具体描述
第3版在修订版的基础上进行了大幅度的修订，新增加3章、重写3章，改写8章。《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》系统深入地讨论了计算机领域中诸多计算问题的并行算法的设计和分析方法。在着重介绍各种并行计算模型上的常用和典型的并行算法的同时，也力图反映本学科的最新成就、学科前沿和发展趋势。
全书共分二十章，包括基础篇4章(绪论、设计技术、前缀计算、排序和选择网络)，并行算法篇9章（排序和选择算法、分布式算法、并行搜索、选路算法、串匹配、表达式求值、上下文无关语言、图论算法、计算几何），数值并行算法篇3章（矩阵运算、数值计算、快速傅氏变换），理论篇4章（组合搜索、随机算法、VLSI计算理论、并行计算理论）。
《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》取材丰富，内容系统深入，可作为高等学校计算机及其他信息类有关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事计算机科学理论和并行算法研究的科技人员阅读参考。
《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》初版曾获1994年度教育部高等学校优秀教材一等奖和1997年度国家级教学成果二等奖。
作者简介
目录信息
1.1 引言
1.2 并行算法的硬件基础
1.3 并行计算模型
1.4 并行算法的基础知识
1.5 并行算法的性能分析
习题
参考文献
第二章 设计技术
2.1 平衡树方法
2.2 倍增技术
2.3 分治策略
2.4 划分原理
2.5 流水线技术
2.6 加速级联策略
2.7 破对称技术
习题
参考文献
第三章 前缀计算
3.1 引言
3.2 并行前缀计算算法
3.3 线性递归方程求解
3.4 排序
3.5 最大和子序列
习题
参考文献
第四章 排序和选择网络
4.1 Batcher归并和排序网络
4.2 （m，n）—选择网络
4.3 AKS排序网络
习题
参考文献
第五章 排序和选择算法
5.1 Stone双调排序算法
5.2 Thompson和Kung双调排序算法
5.3 Preparata和Vuilemin双调排序算法
5.4 Akl并行k-选择算法
5.5 Valiant并行归并算法
5.6 Hirschberg并行桶排序算法
5.7 Preparata并行枚举排序算法
5.8 Cole并行归并排序算法
5.9 MIMD—CREW模型上的异步枚举排序算法
5.10 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
习题
参考文献
第六章 分布式算法
6.1 分布式算法概述
6.2 构造生成树算法
6.3 环上选举算法
6.4 分布式k-选择算法
6.5 定序与排序
习题
参考文献
第七章 并行搜索
7.1 单处理机上的搜索
7.2 SIMD共享存储模型上有序表的搜索
7.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索
7.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索
7.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索
7.6 MIMD共享存储模型上有序表的搜索
习题
参考文献
第八章 选路算法
8.1 引言
8.2 贪心选路算法
8.3 随机和确定选路算法
8.4 数据的分布和集中
8.5 线路交换模式下的选路算法
习题
参考文献
第九章 串匹配
第十章 表达式求值
第十一章 上下文无关语言
第十二章 矩阵运算
第十三章 数值计算
第十四章 快速傅氏变换
第十五章 图论算法
第十六章 计算几何
第十七章 组合搜索
第十八章 随机算法
第十九章 VLSI计算理论
第二十章 并行计算理论
附录A 复杂度表示及其符号
附录B 算法复杂界一览表
