演算法技术手册 第二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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设计稳健的软体需要运用高效的演算法，然而程式设计师鲜少能深入了解演算法可运用的程度。书中提供用于解决各种程式设计问题的现有演算法，并协助读者选择与实作适合所需的演算法。搭配浅显易懂的数学陈述，让读者轻松了解与分析演算法的效能。

　　本书基于严谨的原则，着重于实作应用而非理论，包含了多种程式语言程式码解法的运用与描述。本版的更新内容有：以Python语言描述十多个新增演算法的实作、Voronoi图(Voronoi diagrams)的实作、以及描述空间树(spatial tree)结构的新单元，如：R树(R-Trees)与四元树(Quadtrees)。

　　透过本书您将学习到：
　　‧解决新的程式设计问题或提升现有解法的效能
　　‧快速找到与问题相关的演算法以及确定适用的演算法
　　‧透过C、C++、Java与Python的实作程式获得演算法解法
　　‧了解演算法的预期效能与优化执行所需的条件
　　‧使用进阶的资料结构提高演算法效率

名人推荐

　　「这本书有三项值得阅读的理由：针对书中演算法与资料结构，以视觉化图表展示其特性；内容以会话方式陈述而不是生硬的学术语调；以及始终不断强调的演算法效能基准。如果您正处于演算法领域的现实世界中，本书势必会改变您对资料结构的使用方式。」 ── Richard Resnick GQ Life Science公司执行长

