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商品参数

计算机程序设计艺术 卷2 半数值算法 第3版
	定价	198.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	3
	出版时间	2016年07月
	开本	16
	作者	高德纳（Donald E. Knuth）
	装帧	精装
	页数	616
	字数
	ISBN编码	9787115360694

内容介绍
《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的杰出之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本卷为系列的第 2卷，全面讲解了半数值算法，分“随机数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。




作者介绍
高德纳（Donald E. Knuth）杰出计算机科学家，算法与程序设计技术的先驱者、斯坦福大学计算机系荣休教授、计算机排版系统TEX和METAFONT字体系统的发明人，因诸多成就以及大量富于创造力和具有深远影响的著作（19部书，160篇论文）而誉满全球。近些年，他将精力全部投入到《计算机程序设计艺术》七卷集的史诗般创作中。Knuth教授获得过许多奖项和荣誉，包括美国计算机协会图灵奖、美国guo家科学奖章、美国数学学会的斯蒂尔奖，以及因发明先进技术于1996年荣获的京都奖。1996年，设立了以其名字命名的Donald E. Knuth奖，授予那些为计算机科学基础做出杰出贡献的人。



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目录
目录

第3 章随机数 1
3.1.　引言　1
3.2.　生成均匀的随机数　8
3.2.1.　线性同余法　8
3.2.1.1.　模的选择　9
3.2.1.2.　乘数的选择　13
3.2.1.3.　势　18
3.2.2.　其他方法　20
3.3.　统计检验　32
3.3.1.　研究随机数据的一般检验过程　32
3.3.2.　经验检验　46
*3.3.3.　理论检验　60
3.3.4.　谱检验　70
3.4.　其他类型的随机量　90
3.4.1.　数值分布　90
3.4.2.　随机抽样和洗牌　107
*3.5.　什么是随机序列？　113
3.6.　小结　139
第4　章算术　147
4.1.　按位记数系统　147
4.2.　浮点算术　163
4.2.1.　单精度计算　163
4.2.2.　浮点算术的精度　175
*4.2.3.　双精度计算　188
4.2.4.　浮点数的分布　194
4.3.　多精度算术　203
4.3.1.　经典算法　203
*4.3.2.　模算术　218
*4.3.3.　乘法有多快？　225
4.4.　进制转换　245
4.5.　有理数算术　254
4.5.1.　分数　254
4.5.2.　**大公因数　256
*4.5.3.　对欧几里得算法的分析 . .　274
4.5.4.　分解素因数　293
4.6.　多项式算术　324
4.6.1.　多项式除法　325
*4.6.2.　多项式的因子分解　340
4.6.3.　幂的计算　358
4.6.4.　多项式求值　378
*4.7.　对幂级数的操作　409
习题答案　420
附录A　数值表　572
附录B　记号索引　576
附录C　算法和定理索引　580
人名索引　582
索引　592

