态维护有序集合和实现特定历史操作（如 $ ext{Undo}$ 操作）方面的优势。讨论了这些树在缓存友好性（Cache-Awareness）方面的设计考量。 2. 哈希技术的演进： 详细比较了开放定址法和链地址法在现代 $CPU$ 结构下的性能差异。重点介绍了一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统中的重要性，并分析了 $Cuckoo$ 哈希和完美哈希（Perfect Hashing）的构造原理及其在固定数据集查询中的效率。 3. 堆结构的扩展应用： 不仅分析了标准二叉堆，还深入探讨了二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）在实现如迪杰斯特拉算法等最短路径问题时的渐进优势，并讨论了这些理论优势在实际应用中可能因常数因子过大而被忽略的工程现实。 --- 第三部分：高效排序与搜索算法的高级主题（Advanced Topics in Sorting and Searching） 本部分将排序和搜索提升到应用层面，探讨了针对特定数据分布和计算环境的优化策略。 1. 基于比较排序的极限分析： 重新审视了快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）的变种，包括针对小规模子问题采用插入排序的混合策略，以及如何通过三向分割解决存在大量相等元素时的性能瓶颈。 2. 非比较排序的深入研究： 详细解析了基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的内部工作原理，尤其关注它们在处理大规模整数或定点数数据时的线性时间复杂度是如何实现的，以及如何适应不同位宽的数据。 3. 空间与时间权衡的搜索： 讨论了分块查找（Block Search）和预取技术在磁盘I/O密集型应用中的重要性。引入了布隆过滤器（Bloom Filters）和跳跃列表（Skip Lists），分析它们如何在牺牲极小概率的错误容忍度下，换取极高的空间效率和接近对数时间的查询性能。 --- 第四部分：图算法与网络流的实用建模（Practical Modeling with Graph Algorithms and Network Flows） 图论是建模复杂系统的核心工具。本部分侧重于算法在真实网络环境中的应用，尤其是大规模图上的处理方法。 1. 最短路径与连通性算法的扩展： 深入分析了 $A^$ 算法中的启发式函数设计原则，以及如何利用预处理技术（如 $Contraction Hierarchies$）实现毫秒级的导航查询。在连通性方面，详细讨论了双连通分量、强连通分量的有效计算方法。 2. 最大流与最小割的工程应用： 不仅讲解了 $Ford-Fulkerson$ 和 $Dinic$ 算法，更侧重于它们在资源分配、调度优化和图像分割（使用最小割公式）中的建模过程。讨论了使用最小费用最大流来解决带成本的运输和匹配问题。 3. 网络结构分析： 引入了社群检测、中心性度量（如 PageRank 的迭代求解）和图嵌入技术，这些是分析社交网络、生物信息学数据的关键工具。 --- 第五部分：算法设计范式与前沿挑战（Algorithmic Design Paradigms and Emerging Challenges） 本部分聚焦于解决复杂问题的通用方法论，并展望了当前计算领域面临的重大挑战。 1. 动态规划的优化与技巧： 探讨了记忆化搜索（Memoization）与自底向上法的工程选择，以及如何应用凸包技巧（Convex Hull Trick）来加速特定类型的动态规划问题（如 Knuth 优化）。 2. 贪心算法的正确性证明： 强调了贪心选择属性和最优子结构的概念，并通过实际例子（如霍夫曼编码、最小生成树）演示如何严格证明一个贪心策略的正确性。 3. 计算几何基础： 介绍了凸包、线段求交、平面扫描等基础算法，及其在计算机图形学和地理信息系统中的应用，重点在于处理浮点数精度问题和几何拓扑的健壮性设计。 4. 面向新硬件的算法设计思维： 探讨了如何调整传统算法以适应内存层次结构和多核处理器的约束。这包括对缓存效率（Cache Efficiency）的度量和优化，以及如何设计能有效利用 SIMD 指令集的计算内核。 本书通过大量的伪代码、详细的数学推导和经过验证的案例分析，确保读者不仅理解“如何做”，更理解“为何如此做”，从而真正掌握算法与数据结构在构建高性能、可扩展计算系统的核心地位。本书的深度和广度使其成为高级数据结构与算法课程的理想教材，也是希望提升工程实践中解决复杂问题能力的专业人士的必备参考书。

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