演算法技術手冊 第二版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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設計穩健的軟體需要運用高效的演算法，然而程式設計師鮮少能深入瞭解演算法可運用的程度。書中提供用於解決各種程式設計問題的現有演算法，並協助讀者選擇與實作適閤所需的演算法。搭配淺顯易懂的數學陳述，讓讀者輕鬆瞭解與分析演算法的效能。

　　本書基於嚴謹的原則，著重於實作應用而非理論，包含瞭多種程式語言程式碼解法的運用與描述。本版的更新內容有：以Python語言描述十多個新增演算法的實作、Voronoi圖(Voronoi diagrams)的實作、以及描述空間樹(spatial tree)結構的新單元，如：R樹(R-Trees)與四元樹(Quadtrees)。

　　透過本書您將學習到：
　　‧解決新的程式設計問題或提升現有解法的效能
　　‧快速找到與問題相關的演算法以及確定適用的演算法
　　‧透過C、C++、Java與Python的實作程式獲得演算法解法
　　‧瞭解演算法的預期效能與優化執行所需的條件
　　‧使用進階的資料結構提高演算法效率

名人推薦

　　「這本書有三項值得閱讀的理由：針對書中演算法與資料結構，以視覺化圖錶展示其特性；內容以會話方式陳述而不是生硬的學術語調；以及始終不斷強調的演算法效能基準。如果您正處於演算法領域的現實世界中，本書勢必會改變您對資料結構的使用方式。」 ── Richard Resnick GQ Life Science公司執行長

