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徐小龙 著

图书标签:

• 云计算
• 性能优化
• 虚拟化
• 容器化
• 微服务
• DevOps
• 云原生
• 架构设计
• 系统调优
• 高可用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323102

版次：1

商品编码：12167487

包装：平装

丛书名： 大数据科学与应用丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：480

字数：768000

正文语种：中文

内容简介

　　

本书取材国内外云计算技术领域*新资料，并在认真总结作者团队相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书分为四个部分：第一部分云计算基本知识介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件；第二部分云计算安全保障机制介绍了可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案；第三部分绿色云计算分析了云计算能耗问题，介绍了绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制；第四部分云端融合计算重点介绍了云端融合计算模型、关键技术及其在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。本书集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果；注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。

作者简介

徐小龙，南京邮电大学计算机学院教授，博士生导师。"通信与信息系统专业”博士，"电子科学与技术”博士后流动站博士后（出站），国家卓越工程师计划专业负责人。2011年获得国家留学基金委资助赴英国从事博士后研究，一直从事分布式计算、移动计算、物联网、信息网络与信息安全等技术领域的教学和科研工作。

目录

目 录
第一部分 云计算基本知识
第1章 云计算产生与发展 2
1．1 云计算的产生 2
1．2 云计算发展历程 3
1．2．1 计算模式演进 3
1．2．2 云计算发展大事记 6
1．2．3 云计算时代 9
1．3 云计算定义及特征 11
1．3．1 定义 11
1．3．2 典型特征 13
1．3．3 计算模式对比 13
1．4 本章小结 15
参考文献 15
第2章 云计算关键技术 17
2．1 体系架构 17
2．1．1 核心服务层 18
2．1．2 服务管理层 18
2．1．3 用户访问接口层 19
2．1．4 云计算性能要求 19
2．1．5 云平台运营方式 20
2．2 虚拟化技术 21
2．2．1 技术定义及优势 21
2．2．2 技术分类 22
2．2．3 几种虚拟化软件介绍 30
2．2．4 Docker技术 33
2．3 云存储 34
2．3．1 基本概念 34
2．3．2 网络架构与系统特征 35
2．3．3 层次结构模型 38
2．3．4 技术优势 39
2．3．5 云存储文件系统 40
2．4 分布式计算 41
2．4．1 分布式计算的基本概念 41
2．4．2 典型的分布式计算技术 42
2．4．3 存储整合 46
2．4．4 技术分析与比较 46
2．5 安全机制 47
2．5．1 安全挑战 47
2．5．2 技术现状 48
2．5．3 关键技术 50
2．6 资源调度与性能管理 53
2．6．1 资源调度技术 53
2．6．2 性能管理技术 54
2．7 本章小结 56
参考文献 56
第3章 云计算平台 62
3．1 Google云计算平台 62
3．1．1 系统简介 62
3．1．2 GFS文件系统 62
3．1．3 MapReduce编程模型 64
3．1．4 分布式数据库BigTable 65
3．1．5 典型应用 66
3．2 Amazon云计算平台 67
3．2．1 系统简介 67
3．2．2 分布式文件系统Dynamo 68
3．2．3 弹性计算云EC2 71
3．2．4 简单存储服务S3 72
3．3 Microsoft云计算平台 75
3．3．1 系统简介 75
3．3．2 服务组件 75
3．4 阿里云计算平台 77
3．4．1 系统简介 77
3．4．2 弹性计算服务 78
3．4．3 对象存储服务 79
3．4．4 开放表格存储 81
3．4．5 云数据库RDS 82
3．4．6 大数据计算服务MaxCompute 82
3．4．7 阿里云数加平台 82
3．4．8 阿里云盾系统 83
3．5 开源云计算平台 84
3．5．1 OpenStack 84
3．5．2 Hadoop 88
3．5．3 Spark 96
3．6 云计算仿真平台 110
3．6．1 CloudSim简介 110
3．6．2 CloudSim体系结构 111
3．6．3 CloudSim应用 111
