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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Thayer, Richard H. (EDT)/ Dorfman, Merlin (EDT)/ Bailin, Sidney C. (EDT)/ Duncan, Merlin (EDT)

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:1997-3

价格:802.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780818677380

丛书系列:

图书标签:

软件工程
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具体描述

This new edition describes current best practices in requirements engineering with a focus primarily on software systems but also on systems that may contain other elements such as hardware or people. The text consists of original papers, written by experts in the field, plus revisions of papers from the first edition. The book begins with an introduction to current issues and the basic terminology of the software requirements engineering process. The text covers the five phases of software requirements engineering -- elicitation, analysis, specification, verification, and management -- that need to be performed to reduce the chance of software failure. The chapters look at the science and discipline that concern establishing and documenting software requirements. The book covers the process through which developers' and users' discover, review, articulate, and understand the users' needs and the constraints on the software and development activity. It analyzes the users' needs to arrive at a definition of their software requirements. In addition, the papers examine software requirements and the need to clearly document and precisely record each requirement. It also looks at verification to ensure that the software requirements specifications are in compliance with the system requirements and conforms to document standards. The last phase addressed by the book is software requirements management including planning and controlling of all these activities.

《高级算法与数据结构设计实践》图书简介图书名称：《高级算法与数据结构设计实践》作者： [此处可填写真实作者姓名，如：张伟、李明] 出版社： [此处可填写真实出版社名称，如：清华大学出版社、电子工业出版社] ISBN： [此处可填写真实ISBN编号] --- 聚焦底层效率：下一代计算问题的核心驱动力在当今飞速发展的计算科学领域，无论是人工智能的深度学习、大规模数据分析、高性能计算，还是复杂的系统优化，其核心瓶颈往往不在于硬件速度的提升，而在于算法效率和数据组织结构的根本性约束。传统的计算机科学入门课程虽然为我们打下了坚实的基础，但面对万亿级数据集、实时决策系统以及NP-hard问题的实际挑战时，我们需要一套更深入、更具实战性的知识体系。《高级算法与数据结构设计实践》正是在这一背景下应运而生。本书并非对基础概念的简单重复，而是将重点完全聚焦于前沿算法的理论深化、复杂数据结构的精妙构建以及这些技术在实际工程场景中的深度应用与性能调优。我们旨在为读者构建起一座连接理论创新与工程实现之间的坚实桥梁。 --- 第一部分：算法设计范式与复杂度分析的精进本部分深入探讨了经典算法设计范式在解决当代复杂问题时的局限性，并引入了更具韧性和效率的现代设计哲学。