具体描述
《编译原理与技术》从介绍编译的原理性概念开始，然后通过构建编译器的过程来逐一解释相关概念。《编译原理与技术》深入讨论了编译器设计的重要主题，包括词法分析、自动机理论、语法分析（算符优先分析、自顶向下分析、自下而上分析）、属性文法、语法制导翻译、类型检查、运行环境、中间代码生成、代码优化、代码生成、各种出错处理等，并结合样例对词法分析的自动生成工具Lex和语法分析的自动生成工具Yacc作了介绍。《编译原理与技术》旨在介绍基本的理论和方法，而不偏向于某种源语言或目标机器。全书内容翔实，图文并茂；各章节之间循序渐进；每章都提供了大量的实例，并在各章之后附有习题，供读者学习时练习和参考。《编译原理与技术》可作为高等院校计算机专业本科生和研究生编译原理与技术课程的教材，也可以作为计算机技术人员必读的专业参考书之一。
深入浅出：现代数据结构与算法设计实践 书籍信息： 书名： 深入浅出：现代数据结构与算法设计实践 作者： 王建华 (资深软件架构师，多项核心系统优化项目负责人) 出版社： 智慧工坊科技出版中心 页数/开本： 680页，16开 --- 导言：算法的“新”基石与计算效率的边界重塑 在信息技术飞速发展的今天，我们处理的数据量和计算的复杂性已经达到了前所未有的高度。摩尔定律的红利逐渐减弱，如何高效地组织、存储和检索信息，以及如何设计出能够应对海量输入的优化解决方案，成为了衡量一个软件系统性能和竞争力的核心标准。本书《深入浅出：现代数据结构与算法设计实践》，并非对经典理论的简单复述，而是立足于当前工业界面临的实际挑战，深度剖析了驱动高性能计算、大数据处理、人工智能乃至前沿系统架构所必需的现代数据结构与算法体系。 本书的目标读者群体涵盖了从有一定编程基础的在校高年级学生、研究生，到寻求技术栈升级和解决复杂工程问题的中高级软件工程师。我们摒弃了繁冗的数学推导和晦涩的理论灌输，转而采用“问题驱动—原理剖析—工程实现—性能调优”的实战路径，确保读者能够真正掌握如何将抽象的算法思想转化为高效、可靠的代码。 --- 第一部分：基础结构的精炼与深化（Fundamentals Refined） 本部分旨在夯实读者对经典数据结构的理解，但重点聚焦于在现代硬件和多核环境下的优化考量。 第一章：数组与动态内存的边界艺术 我们不再仅仅停留在静态数组和简单链表的操作。本章深入探讨了内存局部性原理在缓存（Cache）性能中的决定性作用。我们将详细介绍跳表（Skip List）的设计哲学，对比其在并发场景下相比传统平衡树的优势，并实现一个基于锁的、优化的并发跳表实例。此外，还涵盖了Slab分配器的设计思想，理解操作系统如何管理和复用内存块，以及用户态如何模仿以提高数据结构操作的速度。 第二章：树结构的现代变体与应用 平衡二叉搜索树（如AVL、红黑树）是基础，但本章的重点在于那些专为特定查询场景优化的树结构： B+树的深度剖析： 不仅讲解其在磁盘存储中的优势，更重要的是分析其在内存数据库（In-Memory DB）中如何通过Page预取和索引结构优化来加速范围查询。 Trie与Radix Tree的性能权衡： 在网络路由、前缀匹配和IP地址查找中，如何根据数据稀疏性选择合适的Trie变种（如Patricia Trie）。 融合结构： 引入八叉树（Octree）和四叉树（Quadtree）在三维空间数据管理（如GIS、3D渲染）中的应用，重点讨论其空间划分的策略和边界条件的精确处理。 第三章：哈希表的演进：从冲突解决到分布式一致性 标准的线性探测和链地址法被视为起点。本章着重于解决现代高并发和大数据量带来的挑战： 无锁哈希表（Lock-Free Hash Tables）： 介绍基于CAS（Compare-and-Swap）操作的哈希表实现，分析其在多核CPU上的性能瓶颈与优化点。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 这是构建分布式系统的基石。本书将详细解析如何通过虚拟节点（Virtual Nodes）技术，实现负载的平滑迁移，并给出在Hadoop、Memcached等系统中的实际案例分析。 --- 第二部分：高级算法与计算复杂度的新视角（Advanced Algorithms in Practice） 本部分聚焦于处理复杂计算问题和大规模数据集所需的策略。 