并行算法的设计与分析（第3版）/普通高等教育十一五国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈国良 著

图书标签:

• 并行算法
• 算法设计
• 算法分析
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 并行计算
• 数据结构
• 性能分析
• 计算机网络

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040264364

版次：3

商品编码：10494443

包装：平装

丛书名： 并行计算系列丛书

开本：16开

出版时间：2009-08-01

用纸：胶版纸

页数：813

正文语种：中文

内容简介

　　

　　第3版在修订版的基础上进行了大幅度的修订，新增加3章、重写3章，改写8章。《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析（第3版）》系统深入地讨论了计算机领域中诸多计算问题的并行算法的设计和分析方法。在着重介绍各种并行计算模型上的常用和典型的并行算法的同时，也力图反映本学科的新成就、学科前沿和发展趋势。
　　 　　《普通高等教育十一五国家级规划教材：并行算法的设计与分析（第3版）共分二十章，包括基础篇4章（绪论、设计技术、前缀计算、排序和选择网络），并行算法篇9章（排序和选择算法、分布式算法、并行搜索、选路算法、串匹配、表达式求值、上下文无关语言、图论算法、计算几何），数值并行算法篇3章（矩阵运算、数值计算、快速傅氏变换），理论篇4章（组合搜索、随机算法、VLSI计算理论、并行计算理论）。
　　 　　《普通高等教育十一五国家级规划教材：并行算法的设计与分析（第3版）》取材丰富，内容系统深入，可作为高等学校计算机及其他信息类有关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事计算机科学理论和并行算法研究的科技人员阅读参考。
　　 　　《普通高等教育十一五国家级规划教材：并行算法的设计与分析（第3版）》初版曾获1994年度教育部高等学校优秀教材一等奖和1997年度教学成果二等奖。

作者简介

　　陈国良，中国科学技术大学教授，博士生导师，中国科学院院士，首届高等学校国家教学名师。1938年6月生于安徽省颍上县，1961年毕业于西安交通大学无线电系计算数学与计算仪器专业。1981-1983年在美国普度大学作访问学者，1984年至今曾多次应邀赴东京大学、普度大学、澳大利亚国立大学、新南威尔士大学、昆士兰大学、格里福斯大学、堪萨斯城市大学、衣阿华大学、威斯康星大学、Maharish国际大学、香港理工大学、澳门大学、北京大学、国防科技大学等讲学交流。现任中国科学技术大学软件学院院长，国家高性能计算中心（合肥）主任，国际高性能计算（亚洲）常务理事，教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会主任，中国计算机学会理事和高性能计算专业委员会主任等。曾任教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会副主任，安徽省计算机学会理事长，全国自然科学名词审定委员会委员和中国科学技术大学计算机系主任等。陈国良教授长期从事计算机科学技术的研究与教学工作。主要研究领域为并行算法和高性能计算及其应用等。先后承担10多项国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家973计划、教育部博十点基金等科研项目。取得了多项被国内外广泛引用、达国际先进水平的科研成果，发表论文200多篇，出版著作9部、译著5部，参与主编计算机类辞典、词汇5部。曾获国家科技进步二等奖、国家级教学成果二等奖、教育部科技进步一等奖、中国科学院科技进步二等奖和自然科学三等奖、全国优秀教材一等奖、全国学术著作优秀奖、水利部大禹一等奖、安徽省科技进步二等奖、安徽省教学成果特等奖和一等奖、国家科委高技术研究与发展计划三等奖、教育部科技进步三等奖共19项，并获2001年度“国家863计划15周年先进个人重要贡献奖”。陈国良教授长期以来，围绕着并行算法的教学与研究，逐渐形成了一套完整的“算法理论-算法设计-算法实现-算法应用”的并行算法学科体系，提出了“并行机结构-并行算法-并行编程”一体化的并行计算研究方法，营造了我国并行算法类的教学基地。他先后指导培养研究生100多名，为我国培养了一批在国内外从事算法研究的高级人才。曾荣获安徽省优秀教师、安徽省劳动模范称号和2001年度宝钢教育基金优秀教师特等奖。陈国良教授是我国非数值并行算法研究的学科带头人。他率先创建的我国第一个国家高性能计算中心是我国并行算法研究、环境科学与工程计算软件的重要基地，在学术界和教育界有一定的影响和地位。

