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出版者:

作者:Siddiqui, Tanveer/ Tiwary, U. S.

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 33.84

装帧:

isbn号码:9780195692327

丛书系列:

图书标签:

• 自然语言处理
• 信息检索
• 文本挖掘
• 机器学习
• 深度学习
• 计算语言学
• 文本分析
• 数据科学
• 人工智能
• NLP
• IR

计算机科学前沿：现代算法与数据结构深度解析 作者：[此处留空，或填写虚构作者名] 图书简介 本书旨在为致力于深入理解现代计算领域核心理论与实践的读者提供一本全面且富有洞察力的指南。我们聚焦于那些支撑当前计算范式转变、驱动下一代信息技术革新的基础算法、复杂数据结构及其高效实现策略。本书内容严格围绕高级算法设计、复杂数据结构优化、大规模并行计算模型以及计算理论的最新进展展开，完全避开了自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）的具体应用和方法论。 本书的撰写基于对计算机科学核心知识体系的深刻理解，旨在培养读者对计算效率、可扩展性和计算模型本质的批判性思维。我们坚信，对底层原理的掌握是构建任何先进应用系统的基石。因此，全书结构围绕着理论的严谨性与工程实践的有效性之间的平衡展开。 第一部分：高级算法设计范式与分析 本部分深入探讨了超越经典教材范围的、更具挑战性的算法设计技巧和严格的性能分析方法。 第一章：摊还分析与数据结构动态维护 本章首先回顾了渐近分析的基本工具，随后将焦点转向处理动态数据结构操作序列的效率问题。我们将详细阐述势能法（Potential Method）、表法（Accounting Method）等摊还分析技术，并将其应用于栈、队列的扩展版本，如Fibonacci堆（斐波那契堆）和双端队列的动态维护。重点在于证明序列操作的最坏情况性能并不代表整体的效率，而是平均意义上的高效性。我们还将介绍随机化分析在某些动态结构（如随机树的维护）中的应用。 第二章：近似算法与优化理论 面对NP-难问题，精确求解往往不切实际。本章系统地介绍了求解优化问题的关键策略。我们首先从线性规划（LP）松弛和割平面法入手，展示如何通过连续优化来逼近离散问题的解。随后，重点阐述PTAS (Polynomial-Time Approximation Schemes) 和 FPTAS (Fully Polynomial-Time Approximation Schemes) 的构建原理。例如，我们将详细分析旅行商问题（TSP）的Christofides算法，并探讨其性能界限。此外，我们还将引入局部搜索、模拟退火等启发式算法在复杂约束优化中的应用，并讨论如何量化这些近似解的质量。 第三章：图论的高级主题：流、连通性与分解 本章超越了基础的图遍历和最短路径，聚焦于大规模图结构的处理难题。我们将深入研究最大流/最小割定理的现代应用，包括使用Dinic算法和Push-Relabel算法实现更快的流计算。对于连通性问题，我们将详细阐述强连通分量的分解，并引入树形分解（Tree Decompositions）的概念，展示如何利用树的结构将NP-难问题在特定图族上转化为多项式时间可解问题。本章还涵盖了匹配理论的深入探讨，特别是非二分图中的一般匹配算法。 第二部分：复杂与可扩展的数据结构 本部分关注在内存受限、需要高并发或支持外部存储环境下的数据组织和高效访问技术。 第四章：内存分层结构与外部存储数据结构 现代计算系统面临数据量远超主存容量的挑战。本章专门讨论如何设计能有效利用磁盘I/O的结构。我们将详尽解析B树及其变体（如B+树）的内部工作原理、平衡机制以及范围查询的优化。此外，我们还将介绍块存储模型下的排序和搜索算法，以及缓存感知（Cache-aware）的数据结构设计原则，如如何通过调整节点大小以最小化L1/L2缓存未命中率。 第五章：并发数据结构与锁定机制 随着多核处理器的普及，并发控制成为性能瓶颈的关键。本章探讨了在无锁（Lock-free）和低锁（Low-lock）环境中实现正确操作的复杂性。我们将深入剖析基于CAS（Compare-and-Swap）操作的原子结构，如Michael & Scott队列的实现细节。对于需要保护的数据结构（如哈希表），我们将对比读写锁、乐观锁与细粒度锁的性能权衡，并引入事务内存（Transactional Memory）的理论基础和实现挑战。 第六章：高维数据结构与空间索引 处理多维空间数据需要专门的数据结构来应对“维度灾难”。本章详述了K-d树、R树及其在空间数据库中的应用。我们将重点分析R树在动态插入/删除操作下的重平衡策略，以及R-树如何通过最小化重叠区域来优化查询性能。此外，我们还将介绍四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees）在网格划分和渲染加速中的应用，并讨论如何将这些结构推广到更高维度。 第三部分：并行计算模型与理论基础 本部分将视角提升到分布式和并行计算的底层抽象和理论极限。 第七章：并行计算模型与性能分析 本章建立了分析并行算法效率的理论框架。我们详细阐述了PRAM（Parallel Random Access Machine）模型的各种变体（如EREW, CREW, CRCW），并使用这些模型来分析基础操作（如前缀和、并行归约）的并行时间复杂度。随后，我们将讨论向实际硬件模型（如成本模型、BSP模型）的过渡，强调通信开销和同步需求在真实并行系统中的决定性作用。我们将对比同步与异步并行算法的优劣。 第八章：计算复杂性理论的现代扩展 本章回归计算的理论极限，但聚焦于更现代的复杂性类别。在回顾经典P/NP/PSPACE之后，我们将重点研究交互式证明系统（Interactive Proof Systems），特别是IP=PSPACE的结果及其意义。此外，我们还将介绍电路复杂性（Circuit Complexity），分析布尔电路的最小尺寸与函数表示能力的内在联系，并探讨P是否等于NC（即所有多项式时间可并行解的问题集合）。 第九章：分布式一致性与容错系统设计 本章关注在不可靠网络环境中维护系统状态一致性的核心问题。我们将深入研究Paxos算法和Raft协议的机制，重点分析它们如何通过领导者选举、日志复制和状态机安全来保证强一致性。本章还将探讨拜占庭容错的理论基础，并对比不同容错模型（如FLP不可能定理的意义）在设计高可用分布式系统中的指导价值。 本书的最终目标是为读者构建一个坚实的、不依赖于特定应用领域的计算理论基础，使读者能够独立设计、分析和优化下一代高性能计算系统的核心组件。

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