Java程序设计基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2010-2

价格:32.00元

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isbn号码:9787115214621

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 程序设计
• 基础教程
• 入门
• 编程
• 计算机科学
• 教材
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• 新手
• 开发

好的，这是一本关于高级算法分析与优化的图书简介，力求详尽且专业，完全不涉及您提到的《Java程序设计基础教程》的内容。 --- 高级算法分析与优化：理论基础、复杂性度量与前沿应用 内容概述 本书深入探讨了现代计算机科学中最核心、最具挑战性的领域之一：高级算法分析、设计与性能优化。它不仅仅是一本算法导论的延伸，更是面向研究生、资深软件工程师以及算法研究人员的一部综合性参考手册。全书旨在构建一个坚实的理论框架，使读者能够精确地评估算法的效率、识别性能瓶颈，并掌握设计出具有卓越扩展性和鲁棒性的解决方案。 本书的结构清晰，从严谨的数学基础出发，逐步深入到复杂问题的求解策略和前沿的优化技术。我们摒弃了对基础数据结构（如链表、树、栈）的重复叙述，而将重点聚焦于渐进分析的精确性、常数因子的考量以及实际系统环境下的性能剖析。 第一部分：严谨的分析基础与模型深化 本部分旨在巩固读者对算法复杂性分析的数学严谨性，并引入在现代计算模型下更具参考价值的分析工具。 第一章：渐进分析的精炼与超越 超越标准记号（O, $Omega$, $Theta$）：深入探讨更精细的分析工具，如平均情况分析（Average-Case Analysis），包括概率分析（Probabilistic Analysis）和随机变量工具的应用。 细致分析与主定理的扩展：对分治算法的递归关系求解，引入更复杂的边界条件和多项式项的处理方法，特别是针对非标准的 Master Theorem 形式。 算法复杂度的微观视角：介绍不精确模型下的分析，例如考虑缓存缺失（Cache Misses）、内存访问延迟（Memory Access Latency）对时间复杂度的实际影响，并引入外存模型（External Memory Model）。 第二章：计算模型与复杂性理论的深入 RAM 模型的局限性与替代模型：详述标准的随机存取机（RAM）模型在超大规模计算中的不足，并对比向量处理模型（Vector Processing Models）和并行计算模型（Parallel Computation Models）的分析框架。 交互式证明与零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）：作为复杂性理论的前沿交叉点，本章探讨了如何用交互式协议来定义和证明计算的难度，以及其在密码学中的应用。 近似复杂性理论（Approximation Complexity）：在 NP-Hard 问题中，引入近似比（Approximation Ratio）的严格定义，并探讨诸如 PTAS（Polynomial Time Approximation Scheme）的存在性限制。 第二部分：高级设计范式与范例剖析 本部分聚焦于设计解决特定类型难题的高效算法范式，并提供对经典难题的深度剖析。 第三章：动态规划的进阶技巧与状态压缩 状态转移的优化：不仅仅是简单的记忆化搜索，重点在于如何利用四边形不等式（Quadrangle Inequality）和Knuth 优化来降低 $O(N^3)$ 动态规划到 $O(N^2)$。 凸壳技巧（Convex Hull Trick, CHT）：将动态规划的状态转移方程转化为线段查询问题，实现快速查询最优转移点，广泛应用于序列优化问题。 时间/空间权衡的动态规划：研究如何在时间维度和空间维度之间进行精确权衡，例如通过分块（Meet-in-the-Middle）策略优化指数级复杂度的 DP。 第四章：图论算法的非经典应用与流模型深化 最小费用最大流（Min-Cost Max-Flow）的效率提升：详细分析基于势能更新的消减增广路算法（Cycle Canceling Algorithms），并对比其在稀疏图和稠密图上的性能差异。 匹配理论的广义扩展：超越基本的二分图匹配，深入探讨一般图的最大基数匹配（Tutte 矩阵与 Edmonds' Blossom Algorithm）的实现细节和复杂性分析。 网络流与组合优化：展示如何将匹配、覆盖、路径问题统一建模为网络流问题，特别是对多商品流（Multi-commodity Flow）的近似求解方法。 第五章：随机化算法的精确性与去随机化 Monte Carlo 与 Las Vegas 算法的比较分析：明确区分两种随机化策略在最坏情况和期望情况下的表现，并讨论错误概率的控制。 采样技术的应用：在处理大规模数据集时，介绍加权随机抽样（Weighted Random Sampling）和Hadamard 变换在快速近似计算中的应用。 去随机化的艺术：系统介绍概率方法的逆向工程，如偏差界（Chernoff Bounds）的应用，以及条件期望（Conditional Expectation）在构造确定性算法中的应用。 第三部分：性能工程与实际系统优化 本部分是本书的实践核心，探讨了如何在现代多核、分布式环境下，将理论算法转化为实际高效的软件。 第六章：缓存敏感算法与内存层级结构 I/O 复杂度分析：严格定义并分析I/O 复杂度，特别是针对外部存储算法（如外部排序、外部图遍历）。 缓存局部性优化：详细解析“平铺”（Tiling）和“预取”（Prefetching）技术如何通过最大化 L1/L2 缓存命中率来显著改善算法的实际运行时间，即使渐进复杂度不变。 矩阵运算的优化实例：以 Strassen 算法为例，分析其理论优势与在不同硬件架构上因内存访问模式不佳而导致的实际性能下降。 第七章：并行与并发算法设计 并行模型与效率度量：引入PRAM 模型的变种，并使用加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和扩展效率（Scalability）等指标来衡量并行算法的优劣。 同步与异步并行化：探讨如何将顺序算法（如 Dijkstra's 或快速排序）转化为在共享内存或消息传递系统上的高效并行版本，重点关注同步屏障的开销。 图算法的并行化难题：分析图的稀疏性对并行图算法（如并行 BFS/DFS）带来的挑战，并介绍Label Propagation等近似并行策略。 第八章：求解 NP-Hard 问题的实用策略 精确求解技术的局限与突破：深入探讨分支定界（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Methods）在求解大规模整数规划问题中的实际操作流程。 启发式与元启发式算法的微调：超越基础的模拟退火（Simulated Annealing），重点介绍禁忌搜索（Tabu Search）和变邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）的参数调优和多样性管理策略。 约束规划（Constraint Programming）：作为一种强大的建模范式，本章介绍其在资源调度、时间表制定等组合优化问题中的应用与求解器工作原理。 目标读者 本书面向希望从“会写代码”提升到“能设计高性能系统”的专业人士。尤其推荐给： 1. 计算机科学、软件工程或应用数学的研究生，作为高级算法课程的教材或研究参考。 2. 系统架构师和资深后端工程师，需要处理 TB 级数据处理、高并发优化或复杂资源调度的专业人员。 3. 需要深入理解性能瓶颈的算法工程师，特别是从事机器学习基础设施、高性能计算（HPC）或金融建模的开发人员。 本书假设读者已掌握了扎实的离散数学基础和经典算法导论的知识体系。全书侧重于原理的深度挖掘、数学的严谨推导以及实践中的性能权衡艺术。

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