程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:238

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出版时间:2010-1

价格:26.80元

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isbn号码:9787030263520

丛书系列:

图书标签:

• 程序设计
• 编程入门
• 计算机基础
• 算法
• 数据结构
• C语言
• Python
• Java
• 编程思想
• 逻辑思维

好的，这是一本关于高级数据结构与算法优化的图书简介。 --- 书名：算法的艺术：从理论基石到高性能实践 作者：[此处可填写虚构的资深工程师/学者姓名] 出版社：[此处可填写虚构的专业技术出版社名称] ISBN：[此处可填写虚构的ISBN] 内容简介 在当今这个数据爆炸、计算效率被推向极致的时代，仅仅掌握编程语言的基本语法和流程控制已远远不够。真正的软件工程挑战，往往隐藏在数据如何被组织、算法如何被设计和优化之中。《算法的艺术：从理论基石到高性能实践》并非一本面向初学者的入门教材，它是一部面向中高级开发者、系统架构师和计算机科学研究人员的深度指南，旨在弥合理论算法知识与尖端系统性能优化之间的鸿沟。 本书将带领读者深入探索那些驱动现代复杂系统的核心技术，聚焦于如何利用深层次的数学原理、硬件特性感知以及新兴的计算范式来构建真正高效、可扩展的解决方案。 第一部分：现代数据结构的高级剖析 本部分摒弃了对基础链表、数组的简单介绍，转而专注于在特定约束条件下表现卓越的复杂数据结构。我们将深入分析其背后的设计哲学和权衡取舍。 1. 内存层级架构下的数据组织： 详细阐述CPU缓存（L1、L2、L3）的工作机制、伪造时间（False Sharing）对性能的影响，以及如何设计数据布局（Data Layout）以最大化缓存命中率。讨论结构化绑定（Struct of Arrays vs. Array of Structs）在不同工作负载下的性能差异。 2. 动态与持久化数据结构： 深入研究诸如B+树、Skip List的变种及其在分布式数据库和内存数据库中的应用。特别关注Log-Structured Merge (LSM) Trees的内部工作原理、Compaction策略的演进（Levelled vs. Tiered）及其在NoSQL数据库（如RocksDB、Cassandra）中的关键作用。探讨函数式编程范式下的持久化数据结构（如HAMT, 矢量树），如何在保证不可变性的同时实现高效的时间旅行和版本控制。 3. 稀疏与高维数据处理： 针对机器学习、图形学和大规模网格计算，本书剖析了R-Tree、KD-Tree等空间划分结构的优化版本。重点讲解如何利用空间填充曲线（如Z-Order/Morton Code）将多维索引转化为一维可排序序列，从而大幅简化范围查询的复杂性，并提高并行处理效率。 第二部分：超越渐近复杂度的性能工程 本部分的核心在于，理解$O(N log N)$在不同硬件平台上的实际表现，并介绍如何通过常数因子优化和并行化策略实现数量级的性能提升。 1. 排序与搜索的硬件感知优化： 不仅限于快速排序和归并排序，本书深入剖析了现代CPU指令集（如AVX-512）对并行排序算法（如Sample Sort, Parallel Merge）的加速潜力。讨论了Branch Prediction对分支密集型算法（如基于比较的排序）的影响，并介绍了如何设计“分支预测友好型”代码。 2. 图算法的分布式与流式挑战： 聚焦于超大规模图（如社交网络、万亿级边）的处理。我们将详细解析Pregel、GraphX等模型的计算抽象和通信开销。针对内存受限场景，介绍压缩表示法（如Delta Encoding、Variable Byte Encoding）在减少内存占用和I/O带宽方面的应用，以及如何设计适合流式处理的图遍历策略。 3. 字符串匹配与文本处理加速： 传统KMP和Boyer-Moore算法在现代CPU上可能并非最优。本书将引入基于FFT（快速傅里叶变换）的字符串搜索方法，以及利用SIMD指令集实现的精确或近似匹配加速技术，适用于大规模日志分析和生物信息学中的序列比对。 第三部分：新型计算范式与前沿算法 本部分着眼于计算领域正在发生的范式转移，探讨如何利用新兴硬件和数学工具解决传统计算模型难以应对的问题。 1. 近似算法与随机化技术： 在无法获得精确解或计算成本过高时，近似算法是必要的。详细探讨MinHash、Locality Sensitive Hashing (LSH)在近似最近邻搜索（ANNS）中的应用，以及Bloom Filters、HyperLogLog等概率数据结构如何以极小的内存开销提供高效的集合操作和基数估计。 2. 量子计算算法基础与模拟： 鉴于量子计算的兴起，本书提供了对Grover搜索算法和Shor因式分解算法的深入理论介绍，并探讨了变分量子本征求解器（VQE）等混合量子-经典算法在优化问题中的初步应用框架。 3. 硬件加速与异构计算： 讨论如何有效地利用GPU（CUDA/OpenCL）和FPGA加速特定算法，如矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）的核心步骤。强调数据传输瓶颈的优化，并介绍Kernel Fusion等技术如何减少主机与设备之间的往返延迟。 本书适合谁？ 本书假定读者已经熟练掌握至少一门现代编程语言（如C++、Rust或Java），并且对标准算法和数据结构（如基础排序、树、图的定义）有清晰的认识。 系统软件工程师： 希望优化数据库内核、高性能网络栈或操作系统组件的开发者。 量化分析师/金融科技专业人士： 寻求在延迟敏感的环境中处理大规模时间序列和订单簿数据的专家。 数据科学家/机器学习工程师： 需要理解底层数据结构如何影响模型训练速度和推理延迟的研究人员。 计算机科学研究生： 寻求从教科书知识到前沿研究实践桥梁的学生。 《算法的艺术》不仅是知识的传授，更是一种思维方式的培养——它教会读者如何像硬件工程师一样思考数据布局，如何像数学家一样设计优化策略，从而在复杂系统中找到性能的“黄金分割点”。通过大量真实世界的案例分析和性能基准测试，本书将确保读者的算法知识不仅停留在纸面上，更能转化为驱动下一代高性能应用的核心竞争力。

