数据结构与算法设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社（图书发行部）（新时代出版社）

作者:周海英 马巧梅

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2007-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787118052541

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 算法设计
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• 学习资料

深入解析：现代操作系统设计与实现 本书聚焦于操作系统（Operating System, OS）的核心原理、设计哲学及其在当代计算环境中的具体实现技术。它旨在为读者提供一个全面、深入且具备实践指导意义的操作系统知识体系，超越基础概念的罗列，深入探究现代OS如何高效地管理资源、确保系统稳定与安全，并适应异构硬件和复杂工作负载的需求。 第一部分：操作系统的基石与概念框架 本部分首先为读者构建坚实的理论基础。我们从计算机系统结构（Computer Architecture）与操作系统的交汇点切入，详细阐述了硬件抽象层（HAL）、内核模式（Kernel Mode）与用户模式（User Mode）的隔离机制，以及中断（Interrupts）和异常（Exceptions）处理流程在系统控制流中的关键作用。 1.1 资源管理的哲学： 深入探讨操作系统的核心职能——资源管理。我们不满足于定义“进程”与“线程”，而是剖析现代OS如何基于多任务和多用户需求，设计出高效的进程间通信（IPC）机制（如消息队列、共享内存、管道、信号量等）。重点分析了上下文切换（Context Switching）的开销与优化策略，以及现代CPU的硬件支持（如TLB、缓存一致性协议）如何影响OS的调度决策。 1.2 内存的艺术：分层、虚拟化与保护： 内存管理是操作系统的核心挑战之一。本书详细解析了分页（Paging）和分段（Segmentation）机制的演变与融合，重点阐述了虚拟内存（Virtual Memory, VM）的实现原理。读者将学习到地址翻译过程（MMU的作用）、页表结构（多级页表、倒排页表）的内存占用与查找效率的权衡。此外，我们详尽讨论了页面置换算法（如LRU、Clock、FIFO的变种及其在实际系统中的近似实现），以及如何通过内存映射（Memory Mapping）技术优化文件I/O和程序加载。针对安全问题，我们将分析地址空间布局随机化（ASLR）等技术如何有效缓解缓冲区溢出攻击。 第二部分：并发控制与系统同步 现代系统性能的瓶颈往往在于并发访问共享资源时的同步问题。本部分将系统性地梳理并发控制的理论模型与实践工具。 2.1 经典同步原语的局限性： 重新审视互斥锁（Mutexes）、条件变量（Condition Variables）和信号量（Semaphores）的定义与使用陷阱，特别是死锁（Deadlock）的预防、检测、避免与恢复策略（如银行家算法的实际应用考量）。 2.2 高效无锁编程： 鉴于传统锁机制在多核系统上可能引入的性能开销和优先级反转问题，本书投入大量篇幅介绍无锁（Lock-Free）与无等待（Wait-Free）数据结构的设计，重点讲解基于CAS（Compare-and-Swap）等原子操作的实现技术，以及内存屏障（Memory Barriers/Fences）在保证多线程可见性中的关键作用。我们将通过实际代码示例解析如何构建高性能的无锁队列和堆栈。 第三部分：I/O系统与文件系统架构 I/O是连接OS与外部世界的桥梁，其效率直接决定了整个系统的响应速度。 3.1 I/O子系统的抽象与设计： 我们分析了字符设备、块设备和网络设备在OS中的统一抽象模型（如Linux中的VFS层）。详细讨论了中断驱动I/O、轮询（Polling）以及DMA（直接内存访问）技术如何减少CPU在数据传输中的干预。现代操作系统如何利用I/O 调度器（如CFQ、Deadline、BFQ）来优化块设备的访问顺序，以提高吞吐量和公平性。 3.2 文件系统的层次化结构： 本部分深入探索日志式文件系统（Journaling File Systems）的设计哲学（如Ext4, NTFS的写前日志）。我们将分析如何通过数据结构（如i-nodes,superblock）实现对文件元数据和数据块的可靠管理。同时，本书探讨了写时复制（Copy-on-Write, CoW）技术在现代文件系统（如ZFS, Btrfs）中的应用，以及它如何为快照（Snapshot）和数据完整性提供基础。 第四部分：现代调度算法与性能调优 调度是OS决策效率的核心体现。 4.1 深入解析进程调度： 我们不仅讨论了分时（Time-Sharing）和批处理（Batch）的调度目标差异，更专注于现代多核/超线程环境下的复杂调度策略。详细分析了抢占式调度器（Preemptive Schedulers）的设计，特别是Linux内核中CFS（Completely Fair Scheduler）背后的红黑树模型和虚拟运行时间（vruntime）概念，以及它们如何平衡交互式任务与计算密集型任务的需求。 4.2 实时性保证： 针对嵌入式系统和控制系统，本书区分了硬实时（Hard Real-Time）和软实时（Soft Real-Time）的需求，并介绍基于优先级继承协议（Priority Inheritance Protocol）和交错优先级调度（Interleaved Priority Scheduling）的解决方案。 第五部分：系统安全、可靠性与虚拟化 在日益复杂的计算环境中，OS必须承担起安全与隔离的重任。 5.1 内核安全机制： 本部分探讨了如何通过OS级别的机制增强系统安全性。分析了安全增强型Linux (SELinux) 或 AppArmor等强制访问控制（MAC）模型的运作方式，以及它们如何限制了进程对系统资源的访问范围。讨论了内核模块签名和内存保护机制（如W^X策略）如何防止代码注入。 5.2 深入理解虚拟化技术： 虚拟化是现代云计算的基础。我们区别讨论了完全虚拟化（Full Virtualization）、硬件辅助虚拟化（Hardware-Assisted Virtualization）和操作系统级虚拟化（OS-level Virtualization，即容器）的工作原理。重点解析了Hypervisor（管理程序）如何通过I/O拦截、影子页表（Shadow Page Tables）等技术，实现对客户机操作系统的透明管理，并讨论了性能开销的来源与缓解策略。 本书的特点： 本书基于对主流开源操作系统（如Linux内核架构设计、BSD系统的设计思想）的深度剖析，结合最新的学术研究成果，提供了大量的架构图、数据结构剖面图和性能分析案例。它不仅解释“是什么”，更专注于阐述“为什么是这样设计”以及“如何设计得更好”，是系统程序员、高级系统分析师以及希望深入理解底层计算机制的工程师的必备参考。