3．7 本章小结 112
参考文献 112
第4章 云计算应用 114
4．1 在电信领域的应用 114
4．1．1 云计算在电信行业的优势 114
4．1．2 应用模式 115
4．2 在医疗领域的应用 118
4．2．1 医疗信息化建设 118
4．2．2 医疗数据处理 120
4．3 在政务领域的应用 121
4．3．1 基于云计算的电子政务 121
4．3．2 基于云计算的智慧城市 122
4．3．3 智慧南京 125
4．4 在电子商务领域的应用 126
4．4．1 应用意义与前景 125
4．4．2 典型应用案例 127
4．5 本章小结 130
参考文献 130
第二部分 云计算安全保障机制
第5章 可信虚拟私有云 134
5．1 云计算安全分析 134
5．1．1 云安全问题及需求 134
5．1．2 云安全架构 137
5．1．3 云安全解决方案 140
5．2 可信虚拟私有云模型 141
5．2．1 可信虚拟私有云定义 141
5．2．2 安全Agent与Agency体系结构 142
5．2．3 基于安全Agent的可信虚拟私有云模型 144
5．2．4 SATVPC的多租客隔离模型 144
5．3 执行体与执行点可信评估机制 145
5．3．1 基本思想 145
5．3．2 动态复合可信评估算法 146
5．3．3 可信判别策略 148
5．4 实验系统 149
5．4．1 原型系统 149
5．4．2 原型系统与工作流程 150
5．4．3 实验验证与性能分析 152
5．5 本章小结 154
参考文献 155
第6章 云数据销毁 157
6．1 概述 157
6．1．1 云数据销毁需求 157
6．1．2 数据销毁方式 158
6．1．3 数据销毁策略 159
6．2 基于多移动Agent的云数据销毁模型 160
6．2．1 多移动Agent技术 160
6．2．2 模型架构 163
6．2．3 销毁模式 164
6．2．4 基本流程 166
6．3 防御型销毁机制 171
6．3．1 模型架构 171
6．3．2 数据托管流程 172
6．3．3 数据检测 174
6．3．4 数据销毁 177
6．3．5 实验验证 181
6．4 云数据销毁原型系统 184
6．4．1 JADE平台 184
6．4．2 关键类图 184
6．4．3 预处理 185
6．4．4 防御型监测 186
6．4．5 性能分析 186
6．5 本章小结 186
参考文献 187
第7章 云存储数据隐私保护 189
7．1 数据安全隐私问题 189
7．2 云数据隐私保护关键技术 191
7．2．1 数据内容隐私保护 191
7．2．2 数据属性隐私保护 195
7．3 云存储隐私保护机制 198
7．3．1 代表性方案 198
7．3．2 基于加密的隐私保护算法 200
7．3．3 基于属性的访问控制策略 202
7．3．4 代理重加密技术 203
7．3．5 安全隔离机制 204
7．4 基于分割的云存储分级数据私密性保护模型 205
7．4．1 体系架构 205
7．4．2 安全假设 206
7．4．3 主要功能模块 207
7．4．4 工作流程 208
7．4．5 安全性分析 210
7．4．6 性能开销 210
7．5 本章小结 211
参考文献 211
第8章 多授权机构基于属性的密文访问控制方案 215
8．1 有中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案 215
8．1．1 基本思想 215
8．1．2 安全假设 218
8．1．3 算法描述 219
8．1．4 安全性分析 221
8．1．5 实验与验证 224
8．2 无中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案 227
8．2．1 基本思想 227
8．2．2 安全假设 229
8．2．3 算法流程 230
8．2．4 安全性证明 234
8．2．5 实验验证与性能分析 236
8．3 本章小结 239
参考文献 239
第三部分 绿色云计算
第9章 云计算能耗分析 242
9．1 能耗问题 242
9．1．1 当前状况 242
9．1．2 原因分析 244
9．2 绿色计算 246
9．2．1 绿色计算定义 246
9．2．2 节能机制 247
9．3 绿色云计算 250
9．3．1 绿色云计算定义 250
9．3．2 相关技术简介 251
9．3．3 绿色云计算模型 255
9．4 本章小结 258
参考文献 258
第10章 节能型资源配置与任务调度 262
10．1 面向低能耗云计算任务调度的资源配置 262
10．1．1 资源配置模型 262
10．1．2 基于概率匹配的资源配置算法 268
10．1．3 基于改进型模拟退火的资源配置算法 270
10．1．4 实验验证与性能分析 272
10．2 基于动态负载调节的自适应云计算任务调度策略 279
10．2．1 面向任务调度的多级负载评估方法 279
10．2．2 基于动态负载调节的自适应任务调度策略 283
10．2．3 实验验证与性能分析 288
10．3 云环境下基于多移动Agent的任务调度模型 292
