具体描述
《实用数据结构(第2版)》是为高职、高专计算机相关专业编写的教材，选材基本上覆盖了数据结构的主要内容。考虑到高职、高专的特点，本教材对各种数据结构和有关的算法多以实例来讲解，叙述上较为通俗、详尽。《实用数据结构(第2版)》特别注重实际应用，在每一章介绍一种数据结构后都给出相关的应用实例，并配有大量的例题、习题。书中对线性表、链表、数和图等典型数据结构，以及排序和查找两项技术都给出了相关的实验，每个实验除了给出有关的实验目的、实验内容和实验要求外，还给出了大部分参考程序，并对每章后的习题和算法设计题全部给出答案，以供学生学习和参考。
本教材可供高职、高专计算机相关专业使用，也可供从事计算机应用工作的技术人员参考或用作培训教材。
现代软件工程中的高级算法与系统设计 本书深入探讨了构建高性能、高可靠性软件系统所必需的先进算法原理和系统设计哲学。它并非一本基础性的数据结构入门读物，而是面向有一定编程基础，希望在复杂工程环境中解决棘手性能瓶颈和架构难题的专业人士。 全书的叙事主线围绕着如何将抽象的数学模型转化为实际运行中的高效代码，并构建出能够承受大规模并发和数据洪流的健壮系统。我们将重点关注那些在经典教科书中一笔带过的、但在工业界至关重要的技术细节和权衡取舍。 --- 第一部分：性能导向的数据抽象与优化 本部分聚焦于超越标准集合与映射的界限，探索那些能带来数量级性能提升的、针对特定计算场景定制的数据组织方式。 第一章：缓存层级与内存访问模式的微观剖析 本章将系统分析现代CPU架构下的多级缓存（L1, L2, L3）特性、伪共享问题（False Sharing）以及缓存行对算法性能的隐性影响。我们将详细讨论如何通过结构体对齐、数据局部性优化（Data Locality）以及预取机制的利用，重写常见的遍历和搜索操作，使其能够最大限度地利用硬件提供的速度优势。我们将剖析跳跃列表（Skip Lists）在并发环境下的内存布局优化，以及如何设计数组而非指针密集型的数据结构以提升TLB命中率。 第二章：概率数据结构在流式计算中的应用 在处理海量、不可存储的实时数据流时，精确性往往需要让位于空间效率和查询速度。本章深入讲解布隆过滤器（Bloom Filters）的变体，如Cuckoo Filter，重点分析其在误报率控制、删除操作以及内存占用之间的精确权衡。接着，我们将详细介绍HyperLogLog及其在基数估计中的数学原理，并构建一个如何在分布式日志系统中实时监控活跃用户数的实例，突出其在超大规模数据采样和聚合中的实用价值。 第三章：内存管理与定制化分配器 操作系统提供的标准堆管理器（如`malloc`/`free`）在某些高频、小粒度的分配场景下会产生显著的性能开销和内存碎片。本章将讲解内存池（Memory Pools）和slab分配器的设计原理。我们会实现一个针对特定对象大小优化的空闲列表（Free List）分配器，并通过基准测试对比其与标准库分配器在延迟和吞吐量上的差异，探讨其在游戏引擎或实时交易系统中的应用边界。 --- 第二部分：大规模分布式系统中的一致性与并行化 本部分将视角从单机优化提升到跨越网络的复杂系统，探讨如何设计既能处理高并发请求，又能维护数据正确性的分布式架构。 第四章：图计算的硬件加速与并行化策略 图结构在社交网络、推荐系统和网络拓扑中无处不在，但其稀疏性和非结构化的访问模式对传统CPU缓存极不友好。本章将介绍Pregel和Giraph等图计算框架的编程模型，并深入剖析GraphBLAS标准。重点在于如何将图的邻接矩阵表示（Adjacency Matrix）转化为适合GPU并行计算的压缩稀疏行（CSR）或COO格式，并实现高效的并行PageRank和最短路径算法。 第五章：一致性模型与分布式事务的权衡 一致性是分布式系统的核心难题。本章不再停留在CAP理论的表面，而是深入研究Raft/Paxos协议的具体实现细节，特别是领导者选举、日志复制的性能瓶颈及故障恢复机制。我们将对比线性一致性、顺序一致性与会话一致性在不同业务场景下的适用性，并设计一个基于两阶段提交（2PC）的弱一致性事务协调器，分析其在网络分区下的表现。 第六章：高性能并发控制与无锁编程 在多核CPU成为标配的今天，过度依赖操作系统级的互斥锁（Mutex）会严重限制并行吞吐量。本章将详细介绍原子操作（Atomic Operations）、CAS（Compare-and-Swap）循环以及内存屏障（Memory Barriers）的精确使用。我们将构建一个基于队列（Queue）的无锁生产者-消费者模型，并讨论如何使用R/W 锁（Read-Write Locks）来优化读多写少的场景，同时规避死锁和活锁的风险。 --- 第三部分：面向特定领域的专业数据结构设计 本部分旨在展示如何根据特定的业务需求和数据特征，设计出高度专业化且性能卓越的数据组织方案。 第七章：时间序列数据的索引与范围查询优化 针对物联网、金融高频交易等领域产生的海量时间戳数据，本章将研究TSDB（时序数据库）的核心技术。我们将实现一个优化的时序块（Time-Series Block）结构，利用Delta of Delta 编码和Gorilla 压缩算法对浮点数值进行高效压缩。随后，探讨如何使用Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 索引或其变种，以亚线性时间复杂度实现跨时间窗口的高效范围聚合查询。 第八章：几何空间索引与最近邻搜索（ANN） 在地理信息系统、推荐系统（基于特征向量相似度）中，快速定位“最近邻”是关键。本章将深入讲解KD-Tree和R-Tree在处理多维空间数据时的局限性。重点将放在局部敏感哈希（LSH）和ANN算法如IVF-Flat的构建流程，分析其在保证召回率（Recall Rate）前提下，如何通过牺牲微小的精度换取查询速度的巨大提升。 第九章：基于B-Tree的存储引擎设计与持久化 本章将深入到数据库内核层面，不再使用现成的B+树实现，而是从头构建一个支持WAL（Write-Ahead Logging）的简化版存储引擎。我们将详细讨论B+树的扇出因子（Fanout）选择、页大小的确定、磁盘I/O优化，以及如何通过写时复制（Copy-on-Write）技术实现快照隔离和事务的原子性。这部分内容将使读者深刻理解关系型数据库底层索引结构与I/O效率之间的关系。 全书的论述风格严谨，侧重于理论的工程化落地，包含大量的性能分析图表、伪代码以及关键模块的C++或Rust实现片段，旨在提供一套可以直接应用于下一代高性能计算项目的知识体系。
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