Designing Programmes

Designing Programmes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer Verlag
作者:Karl Gerstner
出品人:
页数:120
译者:
出版时间:2007
价格:$499.00
装帧:HRD
isbn号码:9783037780930
丛书系列:
图书标签:
  • 平面设计
  • 设计
  • 编程
  • 新媒体
  • typo
  • system
  • 编程设计
  • 软件工程
  • 用户体验
  • 系统架构
  • 算法设计
  • 人机交互
  • 开发流程
  • 项目管理
  • 代码优化
  • 可维护性
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具体描述

Karl Gerstnera (TM)s work is a milestone in the history of design. One of his most important works is Designing Programmes, which is presented here in a new edition of the original 1964 publication. In four essays, the author provides a basic introduction to his design methodology. Instead of set recipes, the method suggests a model for design in the early days of the computer era. The intellectual models it proposes, however, continue to be useful today. What it does not purvey is cut-and-dried, true-or-false solutions or absolutes of any kind - instead, it develops fundamental principles in an innovative and future-oriented way. The book is especially topical and exciting in the context of current developments in computational design, which seem to hold out the possibility of programmed design. With many examples from the worlds of graphic and product design, music, architecture, and art, it inspires the reader to seize on the material, develop it further, and integrate it into his or her own work.

深入探索:程序设计思维的基石与实践 图书名称:Algorithms Unveiled: Mastering Computational Logic and Problem Solving 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面且深入的算法设计与分析方法论,重点关注如何将抽象的计算思维转化为高效、可靠的程序实现。我们摒弃了对特定编程语言语法的过度纠缠,转而聚焦于算法的内在结构、数学基础以及解决复杂问题的通用策略。 第一部分:计算思维的奠基 本部分将引导读者建立坚实的计算思维框架。我们首先探讨计算的本质,从图灵机模型出发,理解可计算性的边界与潜力。接着,深入剖析抽象数据类型(ADT)的设计原则,强调数据结构与算法之间不可分割的相互依赖性。这不是一本单纯的“数据结构”教材,而是致力于展示如何根据问题的性质(如访问模式、数据关联性)来选择或设计最合适的抽象模型。 逻辑与形式化验证基础: 介绍离散数学中的关键概念,如集合论、关系代数和命题逻辑,这些是构建严谨算法的先决条件。我们将详细阐述如何使用循环不变量和前置/后置条件来形式化描述算法的正确性,并提供若干经典的归纳证明案例。 问题分解与递归思维: 递归不仅仅是一种编程技巧,更是一种强大的问题分解范式。本章会通过分治策略(如快速排序、合并排序的深度剖析)和动态规划(自底向上与自顶向下方法的对比)来展示如何将庞大而棘手的计算任务分解为易于管理的子问题。我们尤其关注递归树的构建与主定理的应用,以精确评估递归调用的时间复杂度。 第二部分:核心算法范式的精妙解析 本部分是本书的核心,系统地梳理了当代软件工程和计算机科学领域中最为关键且应用广泛的算法范式。 搜索与图论算法的深度挖掘: 图论是建模现实世界复杂系统的核心工具。我们将超越基础的广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),深入研究最短路径问题。