10．3．1 任务调度模型 292
10．3．2 任务调度过程 296
10．3．3 基于优化缓存的Agent迁移机制 297
10．3．4 移动Agent的迁移缓存机制 300
10．3．5 实验验证与性能分析 303
10．4 面向大规模云数据中心的低能耗任务调度策略 305
10．4．1 基于胜者树的低能耗任务调度算法 305
10．4．2 基于胜者树的单任务调度策略 308
10．4．3 基于胜者树的多任务调度策略 310
10．4．4 实验验证与性能分析 312
10．5 本章小结 314
参考文献 314
第11章 云计算环境下数据动态部署 317
11．1 云计算中的大数据 317
11．1．1 问题分析 317
11．1．2 典型的数据存储管理技术 320
11．2 云环境下数据存储优化 325
11．2．1 云平台数据存储 325
11．2．2 云平台数据部署策略 326
11．2．3 数据迁移技术 330
11．3 数据聚集算法与实验分析 333
11．3．1 云数据模型 333
11．3．2 算法描述 334
11．3．3 仿真实验 337
11．3．4 算法性能分析 339
11．4 本章小结 340
参考文献 341
第12章 云存储中重复数据删除机制 345
12．1 云计算与大数据 345
12．1．1 大数据时代 345
12．1．2 冗余数据问题 347
12．2 重复数据删除 348
12．2．1 重复数据删除简述 348
12．2．2 方法分类 349
12．2．3 相关技术及成果 351
12．3 有中心云存储重复数据删除机制 353
12．3．1 典型的有中心存储结构 353
12．3．2 系统结构模型 354
12．3．3 重复数据检测与避免 357
12．3．4 延迟重复数据删除 359
12．3．5 实验验证与性能分析 361
12．4 无中心云存储重复数据删除机制 364
12．4．1 典型的无中心存储结构 364
12．4．2 系统架构 367
12．4．3 网络拓扑结构 368
12．4．4 重复数据检测与避免 372
12．4．5 实验验证与性能分析 374
12．5 本章小结 376
参考文献 377
第四部分 云端融合计算
第13章 云端融合计算模型 382
13．1 基本概念 382
13．1．1 云计算与对等计算 382
13．1．2 云端融合计算 383
13．2 体系架构 384
13．2．1 体系架构 384
13．2．2 数据存储 385
13．2．3 节点特征与属性 386
13．3 基于多移动Agent的云端融合计算 388
13．3．1 问题分析 388
13．3．2 多移动Agent的引入 389
13．3．3 层次结构 390
13．3．4 可信云端计算 391
13．4 本章小结 393
参考文献 393
第14章 云端融合计算技术 394
14．1 计算任务部署机制 394
14．1．1 计算任务执行流程 394
14．1．2 cAgent角色分配 395
14．1．3 作业分割与任务分配 395
14．2 任务安全分割与分配机制 396
14．2．1 安全问题分析 396
14．2．2 基于移动Agent的任务分割与分配 397
14．2．3 任务分配实例 400
14．2．4 实验验证与性能分析 400
14．3 任务执行代码保护机制 404
14．3．1 问题分析 404
14．3．2 基于内嵌验证码的加密函数的代码保护机制 404
14．3．3 节点遴选机制 405
14．3．4 安全性分析与验证 407
14．4 多副本部署机制与选择策略 408
14．4．1 问题分析 408
14．4．2 云端数据存储方法 409
14．4．3 数据副本数量确定机制 416
14．4．4 数据副本放置机制 419
14．4．5 副本部署机制实验验证与性能分析 420
14．4．6 数据副本选择策略 424
14．4．7 副本选择策略实验验证与性能分析 429
14．5 复合协同管理环机制 430
14．5．1 问题分析 430
14．5．2 基于多移动Agent的复合协同管理环机制 431
14．5．3 环状网络拓扑结构 435
14．5．4 实验验证与性能分析 437
14．6 本章小结 439
参考文献 439
第15章 云端融合计算应用范例 441
15．1 基于云端融合计算网络平台 的泛知识云系统 441
15．1．1 问题分析 441
15．1．2 泛知识云模型 442
15．1．3 工作流程 443
15．1．4 服务质量保障机制 444
15．1．5 原型系统 446
15．1．6 系统性能分析 447
15．2 基于云端融合计算架构的恶意代码联合防御系统 448
15．2．1 问题分析 448
15．2．2 体系架构和基本功能 448
15．2．3 场景及工作流程 450
15．2．4 恶意代码报告评价和排序算法 452
15．2．5 原型系统 455
15．2．6 系统性能分析 457
15．3 云端流媒体系统 458
15．3．1 流媒体简介 458
15．3．2 体系架构 460
15．3．3 性能优化 460
15．3．4 原型系统 462
15．4 本章小结 465
参考文献 465