附录C 专业术语中英文对照表及索引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的组织结构非常具有匠心，它没有采用简单的“先理论后实践”的线性结构，而是将两者穿插得恰到好处。在介绍完基础的并行模型和基本操作后，作者立即跳转到具体的应用场景，比如实时流数据处理中的并行过滤，或者大规模搜索问题中的分治策略。这种“学一点，用一点”的方式极大地增强了学习的动力。我特别喜欢其中关于“同步机制”的章节，它没有把互斥锁、信号量等工具当作孤立的知识点讲解，而是把它们置于解决实际并发冲突的背景下进行比较和评估，清晰地展示了每种工具在不同粒度并行任务中的优劣。书中对于错误分析的描述也十分到位，它不仅告诉我们“为什么并行化会出错”，更重要的是，它引导读者思考“如何通过设计来规避这类错误”。这本书不像是单纯的教科书，更像是一本高水平的工程手册，知识点密集，信息密度极高，需要反复咀嚼才能体会其精妙之处。
坦白说，一开始我对这种偏理论的书籍持保留态度，担心内容会过于晦涩难懂，充斥着我不太熟悉的数学符号。然而，这本书的出色之处在于其极强的可读性和例证的丰富性。每当引入一个复杂的并行策略时，作者总会提供一个直观的、可以想象的物理模型来辅助理解。比如，描述信息传递和同步开销时，作者似乎把我的思维带到了一个虚拟的多核处理器前，让我亲眼“看到”数据在不同核心间流动的瓶颈。特别是关于迭代式算法的并行化部分，作者对收敛速度与并行深度的相互影响进行了深入的剖析，这对我理解现代机器学习模型训练中的并行策略非常有启发。书中对并行设计中的“陷阱”——那些看似高效实则隐藏了性能杀手的编程细节——进行了大量的预警和分析，这比单纯介绍“如何做”更有价值，它教会了我“如何避免犯错”。整体阅读下来，感觉像是进行了一次高强度的思维体操训练，对逻辑思维的敏锐度有了显著提升。
这本书的封面设计得非常朴实，但内页的排版却让人眼前一亮。特别是那些算法的伪代码部分，清晰的缩进和注释，即使是初学者也能大致跟上作者的思路。我印象最深的是关于图论中几个经典问题的并行化讨论，作者并没有停留在简单的理论介绍，而是深入剖析了数据依赖性如何制约了并行度的提升。那种抽丝剥茧的分析过程，让我体会到并行计算的魅力与挑战并存。书中对不同并行模型（如PRAM、BSP）的适用场景和局限性进行了细致的对比，而不是简单地罗列公式。举例来说，在处理大规模矩阵乘法时，作者不仅给出了基于共享内存的优化方案，还穿插了分布式环境下的数据划分策略，这对于我目前正在参与的一个高性能计算项目来说，提供了非常及时的参考。阅读过程中，我时不时会停下来，在草稿纸上对照着书中的图示重新推演一遍，那种豁然开朗的感觉，是其他很多教材难以给予的。全书的逻辑链条非常完整，从基础的概念建立到复杂问题的求解，每一步都像是精心搭建的阶梯，稳固而可靠。
这本书最让我感到惊喜的是其对新型并行架构的关注程度。它并没有将焦点仅仅停留在传统的共享内存或消息传递模型上，而是对异构计算环境下的并行设计思路进行了前瞻性的探讨。关于GPU编程模型在数据并行和任务并行中的应用差异，作者的见解非常深刻且具有前瞻性。他们不仅讨论了如何高效地利用线程块和线程的组织，还触及到了内存层次结构在GPU上的特殊表现形式。相比于市面上很多停留在十年前技术水平的并行计算书籍，这本书的知识更新速度令人赞叹。在讨论近似算法的并行求解时，作者甚至引入了概率论和随机化算法的并行加速思想，这极大地拓宽了我的视野，让我意识到并行思维可以渗透到算法设计的每一个角落。阅读过程就像是跟随一位走在技术前沿的专家进行深度访谈，每一个章节都充满了对未来计算范式的思考和洞察，让人受益匪浅，远超出一本常规的算法分析读物所能提供的价值。
这本书的语言风格非常严谨，学术气息浓厚，但绝非枯燥乏味。它更像一位经验丰富的导师，在你面前缓缓展开一幅宏伟的计算蓝图。我特别欣赏作者在阐述一些复杂概念时所展现出的耐心和深度。例如，在介绍同步与异步并行时，作者不仅给出了数学上的不等式定义，还巧妙地引入了实际系统中的“假共享”和“缓存一致性”问题，将抽象的理论与硬件的实际限制紧密结合起来。书中对“负载均衡”这一核心主题的探讨达到了一个相当高的水准，各种启发式算法和精确算法的权衡分析，让人不得不佩服作者对工程实践的深刻理解。更难得的是，书中对算法的“可扩展性”这一关键指标给予了极高的重视，每一次性能提升的讨论，最后都会落脚到“当规模扩大十倍或百倍时，这个算法的效率会如何变化？”的拷问上。读完后，我感觉自己对“好”的并行算法的标准都有了质的飞跃，不再满足于仅仅能跑起来，而是要追求效率与规模的最优解。
在科大上課時粗略讀過，當時覺得有點難，現在感覺也一般了，書本身還是可以的，只是上課的老師水平不行
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