这包括 Dijkstra 算法在非负权重图中的效率分析,Bellman-Ford 算法对负权边的处理,以及 Floyd-Warshall 算法在计算所有顶点对最短路径时的性能考量。此外,最小生成树(MST)的 Kruskal 算法和 Prim 算法的贪婪策略将被细致对比,探讨贪心选择的有效性标准。 高级排序与选择算法: 排序是衡量算法效率的基础标尺。除了标准的比较排序(如堆排序),我们还将探讨基于比较模型的理论下界($Omega(n log n)$)。随后,我们会引入非比较排序算法,如计数排序、基数排序和桶排序,分析它们在特定数据分布下的线性时间复杂度优势,并讨论其实用性局限。针对选择问题(如查找第 $k$ 小元素),将详述快速选择(Quickselect)算法及其平均线性时间性能的证明。 动态规划的进阶应用: 动态规划(DP)的难点在于状态定义和转移方程的建立。本书将提供一套系统的“DP 设计流程图”,指导读者如何识别重叠子问题和最优子结构。我们将覆盖背包问题(0/1 背包、完全背包)、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例,并引入更复杂的如编辑距离和字符串匹配中的 DP 应用。特别地,我们会探讨 DP 状态压缩和优化技术(如 Knuth 优化或四边形不等式优化),以应对状态空间过大的问题。 第三部分:复杂性理论与性能工程 理解算法的效率不仅关乎时间,还涉及空间和资源消耗。本部分致力于将读者从“能跑”的阶段提升到“高效稳定”的层面。 渐近分析与严格的性能度量: 详细解释大 O、大 $Omega$ 和大 $Theta$ 符号的精确含义,并强调最坏情况、平均情况和最好情况分析的差异。我们将通过分析循环结构、递归关系和数据结构操作的成本,进行严格的渐近复杂度推导。 NP 完全性与不可解性: 为了理解问题的内在难度,我们必须涉足计算复杂性理论。本书将介绍可归约性的概念,并系统地证明若干关键问题(如 SAT、哈密顿回路、旅行商问题)的 NP 完全性。理解 NP 完全性意味着我们必须放弃寻找多项式时间精确解的幻想,从而转向启发式、近似算法或限制性求解。 近似算法与启发式方法: 针对 NP 难问题,本书将介绍构建可接受近似解的策略。这包括:如何设计具有已知性能比(Approximation Ratio)的算法(例如,针对集合覆盖问题的近似算法),以及如何应用局部搜索、模拟退火(Simulated Annealing)和遗传算法等元启发式方法来探索巨大的解空间。 第四部分:现代算法设计中的新挑战 为了应对现代计算环境的特性,本书最后探讨了在并行化、内存限制和大数据背景下算法设计的新趋势。 缓存友好性与内存层次结构: 现代计算机性能瓶颈往往在于内存访问延迟,而非单纯的 CPU 运算速度。我们将分析算法对 CPU 缓存(L1/L2/L3)的友好程度,介绍如何通过空间局部性(Spatial Locality)和时间局部性(Temporal Locality)来优化算法,例如通过块(Blocking)技术改进矩阵乘法。 概率算法与随机化: 随机性在算法设计中扮演着越来越重要的角色。我们将探讨蒙特卡洛算法(Monte Carlo Algorithms)和拉斯维加斯算法(Las Vegas Algorithms)的区别与应用。例如,Karger 算法在最小割问题中的应用,以及 Miller-Rabin 素性测试的实用性。 算法的可扩展性与分布式思维: 简要介绍 MapReduce 模型中的核心思想,以及如何将经典算法(如图遍历)的思想映射到大规模并行处理环境中,强调通信开销和数据分布对整体性能的决定性影响。 目标读者: 本书面向具有一定编程基础(理解变量、控制流、函数)的计算机科学学生、软件工程师和系统架构师。它要求读者具备严谨的数学思维,并渴望超越实现层面的限制,深入理解计算问题的本质结构与效率瓶颈。本书的价值在于构建一个通用的“算法工具箱”,使读者无论面对何种新的计算挑战,都能系统地、有把握地设计出最优的解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本《Designing Programmes》的书脊设计得相当低调,那种深沉的墨绿色配上烫金的、略显古朴的字体,初看之下,还以为是本什么晦涩的工程手册。我是在一个二手书店的角落里发现它的,当时只是好奇地翻了翻,没想到里面探讨的深度和广度完全超出了我的预期。作者似乎对“设计”这个词有着一套自己独特的、近乎哲学的理解。它不仅仅是关于界面布局或者代码结构,更像是在探讨如何构建一个可持续、有韧性的系统。书中花了大量的篇幅去分析各种历史上的失败案例,比如某个宏伟但最终崩溃的城市规划项目,或者某个昙花一现的技术标准,然后巧妙地将这些教训映射到现代的软件开发和项目管理中。我印象最深的是其中一个章节,讨论了“隐性需求”的捕获,作者提出的方法论,完全颠覆了我过去依赖于冗长需求文档的习惯,它更强调通过观察、故事板和情景模拟来构建一个真正能解决用户痛点的设计蓝图。读完之后,我立刻去重构了我手头正在进行的一个大型系统的架构,那种豁然开朗的感觉,简直无法用言语形容。这本书不是一本速成指南,更像是一盏指路明灯,让你在设计迷雾中找到方向。