目录

第一章 绪论
1.1 引言
1.2 并行算法的硬件基础
1.3 并行计算模型
1.4 并行算法的基础知识
1.5 并行算法的性能分析
习题
参考文献
第二章 设计技术
2.1 平衡树方法
2.2 倍增技术
2.3 分治策略
2.4 划分原理
2.5 流水线技术
2.6 加速级联策略
2.7 破对称技术
习题
参考文献
第三章 前缀计算
3.1 引言
3.2 并行前缀计算算法
3.3 线性递归方程求解
3.4 排序
3.5 最大和子序列
习题
参考文献
第四章 排序和选择网络
4.1 Batcher归并和排序网络
4.2 （m，n）—选择网络
4.3 AKS排序网络
习题
参考文献
第五章 排序和选择算法
5.1 Stone双调排序算法
5.2 Thompson和Kung双调排序算法
5.3 Preparata和Vuilemin双调排序算法
5.4 Akl并行k-选择算法
5.5 Valiant并行归并算法
5.6 Hirschberg并行桶排序算法
5.7 Preparata并行枚举排序算法
5.8 Cole并行归并排序算法
5.9 MIMD—CREW模型上的异步枚举排序算法
5.10 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
习题
参考文献
第六章 分布式算法
6.1 分布式算法概述
6.2 构造生成树算法
6.3 环上选举算法
6.4 分布式k-选择算法
6.5 定序与排序
习题
参考文献
第七章 并行搜索
7.1 单处理机上的搜索
7.2 SIMD共享存储模型上有序表的搜索
7.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索
7.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索
7.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索
7.6 MIMD共享存储模型上有序表的搜索
习题
参考文献
第八章 选路算法
8.1 引言
8.2 贪心选路算法
8.3 随机和确定选路算法
8.4 数据的分布和集中
8.5 线路交换模式下的选路算法
习题
参考文献
第九章 串匹配
第十章 表达式求值
第十一章 上下文无关语言
第十二章 矩阵运算
第十三章 数值计算
第十四章 快速傅氏变换
第十五章 图论算法
第十六章 计算几何
第十七章 组合搜索
第十八章 随机算法
第十九章 VLSI计算理论
第二十章 并行计算理论
附录A 复杂度表示及其符号
附录B 算法复杂界一览表
附录C 专业术语中英文对照表及索引

