Scheduling and Automatic Parallelization pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Darte, Alain; Robert, Yves; Vivien, Frederic

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2000-3

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9780817641498

丛书系列:

图书标签:

optimization
compiler
Scheduling
Parallelization
Automatic Parallelization
Compiler Optimization
Program Optimization
High-Performance Computing
Computer Architecture
Operating Systems
Algorithms
Performance Analysis

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This book offers a detailed and self-contained presentation for studyi ng loop transformations, the detection of parallel loops, and how to u se them to detect parallelism in a specific program. It provides caref ul explanation and exposition for all parallel-loop algorithms that ha ve been designed recently in a framework of scheduling algorithms on c yclic graphs, primarily task graph scheduling and loop nest scheduling perspectives. The book is an essential text/reference for the latest developments in automatic parallelization methods used for scheduling, compilers, and program transformations. Professionals, researchers an d graduates in computer science, software engineering, and computer en gineering will find it an authoritative resource and reference. It is also suitable for self-study purposes by professionals and practitione rs.

《算法设计与分析导论》本书是一本面向计算机科学领域学生的入门级教材，旨在系统地介绍算法设计的核心思想、关键技术以及分析方法。我们将从最基础的数据结构讲起，循序渐进地引导读者掌握设计和优化算法的思维模式。第一部分：基础概念与方法引言：算法是什么？为什么研究算法？算法的效率衡量标准（时间复杂度和空间复杂度）。我们将通过一些直观的例子，如排序、查找，来理解算法效率的重要性。数据结构：数组与链表：它们的结构、操作以及优缺点。栈与队列：先进先出（FIFO）与后进先出（LIFO）的抽象数据类型，以及它们在实际问题中的应用（如函数调用栈、任务调度）。树：二叉树：定义、遍历（前序、中序、后序）、二叉搜索树（BST）的性质及其查找、插入、删除操作。平衡二叉搜索树： AVL树和红黑树的基本概念，以及它们如何保证操作的高效性。图：图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），图的遍历（广度优先搜索 BFS、深度优先搜索 DFS）。哈希表：散列函数的设计原则，冲突解决方法（链地址法、开放寻址法），哈希表的查找、插入、删除操作。算法设计范式：分治法（Divide and Conquer）：将大问题分解为小问题，递归求解，最后合并结果。我们将学习归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）等经典算法。动态规划（Dynamic Programming）：解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。我们将深入研究斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。贪心算法（Greedy Algorithms）：在每一步选择当前看起来最优的选项，期望最终得到全局最优解。我们将分析活动选择问题、霍夫曼编码等。回溯法（Backtracking）：尝试所有可能的解决方案，当发现当前路径无法得到解时，回溯并尝试其他路径。我们将学习解决N皇后问题、组合总和等。分支限界法（Branch and Bound）：类似于回溯法，但通过设定界限来提前剪枝，提高搜索效率。第二部分：算法分析与复杂性渐进分析（Asymptotic Analysis）：大O记号（Big-O）、大Ω记号（Big-Omega）、大Θ记号（Big-Theta）的定义与应用，用于描述算法的渐进上界、下界和确界。常用复杂度类： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等，以及它们在实际算法中的出现场景。算法复杂度分析技巧：递归树法、主定理（Master Theorem）等，用于求解递归方程的复杂度。 NP-完全性理论简介： P类问题、NP类问题、NP-hard问题、NP-complete问题之间的关系。了解为什么有些问题难以高效解决，以及近似算法和启发式算法的重要性。第三部分：高级算法与应用图算法进阶：最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径），Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。最小生成树算法： Prim算法，Kruskal算法。网络流：最大流最小割定理，Ford-Fulkerson算法。字符串匹配算法：朴素字符串匹配。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）。 Rabin-Karp算法。搜索算法：二分查找（Binary Search）的高级应用。广义表查找（Generalized Search）。几何算法（简介）：计算凸包、最近点对等问题。随机化算法（简介）： Las Vegas算法与Monte Carlo算法。本书的特点：理论与实践结合：每个算法设计范式和数据结构都配以详细的数学分析和具体的伪代码实现，同时会提供一些实际应用的例子。循序渐进的难度：从基础概念出发，逐步引入更复杂的算法和理论，适合不同背景的读者。强调思维培养：不仅仅是介绍算法，更注重培养读者独立思考、分析问题和设计高效解决方案的能力。丰富的习题：每章末尾都设有不同难度的习题，帮助读者巩固所学知识，提高解题能力。通过学习本书，读者将能够：理解算法的本质和重要性。熟练掌握各种基本数据结构的操作和应用。掌握分治、动态规划、贪心等核心算法设计策略。能够对算法的时间和空间复杂度进行准确分析。了解NP-完全性理论的基本概念。初步接触图算法、字符串匹配等高级算法。本书是学习算法的坚实起点，为深入理解计算机科学的其他领域奠定坚实的基础。

