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出版者:Oxford University Press, USA

作者:W. P. Petersen

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2004-3-25

价格:USD 114.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780198515777

丛书系列:

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《深入探索：算法设计与优化策略》 书籍概述 《深入探索：算法设计与优化策略》是一部全面剖析计算科学核心领域的著作，旨在为读者提供一套系统而深入的算法设计理论框架，并辅以丰富的优化技术和实战案例。本书不涉及并行计算的具体实现或理论，而是专注于算法本身的设计思维、逻辑构建、效率分析以及在各类计算环境下的性能提升之道。从基础的搜索与排序，到图论、动态规划、贪心算法，再到更高级的机器学习中的算法原理，本书层层递进，为读者构建起扎实的算法功底。本书强调的不是如何“并行地”解决问题，而是如何“高效地”解决问题，无论是在单处理器还是多处理器环境中，一个优秀的算法都是性能的基石。 核心内容详情 第一部分：算法设计的基础与思维 本部分将从最根本的层面入手，引导读者理解算法的设计哲学与基本构成要素。 第一章：算法的本质与表达 算法的定义与特性： 深入探讨算法的“有穷性”、“确定性”、“可行性”和“输入输出”等关键特性。我们将分析什么是真正的算法，区别于简单的计算步骤或伪代码。 算法的表达形式： 详细介绍多种算法描述方式，包括自然语言、流程图、伪代码以及不同编程语言的实现。重点讲解伪代码的规范性与灵活性，以及如何在不同抽象层次上表达算法。 算法的正确性验证： 探讨如何证明算法的正确性。这包括前置条件、后置条件、循环不变式等数学证明方法。我们将展示如何通过严格的逻辑推理来确保算法在所有合法输入下都能产生正确的输出。 问题解决的思维导图： 引导读者建立从问题描述到算法设计的思维流程。我们将介绍如何识别问题的关键要素、分解复杂问题、寻找子问题之间的关系，以及如何抽象出通用的算法模式。 第二章：算法复杂度分析 时间复杂度的度量： 引入大O、大Ω、大Θ等渐进分析符号，并详细解释其含义。我们将通过实例分析不同算法（如线性查找、二分查找）的时间复杂度，以及常数因子、低阶项在渐进分析中的作用。 空间复杂度的度量： 解释算法在执行过程中所需的额外存储空间。我们将分析不同数据结构和算法的空间开销，并讨论如何在时间和空间复杂度之间进行权衡。 最好、最坏与平均情况分析： 区分这三种复杂度分析方法，并阐述它们各自的适用场景。我们将通过具体算法（如快速排序）的例子，展示不同情况下的复杂度差异。 摊还分析： 介绍摊还分析技术，用于分析一系列操作的总成本，尤其适用于动态数据结构。我们将通过动态数组（ArrayList）的扩容机制来解释摊还分析的思想。 复杂度在实际应用中的意义： 讨论算法复杂度如何影响软件的性能和可伸缩性。我们将通过具体场景，如处理海量数据，来强调选择高效率算法的重要性。 第二部分：经典算法设计范式 本部分将聚焦于几种强大且通用的算法设计范式，让读者掌握解决各类问题的核心思想。 第三章：分治策略 分治法的基本思想： 讲解如何将一个大问题分解为若干个规模更小的相同问题，递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。 经典分治算法实例： 详细介绍归并排序、快速排序、二分查找、Strassen矩阵乘法等经典算法，并深入分析其分治过程、递归结构和复杂度。 分治法的应用场景： 探讨分治法在求解递归方程、寻找第k小元素（快速选择）、多边形计算几何等问题中的应用。 分治法的局限性与优化： 分析分治法可能遇到的问题，如子问题重叠（引出动态规划）和递归深度过大，以及如何通过尾递归优化等方法进行改进。 第四章：动态规划 动态规划的核心思想： 阐述动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键特性。我们将讲解如何通过状态定义、状态转移方程和边界条件来构建动态规划模型。 自顶向下与自底向上： 介绍两种实现动态规划的方法：带备忘录的递归（自顶向下）和迭代法（自底向上）。详细分析它们的优缺点和适用场景。 经典动态规划问题： 深入剖析背包问题（0-1背包、完全背包）、最长公共子序列、最长递增子序列、矩阵链乘法、硬币找零等问题。我们会详细推导状态转移方程，并给出相应的解法。 动态规划的进阶应用： 探讨在图论（如最短路径的某些变种）、字符串匹配、博弈论等领域中的动态规划应用。 状态压缩与空间优化： 介绍如何通过优化状态定义或使用滚动数组等技术来减少动态规划的空间复杂度。 