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说实话，刚开始看这本书的时候，我对它宏大的叙事结构有些担忧，生怕它像很多教科书一样，开头讲得很吸引人，但中间部分就会变得松散、缺乏重点。然而，事实证明我的顾虑是多余的。这本书的逻辑主线非常清晰，它巧妙地将数据结构作为支撑，算法思想作为骨架，将两者紧密地编织在一起，形成了一个严丝合缝的知识体系。例如，在处理集合运算时，它没有孤立地讲解哈希表或平衡树，而是先阐述了集合操作的性能瓶颈，然后对比了不同底层结构在查找、插入、删除操作上的性能差异和适用场景，让人清晰地认识到“没有银弹”的道理。书中还穿插了一些历史故事，讲述了某个经典算法的诞生背景，这极大地丰富了阅读的趣味性，也让我对算法的演化过程有了更宏观的认识。这种将技术史、理论和实践完美融合的叙事手法，让这本书读起来更像是一部关于“计算美学”的专著，而不是冰冷的代码手册。

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这本书的封面设计得非常简洁大气，拿到手里沉甸甸的，光是分量感就让人觉得内容一定很扎实。我本来是抱着学习基础知识的心态来的，结果一翻开目录，简直是打开了新世界的大门。它并没有直接堆砌那些枯燥的理论公式，而是用了大量的实际案例来串联起各个知识点。比如，讲到树形结构时，它居然拿游戏地图的寻路机制来做比喻，一下子就把抽象的概念给具象化了。特别是关于图论的部分，作者似乎非常擅长用生活中的场景来解释复杂的算法，读起来一点也不费劲，反而像是在听一位经验丰富的工程师在分享他的“独门秘籍”。这本书的排版也做得很好，关键概念和公式都有高亮或单独的模块展示，即便是需要反复查阅的地方，也能迅速定位，这对于经常需要回顾知识点的学习者来说，简直是福音。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“陷阱与反思”环节，它不直接给出标准答案，而是引导你去思考算法的时间复杂度和空间复杂度在不同场景下的权衡，这种启发式的教学方式，比死记硬背有效得多。总的来说，这本书的质感和内容编排，都透露着一种精心打磨的匠心，让人忍不住想一口气读完。

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我必须称赞这本书在代码实现上的严谨性。很多技术书籍在代码示例上要么过于简化，失去了真实性，要么就是直接贴出一大段晦涩难懂的C++或Java代码，让人望而却步。这本书则采用了非常人性化的方式，它使用的伪代码非常清晰，即便你不是特定编程语言的专家，也能迅速理解其核心逻辑。更重要的是，作者在关键算法的实现处，会特别标注出“边界条件处理”和“异常安全”的部分，这通常是初学者最容易忽略，却在实际工程中导致Bug的根源。比如，在讲解递归和分治策略时，它会用图示清晰地展示函数调用栈的深度，并提前预警栈溢出的风险以及如何通过迭代优化来规避。这种对细节的极致关注，体现了作者深厚的工程经验，它教会我的不仅仅是算法本身，更是一种对代码健壮性和可靠性的敬畏之心。这本书的每一行代码都仿佛经过了千锤百炼，是实战智慧的结晶。

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这本书对于学习者自身的反思和提升，起到了极大的推动作用。它不仅仅是一本传授知识的书，更像是一位严厉而耐心的导师。书中设置了很多需要动手验证的实验性章节，要求读者不仅要理解理论，还要自己动手去实现并跑通测试用例。我尤其欣赏它在章节末尾提出的那些开放性问题，它们往往不是问“这个算法的复杂度是多少”，而是问“如果数据量达到亿级，你现有的方法有什么致命缺陷？你如何改造它以适应内存限制？” 这种引导性的提问，迫使我跳出书本的既定框架，去思考算法在真实世界的约束条件下如何进行优化和取舍。读完这本书，我感觉自己的“算法直觉”得到了极大的锻炼，不再是看到问题就茫然不知所措，而是能迅速在大脑中建立起一个候选算法池，并根据问题的特征快速筛选出最优解。它真正做到了“授人以渔”，带来的收获远超我最初对一本技术书籍的预期。

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这本书的深度着实让人感到惊艳，我过去接触过几本同类教材，它们大多停留在“是什么”和“怎么写”的层面，但这一本显然更进一步，直击“为什么是这样”的核心。它对每一种数据结构背后的数学原理和逻辑推导都有深入的剖析，比如在讲解动态规划时，作者没有采用那种标准的表格推演法，而是先构建了一个非常巧妙的、源于现实问题的模型，然后一步步引导我们通过最优子结构和重叠子问题，自然而然地推导出递推关系式。这种“由果溯因”的讲解方式，极大地提升了我对算法思维的理解。而且，书中引入了一些非常前沿和冷门的算法变体，这些在一般的入门读物中是很少见的，这表明作者不仅对经典知识了如指掌，对学术界最新的研究动态也有所关注。阅读过程中，我时常需要暂停下来，拿起纸笔，自己跟着推导一遍，那种豁然开朗的感觉是无法替代的。对于想要深入研究计算理论或者准备高级面试的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

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