实验和有效的算子Experimental and Efficient Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Nikoletseas, Sotiris E.

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2005-6

价格:813.60元

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isbn号码:9783540259206

丛书系列:

图书标签:

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算法设计与分析：聚焦高性能计算的理论与实践 图书名称： 实验和有效的算子 (Experimental and Efficient Algorithms) 内容概述： 本书旨在深入探讨现代算法设计与分析的核心原理，尤其侧重于如何将理论上的高效性转化为实际高性能计算环境中的可靠执行。本书不聚焦于特定的“实验和有效的算子”这一单一主题，而是提供了一个更宏大、更基础的算法学框架，涵盖了从基础数据结构到高级并行计算模型下的优化策略。 全书分为五个部分，共十五章，结构严谨，逻辑清晰，旨在为计算机科学、软件工程、数据科学以及高性能计算领域的专业人士和高年级本科生提供一本既有深度又具实践指导意义的参考书。 --- 第一部分：算法基础与性能度量（第1章至第3章） 本部分奠定了整个算法分析的基础。我们首先回顾了算法复杂度的严格定义，重点区分了渐近分析（大O、Ω、Θ）与实际运行时间测量之间的差异和联系。 第1章：算法分析的量化方法 本章详细阐述了计算模型——图灵机和RAM模型的局限性，并引入了更贴合现代硬件的内存层次结构模型（Memory Hierarchy Model）。我们深入讨论了缓存未命中率（Cache Miss Rate）和主存访问时间对实际性能的影响，强调了算法的“有效性”必须在特定的硬件背景下衡量。此外，本章还对比了最坏情况、平均情况和在线算法分析的适用场景。 第2章：核心数据结构的高效实现与瓶颈识别 本章不再仅仅停留在教科书对基本数据结构（如二叉搜索树、堆、图的邻接表表示）的时间复杂度分析上，而是着重于实际内存布局（Memory Layout）对性能的影响。我们分析了深度递归结构（如平衡树）在流水线处理单元上的性能衰减，并介绍了B树、B+树在磁盘I/O受限环境下的优化原理。此外，对于哈希表，我们深入研究了开放寻址法与链地址法的实际碰撞处理效率，并探讨了局部敏感哈希（LSH）在近似最近邻搜索中的作用，而非仅局限于精确匹配。 第3章：排序算法的现代视角 排序是算法学的基石。本章重新审视了经典的$mathcal{O}(N log N)$ 排序算法（归并、堆、快速排序）。重点在于快速排序的分区策略（Partitioning Schemes）对分支预测器的影响，以及归并排序在并行化时的开销。我们引入了内建排序函数（Introsort, Timsort）的设计思想，它们是混合了多种策略以应对不同数据集特性的产物，揭示了理论与工程实践的结合点。 --- 第二部分：图算法的规模化挑战（第4章至第7章） 本部分将视角转向图论算法，特别关注当图规模达到“大数据”级别时，传统算法面临的内存和时间限制。 第4章：稀疏图与稠密图的表示选择 本章讨论了在内存约束下，如何选择最优的图表示方法。对于稀疏图，我们比较了邻接表、压缩稀疏行（CSR）和坐标列表（COO）的优劣，特别是CSR格式在矩阵向量乘法（Graph Traversal的关键操作）中的优越性。对于稠密图，则侧重于如何利用位运算和 SIMD 指令来加速邻接矩阵的查找。 第5章：最短路径算法的实用优化 本章不再仅限于 Dijkstra 和 Bellman-Ford 算法的经典描述。我们重点分析了在有权、非负权图上，如何通过预处理技术（如分层图分解或区域划分）来加速多源最短路径查询（APSP的在线查询版本）。我们探讨了 A 算法中启发式函数的选择标准，以及它在导航系统中的实际应用挑战。 第6章：网络流与匹配的近似方法 最大流/最小割算法（如 Edmonds-Karp 或 Dinic）在理论上完备，但在超大规模网络中效率不高。