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页数:303

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出版时间:2007-9

价格:28.00元

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isbn号码:9787115165565

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好的，这是一本关于 高级数据结构与算法设计 的图书简介，它专注于在复杂系统和大规模数据集背景下，如何构建高效、可扩展的数据处理框架。 --- 《海量数据架构：高级数据结构与高性能算法实现》 内容简介 在当前信息爆炸的时代，数据量正以惊人的速度增长，传统的处理模式已无法满足现代应用对实时性、并发性和效率的严苛要求。本书《海量数据架构：高级数据结构与高性能算法实现》并非一本基础的编程入门手册，而是面向资深开发者、系统架构师以及算法研究人员的深度技术专著。它聚焦于在极端约束条件下（如内存限制、高并发I/O、分布式环境）实现数据存储、检索、分析与优化的前沿技术。 全书结构严谨，内容涵盖了从理论基础的深化到工业级应用的实践指导，旨在帮助读者构建出能够应对“TB”甚至“PB”级数据挑战的坚实技术底座。 --- 第一部分：基础理论的深度重构与性能剖析 本部分将对经典数据结构进行现代视角下的重新审视，并深入剖析其在不同硬件架构（如多核CPU、非易失性内存NVM）上的实际性能瓶颈与优化潜力。 第一章：内存层次结构与缓存友好的数据布局 深入理解现代CPU的流水线、分支预测与多级缓存（L1/L2/L3）机制。 讲解如何设计“缓存感知”（Cache-Aware）的数据结构，如改进的B树变体和跳表（Skip List）的内存局部性优化。 结构对齐与填充（Padding）对性能的影响分析，以及如何通过自定义内存分配器来最大化数据吞吐量。 案例分析： 比较线性数组、链表在随机访问和顺序扫描中的缓存命中率差异。 第二章：哈希表的极限性能调优 超越简单的开放寻址法和链式法，探讨Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）、Robin Hood Hashing等高性能变体的原理和收敛性分析。 一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统中的应用，及其负载均衡的数学模型。 防碰撞机制的再设计： 针对高并发写入场景，引入原子操作（CAS）优化的无锁（Lock-Free）哈希表实现。 第三章：高级树结构与范围查询优化 B+树的变种： 重点剖析针对SSD优化（如LSM-Tree的构建块）的B树结构，以及如何减少磁盘寻道时间。 T-Tree与区间树： 在时序数据和地理空间数据中，如何高效地执行多维范围查询。 动态平衡技术： 深度解析2-3树、AVL树在极端插入/删除负载下的分裂与合并操作的开销控制。 --- 第二部分：大规模数据结构与分布式模型 本部分将视角提升至集群环境，探讨如何在多个节点上有效组织和管理海量数据，确保数据的一致性、高可用性和查询效率。 第四章：图数据库的底层结构与遍历算法 邻接矩阵与邻接表之外： 探讨面向磁盘存储的图数据结构（如Property Graph的序列化）。 分布式图计算框架： 基于Pregel模型和GAS（Gather-Apply-Scatter）模型的算法设计，重点讨论数据分区（Partitioning）策略对通信开销的影响。 高阶路径查找： Dijkstra、A算法在超大规模图中的并行化实现与剪枝策略。 第五章：流数据处理中的近似数据结构 在数据流速过快，无法完全存储的场景下，近似算法成为关键。 概率性计数： 深入讲解HyperLogLog用于基数估计的数学原理，以及如何校准和合并不同区域的估计值。 Top-K问题： 基于Count-Min Sketch和Lossy Counting算法，在内存受限的流中实时捕获热门元素。 集合相似度计算： MinHash及其在文档去重和推荐系统中的实际部署。 第六章：事务性与持久性保障机制 日志结构化存储（LSM-Tree）： 详细解析RocksDB、Cassandra等底层存储引擎如何通过MemTable和SSTable的协同工作，实现高写入吞吐量。 并发控制模型： 比较MVCC（多版本并发控制）、OCC（乐观并发控制）在不同业务场景下的适用性与性能权衡。 写入放大（Write Amplification）的控制技术： 针对NAND闪存特性，优化Compaction（数据合并）策略，延长介质寿命。 --- 第三部分：高性能算法实现与优化实践 本部分回归到具体的计算层面，探讨如何将理论算法转化为高效、可部署的代码，并充分利用现代计算资源。 第七章：向量化处理与SIMD指令集应用 理解SIMD（单指令多数据）指令集（如SSE, AVX）的工作原理。 如何使用内联汇编或特定编译器扩展，将循环操作（如向量加法、模式匹配）转化为硬件原生指令，实现数倍的加速。 数据布局对SIMD的驱动： 如何将数据重新组织以适应寄存器宽度，避免性能损失。 第八章：排序与搜索的极限优化 并行排序算法： 深入分析并行归并排序和并行快速排序在多核环境下的负载均衡问题。 外部排序（External Sorting）： 针对内存无法容纳的超大文件，优化I/O调度和合并阶段的缓冲区管理。 字符串匹配加速： Boyer-Moore、KMP算法的现代变体，以及基于查找表的预处理优化。 第九章：计算几何与空间索引的工业应用 R树与Quadtree的变体： 针对动态数据变化的优化，例如Hilbert曲线和Z-Order曲线在空间数据排序和索引构建中的应用。 地理空间查询（GIS）： 如何高效处理距离计算、边界框（Bounding Box）查询，以及在线路由优化中的最短路径算法实现。 --- 适用读者对象 资深后端工程师： 希望优化现有系统瓶颈，理解数据存储和检索底层机制的专业人士。 系统架构师： 需要设计高吞吐量、低延迟的分布式数据服务和NoSQL解决方案的决策者。 算法研究人员： 关注理论算法在实际硬件和大规模数据环境下的工程落地与性能验证的学者。 本书通过大量的理论推导、性能测试数据和伪代码实现，提供了一个全面、深入的视角，帮助读者掌握构建下一代高性能数据系统的核心能力。它不是关于“如何使用”某个软件工具，而是关于“如何设计”这些工具本身。