第1章：超越分治与贪心——高效问题的分解策略本章将详细剖析动态规划（DP）在状态空间爆炸时的优化策略，重点介绍记忆化搜索（Memoization）与迭代填充（Tabulation）在内存优化上的权衡，并引入最小化重叠子问题的高级技术，例如使用Ziv-Lempel 77/78 算法的思想来优化字符串匹配的DP状态转移。此外，我们将探讨概率性算法（如蒙特卡洛方法）在无法求得精确解时的应用场景及其误差界限分析。第2章：图论的高级建模与求解传统的图算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）虽然重要，但在处理大规模、动态变化的网络结构时显得力不从心。本章重点关注： 1. 稀疏图与稠密图的最优算法选择：深入探讨使用斐波那契堆（Fibonacci Heaps）实现的Dijkstra算法的理论优势，以及在实际内存受限环境下的折衷方案。 2. 复杂网络流问题：详细讲解最大流/最小割的高级变体，如多商品流（Multi-commodity Flow）和带容量约束的最小费用流（Min-Cost Max-Flow），这些是资源调度和供应链优化的核心。 3. 几何图算法的交叉应用：探讨最小生成树（MST）在传感器网络覆盖问题中的应用，以及平面图的对偶图在路径规划中的应用。第3章：近似算法与组合优化对于许多NP-hard问题（如旅行商问题TSP、背包问题），精确求解在可接受的时间内是不可能的。本章侧重于如何有控制地牺牲精度以换取可接受的求解时间：近似比分析：严格定义并计算不同近似算法的近似比（Approximation Ratio）。局部搜索与元启发式算法：深入研究模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）的机制，并结合遗传算法（Genetic Algorithms）在复杂约束优化中的应用案例。 --- 第二部分：内存效率与极端性能的数据结构数据结构是算法的骨架。本部分专注于构建那些能够在海量数据和高并发访问场景下保持高性能的“重量级”数据结构。第4章：树形结构的深入与拓展本章将超越基础的AVL树和红黑树，探讨如何在需要范围查询和动态维护的场景下使用更复杂的结构： B/B+ 树的内存层次优化：重点分析B+树在磁盘I/O优化中的作用，并结合现代SSD的特性进行结构调整的实践。跳跃表（Skip List）的并发实现：详细阐述跳跃表如何通过随机化实现高效的有序集合维护，并指导读者设计无锁（Lock-Free）或细粒度锁定的并发跳跃表，以适应多核CPU环境。 K-D 树与R 树的在高维空间中的挑战：探讨“维度灾难”对空间索引结构的影响，并介绍如何通过R-Tree等变种来优化空间查询的性能。第5章：散列表与哈希函数的设计艺术哈希表的性能高度依赖于哈希函数的质量和冲突处理机制。本章将深入探讨：高质量的非加密哈希函数：分析如MurmurHash3、xxHash等在速度与均匀性方面的优缺点，并提供自定义哈希函数的工程指南。完美哈希与最小完美哈希：针对静态数据集，实现O(1)最坏情况访问时间的哈希结构。 Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）：探讨其如何通过双哈希函数实现高负载因子下的高效查找与删除。第6章：流式数据结构与大数据抽象处理无法全部载入内存的数据集需要特殊的抽象。本章关注近似计数与频率估计： Count-Min Sketch 与 HyperLogLog：深入分析这些概率性数据结构如何在极低内存开销下，精确估计流中元素的频率和基数（Distinct Count）。 Bloom Filter 的应用与误报率控制：详细讲解如何将布隆过滤器用于数据库缓存的Miss查询优化，并探讨如何设计多级布隆过滤器系统。 --- 第三部分：面向工程的算法实现与性能调优理论的价值必须通过高效的实现来体现。本部分着重于将算法知识转化为工业级、可扩展的解决方案。第7章：并行化与分布式算法设计基础现代计算的常态是多核与集群。本章指导读者如何将串行算法转化为并行友好型：并行化策略：分析数据并行、任务并行、流水线并行在不同数据结构（如并行前缀和Scan操作）上的应用。 MapReduce与图计算框架的算法适配：讨论如何将复杂的图遍历和矩阵运算（如PageRank）适应于分布式计算模型，关注I/O效率和中间结果的序列化成本。第8章：算法的特定硬件优化与底层考量算法性能的瓶颈往往在硬件交互层面。本章深入探讨代码与CPU架构的协同设计：缓存局部性与数据布局：分析如何通过结构体对齐、填充（Padding）和数组的顺序访问来最大化L1/L2缓存命中率，这比算法复杂度提升10%可能更有效。 SIMD指令集的利用：介绍如何使用如AVX/SSE等单指令多数据扩展，对向量化操作（如向量加法、距离计算）进行手动优化。原子操作与内存模型：在并发编程中，理解`volatile`、内存屏障（Fences）和CAS（Compare-and-Swap）操作的底层语义，以确保并发数据结构（如无锁栈/队列）的正确性。 --- 总结与读者定位《高级算法与数据结构设计实践》面向具备扎实数据结构与算法基础的中高级软件工程师、系统架构师、机器学习工程师以及计算机科学专业的研究生。本书提供的不是入门指南，而是解决“棘手问题”的工具箱。通过对这些前沿结构和优化策略的深入掌握，读者将能够设计出在TB级数据处理、毫秒级延迟服务以及复杂系统优化中，真正具备竞争力的计算核心。本书强调理论的严谨性与工程实践的有效性的完美结合，是通往高性能计算领域的进阶之作。