精彩书摘

　　《云计算技术及性能优化》：
　　1987年联合国发布了报告《我们共同的未来》，在该报告中提出了“可持续发展”的基本概念，其基本思想立即得到广大环境保护者、经济学者和社会活动家的承认。自哥本哈根大会之后，建设低碳社会已经成为全球共识。而向可持续发展的低成本、低能耗的新型计算系统、模型和应用的研究，已成为未来信息技术领域面临的重大挑战。我国政府在2015年9月的联大会议上庄严承诺，到2020年，我国将实现40%～45%节能减排目标。信息产业作为我国第五大高能耗的产业，将为建设低碳与构件绿色社会承担重大责任。
　　绿色计算、绿色云计算概念在此应运而生，两者皆试图减少计算系统的能量消耗，进而减少对环境的影响。
　　绿色计算是推动科技进步和社会可持续发展的一种新型计算模式，已成为国际竞争的焦点和制高点，关系到国家政治、经济和社会安全。绿色计算涉及系统结构、系统软件、并行分布式计算及计算机网络，它以保证计算系统的高效、可靠及提供普适化服务为前提，以计算系统的低耗为目标，面向新型计算机体系结构，以及包括云计算在内的新型计算模式，通过构建能耗感知的计算系统、网络互联环境和计算服务体系，为日益普适的个性化、多样化信息服务方式提供低耗支撑环境。
　　……

前言/序言

前 言

现代网络计算与信息通信的核心目标之一就是消除一切信息孤岛，并最大限度地聚合计算、存储与信息等各种软硬件资源，以解决大规模计算和海量数据处理的需求。云计算（Cloud Computing）技术的提出为满足这类需求提供了一种高性价比的解决方案。

云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的进一步发展，通过将计算任务均衡分布在由大规模集群服务器构成的资源池上，使各种应用系统能够根据按需、透明地获取高性价比的计算能力、存储资源和信息服务。目前云计算系统分为两种，一种是私有云，一种是公共云。私有云计算由政府、企事业等机构投资、建设、拥有和管理，仅限特定的本机构用户使用，提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，用户可以自由配置自己的服务。公共云则基于信息服务提供商构建并集中管理的面向公众的大型数据中心，与相对封闭的私有云不同，供多租客（Multi-Tenant）以免费或按需付费等方式使用。

云计算平台的易编程、高容错、方便扩展等特性，使得处理超大规模数据的分布式计算成为现实。云计算技术已经受到学术界和产业界的双重关注，与大数据（Big Data）和物联网（Internet of Things，IoT）同时成为当前信息技术领域的三大研究热点。事实上，云计算已经成为处理大数据的基础平台，也是物联网系统的处理核心。目前本领域的研究者和研究机构已经在云计算任务调度、资源管理、数据存储、网络结构及安全保障机制等方面已经取得不少重要的研究成果。Google、IBM、Amazon、百度、阿里巴巴、腾讯等商业机构均已经构建了各自的大规模云计算平台，并在平台上承载了信息检索、数据挖掘、商业信息处理、科学计算和电子商务等大规模的数据处理工作，终端用户通过合适的互联网接入设备即可获取各类计算和数据服务。Gartner在近年来发布的《IT行业十大战略技术报告》中每年均将云计算技术列入十大战略技术。《中国云计算产业发展白皮书》指出，云计算应用以政府、电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点，在中国市场逐步被越来越多的企业和机构采用。

然而，目前的云计算系统还有提升的空间，普遍存在以下的内生性根本问题。

（1）基于集中建设、管理的数据中心的云计算系统广泛聚集了用户的应用和数据资源，虽然可以组织安全专家以及专业化安全服务队伍实现整个系统的安全管理，但也更方便黑客发动集中的攻击，带来了更大的安全风险事故，一旦发生则影响范围更广，后果严重。

（2）开放的公共云计算环境在系统的管理监控、计算安全可信性和服务质量保障机制的实现存在一系列问题。很多企业出于对云计算平台安全可信性的怀疑而望而却步，因为用户委托云计算平台处理的任务和存储的私密数据被云计算系统节点或其他用户窃取和破坏的可能性是显然存在的。如何有效增强用户的信心，提升云计算平台的资源利用率，是云计算进一步推广应用的首要前提。

