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出版时间:2001-2

价格:40.00元

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isbn号码:9787111086222

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数据驱动时代的基石：深入解析与应用——《现代数据结构与算法精通》 【本书定位与目标读者】 本书旨在为有志于在当今数据爆炸时代构建高效、可扩展系统的工程师、软件架构师、以及对底层计算原理有深入探究需求的计算机科学专业学生，提供一套全面、深入且极具实战指导意义的知识体系。我们不再停留在理论的简单罗列，而是将目光聚焦于如何将抽象的算法思想转化为高性能、可维护的生产级代码。 本书涵盖了从基础数据组织到尖端算法优化的全景图，尤其强调现代处理器架构（如缓存机制、并行计算）对算法选择和实现的影响。它不仅仅是一本“如何实现”的数据结构手册，更是一本“为何如此设计”的思维指南。 【内容架构与核心亮点】 全书分为五大部分，共计十八章，层层递进，确保读者构建起坚实的知识框架。 第一部分：基础单元与内存拓扑（The Foundational Primitives） 本部分是对计算基石的重新审视，重点关注数据结构在实际硬件环境下的表现。 第一章：字节、字与内存层级结构 深入探讨现代CPU的冯·诺依曼结构、哈佛结构及其对程序性能的制约。详细剖析L1、L2、L3缓存的工作机制、缓存一致性协议（如MESI）以及伪共享（False Sharing）问题。理解数据结构布局如何影响缓存命中率，是后续所有优化的前提。 第二章：链式结构的高级优化 重新审视传统的链表（Singly/Doubly Linked Lists），并引入跳跃列表（Skip Lists）作为一种高效的动态排序结构。重点分析跳跃列表在随机数生成器质量要求下的性能波动，并提供基于特定场景（如高并发数据库索引）的内存分配策略优化。 第三章：数组的隐藏能力——向量化与内存对齐 讨论静态数组和动态数组（Vector）在不同语言环境下的底层实现差异。核心章节在于SIMD（单指令多数据流）指令集如何通过优化数组访问模式实现计算密集型任务的加速。讲解如何通过结构体填充（Padding）和内存对齐指令（如`alignas`）来最大化并行效率。 第二部分：树与图的结构化探索（Trees and Graphs: Navigating Relationships） 本部分聚焦于描述复杂关系和进行高效查询的结构。 第四章：平衡查询的艺术——B/B+树的深度解析 超越教科书式的定义，本书详细对比了B树、B+树在磁盘I/O密集型应用（如文件系统、数据库索引）中的适用性。重点解析了B+树的非叶子节点不存储数据、叶子节点通过链表连接的机制如何优化范围查询。并引入WAL（Write-Ahead Logging）对树结构更新的影响。 第五章：面向实践的二叉搜索树变体 集中讨论AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作细节与复杂度分析。特别强调在Linux内核和Java `TreeMap`中，红黑树的实现细节（如颜色标记的存储效率）如何被微调以适应特定调用栈。 第六章：图遍历与最短路径的现代解法 详细阐述Dijkstra、A算法，并引入Contraction Hierarchies（收缩层次结构）和Hub Labeling等用于超大规模地图导航系统的预处理技术。讨论图的邻接矩阵与邻接表在内存占用和遍历效率上的权衡，尤其是在稀疏图和稠密图中的选择标准。 第三部分：哈希的精度与容错（Hashing: Precision, Collisions, and Resilience） 本部分深入探讨哈希函数的设计哲学及其在解决冲突中的高级应用。 第七章：通用哈希函数的设计原理 从经典FNV到现代的MurmurHash3和xxHash，分析不同哈希算法的抗碰撞能力、计算速度和输出均匀性。探讨如何根据数据特性（如文本、二进制数据）选择最佳的哈希算法。 第八章：冲突解决机制的演进 对比开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）和链式法。