計算機科學與編程技術前沿探索 聚焦現代軟件工程、係統架構與高效能計算 --- 第一部分：軟件架構與設計範式革新 書籍名稱：分布式係統的構建與運維：從理論到實踐的深度解析 目標讀者： 資深軟件工程師、係統架構師、DevOps 專傢及對大規模係統有濃厚興趣的技術管理者。 內容概述： 本書超越瞭對單一技術棧的介紹，深入探討瞭支撐現代互聯網服務穩定、高效運行的分布式係統核心原理與工程實踐。我們不再停留於描述“如何使用”某個中間件，而是追溯其背後的一緻性模型（如 Raft、Paxos 的現代變體）、故障隔離機製以及全局負載均衡策略的數學基礎。 第一章首先梳理瞭從單體架構到微服務、再到 Serverless 架構的演進脈絡，強調在不同規模和業務場景下，權衡延遲（Latency）、吞吐量（Throughput）與一緻性（Consistency）的重要性。我們詳細剖析瞭 CAP 理論在實際部署中的局限性，並引入瞭 PACELC 框架來指導開發者在網絡分區發生時做齣更優的技術選型。 核心章節集中於數據存儲與復製。我們詳細對比瞭主流關係型數據庫的高可用集群模式與 NoSQL 數據庫的數據分區（Sharding）策略。特彆地，書中用大量篇幅解析瞭嚮量時鍾在無衝突復製數據類型（CRDTs）中的應用，這對於構建跨地域、低延遲的協作應用至關重要。我們不滿足於停留在理論層麵，而是通過具體的代碼片段和真實案例（如某大型電商平颱的庫存係統重構），展示如何設計冪等性事務和最終一緻性保障的補償機製。 在服務間通信方麵，本書對比瞭 RESTful API、gRPC 以及基於消息隊列的異步通信模式。重點分析瞭服務網格（Service Mesh）的設計哲學，闡述 Istio 或 Linkerd 等工具如何通過 Sidecar 模式，將服務發現、限流熔斷、可觀察性等非功能性需求從應用代碼中解耦齣來，從而實現基礎設施層麵的標準化管理。 本書的獨特之處在於對可觀察性（Observability）的深入探討。我們認為，僅有日誌和指標（Metrics）是不夠的，真正的係統洞察力來源於分布式追蹤（Distributed Tracing）的有效實施。書中詳細介紹瞭 OpenTelemetry 協議，並指導讀者如何構建端到端的追蹤鏈路，從而快速定位跨越數十個微服務的性能瓶頸。我們還探討瞭如何利用時間序列數據庫（TSDB）對海量係統狀態數據進行高效存儲和查詢，為容量規劃提供數據支撐。 最後，係統部署與彈性是本書的收官重點。我們深入分析瞭 Kubernetes 的控製平麵設計，特彆是其調度器如何根據資源限製、親和性/反親和性規則，實現資源的最優利用。同時，書中也涉及瞭 Chaos Engineering（混沌工程）的哲學和實踐，鼓勵工程師主動引入故障，以驗證係統的魯棒性，而非被動地等待真實故障的發生。 --- 第二部分：高性能計算與並行編程範式 書籍名稱：麵嚮現代硬件的並行編程模型與優化技術 目標讀者： 算法工程師、底層驅動開發者、需要榨取硬件極限的科學計算人員。 內容概述： 本書旨在彌閤理論並行計算模型與當前主流異構計算硬件（如多核 CPU、GPU、FPGA）之間的鴻溝。我們假設讀者對基礎的並發編程概念（如綫程、鎖）有所瞭解，但需要掌握如何將復雜的計算任務高效地映射到具有數韆個核心的並行架構上。 第一章從內存層次結構的底層原理齣發，強調瞭緩存局部性（Cache Locality）和數據對齊對於高性能計算的決定性作用。我們詳細分析瞭現代 CPU 架構中的亂序執行、分支預測的機製，並解釋瞭為什麼循環展開、指令級並行（ILP）的優化技巧在特定情況下能帶來數量級的性能提升。 隨後，本書轉嚮共享內存模型。我們係統地介紹瞭 OpenMP 的指令集，重點講解瞭如何使用最新的指令（如 OpenMP 5.x 引入的 Target Offloading）來指導編譯器將部分計算任務卸載到 GPU 等加速器上。書中包含大量的性能調優案例，比如如何使用僞指令來分析和消除僞共享（False Sharing）問題，確保綫程間的數據隔離。 關鍵部分聚焦於異構計算。我們花費大量篇幅介紹 CUDA/HIP 等主流 GPU 編程框架的核心概念：Grid、Block、Thread 的組織結構，以及如何高效地管理設備內存（全局內存、共享內存、常量內存）。教程不僅僅是 API 的堆砌，而是通過實例（如快速傅裏葉變換 FFT 或稀疏矩陣乘法）來展示內存閤並訪問（Coalesced Memory Access）和綫程束（Warp）同步的最佳實踐。我們還探討瞭數據在 CPU Host 與 GPU Device 之間傳輸的瓶頸，並介紹瞭零拷貝（Zero-Copy）等高級技術。 本書的後半部分探討瞭大規模並行與分布式內存。我們深入解析瞭 MPI（Message Passing Interface）的標準規範，並對比瞭其在不同集群互聯技術（如 InfiniBand）下的性能錶現。書中詳細分析瞭迭代式算法在分布式環境中的通信開銷模型，例如如何優化全局約簡（All-Reduce）操作以最小化同步等待時間。 最後，我們轉嚮更前沿的數據流編程模型與領域特定語言（DSL）。探討瞭如 TBB（Threading Building Blocks）等庫如何提供更抽象、更安全的方式來管理並行任務。本書旨在提供一套完整的工具集，使讀者能夠針對任何給定的計算問題，選擇最閤適的硬件和軟件模型，實現極緻的性能優化。 --- 第三部分：數據科學與可解釋性AI的工程化落地 書籍名稱：構建可信賴的機器學習係統：從特徵工程到模型部署的 MLOps 藍圖 目標讀者： 數據科學傢、機器學習工程師、緻力於將 AI 模型投入生産環境的團隊。 內容概述： 本書的核心理念是：一個在 Jupyter Notebook 中錶現優異的模型，距離投入生産環境的健壯係統尚有韆裏之遙。本書聚焦於將數據科學流程工程化、自動化和標準化，構建可維護、可審計的機器學習運維（MLOps）流程。 開篇即強調數據質量與特徵管理的重要性。我們超越瞭基礎的數據清洗，深入探討瞭特徵存儲（Feature Store）的設計哲學，如何確保訓練環境與在綫推理環境使用的特徵定義和計算邏輯保持一緻，從而消除訓練/服務偏差（Training/Serving Skew）。書中包含瞭構建可重用特徵管道的模式，以及版本控製策略。 在模型開發階段，本書關注於模型探索與實驗管理。我們詳細介紹瞭如何利用 MLflow 或 DVC 等工具，係統地記錄每一次實驗的超參數、數據集版本、代碼快照和評估指標。這對於滿足監管要求和模型迭代追蹤至關重要。 核心章節轉嚮模型部署與監控。我們不再僅僅討論 Docker 容器化，而是深入探討瞭在綫推理服務的延遲優化。這包括使用 Triton Inference Server 等高性能推理引擎，結閤模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技術，實現低延遲預測。對於實時流數據，書中展示瞭如何將模型嵌入到流處理框架（如 Flink 或 Kafka Streams）中進行低延遲的在綫打分。 本書最大的亮點在於對模型可解釋性（XAI）和公平性（Fairness）的工程實踐。我們詳細介紹瞭 LIME 和 SHAP 值的計算原理及其在生産環境中的應用限製。更重要的是，我們指導讀者如何將這些解釋性工具嵌入到 CI/CD 流程中，確保新部署的模型在關鍵用戶群體上的決策邏輯是透明且無偏見的。書中還探討瞭模型漂移（Model Drift）的檢測方法，例如通過監控輸入特徵分布的變化和預測輸齣的穩定性，實現模型的自動再訓練觸發機製。 本書的最終目標是為讀者提供一套完整的 MLOps 藍圖，使他們能夠高效、安全、閤規地將復雜的機器學習模型轉化為可靠的生産級服務。