《编程艺术：底层细节的深度探索》（暂定名） 前言 在浩瀚的计算机科学领域，有一类书籍，它们不追求炫目的新概念，不追逐潮流的技术，而是潜入到那些被大多数人忽视，却又至关重要的基础层面。它们如同深邃的海洋，表面波澜不惊，实则暗流涌动，孕育着一切复杂系统赖以生存的根基。《编程艺术：底层细节的深度探索》正是这样一部力图揭示计算机世界幕后运行机制的著作。它旨在为读者提供一个关于计算机工作原理的宏观视角，以及在微观层面如何理解和优化代码执行的深刻洞察。 本书并非一本狭义上的“如何编程”的教程，也不是一本特定语言的语法手册。它更像是一次深入计算机“骨骼”与“血管”的探险，通过剖析最根本的硬件机制、操作系统互动、以及数据在内存中的生动旅程，来帮助开发者建立起对软件性能更敏锐的感知，从而编写出更高效、更健壮、更具智慧的程序。 我们生活在一个由软件驱动的时代，从智能手机到超级计算机，从嵌入式设备到全球互联网，无一不依赖于精密的软件系统。然而，在享受这些便利的同时，我们往往忽略了支撑这一切的底层逻辑。程序员们常常专注于抽象层面的逻辑设计，却可能对程序执行的实际成本——CPU周期、内存访问、缓存命中率等——缺乏直观的理解。这种理解上的鸿沟，可能导致性能瓶颈的出现，使得原本完美的算法在实际运行中表现不佳，或者使程序在资源受限的环境下寸步难行。 《编程艺术：底层细节的深度探索》正是为了弥合这一鸿沟而生。它将带领读者穿越一系列关键的计算机科学概念，从最基本的二进制表示，到复杂的内存管理策略，再到现代处理器架构的精妙设计。我们将逐一解构这些看似高深莫测的机制，并阐释它们与我们日常编程实践之间千丝万缕的联系。 第一部分：数字的基石——理解计算的本质 万物皆数，计算机世界的基石便是二进制。本书将从最基础的二进制、十进制、十六进制之间的转换讲起，带领读者理解数字在计算机内部是如何被表示的。我们将深入探讨整数的几种常见表示方式，包括无符号整数、补码表示法（用于表示有符号整数），以及浮点数的标准表示（IEEE 754），理解它们各自的优势、局限以及在计算过程中可能产生的精度问题。 这部分内容看似枯燥，实则至关重要。理解数字的底层表示，是理解一切后续运算的基础。例如，某些位操作技巧的运用，其效率远超传统的算术运算；而对浮点数表示的深刻理解，则能帮助我们避免在金融计算或科学模拟中出现灾难性的错误。 第二部分：指令的舞蹈——CPU与程序的互动 CPU，中央处理器，是计算机的“大脑”。它如何执行指令，又如何与内存进行数据交互，直接决定了程序的运行速度。本书将带领读者一窥CPU的内部构造，包括寄存器、算术逻辑单元（ALU）等核心组件。我们将详细介绍指令集架构（ISA）的概念，了解不同类型的指令（数据传输、算术逻辑、控制流等）是如何被CPU解析和执行的。 理解CPU的流水线（Pipelining）和超标量（Superscalar）等技术，将帮助我们认识到，现代CPU并非简单地一行一行地执行指令，而是并行地、以更高效的方式处理指令流。我们将探讨分支预测（Branch Prediction）等技术如何优化程序的控制流，以及它可能带来的“错误预测惩罚”对性能的影响。 这一部分还将深入分析CPU缓存（Cache）的工作原理。缓存是CPU与主内存之间的“高速缓冲区”，它通过存储最近使用或可能被使用的数据，极大地缩短了数据访问时间。我们将详细讲解多级缓存（L1, L2, L3）的层次结构，以及缓存行（Cache Line）、缓存一致性（Cache Coherence）等概念。理解缓存的工作机制，是写出“缓存友好型”代码的关键。一个程序，即使算法复杂度再低，如果其内存访问模式糟糕，也可能在缓存层面遭遇严重的性能瓶颈。 第三部分：内存的脉络——数据在RAM中的旅程 内存（RAM）是程序运行时存储数据和代码的场所。本书将深入探讨内存管理的各个方面。我们将从最基本的内存地址概念入手，理解虚拟内存（Virtual Memory）是如何工作的，以及它为程序员带来的便利——独立的地址空间、内存保护、以及内存映射（Memory Mapping）等。 我们将详细分析堆（Heap）和栈（Stack）的区别，以及它们在程序运行时的数据分配和释放机制。理解栈溢出（Stack Overflow）的原因，以及堆分配和释放的开销，将帮助我们写出更安全、更节省内存的程序。 此外，我们还将探讨内存对齐（Memory Alignment）的重要性，以及它如何影响数据访问的效率。在某些架构下，未对齐的数据访问可能会导致额外的CPU周期损耗，甚至引发硬件异常。 第四部分：并发与并行——多任务的处理之道 在多核处理器日益普及的今天，编写能够充分利用并行计算能力的程序变得尤为重要。本书将详细阐述并发（Concurrency）和并行（Parallelism）的区别，以及它们在现代软件开发中的应用。 我们将介绍线程（Threads）和进程（Processes）的概念，以及它们在操作系统中的调度机制。理解线程安全（Thread Safety）、互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）等同步机制，对于编写正确的并发程序至关重要，否则可能导致数据竞争（Data Race）等棘手的bug。 本书还将探讨如何利用多核CPU进行并行计算，介绍一些常见的并行编程模型和技术，例如使用共享内存进行并行化，以及消息传递接口（MPI）等分布式计算模型。理解并行算法的设计原则，以及如何避免常见的并行化陷阱，将是提升大规模计算性能的关键。 第五部分：优化与调优——将代码打磨至极致 理论知识最终需要付诸实践。本部分的重点将放在如何将我们对底层机制的理解转化为实际的性能优化。我们将介绍各种代码剖析（Profiling）工具，帮助读者定位程序中的性能瓶颈。 本书将提供一系列具体的优化技巧，例如： 减少不必要的内存访问： 通过优化数据结构、数组布局，以及利用局部性原理，最大化缓存命中率。 精简指令流： 避免冗余计算，选择更高效的算法和数据结构，利用编译器优化。 理解函数调用的开销： 了解函数调用栈帧的创建和销毁过程，以及内联（Inlining）等优化技术。 利用SIMD指令： Single Instruction, Multiple Data（SIMD）指令允许CPU一次性对多个数据元素进行相同的操作，在图像处理、科学计算等领域有显著的性能提升。 选择合适的数据类型： 并非总是使用最大的数据类型，而是根据实际需求选择能高效利用寄存器和内存的数据类型。 无锁编程（Lock-free Programming）： 在某些场景下，避免使用锁机制可以进一步提升并发性能，但这需要更深入的理解和谨慎的设计。 本书将通过丰富的代码示例，深入浅出地讲解这些优化策略。我们将看到，即使是微小的改变，在数量庞大的数据或高频次的运算中，也能带来惊人的性能提升。 结语 《编程艺术：底层细节的深度探索》是一次挑战，也是一次机遇。它要求读者跳出舒适区，深入到计算机系统最核心的运作层面。我们相信，通过对这些底层细节的深刻理解，你将不再仅仅是代码的编写者，而是能够真正驾驭计算机能力的“炼金术士”。你将能够更自信地应对性能挑战，设计出更具竞争力的软件，并对计算机科学的宏伟图景有更深刻的认识。 愿本书能为你开启一扇通往更深层理解的大门，让你在编写每一行代码时，都能感受到那份源自底层驱动的力量。