（3）简单认为网络边缘的终端节点仅仅是服务的消费者，对于终端节点所蕴含的各种可利用的潜在资源考虑并不足够。事实上，大量的终端节点（PC等非瘦客户端）本身也拥有一定的计算、存储等信息资源，且常常处于在线闲置状态，这些节点所拥有的、可被聚合的海量资源被浪费了。

（4）相较于传统的数据中心的能耗和性能不均衡问题，云计算系统所基于的数据中心有所改善，但产生能耗仍然非常惊人，并仍然会在服务的高峰期间出现服务质量（Quality of Service，QoS）难以保证和低谷期间资源浪费等一系列问题。

在学术界，云计算技术现已成为分布式计算及相关领域最活跃的研究领域之一，很多高校与研究部门针对云计算关键技术展开等多方面研究工作，重要的国际学术会议，如Special Interest Group on Data Communication（SIGCOMM）、Operating Systems Design and Implementation（OSDI）、Special Interest Group on Management of Data（SIGMOD）、Conference on Computer and Communications Security（CCS）等，相继刊载了云计算领域的相关研究成果。各国政府也投入大量的人力、物力和财力进行云计算的战略部署。例如，美国政府利用云计算技术降低政府信息化运行成本；英国政府建立G-Cloud平台；我国政府也在五个城市开展云计算服务试点示范工作，并在石油石化、交通运输等行业启动了相应的云计算发展计划，以促进产业信息化。

本书作者在分布式计算（特别是云计算）、数据处理及信息安全技术领域进行了多年的研究，具有扎实的理论基础和实践经验。本书的内容主要源于作者所领导的科研团队承担了国家自然科学基金项目“面向绿色云计算的节能型资源整合和任务调度关键技术的研究”（编号：61472192）、国家自然科学基金项目“基于安全Agent的可信云计算与对等计算融合模型及关键技术的研究”（编号：61202004）、江苏省自然科学基金项目“公共云计算环境中可信虚拟私有云模型VPC及其关键技术的研究”（编号：BK2011754）、江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目“节能优化的多数据中心的资源协同管理与任务动态调度关键技术”（编号：JNHB-012）及信息安全国家重点实验室开放课题“面向隐私保护的云数据安全及销毁机制的研究”（编号：2016-MS-18）等项目的研究工作和相关成果。

针对目前国内对云计算技术的研究需求，本书取材国内外最新资料，在认真总结作者主持的国家自然基金项目、江苏省自然科学基金项目等相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书详细、深入地介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件、云计算安全保障机制、绿色云计算关键技术、新型云端融合计算技术，集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果，具有较高的学术价值和应用价值。本书分为四大部分，首先深入分析云计算发展历程、关键技术，然后介绍了典型的云计算平台和应用系统。在此基础上，重点介绍我们在云计算安全保障领域的创新性研究成果，主要包括可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案。实现绿色云计算是我们的重要研究目标，本书重点分析了云计算能耗问题，然后介绍了作者领导的团队在绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制等方面的研究成果。本书的最后一部分则重点阐述了作者领导的项目组提出的云端融合计算模型、关键技术及在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。

本书注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。与国内外已出版的同类书籍相比，本书选材新颖、学术思想新、内容新；体系完整、内容丰富；范例实用性强、应用价值高；表述深入浅出、概念清晰、通俗易懂。本书既可作为计算机科学技术学科、电子信息学科，以及信息安全专业的大学高年级学生、硕士及博士研究生教材，对从事分布式计算、网络信息安全技术、信息网络应用系统研究和开发工作的科研人员具有重要的参考价值。

项目团队中的吴家兴、曹玲玲、周静岚、龚培培、邵军、李永萍、涂群等参与了本书的编写工作，并融合了他们的研究成果，张栖桐、谌运、胡楠、刘广沛、崇卫之、万富强等也参与了本书的编写工作。此外，本书还引用了国内外研究人员的诸多研究成果已经网络上的相关资料，在此一并衷心感谢！