作者簡介

George Heineman

　　伍斯特理工學院(WPI)電腦科學係副教授，曾於2005年擔任元件軟體工程(CBSE)國際研討會會議主席。

Gary Pollice

　　WPI的教授級專業技術人員(PoP)，也是《Head First Object-Oriented Analysis and Design(深入淺齣物件導嚮分析與設計)》作者之一。

Stanley Selkow

　　曾經在諾剋斯維爾、伍斯特、濛特利爾、重慶、洛桑與巴黎等地的大學擔任教職，纍積將近四十年的教學經驗。

前言（第二版）
第一章 演算法的思量
第二章 演算法的數學論
第三章 演算法的建置基礎
第四章 排序
第五章 搜尋
第六章 圖論
第七章 AI 的路徑搜尋
第八章 網路流量
第九章 計算幾何
第十章 空間樹結構
第十一章 新興的演算法
第十二章 總結：演算法原理
附錄A 基準作業

 

评分☆☆☆☆☆

**收到《演算法技術手冊 第二版》時，我有一種“終於等到你”的感覺。** 作為一名在數據科學領域深耕多年的從業者，我深知演算法的重要性，也一直在尋找一本能夠係統性、全麵性地梳理演算法知識的書籍。這本書恰恰滿足瞭我的需求。它沒有冗餘的廢話，字字珠璣，直擊核心。作者在書中對各種經典演算法進行瞭深入的剖析，從時間復雜度和空間復雜度分析，到實際應用中的注意事項，都講解得非常到位。我最喜歡的是書中關於“ NP-hard 問題”的討論，它讓我對計算復雜性有瞭更深刻的認識，也為我解決一些實際難題提供瞭思路。雖然書中涉及的數學知識比較多，但作者的處理方式非常巧妙，不會讓人覺得枯燥乏味。我尤其欣賞他在描述一些演算法時，會引用大量的現實生活中的例子，這使得原本抽象的概念變得生動有趣。這本書也讓我反思瞭自己過去在演算法設計和選擇上的不足。我需要花更多的時間去研究書中那些更高級的演算法，並嘗試將其應用到我的工作中。總而言之，這是一本值得反復閱讀、並且能夠帶來持續價值的書。

评分☆☆☆☆☆

**我最近在閱讀《演算法技術手冊 第二版》，這本書簡直就是一本“演算法聖經”！** 作為一名熱衷於鑽研技術的開發者，我對演算法的癡迷程度可以說是到瞭“不瘋魔不成活”的地步。而這本書，恰恰滿足瞭我對演算法的所有期待。作者以極其嚴謹的態度，對各種演算法進行瞭細緻入微的解讀，從最基礎的排序、搜索，到更復雜的圖演算法、動態規劃，再到一些前沿的機器學習演算法，幾乎涵蓋瞭所有重要的領域。書中大量的僞代碼和圖解，讓我能夠清晰地理解每個演算法的執行流程。我特彆喜歡的是，作者不僅講解瞭演算法本身，還深入探討瞭它們的實現細節和優化技巧，這對於我這種動手能力強的人來說，簡直是“如獲至寶”。我曾經花瞭好幾個晚上，跟著書中的例子，一步一步地敲代碼、調試，那種感覺就像在親自“鍛造”演算法一樣。這本書的語言風格也很有特色，既有學術的嚴謹，又不失生動的趣味性，讓我閱讀起來不會感到枯燥。雖然有些章節的難度較大，需要反復推敲，但每次剋服一個難點，都覺得自己的功力又提升瞭一個層次。這本書絕對是我書架上不可或缺的一部分，也是我未來不斷學習和探索的指引。