作者简介

目录信息

Contents
Preface
Introduction
Part I Unidimensional Problems
1 Scheduling DAGs without Communications
1.1 Introduction .
1.2 Where Do Task Graphs Come From?
1.3 Scheduling DAGs
1.4 Solving Pb(00) . . . . . . . . . . . .
1.5 Solving Pb(P) .
1.5.1 NP-Completeness of Pb(p)
1.5.2 List Heuristics . . . . . . . .
1.5.3 Implementing a List Schedule.
1.5.4 Critical Path Scheduling .
1.6 Conclusion........
1.7 Bibliographical Notes.
1.8 Exercises.........
2 Scheduling DAGs with Communications
2.1 Introduction .
2.2 A Model with Communication Costs . . . . .
2.3 NP-Completeness of Pb(00) . . . . .
2.4 A Guaranteed Heuristic for Pb(00) . .
2.4.1 Favorite Successors .
2.4.2 Hanen and Munier's Heuristic
2.5 List Heuristics for Pb(p) .
2.5.1 Naive Critical Path .
2.5.2 Modified Critical Path . . . . . . .
2.5.3 Hints for Comparison . . . . . . . . . .
2.6 Two-Step Clustering Heuristics . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.6.1 Heuristics for the Clustering Phase . . . . . . . . . . .
2.6.2 From Clustering to Scheduling with Resources.
2.6.3 Clustering Epilogue . . . . ..
2.7 Linear Clustering . . . . .....
2.8 Conclusion.......
2.9 Bibliographical Notes.
2.10 Exercises . . . .
3 Cyclic Scheduling
3.1 Introduction .
3.2 Problem Formulation .
3.2.1 An Example ..
3.2.2 Average Cycle Time . . . . .
3.2.3 Playing with the Example . . . . .
3.2.4 Problem Formulation: Summary ...
3.2.5 Lower Bounds for the Average Cycle Time
3.3 Solving BCS(00) . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 Scheduling Potential Graphs .
3.3.2 The Bellman-Ford Algorithm .
3.3.3 Optimal Schedule for Unlimited Resources
3.4 Solving BCS(p) .
3.4.1 NP-Completeness of BCS(p) .
3.4.2 Loop Compaction. . . . . . . . .
3.4.3 Loop Shifting . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.4 The Leiserson-Saxe Retiming Algorithm. . . . .
3.4.5 Minimizing the Number of Constraints in A(Gr ) .••
3.5 Bibliographical Notes ....
3.6 Exercises..............................
Part II Multidimensional Problems
4 Systems of Uniform Recurrence Equations
4.1 Introduction .
4.2 Computability of Uniform Recurrence Equations .
4.2.1 Definition of a SURE . . . . . . . . . . . . .
4.2.2 Computability: Definition and Properties .
4.3 URE and Linear Scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.3.1 Introduction..................... 107
4.3.2 Construction of Dependence Paths . . . . . . . . 109
4.3.3 Computability Criterion for a Single Equation . 113
4.3.4 Optimal Linear Schedules. . . . . . . . . . . . 115
4.3.5 Conclusion 123
4.4 SURE and Multidimensional Scheduling. . . . . . . . 124