计算机科学与编程技术前沿探索 聚焦现代软件工程、系统架构与高效能计算 --- 第一部分：软件架构与设计范式革新 书籍名称：分布式系统的构建与运维：从理论到实践的深度解析 目标读者： 资深软件工程师、系统架构师、DevOps 专家及对大规模系统有浓厚兴趣的技术管理者。 内容概述： 本书超越了对单一技术栈的介绍，深入探讨了支撑现代互联网服务稳定、高效运行的分布式系统核心原理与工程实践。我们不再停留于描述“如何使用”某个中间件，而是追溯其背后的一致性模型（如 Raft、Paxos 的现代变体）、故障隔离机制以及全局负载均衡策略的数学基础。 第一章首先梳理了从单体架构到微服务、再到 Serverless 架构的演进脉络，强调在不同规模和业务场景下，权衡延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）与一致性（Consistency）的重要性。我们详细剖析了 CAP 理论在实际部署中的局限性，并引入了 PACELC 框架来指导开发者在网络分区发生时做出更优的技术选型。 核心章节集中于数据存储与复制。我们详细对比了主流关系型数据库的高可用集群模式与 NoSQL 数据库的数据分区（Sharding）策略。特别地，书中用大量篇幅解析了向量时钟在无冲突复制数据类型（CRDTs）中的应用，这对于构建跨地域、低延迟的协作应用至关重要。我们不满足于停留在理论层面，而是通过具体的代码片段和真实案例（如某大型电商平台的库存系统重构），展示如何设计幂等性事务和最终一致性保障的补偿机制。 在服务间通信方面，本书对比了 RESTful API、gRPC 以及基于消息队列的异步通信模式。重点分析了服务网格（Service Mesh）的设计哲学，阐述 Istio 或 Linkerd 等工具如何通过 Sidecar 模式，将服务发现、限流熔断、可观察性等非功能性需求从应用代码中解耦出来，从而实现基础设施层面的标准化管理。 本书的独特之处在于对可观察性（Observability）的深入探讨。我们认为，仅有日志和指标（Metrics）是不够的，真正的系统洞察力来源于分布式追踪（Distributed Tracing）的有效实施。书中详细介绍了 OpenTelemetry 协议，并指导读者如何构建端到端的追踪链路，从而快速定位跨越数十个微服务的性能瓶颈。我们还探讨了如何利用时间序列数据库（TSDB）对海量系统状态数据进行高效存储和查询，为容量规划提供数据支撑。 最后，系统部署与弹性是本书的收官重点。我们深入分析了 Kubernetes 的控制平面设计，特别是其调度器如何根据资源限制、亲和性/反亲和性规则，实现资源的最优利用。同时，书中也涉及了 Chaos Engineering（混沌工程）的哲学和实践，鼓励工程师主动引入故障，以验证系统的鲁棒性，而非被动地等待真实故障的发生。 --- 第二部分：高性能计算与并行编程范式 书籍名称：面向现代硬件的并行编程模型与优化技术 目标读者： 算法工程师、底层驱动开发者、需要榨取硬件极限的科学计算人员。 内容概述： 本书旨在弥合理论并行计算模型与当前主流异构计算硬件（如多核 CPU、GPU、FPGA）之间的鸿沟。我们假设读者对基础的并发编程概念（如线程、锁）有所了解，但需要掌握如何将复杂的计算任务高效地映射到具有数千个核心的并行架构上。 第一章从内存层次结构的底层原理出发，强调了缓存局部性（Cache Locality）和数据对齐对于高性能计算的决定性作用。我们详细分析了现代 CPU 架构中的乱序执行、分支预测的机制，并解释了为什么循环展开、指令级并行（ILP）的优化技巧在特定情况下能带来数量级的性能提升。 随后，本书转向共享内存模型。我们系统地介绍了 OpenMP 的指令集，重点讲解了如何使用最新的指令（如 OpenMP 5.x 引入的 Target Offloading）来指导编译器将部分计算任务卸载到 GPU 等加速器上。书中包含大量的性能调优案例，比如如何使用伪指令来分析和消除伪共享（False Sharing）问题，确保线程间的数据隔离。 关键部分聚焦于异构计算。我们花费大量篇幅介绍 CUDA/HIP 等主流 GPU 编程框架的核心概念：Grid、Block、Thread 的组织结构，以及如何高效地管理设备内存（全局内存、共享内存、常量内存）。教程不仅仅是 API 的堆砌，而是通过实例（如快速傅里叶变换 FFT 或稀疏矩阵乘法）来展示内存合并访问（Coalesced Memory Access）和线程束（Warp）同步的最佳实践。我们还探讨了数据在 CPU Host 与 GPU Device 之间传输的瓶颈，并介绍了零拷贝（Zero-Copy）等高级技术。 本书的后半部分探讨了大规模并行与分布式内存。我们深入解析了 MPI（Message Passing Interface）的标准规范，并对比了其在不同集群互联技术（如 InfiniBand）下的性能表现。书中详细分析了迭代式算法在分布式环境中的通信开销模型，例如如何优化全局约简（All-Reduce）操作以最小化同步等待时间。 最后，我们转向更前沿的数据流编程模型与领域特定语言（DSL）。探讨了如 TBB（Threading Building Blocks）等库如何提供更抽象、更安全的方式来管理并行任务。本书旨在提供一套完整的工具集，使读者能够针对任何给定的计算问题，选择最合适的硬件和软件模型，实现极致的性能优化。 --- 第三部分：数据科学与可解释性AI的工程化落地 书籍名称：构建可信赖的机器学习系统：从特征工程到模型部署的 MLOps 蓝图 目标读者： 数据科学家、机器学习工程师、致力于将 AI 模型投入生产环境的团队。 内容概述： 本书的核心理念是：一个在 Jupyter Notebook 中表现优异的模型，距离投入生产环境的健壮系统尚有千里之遥。本书聚焦于将数据科学流程工程化、自动化和标准化，构建可维护、可审计的机器学习运维（MLOps）流程。 开篇即强调数据质量与特征管理的重要性。我们超越了基础的数据清洗，深入探讨了特征存储（Feature Store）的设计哲学，如何确保训练环境与在线推理环境使用的特征定义和计算逻辑保持一致，从而消除训练/服务偏差（Training/Serving Skew）。书中包含了构建可重用特征管道的模式，以及版本控制策略。 在模型开发阶段，本书关注于模型探索与实验管理。我们详细介绍了如何利用 MLflow 或 DVC 等工具，系统地记录每一次实验的超参数、数据集版本、代码快照和评估指标。这对于满足监管要求和模型迭代追踪至关重要。 核心章节转向模型部署与监控。我们不再仅仅讨论 Docker 容器化，而是深入探讨了在线推理服务的延迟优化。这包括使用 Triton Inference Server 等高性能推理引擎，结合模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术，实现低延迟预测。对于实时流数据，书中展示了如何将模型嵌入到流处理框架（如 Flink 或 Kafka Streams）中进行低延迟的在线打分。 本书最大的亮点在于对模型可解释性（XAI）和公平性（Fairness）的工程实践。我们详细介绍了 LIME 和 SHAP 值的计算原理及其在生产环境中的应用限制。更重要的是，我们指导读者如何将这些解释性工具嵌入到 CI/CD 流程中，确保新部署的模型在关键用户群体上的决策逻辑是透明且无偏见的。书中还探讨了模型漂移（Model Drift）的检测方法，例如通过监控输入特征分布的变化和预测输出的稳定性，实现模型的自动再训练触发机制。 本书的最终目标是为读者提供一套完整的 MLOps 蓝图，使他们能够高效、安全、合规地将复杂的机器学习模型转化为可靠的生产级服务。