本章转而介绍增广路径的加速技术，以及在特定约束下采用的贪婪或近似算法，例如在负载均衡问题中，通过迭代改进找到一个“足够好”的流分配，而不是精确的最优解。 第7章：大规模图遍历与社区发现 本章讨论了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在分布式环境下的扩展。我们引入了PageRank 的迭代收敛性分析，并探讨了基于随机游走（Random Walks）的社区发现算法（如 Louvain 方法），强调了这些方法如何通过牺牲部分精确性来换取线性或近线性的时间复杂度。 --- 第三部分：计算几何与空间索引（第8章至第10章） 本部分关注处理空间数据和几何计算，重点在于如何利用数据结构来避免不必要的几何运算。 第8章：空间划分结构与范围查询 本章详细介绍了 K-D 树和八叉树（Octree）的构建与维护。关键在于分析这些结构在动态数据插入/删除场景下的重平衡机制，以及它们在解决最近邻查询（Nearest Neighbor Search, NNS）时的性能表现。我们探讨了如何设计空间索引以适应非均匀分布的数据集。 第9章：几何运算的数值稳定性 在实际计算中，浮点精度问题是几何算法的致命弱点。本章深入分析了几何谓词（Geometric Predicates）的鲁棒性问题（如判断三点共线、凸性测试），介绍了使用高精度算术或符号扰动技术来增强算法的可靠性，而不是仅仅依赖标准浮点运算。 第10章：线性代数与稀疏矩阵运算加速 本书将线性代数视为处理大规模数据（如机器学习模型、物理模拟）的底层工具。我们重点讨论了共轭梯度法（CG）在求解大型稀疏线性系统中的迭代优化，以及预处理器（Preconditioners）的设计，这些是提高迭代求解效率的关键所在。 --- 第四部分：并行与分布式计算模型（第11章至第13章） 本部分聚焦于如何将高效算法适配到多核处理器和集群环境中，这是现代高性能计算的核心挑战。 第11章：并行算法的基本模型与度量 本章介绍了 PRAM 模型、消息传递（MPI）和共享内存（OpenMP）模型。核心在于理解工作量（Work）和深度（Depth）的概念，以及如何通过增加处理器数量来减小深度，从而获得线性加速。我们探讨了通信开销在实际并行化中的决定性作用。 第12章：数据并行与SIMD指令的应用 本章关注单指令多数据（SIMD）向量化对算法性能的提升。我们分析了如何重构循环结构（如 Loop Unrolling 和 Data Alignment）以最大化寄存器利用率和缓存局部性，从而在向量化指令集（如 AVX, SSE）上实现显著加速。这对于处理大规模向量和矩阵运算至关重要。 第13章：流式处理与外部内存算法 当数据集无法完全载入内存时，算法设计必须遵循外部内存模型（External Memory Model）。本章探讨了如何设计I/O最优的算法，例如在外部存储上执行的排序、图遍历（如 Bulk Synchronous Parallel, BSP 模型下的处理）以及如何最小化磁盘寻道次数。 --- 第五部分：优化策略与实证检验（第14章与第15章） 本部分从工程实践出发，强调算法选择与系统环境之间的动态关系。 第14章：算法的动态性能剖析与调优 理论分析提供了上限，但实际性能依赖于编译器优化、操作系统调度和硬件特性。本章指导读者使用专业的性能分析工具（如 `perf`, VTune）对候选算法进行实证检验。重点是如何识别和消除性能瓶颈，例如缓存抖动、分支预测错误和不当的内存访问模式。 第15章：启发式搜索与元启发式算法 在许多现实世界的优化问题中，找到精确最优解的计算成本过高。本章介绍了模拟退火、遗传算法和禁忌搜索等元启发式方法。这些方法的核心在于如何在解空间中进行有效的探索和利用，以快速收敛到高质量的近似解，并评估这些近似解的质量保证。 --- 总结： 本书的核心价值在于弥合理论算法分析与实际高性能计算之间的鸿沟。它不满足于展示“存在一个有效的算子”，而是深入剖析了如何在特定硬件和规模约束下，设计、实现和验证一个真正能快速运行的算法。通过对内存模型、并行化策略和数值稳定性的深入讨论，本书为读者提供了构建下一代高效计算解决方案所需的全面工具箱。