重点分析Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）如何实现O(1)的平均查找时间，并讨论其在内存重定位（Rehashing）时的性能开销。 第九章：一致性哈希与分布式系统 系统讲解一致性哈希（Consistent Hashing）在负载均衡、分布式缓存（如Memcached、Redis Cluster）中的作用。分析虚拟节点（Virtual Nodes）的引入如何解决数据分布不均和节点增减时的抖动问题。 第四部分：高级抽象与并发结构（Advanced Abstractions and Concurrency） 本部分关注超越单线程环境的数据结构设计，是构建高并发系统的关键。 第十章：无锁数据结构的设计哲学 介绍原子操作（Atomic Operations）和内存屏障（Memory Barriers）在实现无锁（Lock-Free）算法中的核心地位。详细分析ABA问题及其在CAS（Compare-and-Swap）循环中的规避策略。 第十一章：并发队列与栈的实现 从Michael & Scott的并发队列实现到Boost库中的无锁栈，剖析如何利用底层硬件指令安全地修改共享数据结构，并对比基于锁（Mutex）的同步机制的性能损耗。 第十二章：堆栈与堆的内存管理策略 探讨语言运行时如何管理内存堆（Heap）。详细解析经典的内存分配器（如Doug Lea的dlmalloc）的伙伴系统（Buddy System）和slab分配机制，以及它们如何处理内存碎片化问题。 第五部分：算法优化与性能调优（Algorithm Refinement and Performance Tuning） 本部分将理论与实际性能测试相结合，指导读者进行系统级的优化。 第十三章：排序算法的性能边界 超越快速排序和归并排序。重点分析Timsort（Python、Java中使用的混合排序）的混合策略，以及如何利用并行计算库（如OpenMP、CUDA）对大规模数据集进行并行化排序（如Parallel Merge Sort）。 第十四章：近似算法与空间效率 在处理海量数据时，精确性往往需要让位于空间效率。深入介绍Bloom Filter（布隆过滤器）用于快速成员检测，以及HyperLogLog（HLL）用于基数估计，并探讨它们引入的误报率或误差率的可接受范围。 第十五章：动态规划与最优子结构 系统梳理经典的动态规划（DP）问题，如背包问题、最长公共子序列。重点在于如何通过状态压缩（State Compression）和滚动数组优化DP的空间复杂度，减少内存访问。 第十六章：流式数据处理与滑动窗口算法 处理实时数据流是现代系统的核心需求。介绍如何使用Deque（双端队列）高效实现滑动窗口的最大/最小值查询，以及如何结合概率结构处理无限数据流中的统计摘要。 第十七章：递归与尾调用优化 探讨递归函数在深度较大时可能导致的栈溢出问题，并分析编译器如何实现尾调用优化（TCO）来避免这一问题。在函数式编程范式下，理解递归的迭代等价性。 第十八章：案例分析：高性能搜索引擎的核心索引结构 综合前述所有知识，以一个简化的高性能搜索引擎的倒排索引（Inverted Index）构建为例，展示如何结合B+树（用于存储词条的全局结构）、倒排列表（利用压缩数组存储文档ID）以及布隆过滤器（用于快速判断词条是否存在）来设计一个低延迟、高吞吐量的查询服务。 【本书特色总结】 1. 硬件感知设计： 始终将内存层次结构和CPU指令集作为算法选择的首要考量因素。 2. 代码与伪代码并重： 核心算法提供清晰、可移植的伪代码，并辅以C++或特定高性能语言的实现片段，展示内存布局的精确控制。 3. 性能量化分析： 不仅提供时间复杂度（Big O），更注重常数因子和实际运行时间（Wall Clock Time）的优化指导。 4. 面向工程实践： 拒绝晦涩的纯数学推导，所有理论都紧密结合数据库、网络、操作系统和分布式系统中的实际应用场景。 本书旨在培养下一代对计算效率有极致追求的软件构建者。掌握其中的思想，将使您的代码在面对TB级数据洪流时，依然游刃有余。

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