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出版者:Cengage Learning Business Press

作者:P.K. McBride

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-08-26

价格:USD 41.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781844801909

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• NET
• 编程入门
• VB
• NET
• Visual Basic
• 开发
• 教程
• 程序设计
• 入门教程
• 软件开发
• NET框架

好的，这是一份针对虚构图书《现代数据结构与算法解析》的详细简介，字数约1500字，内容详尽，旨在避免任何AI痕迹或模板化表达： --- 图书名称：《现代数据结构与算法解析：从理论基石到工业实践》 作者： [此处留空，或使用富有专业气息的虚构作者名] 出版年份： [最新年份] --- 图书简介 在当今计算领域飞速迭代的背景下，软件系统的性能瓶颈往往不再是硬件的限制，而是底层数据组织和处理效率的体现。无论是构建高并发的金融交易系统、处理PB级的数据分析任务，还是开发下一代机器学习模型，对核心数据结构和算法的深刻理解与熟练运用，都是区分优秀工程师与普通程序员的关键分水岭。 《现代数据结构与算法解析》并非一本简单的理论汇编或代码示例的堆砌。它是一部旨在桥接学术严谨性与工程实用性之间的鸿沟的深度专著。本书的核心目标是，引导读者穿越经典理论的迷雾，直抵现代计算环境中，数据结构和算法如何决定最终产品形态和效率的本质。 第一部分：基础重构与视角迁移 (The Foundational Re-engineering) 本书的开篇着重于对传统数据结构概念的“去污名化”与重新审视。我们假设读者已具备基础的编程能力，但可能对许多“似曾相识”的概念停留在教科书的表面理解上。 第一章：时间复杂度分析的深度探究 (Beyond Big O) 我们不再满足于简单的 $O(n^2)$ 或 $O(log n)$ 标记。本章深入探讨了摊还分析 (Amortized Analysis) 在动态数组、斐波那契堆等结构中的实际应用，并引入了随机化算法的性能期望的数学基础。重点分析了缓存局部性（Cache Locality）对实际运行时间的影响，揭示了在现代CPU架构下，理论上更优的算法在特定数据集上可能表现不佳的原因。 第二章：数组的复兴与内存层级结构 (The Array Renaissance) 现代系统对内存访问模式的敏感度极高。本章详细剖析了静态数组、动态数组（如`std::vector`的内部机制）以及它们的内存对齐策略。引入了数据导向设计 (Data-Oriented Design, DOD) 的初步概念，探讨如何通过优化数据布局（例如使用结构体数组 (AoS) 与数组结构体 (SoA) 的转换），来最大化CPU缓存的命中率，实现数量级的性能提升。 第三章：链表的“文艺复兴”与指针的艺术 虽然在许多场景下链表性能不佳，但特定应用场景（如频繁的插入/删除，或实现特定类型的队列和栈）中，其灵活性仍不可替代。本章深入研究了双向循环链表的健壮性实现，并详细对比了Java的`LinkedList`与C++标准库中实现机制的差异，特别关注了垃圾回收器对指针操作的潜在影响。 第二部分：核心结构的高级形态与应用 (Advanced Structures and Industrial Forms) 这一部分是本书的核心，聚焦于那些支撑大规模基础设施的关键数据结构。 第四章：树结构的现代演变：从B树到LSM树 我们不再将重点停留在二叉搜索树（BST）。本章将B树的理论基础（磁盘 I/O 优化）与现代数据库系统紧密结合。最关键的是，本章花费大量篇幅解析了LSM树 (Log-Structured Merge-Tree)，这是支撑RocksDB、Cassandra等NoSQL数据库性能的基石。通过详细的写入、合并与读取路径分析，读者将理解LSM树如何权衡写入放大与读取代价。 第五章：图算法的并行化与分布式处理 (Parallel and Distributed Graph Processing) 传统的Dijkstra和Floyd-Warshall算法在单机上已接近瓶颈。本章转向更实用的领域：图的并行化处理。深入探讨了Pregel和GraphX等图计算框架的设计思想。重点解析了图的邻接列表 (Adjacency List) 在分布式环境下的分区策略（如基于哈希或范围的分区），以及如何处理顶点度数不平衡带来的负载倾斜问题。 第六章：哈希表的极限探索 (Pushing the Limits of Hashing) 标准哈希表（如Chaining和Open Addressing）已是常识。本章聚焦于追求极致性能的哈希技术：Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希） 的双表交换机制，以及Robin Hood Hashing如何通过优化探测序列，实现更优的平均查找性能。此外，本章还涵盖了一致性哈希 (Consistent Hashing) 在分布式缓存系统（如Memcached或Redis集群）中的关键作用。 第三部分：算法的范式转换与前沿 (Algorithmic Paradigms and Frontiers) 本部分关注于算法设计思想的转变，以及它们在新兴计算领域中的应用。 第七章：动态规划的逆向工程与记忆化搜索 (Reverse Engineering DP) 动态规划（DP）常被视为一种“灵感”驱动的艺术。本章尝试将其系统化，通过四边形不等式优化 (Knuth Optimization) 等技术，展示如何将 $O(n^3)$ 的DP问题降至 $O(n^2)$ 甚至更高阶的优化。同时，探讨了在状态空间爆炸时，如何使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 作为一种启发式替代方案。 第八章：流式算法与近似计算 (Streaming Algorithms and Approximation) 在无法将所有数据载入内存的环境下（如网络监控、日志分析），流式算法成为必需。本章详细介绍了Count-Min Sketch用于频率估计，以及HyperLogLog用于基数（不重复元素数量）估计的精妙原理。这些技术展示了如何在极小的空间复杂度内，以可接受的误差范围解决大规模数据问题。 第九章：几何算法的鲁棒性与数值稳定性 (Robustness in Computational Geometry) 计算几何在计算机图形学、机器人路径规划中至关重要。本章侧重于工程实现的难度：浮点数的精度问题。我们分析了如何设计鲁棒的几何判断函数（如判断点是否在圆内），避免因微小的计算误差导致的拓扑错误。重点解析了平面扫描算法的事件处理机制。 本书的独特价值 《现代数据结构与算法解析》的价值在于其深度集成性。我们不孤立地讨论理论，而是将每个数据结构视为一个需要权衡利弊的“工程组件”。书中的所有示例代码均采用现代 C++ (C++17/20) 和 Rust 语言实现，以清晰展示内存安全、并发支持以及现代编译器优化对算法性能的实际影响。 本书面向具备扎实编程基础，渴望深入理解系统底层性能瓶颈，并致力于构建下一代高性能软件架构的工程师、研究人员以及高级计算机科学专业的学生。阅读完毕后，读者将不再是简单地“使用”算法库，而是能够根据特定业务需求，设计、选择并优化最合适的数据结构和算法组合，真正掌握计算效率的主动权。

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