计算机体系结构：从硬件基础到高性能计算 本书深入剖析了现代计算机系统的核心——计算机体系结构，旨在为读者构建一个从底层硬件到上层软件交互的全面认知框架。我们不局限于单一的指令集架构（ISA），而是着眼于整个计算生态系统的演进、设计权衡以及性能优化的核心原理。 第一部分：计算的基石与演进 本部分首先回顾了计算机体系结构的历史脉络，重点阐述了冯·诺依曼结构（Von Neumann Architecture）的优势与局限性，并引出了哈佛结构（Harvard Architecture）在特定场景下的应用。 1.1 信息的表示与处理： 详细讨论了数据表示的精度与范围，包括定点数和浮点数的IEEE 754标准。深入探讨了数字逻辑电路的基本构建块——组合逻辑与时序逻辑，如加法器、触发器和锁存器，这些是实现所有复杂运算的物理基础。 1.2 指令集架构（ISA）的哲学： 本章对比了精简指令集计算机（RISC）与复杂指令集计算机（CISC）的设计哲学。我们分析了RISC-V这一新兴的开源ISA的结构特点，以及x86-64在工业界的主导地位。重点剖析了指令格式、寻址模式和操作码的设计如何直接影响编译器的效率和硬件的复杂性。 1.3 处理器流水线与时序： 现代处理器性能提升的关键在于指令级并行（ILP）。本章详细讲解了指令流水线（Instruction Pipelining）的原理、阶段划分（如取指、译码、执行、访存、写回），以及由此产生的结构冲突、数据依赖和控制依赖问题。我们探讨了解决这些冲突的硬件技术，如转发（Forwarding/Bypassing）和分支预测（Branch Prediction），并引入性能度量指标——CPI（Cycles Per Instruction）和IPC（Instructions Per Cycle）的计算方法。 第二部分：存储系统的多层次优化 存储墙问题（Memory Wall）是制约计算性能提升的主要瓶颈。本部分专注于如何通过多级存储层次结构来隐藏延迟并提高有效带宽。 2.1 存储器层次结构概览： 从寄存器文件、高速缓存（Cache）、主存（DRAM）到辅助存储（SSD/HDD），分析了每层存储媒介的延迟、容量和成本特性。引入了“局部性原理”（Locality Principle）：时间局部性和空间局部性是缓存设计成功的根本依据。 2.2 高速缓存（Cache）的精深设计： 深入剖析了缓存的组织方式：直接映射（Direct Mapped）、全相联（Fully Associative）和组相联（Set-Associative）。详细阐述了地址映射、标签（Tag）的判断过程，以及写策略（Write-Through vs. Write-Back）和写分配策略（Write Allocate）。特别关注了多级缓存（L1, L2, L3）的设计协同以及缓存一致性（Cache Coherence）问题，如MESI协议的基本工作原理。 2.3 主存与虚拟内存： 讲解了动态随机存取存储器（DRAM）的内部结构、刷新机制和Bank冲突。随后，转向虚拟内存系统，阐述了地址转换过程：虚拟地址如何通过页表（Page Table）转换为物理地址，以及TLB（Translation Lookaside Buffer）在加速这一过程中的关键作用。 第三部分：系统级的并行性探索 单核性能提升遭遇瓶颈后，体系结构设计的焦点转向了如何有效地利用并行性。本部分聚焦于如何从多个维度实现并行计算。 3.1 向量处理与SIMD： 探讨了向量处理器的基本概念，以及在通用处理器中实现的单指令多数据（SIMD）扩展，如SSE、AVX等。分析了向量化对循环结构和数据对齐的特定要求，以及如何通过编译器优化来最大化向量单元的利用率。 3.2 线程级并行（TLP）与多核处理器： 详细分析了对称多处理器（SMP）系统的结构，以及如何通过超线程技术（Simultaneous Multi-Threading, SMT）来提高单个核心的利用率。重点讨论了多核处理器中的片上通信（NoC）架构，如环形互联和网格互联，及其对内存一致性协议的挑战。 3.3 内存一致性模型与同步： 在共享内存多处理器系统中，正确处理数据竞争至关重要。本章系统介绍了顺序一致性（Sequential Consistency）模型，以及更实用的较弱一致性模型（如释放一致性、顺序一致性）。同时，讲解了硬件同步原语（如Load-Link/Store-Conditional, CAS）和软件同步机制（如锁、屏障）的实现。 第四部分：超越传统架构的计算范式 为解决特定领域的计算难题，新的计算架构应运而生。 4.1 GPU架构与异构计算： 详细介绍了图形处理器（GPU）的设计理念，强调其大规模、高度并行的流处理器（Streaming Multiprocessor, SM）结构和大量ALU的设计。对比了CPU与GPU在任务调度和内存访问模式上的根本差异，并探讨了CUDA或OpenCL等编程模型如何映射到底层硬件。 4.2 新兴的内存与存储技术： 展望了相变存储器（PCM）、阻变存储器（RRAM）等非易失性存储技术（NVM）对未来存储层次结构的潜在影响，及其在持久化内存（Persistent Memory）中的应用前景。 4.3 低功耗设计与能效比： 随着移动计算和数据中心的普及，能效成为核心设计指标。本章讨论了动态电压和频率调节（DVFS）、时钟门控（Clock Gating）和电源门控（Power Gating）等降低功耗的技术，并引入了性能/瓦特作为重要的衡量标准。 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和工程师提供坚实的理论基础和实践指导，帮助读者理解当代高性能计算系统的设计权衡与优化策略。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究生，我在学习并行算法的过程中，经常会遇到一些难以理解的概念和理论。