第五章：贪心算法 贪心策略的定义与原则： 解释贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（认为能导致全局最优解）的选择，从而达到全局最优。 贪心算法的正确性证明： 探讨如何证明一个贪心算法是正确的。这通常需要证明“交换论证”或“贪心选择性质”。 经典贪心算法应用： 详细讲解活动选择问题、Huffman编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、单源最短路径（Dijkstra算法）等。 贪心算法的局限性： 分析为什么贪心算法并非万能，并给出一些需要谨慎使用贪心策略的场景。我们将通过反例说明并非所有问题都能通过局部最优推导出全局最优。 第三部分：图算法与高级主题 本部分将深入图论算法，并探讨一些更复杂和前沿的算法概念。 第六章：图算法 图的表示方法： 详细介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们的优劣势。 图的遍历算法： 深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现和应用，如查找连通分量、判断有向图的环、拓扑排序等。 最短路径算法： 单源最短路径： 详细分析Dijkstra算法（非负权边）和Bellman-Ford算法（允许负权边，可检测负权环）。 所有顶点对最短路径： 介绍Floyd-Warshall算法，并探讨其与Johnson算法的比较。 最小生成树算法： 再次回顾Prim算法和Kruskal算法，深入分析它们的实现细节和复杂度。 其他图算法： 简要介绍最大流最小割定理、二分图匹配等。 第七章：搜索算法的精进 回溯法： 讲解回溯法的基本思想，通过系统地搜索所有可能的解，并在发现不符合条件的路径时及时“回溯”。我们将通过N皇后问题、数独求解等例子来阐述。 分支限界法： 介绍分支限界法，它在回溯法的基础上，引入限界函数来剪枝搜索空间，提高效率。我们将通过旅行商问题（TSP）的简化实例来展示。 启发式搜索： 引入A搜索算法等，讲解如何结合评估函数来引导搜索方向，使其更高效地找到最优解。 第八章：字符串匹配算法 朴素匹配算法： 分析其原理和低效率。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法： 详细讲解KMP算法的预处理（next数组/失配指针）和匹配过程，分析其O(m+n)的时间复杂度。 Boyer-Moore算法： 介绍其“坏字符”和“好后缀”启发式规则，以及其在实际应用中的高效性。 Rabin-Karp算法： 讲解基于哈希的字符串匹配方法。 第九章：排序与查找算法的深入 比较排序的极限： 证明比较排序算法的下界为O(n log n)。 非比较排序： 详细介绍计数排序、桶排序、基数排序，分析其在特定数据分布下的高效性。 内部排序与外部排序： 区分概念，并讨论在内存受限情况下的排序策略。 查找算法的扩展： 讨论散列表（哈希表）的设计、冲突解决策略，以及其平均O(1)的查找效率。 第四部分：算法的工程实践与优化 本部分将从工程角度出发，讨论如何在实际项目中应用和优化算法。 第十章：算法的工程实现考量 数据结构的选择与权衡： 讨论不同数据结构（数组、链表、树、图、哈希表等）的适用场景、性能特点，以及如何根据算法需求进行最优选择。 内存管理与局部性： 讲解缓存（Cache）对程序性能的影响，以及如何通过优化算法和数据结构来提高数据访问的局部性，减少缓存失效。 数值精度与溢出问题： 讨论在涉及浮点数或大数计算时可能出现的精度问题和溢出风险，并介绍相应的处理方法。 算法的调试与测试： 强调编写单元测试、集成测试的重要性，以及如何通过代码审查、性能分析工具来发现和解决算法中的 bug。 选择合适的编程语言与库： 讨论不同编程语言在算法实现上的特点，以及如何利用现有的高质量算法库来提高开发效率。 第十一章：算法性能的度量与调优 性能剖析工具： 介绍各种性能剖析（profiling）工具，如gprof, perf, Valgrind等，以及如何使用它们来定位性能瓶颈。 微观优化技巧： 讲解一些低层次的优化技巧，如循环展开、函数内联、位运算等，并强调在不影响可读性和正确性的前提下使用。 算法近似与启发式方法的权衡： 在NP-hard问题中，何时可以考虑使用近似算法或启发式算法来获得可接受的解。 算法的伸缩性分析： 评估算法在输入规模增长时的性能表现，以及如何预测和改进其可伸缩性。 结论 《深入探索：算法设计与优化策略》是一本旨在提升读者计算思维和问题解决能力的实用指南。通过对经典算法设计范式、图算法、字符串处理以及排序查找等核心领域的深入讲解，并辅以工程实现和性能优化策略，本书将帮助读者构建坚实的算法理论基础，掌握设计高效、鲁棒算法的关键技巧。本书内容独立于并行计算，专注于算法本身的智慧与力量，任何渴望在计算机科学领域深耕的读者，无论其背景如何，都能从中获益匪浅。本书致力于培养一种“以算法为先”的编程理念，让读者理解，优化的算法是构建高性能、高效率软件的基石，是解决复杂计算问题的终极武器。