作者简介

George Heineman

　　伍斯特理工学院(WPI)电脑科学系副教授，曾于2005年担任元件软体工程(CBSE)国际研讨会会议主席。

Gary Pollice

　　WPI的教授级专业技术人员(PoP)，也是《Head First Object-Oriented Analysis and Design(深入浅出物件导向分析与设计)》作者之一。

Stanley Selkow

　　曾经在诺克斯维尔、伍斯特、蒙特利尔、重庆、洛桑与巴黎等地的大学担任教职，累积将近四十年的教学经验。

前言（第二版）
第一章 演算法的思量
第二章 演算法的数学论
第三章 演算法的建置基础
第四章 排序
第五章 搜寻
第六章 图论
第七章 AI 的路径搜寻
第八章 网路流量
第九章 计算几何
第十章 空间树结构
第十一章 新兴的演算法
第十二章 总结：演算法原理
附录A 基准作业

 

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**我最近在阅读《演算法技术手册 第二版》，这本书简直就是一本“演算法圣经”！** 作为一名热衷于钻研技术的开发者，我对演算法的痴迷程度可以说是到了“不疯魔不成活”的地步。而这本书，恰恰满足了我对演算法的所有期待。作者以极其严谨的态度，对各种演算法进行了细致入微的解读，从最基础的排序、搜索，到更复杂的图演算法、动态规划，再到一些前沿的机器学习演算法，几乎涵盖了所有重要的领域。书中大量的伪代码和图解，让我能够清晰地理解每个演算法的执行流程。我特别喜欢的是，作者不仅讲解了演算法本身，还深入探讨了它们的实现细节和优化技巧，这对于我这种动手能力强的人来说，简直是“如获至宝”。我曾经花了好几个晚上，跟着书中的例子，一步一步地敲代码、调试，那种感觉就像在亲自“锻造”演算法一样。这本书的语言风格也很有特色，既有学术的严谨，又不失生动的趣味性，让我阅读起来不会感到枯燥。虽然有些章节的难度较大，需要反复推敲，但每次克服一个难点，都觉得自己的功力又提升了一个层次。这本书绝对是我书架上不可或缺的一部分，也是我未来不断学习和探索的指引。

评分☆☆☆☆☆

**坦白讲，我最近刚拜读了《演算法技术手册 第二版》，而我的感受，就像是在攀登一座巍峨的山峰。** 起初，我满怀期待，觉得这本“技术手册”应该能让我快速提升演算法技能，结果发现，它更像是一个需要耐心和毅力才能征服的知识宝库。作者在书中展现了他对于演算法的深刻洞察，以及将复杂问题化繁为简的能力。我尤其欣赏他对每个演算法的起源、演变和优劣势的梳理，这让我不仅仅是学会了一个“招式”，更是理解了“招式”背后的“内功心法”。书中的图示虽然简洁，却蕴含着极大的信息量，帮助我直观地理解那些抽象的逻辑。当然，这本书的难度不容忽视，很多时候需要我暂停下来，反复琢磨其中的数学证明和代码片段。我甚至专门找了个笔记本，把一些关键的推导过程抄写了一遍，这样才能加深记忆。然而，正是这种“啃硬骨头”的过程，让我感觉自己的思维被极大地锻炼了。我开始能够以一种更批判性的眼光去看待各种演算法，并思考它们在不同场景下的适用性。对于那些想要在演算法领域打下坚实基础的同学，这本书绝对是你的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