然而，《并行算法的设计与分析（第3版）》这本书以其清晰的逻辑和由浅入深的讲解方式，极大地帮助了我。书中不仅提供了对各种并行算法的详尽描述，还深入剖析了算法背后的设计思想和数学原理。 我尤其喜欢书中关于并行算法的“为什么”的解释。作者不会简单地给出算法的公式，而是会一步步地引导读者去理解算法的逻辑，以及为什么这种设计能够提高效率。书中对不同并行算法的比较和权衡分析也十分到位，能够帮助我更清晰地认识到不同算法的适用范围和优缺点。这本书不仅是课堂学习的辅助工具，更是一本能够激发我独立思考和创新研究的宝贵财富。我从中学习到的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在太棒了，简直是我学习并行计算的圣经！从我拿到这本书的那一刻起，就被它厚重的内容和严谨的逻辑深深吸引。我一直对并行计算这个领域充满兴趣，但总感觉知识零散，缺乏系统性的梳理。这本书恰恰填补了我的空白。它从最基础的概念讲起，比如并发与并行、进程与线程的区别，然后逐步深入到各种并行模型，像是共享内存模型、消息传递模型等等，讲解得清晰透彻，即使是初学者也能很快理解。 书中大量的算法示例更是让我爱不释手。从排序、搜索到图算法、矩阵运算，几乎涵盖了并行算法的各个方面。作者不仅给出了算法的伪代码，还详细分析了它们的时空复杂度，并给出了各种优化技巧。最让我惊艳的是，书中对于一些复杂算法的分析，比如并行快速傅里叶变换（FFT）和并行矩阵乘法，作者能够用一种非常直观的方式进行讲解，让我这个以前对数学分析头疼不已的人，也能茅塞顿开，豁然开朗。而且，书中还穿插了不少实际应用的案例，这让我更能体会到并行计算的强大威力，也激发了我更深入研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在工作中需要处理大量数据并寻求效率提升的工程师，之前一直在寻找一本能够真正指导我实践的并行计算书籍。在众多选择中，《并行算法的设计与分析（第3版）》这本书以其深入的理论讲解和丰富的实战指导，最终赢得了我的青睐。这本书的优点在于它并没有回避并行算法设计中的复杂性，而是直面挑战，并提供了清晰的解决方案。 令我印象深刻的是，书中对各种并行模式的归纳总结，比如“分而治之”、“划分”和“流水线”等，以及如何将这些模式应用于实际问题。作者在讲解过程中，总是会结合具体的编程模型，比如MPI和OpenMP，来阐述如何将理论转化为可执行的代码。这对于像我这样的实践者来说，无疑是极大的帮助。书中对于并行程序的调试和性能调优的章节也十分实用，提供了许多宝贵的经验和技巧，能够帮助我们快速定位和解决程序中的性能问题。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我对于这本《并行算法的设计与分析》抱有一丝怀疑，毕竟“十一五国家级规划教材”这个标签有时候会让人觉得内容会有些陈旧，或者过于理论化，缺乏实践指导。然而，当我翻开第一页，这种担忧就荡然无存了。这本书的结构设计非常合理，从基本原理到高级技巧，层层递进，非常适合我这种想要系统学习的读者。作者在讲解过程中，不仅仅是罗列公式和定理，而是着重于“为什么”和“如何做”。 我尤其欣赏书中对于不同并行架构的讨论。书中并没有局限于某种特定的硬件平台，而是从更通用的角度去分析不同并行模型在不同架构下的表现。这让我能够对并行计算有一个更宏观的认识，也更容易将学到的知识迁移到实际的工作场景中。书中对各种并行算法的性能瓶颈分析也十分到位，让我能够识别出潜在的效率问题，并找到相应的解决方案。而且，书中还提供了大量的练习题，虽然有些确实很有挑战性，但做完之后，你会感觉自己对某个算法的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的更新和修订非常及时，相对于我之前看过的几本并行计算的书，这本《并行算法的设计与分析（第3版）》在理论前沿性和技术更新度上都做得相当好。我特别欣赏作者在介绍并行算法时，不仅关注了经典的算法，还对近年来涌现的一些新的算法和技术进行了介绍，比如GPU计算相关的并行算法。 书中对于算法的分析非常严谨，涉及到并行计算中的很多关键指标，比如加速比、效率、通信开销等等，并且给出了量化的分析方法。这让我能够更加客观地评估不同并行算法的优劣，并根据实际需求选择最合适的算法。此外，书中还对并行算法的著作权和知识产权问题进行了简要的探讨，虽然不是重点，但这种细节的关注体现了作者的全面性和深度。总的来说，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对并行算法的设计与分析有了更系统、更深入的理解。

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2.空间复杂度

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书的内容不错

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天生一个神仙洞，李娜姐夫妻俩

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不错的书

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5.健壮性[1]

评分☆☆☆☆☆

书的内容不错

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不错，正版。正在看。

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算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。

评分☆☆☆☆☆

5.健壮性[1]