由于编写时间仓促，加上作者水平有限，书中的错误及不妥之处在所难免，敬请读者批评指正。

作 者

2017年7月

《算法的时空之旅：从经典到前沿》 内容简介： 本书是一部深入浅出、全面系统的算法导论，它将带领读者穿越算法的悠久历史，从逻辑思维的萌芽，到现代计算科学的蓬勃发展，再到人工智能时代的算法革新。全书以严谨的学术态度，结合丰富的图例和生动的案例，旨在为计算机科学、数据科学、人工智能以及相关领域的学生、研究人员和从业者提供一个坚实而前沿的算法知识体系。 第一部分：算法的基石——逻辑与计算的起源 在现代计算机科学的黎明之前，人类早已在逻辑推理和解决问题的过程中孕育了算法的思想。本部分将带领读者追溯算法的根源，探讨数学基础对算法发展的影响。 数学的语言： 我们将从数理逻辑的视角出发，审视算法的本质——即一系列清晰、明确的指令。逻辑运算符（AND, OR, NOT）、谓词逻辑以及命题逻辑将作为理解算法结构和证明的基石。例如，如何用逻辑表达式描述一个简单的排序过程，以及如何通过逻辑推理来证明算法的正确性。 计算的萌芽： 图灵机的概念是计算理论的里程碑，本书将详细阐释其工作原理，以及它如何为所有现代计算机的计算能力奠定理论基础。我们将解析图灵机模型中的关键组成部分：纸带、读写头、状态寄存器和转移函数，并通过具体的计算示例，展示图灵机如何模拟各种基本运算。此外，我们还将探讨丘奇-图灵论题，理解“可计算性”这一核心概念，并简要介绍其与算法可解决性之间的关系。 早期计算模型： 除了图灵机，本书还将触及其他重要的早期计算模型，如λ演算和递归函数，展示它们在理论计算科学中的作用，以及它们与图灵机的等价性。理解这些模型有助于我们更深入地认识计算的普适性。 第二部分：经典算法的智慧——效率与美学的融合 本部分将系统地介绍那些奠定了现代算法科学基石的经典算法。我们将不仅仅关注算法的实现，更深入地剖析其设计思想、时间与空间复杂度分析，以及在实际应用中的权衡。 排序的艺术： 从朴素的冒泡排序、插入排序，到更高效的归并排序、快速排序，以及堆排序。本书将逐一解析它们的实现细节，并着重分析它们的渐进时间复杂度（O(n^2), O(n log n)）和空间复杂度。我们将通过图示展示排序过程，并讨论原地排序、稳定性等概念。例如，我们会详细分析快速排序的分治策略，以及它在不同输入情况下的性能表现。 搜索的奥秘： 线性搜索、二分搜索是数据检索的基础。本书将深入探讨二分搜索在有序数据集中的高效性，并分析其对数时间复杂度O(log n)的由来。我们将讨论二分搜索的变种，如查找第一个/最后一个匹配项，以及在循环有序数组中的应用。 图论的探索： 图算法是解决网络、路径、连接等问题的关键。我们将介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们在连通性判断、拓扑排序、最短路径等问题中的应用。Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法将作为单源最短路径和所有顶点对最短路径的经典解决方案进行详细讲解。例如，我们会演示如何用DFS找到图中的所有连通分量，以及如何用Dijkstra算法计算城市间的最小交通费用。 动态规划的魅力： 动态规划是一种强大的优化技术，通过将复杂问题分解为重叠子问题并存储子问题的解来避免重复计算。我们将从斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题入手，系统阐述动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”两个核心特征。本书将演示如何构建状态转移方程，并分析其时间与空间复杂度。例如，我们将详细讲解如何用动态规划解决0/1背包问题，并分析其最优解的求解过程。 贪心算法的直觉： 贪心算法在许多问题中能取得全局最优解，其核心在于每一步都做出局部最优的选择。我们将探讨活动选择问题、霍夫曼编码等，并分析贪心算法的应用条件及其局限性。例如，我们将展示为什么贪心算法在活动选择问题中是有效的，以及在其他情况下为何可能失效。 分治策略的精髓： 将一个大问题分解成若干个小问题，分别解决后再合并结果，是分治法的核心。除了在快速排序中的应用，我们还将探讨其在计算几何、大数乘法等领域的作用。 第三部分：高级算法与数据结构——应对复杂挑战 随着数据规模的爆炸式增长和问题复杂度的提升，我们需要更高级的算法和数据结构来应对挑战。本部分将聚焦于这些更复杂、更高效的解决方案。 高效数据结构： 散列表（哈希表）以其平均O(1)的查找、插入和删除操作，成为解决查找问题的利器。本书将深入剖析哈希函数的构造、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）以及其应用场景。优先队列（堆）在任务调度、图算法等领域扮演着重要角色。我们将介绍最大堆和最小堆，以及它们在实现优先队列时的操作。平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）和B树/B+树在数据库索引、文件系统等领域具有广泛应用，本书将分析它们的平衡机制和查找效率。 