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这本书的价值远不止于入门，它甚至对有一定经验的开发者也提供了宝贵的参考价值。我过去在处理一些高性能计算问题时，常常因为对并行编程模型理解不够透彻，导致代码效率不佳。这本书在“内存一致性模型”和“数据依赖性分析”章节的深入探讨，彻底帮我拨开了迷雾。它没有回避并行计算中那些臭名昭著的难题，比如死锁、竞态条件等，反而以一种冷静而系统的态度，剖析了这些问题的成因，并提供了行之有效的预防和调试策略。我尤其关注了其中关于异构计算环境（如GPU加速）的早期探讨部分，虽然篇幅不长，但其前瞻性的视角和对未来趋势的准确把握，令人印象深刻。作者似乎非常清楚，并行计算不是一门静态的知识，而是一个不断进化的领域，所以书中不断强调“算法选择比硬件更重要”这一理念，这对我后续优化程序时的思维方式产生了根本性的转变。

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这本关于并行计算的入门读物，实在是让人眼前一亮。初次翻开它，我就被其清晰的逻辑结构和循序渐进的讲解方式所吸引。作者并没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学公式或复杂的算法模型，而是从最基础的概念讲起，仿佛一位耐心的导师，一步步引导着我们进入这个广阔而深邃的领域。特别是对于并行计算的历史脉络和核心思想的阐述，处理得极为到位。它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是充满了生动的比喻和贴近实际的例子，让人在理解抽象概念的同时，也能感受到并行计算在现实世界中的巨大潜力和应用价值。比如，它在讲解“任务分解”和“负载均衡”时，所采用的那种如同组织一场大型宴会一般的比喻，简直是妙不可言，让初学者也能迅速抓住精髓。此外，书中对不同并行架构的介绍，如SIMD、MIMD的区分，讲解得深入浅出，既有理论高度，又不失操作层面的指导意义。可以说，这本书为我构建了一个坚实而清晰的并行计算知识框架，让我在后续的学习中信心倍增。

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如果用一句话来概括这本书对我的影响，那就是它极大地拓宽了我对计算本质的理解。它不仅是一本关于“如何写并行代码”的书，更是一本关于“如何像并行系统一样思考”的哲学指南。书中对并行计算的未来展望部分，虽然没有过多花哨的技术预测，却深刻地指出了人脑与机器在处理复杂问题上的异同，这让我对人工智能和超级计算的结合产生了更深的思考。它让我明白，并行化不仅仅是增加处理器数量，更是一种对问题结构进行深度解构和重组的能力。在语言风格上，这本书保持了一种恰到好处的学术严谨性，同时又充满了对技术探索的热忱，读起来让人感觉既受尊重又备受鼓舞。它是一本值得反复研读的经典之作，每隔一段时间重温，都能从中挖掘出新的见解，绝对是并行计算领域不可多得的佳作。

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阅读体验方面，这本书给我带来了极大的惊喜，它成功地平衡了理论深度与可读性之间的微妙关系。许多技术书籍往往会陷入“要么过于学术化，晦涩难懂；要么过于口语化，流于表面”的困境，但这本《Introduction to Parallel Computing》显然找到了那个甜蜜点。在介绍诸如MPI（消息传递接口）和OpenMP（共享内存编程模型）这些关键技术时，作者并未满足于停留在API调用的层面，而是深入挖掘了它们背后的设计哲学和性能考量。我特别欣赏书中对“可扩展性”这一核心指标的探讨，它不仅给出了量化的衡量标准，还详细分析了哪些因素会成为扩展的瓶颈，以及如何通过优化编程范式来缓解这些问题。书中配有大量的图表和伪代码示例，这些都不是那种随随便便画出来的示意图，而是经过深思熟虑、能够完美辅助理解复杂流程的工具。我甚至觉得，这本书的排版设计本身就是一种“并行”的艺术，信息层级分明，重点突出，读起来毫不费力，真正做到了让读者“沉浸式”学习。

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坦白说，市面上很多计算机科学的教材都存在一个通病：理论介绍后，实际操作环节往往草草了事，或者只停留在理想化的环境。然而，这本关于并行计算的著作，在实践指导上做得尤为出色。它提供了一套完整的、可供读者亲手实践的案例库。这些案例的设计非常巧妙，它们从简单的矩阵乘法开始，逐步升级到更复杂的图算法和模拟问题。更重要的是，书中不仅仅给出了“如何做”，还花费大量篇幅解释了“为什么这样做会更快（或更慢）”。它鼓励读者去衡量不同并行策略下的实际运行时间、通信开销和计算效率，真正培养读者的“性能意识”。这种手把手的引导，让原本高高在上的并行计算知识变得触手可及。我感觉，读完这本书，我不再是仅仅“知道”并行计算的概念，而是真正学会了如何“设计”和“分析”一个并行程序。

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