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这本书的排版和视觉呈现非常简洁,几乎达到了“极简主义”的程度,但这绝对不是因为它内容贫乏。恰恰相反,是作者自信于文字本身的力量。我发现,作者非常擅长使用类比和隐喻来阐述抽象的概念。例如,他将软件架构比作交响乐团的指挥,强调了不同声部(组件)之间的协调、留白和即兴发挥的重要性。在涉及分布式系统一致性那一段,作者没有陷入繁琐的数学证明,而是通过一个关于中世纪修道院抄写员如何确保手稿副本一致性的故事,将复杂的CAP理论讲解得清晰易懂。这表明作者不仅是位技术专家,更是一位出色的叙事者。虽然全书技术性很强,但行文间流露出的是一种人文关怀,他似乎总是在提醒读者,我们设计的每一个“程序”最终都是为了服务于人的目的和需求的。读完这本书,我发现自己看待问题的方式发生了一个微妙的转变——我不再仅仅关注“能不能实现”,而开始更深入地思考“为什么要实现”以及“实现后会对人产生什么影响”。

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翻开这本书,一股清冽的、如同雨后松针的气息仿佛都要从纸页中散发出来,这可能是我对《Designing Programmes》最直观的感受。它有一种难得的“平静的力量”。不像市面上充斥着各种激动人心的“颠覆性创新”口号,这本书的节奏是缓慢而坚定的。它的核心论点似乎是:好的设计源于深刻的同理心和对限制的敬畏。书中并没有提供任何即插即用的代码片段或框架推荐,相反,它花了大量的笔墨去探讨“限制”——时间的限制、资源的限制、人力的限制,甚至是认知带宽的限制——是如何塑造最终的设计的。我尤其欣赏作者对待“遗留系统”的态度,他没有一味地批判,而是将其视为历史的沉淀,并提供了一套优雅的、渐进式的重构策略,强调的是“尊重过去,服务未来”。阅读过程中,我反复被提醒,不要过度设计,要确保你的设计决策是可逆的、可撤销的。这使得这本书在我眼中,更像是一本关于“如何负责任地创造”的指导书,而不是一本纯粹的技术指南。它让我开始重新审视那些我习以为常的“最佳实践”,并质疑它们在特定情境下的真正适用性。

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《Designing Programmes》这本书的厚度足以让人望而生畏,但令人称奇的是,它在讨论宏大叙事的同时,又充满了极其细致的实操洞察。其中有一章专门讨论了“设计债务”的量化和偿还机制,这在行业内通常是被忽略的灰色地带。作者提出了一个独创的“影响矩阵”,用于评估当前设计选择对未来维护成本和创新速度的潜在拖累,这个工具异常实用,我立刻在我的团队中引入了类似的概念进行季度回顾。这本书的强大之处在于它的平衡感——它既能让你站在云端俯瞰整个系统设计的全貌,又能让你深入到地表去感受每一块砖石的质地。它没有给出标准答案,因为作者深知,在复杂系统中,不存在普适的完美解。它提供的是一套强大的、可迁移的思考框架,教你如何在面对前所未有的技术挑战时,保持冷静和条理清晰的决策能力。这本书读完后,我感觉自己像是经历了一次彻底的思维“硬件升级”,那些曾经困扰我的难题,现在都仿佛有了清晰的解决路径,尽管实现这些路径需要付出艰苦的努力。

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坦白说,这本书的阅读体验是充满挑战的,它绝不是那种可以轻松消遣的读物。我必须承认,有好几次,我需要停下来,泡杯浓咖啡,拿出笔记本,反复咀嚼作者提出的那些拗口的术语和复杂的逻辑链条。作者似乎有一种偏执,非要把每一个设计决策背后的动机挖掘到最底层——从认知心理学到群体动力学,无所不包。尤其是在讨论“模块化与耦合度”那部分,他引入了生物学上的“共生关系”模型来类比软件组件间的依赖,这个比喻极其精妙,但同时对读者的背景知识要求也相当高。我感觉作者的语气总是带着一种严肃的、近乎学术的审视,好像在说:“你以为你在设计一个程序,但实际上你在构建一个微观的社会结构。”对于初入行的新手来说,这本书可能会显得过于深奥,甚至有些吓人。但如果你是一个资深从业者,正在为那些看似简单的设计选择感到困惑不解时,这本书就像是一面高倍放大镜,帮你清晰地看到那些隐藏在表象之下的深层结构性问题。我个人对它推崇的“涌现式设计”理念非常感兴趣,它主张放弃一开始就试图画出完美的蓝图,而是让系统在持续的反馈和迭代中自然生长,这需要极大的设计定力和对不确定性的容忍。

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