第四章：图论的工程化：从最短路径到网络流 图算法的应用无处不在，但重点在于如何在实际约束下（如动态变化、大规模稀疏图）高效运行： Dijkstra与A算法的加速： 引入预处理技术（如Contraction Hierarchies），展示如何在静态地图数据上实现毫秒级的路径查询，而非每次都进行完整的图遍历。 动态图算法： 讨论如何增量式地更新最短路径信息，以应对交通流量或网络拓扑的实时变化。 网络流的应用扩展： 不仅限于最大流/最小割，更深入到二分匹配在资源调度和任务分配中的高效建模。 第五章：动态规划与贪心策略的工程化重构 动态规划（DP）常因其空间复杂度高而被诟病。本章探讨优化DP的工程手段： DP状态的压缩与稀疏化： 介绍如何利用数据结构（如哈希表）来存储稀疏的DP状态，避免全矩阵的内存占用。 Knuth优化与Divide and Conquer Optimization： 针对特定类型的DP（如区间DP），应用高级优化技术，将$O(N^3)$或$O(N^2)$的复杂度降低至$O(N^2 log N)$或更优。 高级贪心策略： 探讨在无法保证全局最优解时，如何设计“局部最优”策略，并通过严格的证明来界定其性能损失（Approximation Ratio）。 第六章：排序与选择的硬件感知优化 快速排序、归并排序是基础，但现代系统对排序的性能要求更高： 并行排序算法： 详细实现基于Merge Sort和Quick Sort的并行化版本，利用OpenMP或TBB（Threading Building Blocks）实现多核加速。 基于比较的排序极限： 探讨如何在特定数据分布下，利用基数排序（Radix Sort）或桶排序（Bucket Sort）突破$O(N log N)$的理论界限。 Top-K问题的多维优化： 如何高效地从大数据集中选出K个最大/最小元素，特别是在内存受限的场景下，结合流数据处理技术。 --- 第三部分：现代计算范式下的结构与算法（Paradigms for Scale） 本部分将视野扩展到大数据、流处理和并发编程的核心算法设计。 第七章：流数据处理与近似算法 当数据量大到无法一次性加载到内存时，算法必须改变： Count-Min Sketch与Bloom Filter的深度应用： 它们是处理大规模集合成员查询和频率估计的核心工具。本书将详细分析其误报率（False Positive Rate）的数学模型，并展示如何在日志分析和网络安全中应用这些概率性数据结构。 HyperLogLog算法： 揭示如何用极小的内存空间精确估算海量数据的基数（Distinct Count），这是现代日志聚合系统的关键技术。 Reservoir Sampling（水塘采样）的动态版本： 适用于不可预知长度的流数据，确保任何时刻采样的均匀性。 第八章：并发与并行算法设计 现代计算瓶颈已从CPU速度转向I/O和同步开销。 同步原语与无锁数据结构回顾： 深入分析原子操作（Atomic Operations）的底层实现，并着重比较屏障（Fences）在不同CPU架构（如x86与ARM）上的差异及影响。 并发队列与栈的设计： 介绍如Michael & Scott队列等经典的无锁/低锁并发数据结构，重点分析其在生产者-消费者模型中的实际吞吐量表现。 并行计算框架下的算法映射： 如何将已学的图算法或排序算法，有效地映射到如CUDA（GPU编程）或MapReduce模型上，实现计算资源的充分利用。 附录：性能分析与工具链 本书最后提供了实用的性能分析指导，包括如何使用Linux `perf`工具分析Cache Misses、分支预测失败，以及如何利用Valgrind等工具定位内存访问错误，确保理论指导下的代码实现能达到最佳的工程性能。 --- 总结： 《深入浅出：现代数据结构与算法设计实践》旨在打破理论与实践之间的鸿沟。它不仅教授“是什么”，更专注于阐述“为什么”以及“如何在高压力下实现它”。通过聚焦于现代硬件约束、并发挑战和数据规模爆炸带来的新问题，本书为读者构建了一个坚实且面向未来的计算思维框架。掌握这些知识，意味着您将能够设计出真正高效、可扩展的下一代软件系统。
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