图算法的进阶： 除了最短路径，我们还将深入图算法的更多方面。最小生成树（MST）是连接所有顶点的最小权值边集合，Prim算法和Kruskal算法将是重点讲解对象。网络流算法（如Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp）在资源分配、匹配等问题中具有重要意义，我们将对其基本原理和应用进行介绍。 字符串匹配与模式识别： KMP算法、Boyer-Moore算法等高效字符串匹配算法，以及正则表达式匹配，是文本处理和信息检索的基础。我们将分析它们的匹配原理和性能优势。 计算几何基础： 计算几何是研究几何问题计算方法的分支。本书将介绍凸包（Convex Hull）的计算（如Graham扫描法、Jarvis步进法），以及点定位、线段相交等基本问题。 NP-完全问题与近似算法： 理解NP-完全问题类别的概念，以及NP-hard和NP-complete的区别，是认识计算复杂度边界的关键。本书将介绍NP-完全问题的定义，并通过旅行商问题（TSP）、图着色问题等经典例子进行说明。同时，我们将介绍近似算法和启发式算法，它们在解决NP-完全问题时提供可接受的解决方案。 第四部分：算法在现代科学与工程中的前沿应用 算法不仅仅是理论上的概念，更是驱动现代科技发展的核心引擎。本部分将展示算法如何在机器学习、大数据、加密学等前沿领域发挥作用。 机器学习算法的基石： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-Means聚类等是许多机器学习应用的基础。本书将介绍这些算法的基本原理、数学模型和它们在分类、回归、聚类等任务中的应用。例如，我们将详细讲解逻辑回归的损失函数和梯度下降的更新过程。 深度学习与神经网络： 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型已在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。本书将概述神经网络的基本结构、前向传播与反向传播原理，以及这些模型的核心思想。 大数据处理算法： MapReduce模型及其在Hadoop生态中的应用，是处理海量数据的经典框架。我们将介绍其思想和工作流程。此外，我们还将探讨流式计算算法（如Count-Min Sketch, HyperLogLog）在实时数据分析中的作用。 加密学与安全算法： 对称加密（如AES）、非对称加密（如RSA）、哈希函数（如SHA-256）以及数字签名等加密学算法，是保障信息安全的关键。本书将介绍这些算法的基本原理和应用，理解它们如何构建安全的通信和数据存储。 生物信息学与计算生物学： 序列比对算法（如Smith-Waterman, BLAST）、基因组组装算法等在理解生命奥秘方面发挥着重要作用。 并行与分布式算法： 随着计算能力的提升，并行与分布式计算成为解决大规模问题的必然选择。本书将介绍并行算法的设计原则、同步与通信机制，以及分布式算法的挑战与常见模式。 本书特色： 体系完整： 从基础概念到前沿应用，全面覆盖算法的广度和深度。 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和理论分析，也结合了丰富的实际应用案例。 可视化教学： 大量图例和流程图帮助读者直观理解复杂算法。 难度分级： 内容由浅入深，适合不同水平的读者。 代码示例： （可选，根据具体出版形式）部分章节会提供伪代码或实际编程语言的代码片段，帮助读者动手实践。 《算法的时空之旅：从经典到前沿》不仅是一本算法教科书，更是一次思想的启迪之旅。它将帮助读者建立起强大的逻辑思维能力和抽象思维能力，培养解决复杂问题的系统性方法，从而在瞬息万变的科技浪潮中，成为一名敏锐而高效的探索者。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完了一本名为《人工智能驱动的决策：理论与实践》的书，这本著作深入浅出地探讨了人工智能在现代商业决策中的应用。作者从最基础的机器学习算法入手，循序渐进地讲解了如何利用数据构建预测模型，以及这些模型如何在复杂的商业环境中提供洞察。书中不乏对深度学习、自然语言处理等前沿技术的介绍，但更令人印象深刻的是，它并没有止步于技术本身，而是花了大量篇幅阐述了如何将这些技术转化为实际的商业价值。我尤其喜欢其中关于“算法伦理”的章节，作者提出了许多发人深省的问题，提醒我们在追求效率的同时，也要关注人工智能可能带来的偏见和公平性问题。此外，书中还穿插了多个来自不同行业的真实案例，例如零售业的个性化推荐、金融业的风险评估以及制造业的供应链优化等，这些案例的分析非常到位，让我对AI的应用有了更直观的理解。总的来说，这本书为那些希望了解如何利用AI提升决策能力的人提供了一个非常全面的指南，它既有扎实的理论基础，又不乏生动的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