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这本书的语言风格极其口语化，甚至在某些技术性强的段落中，作者会使用一些非常接地气的比喻来解释复杂的概念。比如，他把多维数据空间的投影比喻成“把一座复杂的城市地图折叠起来，只看最重要的几个十字路口”。这种尝试无疑是为了降低读者的入门门槛，使得那些对数学有恐惧感的工程师也能勉强跟上。但是，这种刻意的“亲民”策略，在处理涉及高阶数学分析和抽象代数的内容时，显得力不从心。当论述必须依赖于精确的数学符号和严谨的逻辑结构时，这种口语化的叙述就显得含糊不清，甚至产生了歧义。例如，对一个关键的非线性算子性质的描述，由于试图避免使用某个特定的数学术语，导致整个描述的边界变得模糊不清，这在追求绝对精确性的算法研究领域是致命的。因此，这本书的受众可能被限制在了那些只需要“知道怎么用”而不是“知道为什么能用”的人群中。

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这本《实验和有效的算子》的封皮设计着实吸引人眼球，那种深蓝底色配上白色的几何线条，予人一种既严谨又充满现代感的印象。我原本是抱着极大的期待来翻阅的，毕竟书名听起来就充满了理论深度和实战价值。然而，当我深入阅读后，发现书中的内容似乎更偏向于对现有算法的“微调”和“优化”的论述，而非真正开创性的“算子”理论。书中大量的篇幅被用来描述如何通过调整参数、改变数据结构布局来提升既有算法在特定数据集上的运行效率。比如，它花了整整三章来讨论如何通过改变内存缓存的访问模式来加速一个经典的排序算法，这种细节的雕琢固然体现了作者的细致，但对于一个期望了解更底层、更具普适性数学构造的读者来说，未免有些“杀鸡用牛刀”之感。我期待的是对“算子”这个概念进行一次深刻的哲学和数学层面的探讨，解析其内在的逻辑结构，并由此推导出全新的计算范式。很可惜，这本书更像是一本高级工程师的手册，教你如何把现有的工具打磨得更锋利，而不是教你如何锻造新的兵器。这使得整体阅读体验略显平淡，少了一份振聋发聩的理论突破感。

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坦白说，这本书的排版和图表质量令人印象深刻。那些用TikZ绘制的复杂流程图，清晰地勾勒出了各个算法模块之间的交互关系，色彩搭配也十分专业。尤其是在描述并行计算的调度机制时，作者设计的那张多层级的任务依赖图，简直是一件艺术品，让人一目了然。然而，正是这种对表象形式的极致追求，似乎掩盖了内容上的一些不足。例如，在讨论“算子收敛速度”时，图表直接展示了不同迭代次数下的误差曲线，曲线下降得非常漂亮，非常“有效”。但遗憾的是，书中没有提供任何关于这些曲线是如何通过理论证明得到的深入分析。所有的“有效性”似乎都是通过实验数据来“证明”的，而非数学逻辑的必然推导。这让我想起早期的计算机科学，重实验轻理论。对于一本探讨“算子”的深度著作，我更期望看到的是严密的因果链条，而不是仅仅一堆漂亮的性能跑分报告。读者很容易被这些直观的图表所说服，但这种被动接受信息的模式，削弱了批判性阅读的乐趣。

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整本书的结构安排体现了一种强烈的“自上而下”的教学思路，这一点从目录结构就可以看出来。第一部分是宏观的应用背景介绍，第二部分是针对这些背景所设计的具体算法的实现细节，最后才是零星的性能分析。这种模式在教授一门实践课程时或许有效，但在系统性地构建一个理论体系时，则显得有些散乱。我一直在寻找贯穿全书的一条清晰的“算子设计哲学”——一套指导作者做出所有技术选型的核心原则。但这条主线似乎随着每一个新的应用案例而不断转移焦点。比如，在处理稀疏矩阵时，作者侧重于位操作的优化；而在处理稠密矩阵时，又转向了对硬件流水线的极致利用。这两种优化策略背后，如果存在一个统一的、关于“有效性”的衡量标准，这本书会更有价值。遗憾的是，这种统一的理论框架缺失，使得本书更像是一本优秀的“技术点汇编”，而非一部具有开创性视野的专著，读完后，我感觉自己掌握了很多“技巧”，但对“算子”这一核心概念的理解深度并未得到实质性的提升。

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初读这本书，我立刻被其行文风格中的那种“务实至上”的态度所感染。作者似乎非常推崇那些能够迅速在真实世界问题中体现价值的技术，对于那些纯粹的、停留在纸面上的数学推导似乎不屑一顾。书中大量穿插的案例研究，例如将某个图论算法应用于网络流量预测的实际操作，确实提供了宝贵的实战经验。然而，这种强烈的应用导向性也带来了副作用：基础理论的构建显得有些单薄。例如，在介绍某个高效线性代数运算时，对于其背后的矩阵分解理论，只是轻描淡写地提及了其收敛性，却未深入剖析为什么这种分解方式在“算子”的视角下更具结构优势。我个人认为，一个声称探讨“有效算子”的著作，应当能为读者提供一个坚实的数学基石，使得读者能够触类旁通，将学到的方法论迁移到其他不相关的领域。这本书更像是给特定领域的老手提供了一本进阶的“调优秘籍”，对于希望系统性构建计算思维的初学者，可能会因为缺乏足够的理论纵深而感到困惑，难以真正掌握其精髓。

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