评分☆☆☆☆☆

**坦白講，我最近剛拜讀瞭《演算法技術手冊 第二版》，而我的感受，就像是在攀登一座巍峨的山峰。** 起初，我滿懷期待，覺得這本“技術手冊”應該能讓我快速提升演算法技能，結果發現，它更像是一個需要耐心和毅力纔能徵服的知識寶庫。作者在書中展現瞭他對於演算法的深刻洞察，以及將復雜問題化繁為簡的能力。我尤其欣賞他對每個演算法的起源、演變和優劣勢的梳理，這讓我不僅僅是學會瞭一個“招式”，更是理解瞭“招式”背後的“內功心法”。書中的圖示雖然簡潔，卻蘊含著極大的信息量，幫助我直觀地理解那些抽象的邏輯。當然，這本書的難度不容忽視，很多時候需要我暫停下來，反復琢磨其中的數學證明和代碼片段。我甚至專門找瞭個筆記本，把一些關鍵的推導過程抄寫瞭一遍，這樣纔能加深記憶。然而，正是這種“啃硬骨頭”的過程，讓我感覺自己的思維被極大地鍛煉瞭。我開始能夠以一種更批判性的眼光去看待各種演算法，並思考它們在不同場景下的適用性。對於那些想要在演算法領域打下堅實基礎的同學，這本書絕對是你的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

**天哪，我最近真是陷進瞭一本超硬核的巨著裏，就是那本《演算法技術手冊 第二版》！** 拿到這本書的時候，說實話，我有點被它的厚度嚇到，但又忍不住那種想要深入探索未知世界的衝動。打開第一頁，立刻就被作者的嚴謹和深度給震撼到瞭。那些復雜的數學公式和抽象的概念，雖然一開始看得我腦袋有點打結，但越往後看，越覺得豁然開朗。它不是那種走馬看花的介紹，而是真正地在剖析演算法的每一個細節，從原理到實現，再到性能分析，全都講得透透的。我尤其喜歡裏麵那些精巧的例子，很多都是我之前隻聽說過但從未真正理解過的，這本書把它們一一拆解，讓我看到背後的邏輯和優雅。感覺就像打開瞭一扇通往計算機科學核心的大門，讓我對這個領域有瞭更深刻的認識。書中的圖錶也非常清晰，幫助我理解那些抽象的演算法流程。雖然有些地方需要反復咀嚼，甚至需要結閤其他資料一起看，但這正是我想要的，一本能夠挑戰我、讓我成長的書。對於真正想在演算法領域有所建樹的人來說，這絕對是一本不可多得的寶藏。它讓我重新審視瞭許多我習以為常的演算法，發現瞭它們不為人知的另一麵。

评分☆☆☆☆☆

**這本《演算法技術手冊 第二版》絕對是我近期閱讀體驗中最具“挑戰性”也最“值得”的一本書瞭。** 我是誰？一個在科技行業摸爬滾打多年的工程師，自詡對演算法有些瞭解，但看完這本書，我隻能說，我之前大概隻是在“錶麵功夫”而已。作者的功力深厚，對於演算法的闡述，簡直可以用“抽絲剝繭”來形容。他不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼是這樣”，以及“有沒有更好的方法”。書中的推導過程嚴謹得令人發指，每一個步驟都環環相扣，讓你無法找到任何漏洞。我花瞭很多時間在一些關鍵的證明和分析上，那種感覺就像在解一道極其復雜的數學題，解開的那一刻，成就感爆棚。而且，這本書並沒有迴避那些“冷門”或者“晦澀”的演算法，反而將它們擺在瞭重要的位置，讓我有機會接觸到更多前沿的知識。我特彆喜歡裏麵關於動態規劃和圖論的部分，作者用非常清晰的邏輯和生動的例子，將那些曾經讓我頭疼的概念變得易於理解。這本書的排版和印刷質量也非常齣色，捧在手裏就有一種沉甸甸的專業感。當然，如果你是初學者，可能需要一些心理準備，這本書需要投入大量的時間和精力去消化。