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对于我这种已经有一定编程经验的读者来说，我通常不太指望一本“基础”教材能给我带来什么新的启发。然而，《程序设计基础》还是在一些不易察觉的细节上，刷新了我对某些概念的认知。比如，它对布尔代数和逻辑运算在程序控制流中的精确应用进行了详细的数学推导，这使得那些原本感觉是经验之谈的“位运算技巧”变得有迹可循，极大地提升了我对底层逻辑的信任度。作者似乎深知，真正的“基础”不是知识的堆砌，而是对底层原理的深刻理解。在讲解指针和内存地址的概念时，它没有采取传统的“指针指向变量地址”的死板解释，而是使用了“内存单元的编号”和“门牌号”的比喻，让指针的引用和解引用操作，从一个令人望而生畏的概念，变成了一个清晰的内存寻址过程。这种对核心概念的重新阐述和深度挖掘，对于任何希望从“会写代码”迈向“理解代码执行”的读者来说，都是宝贵的财富。这本书的价值在于，它不仅仅是教你如何编程，更重要的是，它在潜移默化中塑造了一种严谨、求实的工程思维习惯。

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我是一名在校的非计算机专业学生，选修这门课完全是为了应对未来的交叉学科应用需求，因此我对于那些过于底层的硬件知识是不感兴趣的，我需要的是一套能够快速建立起“编程逻辑”的工具。从这个角度来看，《程序设计基础》的表现是超预期的。它最大的亮点在于其强大的通用性和跨领域的适用性。书中使用的案例，比如处理实验数据、模拟简单的物理过程，都与我的专业背景有所关联，这大大增强了我的学习动力。语言的选择上，它非常巧妙地采用了某种高阶语言作为载体，但其讲解的重点始终围绕在**算法和结构**而非特定语言的方言上。例如，当它讲解递归时，它不仅展示了代码实现，更深入地探讨了递归深度和栈溢出的原理，这让我理解了为什么有些问题用迭代比用递归更安全。这种对“为什么”而非“怎么做”的强调，才是真正区分“学会编程”和“掌握编程思维”的关键。书中的练习题设计也很有水平，难度梯度设置合理，前几章的巩固题让你熟悉语法，后半部分的综合题则开始要求你运用之前学过的多个知识点进行组合设计，挑战性适中，让人在解决问题后获得巨大的成就感。