《现代物理学的奇妙之旅》这本书，就像是带领我踏上了一场穿越时空、探索宇宙奥秘的史诗级冒险。作者以一种极其生动和引人入胜的方式，将那些原本晦涩难懂的物理学概念，如量子力学的叠加态、相对论的时空弯曲、黑洞的形成机制等，变得触手可及。他巧妙地运用大量形象的比喻和类比，甚至穿插了一些有趣的科学史故事，让我在阅读过程中仿佛置身于一个充满惊奇的实验室。让我印象最深刻的是关于量子纠缠的部分，作者描述的“幽灵般的超距作用”既神秘又迷人，激发了我对物质本质更深层次的思考。书中还探讨了宇宙大爆炸的起源、暗物质与暗能量的未解之谜，以及未来物理学可能的发展方向，这些内容都极大地拓展了我的视野。尽管物理学本身充满了复杂性，但作者的叙述方式让我在享受阅读乐趣的同时，也对这个学科产生了浓厚的兴趣。这本书绝对是一本适合所有对宇宙充满好奇心的人的读物，它用最优雅的语言，讲述了最深刻的科学真理。

评分☆☆☆☆☆

我近期阅读了《人机协作的未来：智能时代的共生之道》这本书，内容上非常有启发性。作者探讨了人工智能技术如何从根本上改变我们现有的工作模式和人际互动方式。书中不仅仅局限于介绍AI的强大功能，更侧重于阐述人与机器之间如何建立更深层次的协作关系。我特别欣赏书中对“增强智能”概念的解读，它认为AI的价值在于辅助和提升人类的能力，而不是完全取代，这与许多关于AI会带来大规模失业的悲观看法形成了鲜明对比。作者还深入分析了在教育、医疗、创意产业等多个领域，人机协作所带来的变革性影响，并提出了一系列关于未来工作岗位发展趋势的预测。让我耳目一新的是，书中还探讨了在法律、伦理以及社会层面，我们需要如何去适应和引导这种人机共生的新时代，例如如何制定新的法规来规范AI的应用，以及如何培养下一代适应未来工作所需的技能。这本书不仅具有前瞻性，更充满了人文关怀，它引导读者思考如何在科技飞速发展的浪潮中，找到人类自身的独特价值和位置。

评分☆☆☆☆☆

《全球供应链管理：风险与韧性》这本书，为我揭示了一个错综复杂却又至关重要的现代商业运作模式。作者在书中详细剖析了从原材料采购、生产制造到产品分销的整个供应链流程，并着重强调了在这个过程中存在的各种潜在风险，如自然灾害、地缘政治冲突、疫情爆发以及技术中断等。更具价值的是，本书提供了应对这些风险的一系列策略和工具，特别是关于“供应链韧性”的构建，作者提出了一系列切实可行的方案，包括多元化供应商、建立战略库存、加强信息透明化以及利用数字化技术进行风险预警和响应。书中通过对近年来的多个重大供应链中断事件进行案例分析，如半导体短缺、航运危机等，深入浅出地阐述了风险管理的紧迫性和重要性。对于任何一个在全球化背景下运营的企业来说，这本书都是一本不可多得的宝贵参考。它不仅让我认识到供应链的脆弱性，更重要的是，让我看到了如何通过 proactive 的管理和策略，提升企业的生存能力和竞争力，实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸拜读了《中华传统节日文化溯源》一书，这本书的深度和广度都令我叹为观止。作者并没有简单地罗列节日的名称和习俗，而是深入挖掘了每一个传统节日背后深厚的历史渊源、哲学思想以及社会文化意义。他从古代的农耕文明、祭祀仪式、神话传说等多个角度，层层剥茧，揭示了例如春节、清明、端午、中秋等节日如何在中国漫长的历史长河中演变和发展，并与中国人的精神世界紧密相连。书中关于“礼”的阐述尤为精彩，作者将节日视为维系家庭、社会和谐的重要载体，探讨了其在道德教化、情感交流方面的作用。此外，书中还提及了许多鲜为人知的民俗细节和地方特色，为我打开了认识中国传统文化的新视角。阅读过程中，我不仅增长了知识，更重要的是，对中华民族的文化认同感和自豪感油然而生。这本书不仅仅是一部节日文化的百科全书，更是一次对中国传统价值观的深刻体悟，强烈推荐给所有对中国文化感兴趣的朋友。