4.4.1 Introduction............... 124
4.4.2 Detecting Zero-Weight Cycles. . . . . . . . . . 126
4.4.3 Construction and Properties of G' .. . . . . . 134
4.4.4 Optimal Multidimensional Schedule for a SURE . 137
4.4.5 Conclusion 142
4.5 Bibliographical Notes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 143
4.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
4.6.1 Computability.............. 144
4.6.2 URE and Linear Scheduling. . . . . . 144
4.6.3 SURE and Multidimensional Scheduling 145
5 Parallelism Detection in Nested Loops 149
5.1 Introduction....................... 149
5.2 Dependence Analysis and Dependence Abstraction 152
5.2.1 Nested Loops and Dependence Relations . . 152
5.2.2 Dependence Analysis 157
5.2.3 Approximations of Distance Sets . . . 162
5.3 Allen and Kennedy's Algorithm .. 170
5.3.1 Loop Distribution. . . . . . . 171
5.3.2 Basic Algorithm. . . . . . . . 172
5.4 Unimodular Transformations . . . . 176
5.4.1 Definition and Validity. . . . . . . . . 177
5.4.2 The Hyperplane Method (Uniform Loop Nests) 180
5.4.3 The Hyperplane Method (Direction Vectors) . . 183
5.4.4 Wolf and Lam's Algorithm . . . . . . . 185
5.5 Darte and Vivien's Algorithm . . . . . . . . . . . .. 193
5.5.1 Motivation........... . . . . . . . .. 193
5.5.2 Uniformization...... . . . .. 196
5.5.3 Computability of a PRDG . . . . . . . . . . .. 201
5.5.4 Scheduling a PRDG . . . .. 206
5.5.5 Extension to Medium-Grain Parallelization . 214
5.5.6 Link with ALLEN-KENNEDY and WOLF-LAM 215
5.6 Feautrier's Algorithm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
5.6.1 Monodimensional Algorithm. . . . . . . . . 217
5.6.2 Extension to Multidimensional Scheduling . . 222
5.6.3 Extension to Other Dependence Representations .
5.6.4 Comparison with DARTE-VIVIEN .
5.7 Optimality .
5.7.1 The Difficulty of Defining an "Optimality" Notion ..
5.7.2 A Formal Definition . . . . . . . . .
5.7.3 Optimality of ALLEN-KENNEDY .
5.7.4 Optimality of WOLF-LAM. . . .
5.7.5 Optimality of DARTE-VIVIEN
5.7.6 Suboptimality of FEAUTRIER
5.7.7 Conclusion ..
Bibliographical Notes.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

对２０００年以前的论文做了一个梳理，把主要成果简明扼要的列举出来的同时还勾勒出来了发展的路线，还加入了作者主观评价。概念的逐步推进以及每个理论的推导都很自然的承上启下，也因此比原始论文更容易理解，也更容易让读者建立全局观念。复杂性分析很严谨也很清楚，对实际...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和索引系统构建得极其友好，这对于一本内容密集的专业参考书而言，是确保其“工具书”价值的关键。页边距的合理留白，使得读者在阅读过程中可以方便地进行批注和标记，而不会显得拥挤不堪。更值得称赞的是其详尽的术语表和交叉引用系统，当你遇到一个不熟悉的专有名词时，可以直接通过索引快速定位到它首次被定义或深入讨论的章节，这极大地节省了查找和回顾的时间。此外，书末提供的参考书目列表，本身就是一个精心筛选过的知识地图，涵盖了从经典文献到最新会议论文的精华，为希望进一步深耕的读者指明了清晰的进阶路径。总而言之，这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一个功能完善、易于检索的知识工作台，体现了作者对读者学习体验的深切关怀。