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说实话，我过去也翻阅过几本号称是“入门”的编程书籍，很多都是直接堆砌知识点，读完后感觉自己像是在背字典，记住了很多术语，但一到实际操作就抓瞎了。但这本《程序设计基础》给我的感觉截然不同，它更像是一位耐心的老教授在跟你进行一对一的探讨。它的精髓在于对“抽象”这个概念的深入剖析。在讲解面向对象初步概念时，作者并没有直接用继承、封装这些术语来压制读者，而是通过一个模拟“动物园管理系统”的案例，逐步展示了如何将现实世界的事物抽象成程序中的“类”和“对象”。特别是关于数据结构的部分，讲解得非常细腻，图文并茂地展示了数组和链表的底层存储差异，甚至连内存分配的微小差别都有所提及，这对于理解程序运行的效率至关重要。我感觉作者对读者的心理把握得非常好，他知道我们什么时候需要理论支撑，什么时候需要一个生动的例子来巩固。书中穿插的那些“陷阱与规避”的小提示，更是像是一位经验丰富的工程师在分享血泪教训，这些细节之处体现了作者深厚的教学功力和对初学者痛点的精准拿捏。唯一让我感到需要更多篇幅的是关于调试（Debugging）技巧的探讨，这部分内容感觉有些意犹未尽，似乎只是点到为止了。

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拿到这本书时，我注意到它的排版设计非常注重可读性。字体大小适中，代码块与正文的区分清晰明了，这在长时间阅读时能有效减轻视觉疲劳。但抛开形式上的美观，内容上的深度与广度也是我衡量一本技术书籍价值的重要标准。这本书在广度上覆盖了编程的多个核心领域，从基本的流程控制到函数、数组、结构体，再到文件操作和异常处理，形成了一个完整的知识闭环。我特别欣赏它对“模块化设计”的早期引入。在很多入门书还在纠结于单个函数的写法时，它已经开始引导读者思考如何将大型问题拆解成可独立测试和维护的小单元。这种前瞻性的教育理念，无疑能帮助读者在未来学习更复杂的系统设计时少走弯路。此外，书中对错误处理机制的讲解也相当到位，它强调了健壮性编程的重要性，教会我们如何预见程序可能出错的地方，并提前做好防御。这比那些只教你写出能跑起来的代码的书籍，要负责任得多。如果非要吹毛求疵，也许在面对现代Web开发所需的异步编程概念时，这本书的覆盖面稍显保守，但考虑到其“基础”的定位，这或许是合理的取舍。

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这本《程序设计基础》的教材，我拿到手的时候，心里是既期待又有些忐忑的。毕竟“基础”这个词的分量很重，它意味着你需要把最核心、最本质的东西讲得透彻明白。从我个人的阅读体验来看，它在入门方面确实做到了相当的水平。书的开篇并没有急于抛出复杂的语法细节，而是花了相当的篇幅去铺陈“计算思维”的概念，这一点我非常欣赏。它不是简单地告诉你“A+B=C”，而是引导你去思考“为什么我们需要计算，计算的逻辑链条是怎么形成的”。我尤其喜欢其中关于算法的引入，用生活中的例子，比如煎鸡蛋的步骤、交通信号灯的切换，来类比流程控制和循环结构，这种具象化的教学方式，让那些抽象的代码逻辑一下子变得触手可及。对于一个零基础的读者来说，这种循序渐进的引导比直接灌输知识点有效得多。书中的章节组织结构也体现了良好的教学设计，从变量、数据类型到函数、模块化，每一步的衔接都非常自然，读者能够感受到自己知识体系正在稳固地搭建起来。不过，有一点美中不足，可能是受限于篇幅，在涉及到特定编程语言的细节特性时，讲解略显保守，更侧重于通用原理的阐述，这对于追求快速上手的读者来说，可能需要额外补充一些具体的代码实战经验。但总的来说，作为奠定编程思想的基石，这本书是合格且优秀的。

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