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这本书在知识覆盖面的广度上也给我留下了深刻的印象。我原本以为一本“实用教程”会集中火力在核心操作上，但它显然超越了这个预期。除了标准的增删改查和关系设计外，书中还涉及到了数据安全、备份恢复策略，甚至还触及了一些基础的性能优化建议。这种前瞻性的内容设置，意味着我无需在学完基础后立刻转向另一本进阶书籍，这本书本身就提供了一个完整的学习路径，从入门到能够独立应对大部分日常工作场景的需求，它都给出了明确的指引和工具。这种“一站式”的学习体验，对于时间宝贵、目标明确的学习者来说，无疑是最大的价值所在。

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这本书的语言风格非常独特，它在保持专业性和准确性的同时，竟然还能透露出一种温和的引导和鼓励，这让我这个技术小白在阅读时感到非常放松。作者似乎深知技术文档的枯燥易读性问题，因此在阐述复杂概念时，经常采用类比和生活化的语言来帮助我们理解抽象的数据库原理。比如，在解释主键和外键的关系时，它使用的比喻生动形象，瞬间打消了我之前对“关系型数据库”概念的恐惧。这种人性化的表达方式，使得技术学习不再是一场煎熬，而更像是一次有趣的探索。这种平衡拿捏得恰到好处，既保证了内容的权威性，又极大地提升了读者的阅读体验和知识吸收率。

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这本书的装帧和排版设计得相当考究，初拿到手里就有一种厚重扎实的感觉。封面色彩搭配沉稳又不失现代感，字体选择也兼顾了易读性和专业性，让人对内容产生一种信赖感。内页的纸张质地很不错，即使长时间翻阅也不会感到刺眼，这对于需要长时间面对屏幕学习的人来说，是一个非常贴心的设计细节。整体来看，这本书在视觉传达上是成功的，它不仅仅是一本技术手册，更像是一件精心制作的工具书，体现了出版方对用户体验的重视。内页的章节划分清晰明了，图文并茂的布局方式，极大地降低了初学者对复杂概念的畏惧感。尤其是那些关键步骤的配图，细节处理得非常到位，几乎是手把手地指导读者操作，这种用心的编排方式，无疑为我接下来的学习旅程打下了坚实的物质和心理基础。

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这本书的内容编排逻辑简直是教科书级别的流畅和严谨。它不是那种堆砌概念的理论书，而是真正从“如何解决实际问题”的角度出发来组织内容的。我特别欣赏作者在引入新知识点时所采用的循序渐进的方法，每一步的过渡都显得非常自然且必要。例如，在讲解数据关系和查询构建时，作者似乎能完全预料到读者可能在哪里产生困惑，并在那个节点前就埋下了铺垫或清晰的解释。这种“预知读者难点”的写作风格，极大地提高了学习效率，减少了反复查阅和摸索的时间成本。相比我之前看过的几本同类书籍，这本书的结构组织更具“体系感”，每一个模块的知识点都不是孤立的，而是紧密相连，共同构建起一个完整的数据管理认知框架。

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坦率地说，我对市面上许多技术书籍的“实操性”往往抱持怀疑态度，很多书写得花哨，但真到动手时却发现步骤缺失或描述模糊。然而，这本书在这方面表现出了令人惊喜的深度和细致度。它提供的案例简直是职场数据库应用的缩影，涵盖了从最基础的数据录入到复杂的报表生成和宏命令设置的方方面面。书中的每一个练习环节，我都严格按照步骤操作了下来，结果都精准无误。特别是那些高级查询和表单设计的部分，作者没有简单地给出代码或公式，而是详细解析了背后的逻辑原理，这才是真正能让人“举一反三”的关键所在。这种扎实到位的实操指导，让我感觉手里握着的不是一本书，而是一位经验丰富的专家在旁边随时提供指导。

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