评分☆☆☆☆☆

当我真正翻开内页，开始接触其文字内容时，我立刻意识到这不是那种浮于表面的科普读物，而是真正深入到核心算法与底层逻辑的硬核探讨。作者在引言部分便清晰地勾勒出了整个知识体系的宏大蓝图，这种结构化的梳理方式，极大地帮助初学者快速定位到自身的知识盲区。我特别欣赏它在处理复杂概念时所采取的“渐进式披露”策略，从最基础的模型定义出发，逐步引入高级的优化手段，每一步都配有详尽的数学推导和清晰的逻辑链条，绝不含糊带过。这种严谨的态度，使得即便是面对那些在其他资料中令人望而却步的证明过程，也能在作者的引导下逐步理解其内在的精妙之处。阅读过程中，我发现它大量引用了经典的研究成果作为基石，并巧妙地穿插了作者本人的独到见解，使得内容既有学术的厚重感，又不失时代的前沿性，让人感觉作者真正掌握了学科的精髓，而不是简单地复述他人观点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例证和案例分析部分，可以说是我在所有同类书籍中见过的最精彩的部分之一。它不仅仅是提供了几行伪代码或抽象的场景描述，而是真正构建了多个具有现实意义的复杂应用场景，并全程演示如何运用书中介绍的方法论去解决实际中的瓶颈。例如，它对某一特定资源分配问题的剖析，从最初的贪婪算法的局限性讲起，到如何通过引入动态规划的思想来提升效率，每一步的决策点都解释得淋漓尽致，读者可以清晰地看到不同方法之间的性能差异和适用边界。更难得的是，作者在展示这些案例时，注重培养读者的“问题诊断”能力，教导我们如何识别出当前场景的内在限制，而非仅仅是套用已有的公式。这种注重实践指导而非纯粹理论灌输的写作风格，让学习过程充满了“我能行”的自信感，极大地增强了知识的转化率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实是相当吸引人的，那种沉稳的深蓝色调配合着烫金的书名和作者信息，在书架上显得格外有分量感。我拿到手的时候，首先被其纸张的质感所打动，那种略带粗粝感的哑光纸张，使得长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本专业性较强的技术书籍来说，无疑是一个加分项。封面上的排版布局简洁而又不失细节，没有太多花哨的图案干扰，完全聚焦于内容的专业性传达，让人一眼就能感受到其中蕴含的知识深度。侧边的书脊设计也很有匠心，即便是紧密排列的书籍中，也能轻松找到它，显示出出版方在细节处理上的用心。整体而言，从视觉和触觉上来说，这是一本让人心甘情愿想要收藏并时常翻阅的作品，单从物理形态上就传递出一种严谨与权威的气息，让人对内页的知识体系充满了期待，仿佛在预示着一场深刻的思想洗礼即将开始。

评分☆☆☆☆☆

深入到后半部分，作者开始探讨一些前沿且具有挑战性的议题，这部分内容的深度和广度，着实让我感到震撼。它没有停留在教科书式的标准流程上，而是大胆地触及了当前研究领域中尚未完全解决的开放性问题，并对未来可能的研究方向进行了富有洞察力的展望。我尤其喜欢作者在讨论这些尖端话题时所保持的那种批判性思维——它不盲目推崇最新的模型，而是会审慎地评估其计算复杂度和实际部署的可行性，这种务实的态度在学术著作中非常宝贵。阅读这些章节，我感觉自己仿佛参与了一场高水平的学术研讨会，而不是被动地接收信息。作者在分析限制条件和不确定性时所展现出的细致入微，让我深刻认识到理论模型与真实世界之间的鸿沟，也激发了我去探索更具鲁棒性的解决方案的兴趣。

评分☆☆☆☆☆