計算機基礎培訓教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學齣版社

作者:東方人華

出品人:

頁數:293 页

译者:

出版時間:2002年1月1日

價格:21.0

裝幀:精裝

isbn號碼:9787302050247

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 計算機入門
• 辦公軟件
• 信息技術
• 技能培訓
• 電腦操作
• 基礎知識
• 學習教程
• 新手指南
• 數字化應用

好的，這是一本關於高級數據結構與算法在現代軟件工程中的應用的圖書簡介，力求內容詳實，避免任何通用或模闆化的痕跡。 --- 深入圖解：高級數據結構與算法在現代軟件工程中的精妙實踐 圖書概述：超越基礎，直擊性能瓶頸 本書並非一本麵嚮初學者的“數據結構入門”手冊，它假定讀者已經熟練掌握瞭數組、鏈錶、棧、隊列、基本排序和搜索等基礎概念。我們的核心目標是填補理論知識與工業級應用之間的巨大鴻溝，專注於那些在高性能計算、大規模係統設計、實時數據處理以及前沿人工智能領域中決定係統成敗的關鍵數據結構和算法範式。 本書深度剖析瞭那些能將時間復雜度從$O(N^2)$優化至$O(N log N)$甚至$O(1)$的“殺手級”工具，並結閤實際工程案例，展示如何在資源受限的環境下，實現極緻的內存效率和計算速度。我們不僅關注“是什麼”，更側重於“為什麼選擇它”以及“如何針對特定場景進行定製化實現”。 核心內容模塊詳解 第一部分：內存層級與緩存優化——讓算法“跑得快”的基石 本部分將數據結構的學習提升到硬件架構層麵。現代程序性能瓶頸往往不在於CPU的計算能力，而在於數據如何在寄存器、L1/L2/L3緩存與主內存之間遷移。 緩存感知數據結構 (Cache-Oblivious Structures)： 探討如何設計數據結構（如優化的B樹變種），使其性能不依賴於具體的緩存行大小，從而實現跨平颱的高效性。詳細分析局部性原理在樹遍曆和圖搜索中的應用，特彆是如何通過調整節點布局（如數組而非指針鏈式結構）來最大化空間局部性。 並行化友好的數據結構： 介紹並發數據結構的設計哲學。深入研究無鎖（Lock-Free）和等待無關（Wait-Free）技術，重點分析內存屏障（Memory Barriers）的語義和作用，以及如何利用CAS（Compare-and-Swap）操作構建高效的並發棧、隊列和哈希錶。 第二部分：復雜圖結構與網絡流——係統拓撲的優化之道 圖論是描述復雜關係（如社交網絡、路由路徑、依賴解析）的通用語言。本部分聚焦於解決實際工程問題中的圖算法變種。 高效圖錶示與壓縮： 對比鄰接矩陣、鄰接錶、混閤結構（如Gap Buffer、Compressed Sparse Row/Column，CSR/CSC）的適用場景。詳細講解在處理萬億級彆稀疏圖時，如何利用增量式更新和流式處理來管理內存。 高級最短路徑與可達性： 除瞭Dijkstra和Floyd-Warshall，本書將大量篇幅用於分層圖（Hierarchical Graph）的構建與查詢優化，探討預計算（Precomputation）策略，如Transit Node Routing (TNR) 在導航係統中的應用。 網絡流與匹配算法的工程實現： 深入分析Dinic算法和Push-Relabel算法的優化版本，並展示其在資源調度、最大匹配（如Bipartite Matching）以及供應鏈優化中的實際建模過程。 第三部分：集閤操作與模式匹配——大數據的指紋識彆技術 在大數據環境下，精確查找變得昂貴，模糊匹配和近似查詢成為主流。本部分關注如何用極小的空間代價實現高召迴率的查找。 布隆過濾器（Bloom Filter）的進階： 不僅介紹基礎原理，更深入探討雙重哈希（Double Hashing）、分區布隆過濾器以及可刪除布隆過濾器（Counting Bloom Filters）的實現細節，並分析其在分布式緩存穿透防禦中的準確率權衡。 MinHash與局部敏感哈希（LSH）： 這是處理大規模相似性搜索的核心工具。本書將詳細講解MinHash如何用於文檔去重和推薦係統中的“用戶-項目”相似度計算，並提供LSH在多維空間（如嚮量嵌入）中快速近似最近鄰（ANN）的框架。 Trie樹與Aho-Corasick算法的現代應用： 聚焦於高性能的多模式串匹配。展示如何利用Aho-Corasick算法在網絡入侵檢測係統（IDS）中實時掃描海量流量，並討論如何用有限狀態自動機（FSA）來加速正則錶達式引擎的編譯和執行。 第四部分：空間數據結構與近似計算——從二維到高維的挑戰 隨著機器學習和傳感器數據激增，處理高維空間數據成為剛需。 K-D Tree與R-Tree的演進： 對比分析K-D樹在低維和高維空間中的性能衰減，重點講解R-Tree及其變種（如R-Tree）在地理信息係統（GIS）中實現高效範圍查詢和最近鄰搜索的原理。 四叉樹/八叉樹（Quadtree/Octree）的空間分區： 詳細闡述這些結構在3D渲染、碰撞檢測、以及大規模物理模擬中的自適應細分策略。分析如何通過Morton Code (Z-order curve)將空間索引轉化為一維序列，以便於GPU並行計算。 嚮量索引與近似最近鄰（ANN）： 覆蓋最新的索引技術，如Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 和 Product Quantization (PQ)。這些結構是現代嚮量數據庫和大型語言模型（LLM）檢索增強生成（RAG）係統的核心，本書將提供其圖構建和搜索路徑優化的深入剖析。 適用讀者對象 本書專為以下人群設計： 1. 係統架構師與資深工程師： 緻力於優化現有係統性能瓶頸，需要引入高級數據結構來解決特定復雜度問題的從業者。 2. 算法工程師與研究人員： 需要將前沿算法落地到工程實踐中，並理解算法在不同硬件平颱上的實際錶現。 3. 高性能計算（HPC）與大數據平颱開發者： 專注於內存布局、並行計算和分布式存儲優化的專業人員。 本書中的所有示例代碼均以C++或Rust語言實現，強調對底層內存和性能特性的精確控製，旨在培養讀者“以硬件思維編寫算法”的能力。讀完本書，您將不再滿足於使用標準庫中已有的實現，而是能夠根據需求，從零開始設計和調優適用於特定工作負載的、具備極緻性能的數據結構。

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