**天哪，我最近真是陷进了一本超硬核的巨著里，就是那本《演算法技术手册 第二版》！** 拿到这本书的时候，说实话，我有点被它的厚度吓到，但又忍不住那种想要深入探索未知世界的冲动。打开第一页，立刻就被作者的严谨和深度给震撼到了。那些复杂的数学公式和抽象的概念，虽然一开始看得我脑袋有点打结，但越往后看，越觉得豁然开朗。它不是那种走马看花的介绍，而是真正地在剖析演算法的每一个细节，从原理到实现，再到性能分析，全都讲得透透的。我尤其喜欢里面那些精巧的例子，很多都是我之前只听说过但从未真正理解过的，这本书把它们一一拆解，让我看到背后的逻辑和优雅。感觉就像打开了一扇通往计算机科学核心的大门，让我对这个领域有了更深刻的认识。书中的图表也非常清晰，帮助我理解那些抽象的演算法流程。虽然有些地方需要反复咀嚼，甚至需要结合其他资料一起看，但这正是我想要的，一本能够挑战我、让我成长的书。对于真正想在演算法领域有所建树的人来说，这绝对是一本不可多得的宝藏。它让我重新审视了许多我习以为常的演算法，发现了它们不为人知的另一面。

评分☆☆☆☆☆

**这本《演算法技术手册 第二版》绝对是我近期阅读体验中最具“挑战性”也最“值得”的一本书了。** 我是谁？一个在科技行业摸爬滚打多年的工程师，自诩对演算法有些了解，但看完这本书，我只能说，我之前大概只是在“表面功夫”而已。作者的功力深厚，对于演算法的阐述，简直可以用“抽丝剥茧”来形容。他不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”，以及“有没有更好的方法”。书中的推导过程严谨得令人发指，每一个步骤都环环相扣，让你无法找到任何漏洞。我花了很多时间在一些关键的证明和分析上，那种感觉就像在解一道极其复杂的数学题，解开的那一刻，成就感爆棚。而且，这本书并没有回避那些“冷门”或者“晦涩”的演算法，反而将它们摆在了重要的位置，让我有机会接触到更多前沿的知识。我特别喜欢里面关于动态规划和图论的部分，作者用非常清晰的逻辑和生动的例子，将那些曾经让我头疼的概念变得易于理解。这本书的排版和印刷质量也非常出色，捧在手里就有一种沉甸甸的专业感。当然，如果你是初学者，可能需要一些心理准备，这本书需要投入大量的时间和精力去消化。

评分☆☆☆☆☆

**收到《演算法技术手册 第二版》时，我有一种“终于等到你”的感觉。** 作为一名在数据科学领域深耕多年的从业者，我深知演算法的重要性，也一直在寻找一本能够系统性、全面性地梳理演算法知识的书籍。这本书恰恰满足了我的需求。它没有冗余的废话，字字珠玑，直击核心。作者在书中对各种经典演算法进行了深入的剖析，从时间复杂度和空间复杂度分析，到实际应用中的注意事项，都讲解得非常到位。我最喜欢的是书中关于“ NP-hard 问题”的讨论，它让我对计算复杂性有了更深刻的认识，也为我解决一些实际难题提供了思路。虽然书中涉及的数学知识比较多，但作者的处理方式非常巧妙，不会让人觉得枯燥乏味。我尤其欣赏他在描述一些演算法时，会引用大量的现实生活中的例子，这使得原本抽象的概念变得生动有趣。这本书也让我反思了自己过去在演算法设计和选择上的不足。我需要花更多的时间去研究书中那些更高级的演算法，并尝试将其应用到我的工作中。总而言之，这是一本值得反复阅读、并且能够带来持续价值的书。