Algorithm Design for Computer System Design (Cism International Centre for Mechanical Sciences Cours pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:G. Ausiello

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1984-10

價格:USD 77.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780387818160

叢書系列:

圖書標籤:

• 算法設計
• 計算機係統設計
• CISM課程
• 機械科學
• 算法
• 計算機科學
• 係統設計
• 工程
• 數學
• 優化

好的，以下是一本關於高級數據結構與復雜算法實現的圖書的詳細簡介。這本書專注於解決現代計算係統中遇到的高維、動態和大規模數據處理難題，側重於理論基礎到高效實踐的轉化。 --- 書籍名稱：《高級數據結構與復雜算法實現：麵嚮大規模並發與內存受限環境》 簡介 在當代信息技術飛速發展的背景下，我們正麵臨著前所未有的數據爆炸和對極緻性能的需求。傳統的算法設計方法和基礎數據結構，雖然是計算機科學的基石，但在處理PB級數據、亞毫秒級延遲要求以及資源受限的嵌入式或分布式係統中，往往顯得力不從心。本書旨在填補這一鴻溝，提供一套全麵、深入且極具實戰指導意義的框架，用於設計、分析和實現適用於現代高性能計算環境的復雜算法與數據結構。 本書的核心思想在於：算法的效率不僅僅取決於漸近復雜度，更取決於其在特定硬件架構（如內存層級結構、緩存一緻性、SIMD指令集）上的實際錶現，以及應對動態、不確定性輸入的能力。 第一部分：現代硬件與算法的耦閤分析 本部分深入探討瞭當前主流硬件平颱的特性如何直接影響算法的性能錶現，引導讀者跳齣純粹的理論分析，進入“硬件感知型”算法設計的新範式。 第一章：內存層級結構的深層影響 詳細剖析瞭從L1緩存到固態硬盤（SSD）的整個內存層次結構。我們不僅迴顧瞭經典的緩存局部性原理，更重點分析瞭非統一內存訪問（NUMA）架構下跨節點數據通信的開銷。書中提供瞭大量案例，展示如何通過結構化數據布局（Data-Oriented Design, DOD）和空間/時間預取優化，將算法的實際運行時間從綫性級彆優化到接近硬件極限。討論瞭如何使用Software Transactional Memory (STM)和非易失性內存（NVM）的特性來設計持久化且高效的數據結構。 第二章：並行化、並發與同步機製的權衡 本章聚焦於多核與異構計算環境下的算法設計。內容涵蓋瞭從細粒度到粗粒度的並行化策略。深入比較瞭鎖（Locks）、無鎖（Lock-Free）和弱一緻性模型（Relaxed Consistency Models）的適用場景與實現難度。特彆關注瞭如何利用原子操作（Atomic Primitives）設計高性能的並發隊列、棧和圖遍曆算法，並係統性地分析瞭虛假共享（False Sharing）問題及其在不同編譯器和操作係統下的規避技巧。 第二部分：高維與動態數據的創新結構 本部分是本書的基石，介紹瞭用於解決復雜空間查詢、流數據分析和大規模圖結構操作的尖端數據結構。 第三章：幾何數據結構的高級變體 超越標準的K-D樹和R樹。本章詳述瞭四叉樹（Quadtree）和八叉樹（Octree）在自適應網格細分中的應用，特彆是在計算流體力學（CFD）和光綫追蹤中的動態構建與維護。重點介紹瞭層次化空間劃分（Hierarchical Spatial Partitioning）如何結閤Morton碼（Z-order curve）實現快速的鄰域搜索和碰撞檢測，尤其適用於GPU加速的並行化。 第四章：流式算法與近似結構 在無法將所有數據載入內存的場景下，我們如何做齣準確的決策？本章係統地介紹瞭流數據處理（Stream Processing）的核心技術。內容包括：Count-Min Sketch（計數-最小哈希）用於頻率估計、HyperLogLog算法用於基數（Cardinality）估計的理論推導與精度控製。此外，還討論瞭如何設計滑動窗口（Sliding Window）模型下的高效數據摘要結構，確保查詢結果的實時性與可接受的誤差範圍。 第五章：大規模圖數據的結構化挑戰 針對擁有萬億級彆邊的圖結構，標準的鄰接列錶和矩陣錶示法效率低下。本部分引入瞭壓縮稀疏圖（Compressed Sparse Graph）存儲格式，如CSR、CSC的變體及其在GPU內存中的優化布局。重點研究瞭圖嵌入（Graph Embeddings）的底層算法實現，特彆是如何利用隨機遊走（Random Walks）的高效采樣技術，結閤矩陣分解方法，在保持結構信息的同時，將圖數據映射到低維嚮量空間，以加速後續的機器學習任務。 第三部分：極端約束下的優化技術 本部分側重於在特定限製（如內存容量、帶寬或計算延遲）下，如何通過算法工程手段實現極限優化。 第六章：外部存儲與基於塊的算法設計 當數據量遠超主存容量時，I/O操作成為瓶頸。本章詳細闡述瞭外部內存算法（External Memory Algorithms）的設計範式。分析瞭B+樹及其在數據庫和文件係統中的變種。核心內容包括如何設計基於塊的排序（Block-Based Sorting）、外部閤並連接（External Merge Join），並介紹瞭如何利用SSD的順序讀寫特性來優化隨機I/O模式下的數據訪問模式。 第七章：概率性數據結構與時間/空間復雜度摺中 本章迴歸概率論，探討瞭如何在犧牲極小概率的準確性來換取巨大性能提升的場景。除瞭Sketching技術外，還詳細分析瞭Bloom Filter的誤報率（False Positive Rate）與內存消耗的數學關係，並介紹瞭Cuckoo Filter等新一代概率結構，它們如何實現高效的刪除操作。特彆強調瞭這些結構在緩存友好性方麵的優勢，因為它們通常具有更緊湊的布局。 第八章：自適應與可伸縮的算法框架 真正的復雜係統需要能夠根據負載動態調整其行為。本章探討瞭自適應（Adaptive）算法的設計哲學。例如，如何設計一個數據結構，使其在低負載下使用內存效率高的精確結構，而在高負載下平滑地過渡到資源消耗較低的近似結構。內容涵蓋瞭動態哈希（如Extendible Hashing）的擴容策略、以及基於反饋機製的負載均衡算法在數據結構維護中的應用。 總結 《高級數據結構與復雜算法實現》不僅是一本理論參考書，更是一份麵嚮現代係統工程師和算法專傢的實戰指南。它要求讀者具備紮實的離散數學和底層係統知識，並引導他們掌握如何將前沿的研究成果轉化為在實際高性能硬件上穩定、高效運行的軟件組件。本書適閤於研究生、資深軟件工程師以及對深入理解和優化計算係統性能有強烈興趣的專業人士。

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