并行算法的设计与分析（修订版）

　　第一章 并行算法基础
　　1.1 并行算法的硬件基础
　　1.1.1 当代并行计算机体系结构
　　1.1.2 并行计算机互连网络
　　1.2 并行计算模型
　　1.2.1 SIMD同步并行计算模型
　　1.2.2 MIMD异步并行计算模型
　　1.2.3 其他并行计算模型
　　1.3 并行算法编程模型
　　1.3.1 数据并行模型
　　1.3.2 消息传递模型
　　1.3.3 共享变量模型
　　1.4 并行算法的一般概念
　　1.4.1 并行算法的定义和分类
　　1.4.2 并行算法的表达
　　1.4.3 并行算法的复杂性度量
　　1.4.4 并行算法的WT表示
　　1.4.5 并行算法的同步和通信
　　习题
　　参考文献
　　第二章 并行算法的基本设计技术
　　2.1 平衡树方法
　　2.1.1 求取最大值
　　2.1.2 计算前缀和
　　2.2 倍增技术
　　2.2.1 表序问题的计算
　　2.2.2 求森林的根
　　2.3 分治策略
　　2.3.1 SIMD模型上分治算法的描述
　　2.3.2 SIMD共享存储模型上的FFT算法
　　2.4 划分原理
　　2.4.1 归并原理
　　2.4.2 划分算法与归并算法
　　2.5 流水线技术
　　2.5.1 一维阵列上的流水线归并排序原理
　　2.5.2 一维阵列上的流水线归并排序算法
　　2.6 加速级联策略
　　2.6.1 常数时间求最大值算法
　　2.6.2 双对数时间算法
　　2.6.3 加速级联算法
　　2.7 破对称技术
　　2.7.1 基本着色算法
　　2.7.2 快速3-着色算法
　　2.7.3 最优3-着色算法
　　习题
　　参考文献
　　第三章 比较器网络上的排序和选择算法
　　3.1 Batcher归并和排序网络
　　3.1.1 比较操作和[0，1]原理
　　3.1.2 奇偶归并网络
　　3.1.3 双调归并网络
　　3.1.4 Bateher排序网络
　　3.2 （m，n）一选择网络
　　3.2.1 分组选择网络
　　3.2.2 平衡分组选择网络
　　3.3 AKS排序网络
　　3.3.1 扩展图和划分网络
　　3.3.2 部分排序算法
　　3.3.3 完全排序算法
　　习题
　　参考文献
　　第四章 排序和选择的同步算法
　　4.1 Stone双调排序算法
　　4.1.1 均匀洗牌函数及其性质
　　4.1.2 Stone的观察及其计算模型
　　4.1.3 Stone的并行排序算法
　　4.2 Thompson和Kung双调排序算法
　　4.2.1 处理器编号方式
　　4.2.2 Thompon和Kung的观察
　　4.2.3 Thompon和Kung的双调排序算法
　　4.3 Preparata和Vuilemin双调排序算法
　　4.3.1 算法原理
　　4.3.2 流水线技术
　　4.3.3 算法描述
　　4.4 Akl并行k-选择算法
　　4.4.1 算法原理及物理描述
　　4.4.2 并行k-选择算法
　　4.4.3 算法分析
　　4.5 Valiant并行归并算法
　　4.5.1 归并算法的基本原理
　　4.5.2 k=pq时Valiant归并
　　4.5.3 k=rpq时Valiant归并
　　4.6 Hirschberg并行桶排序算法
　　4.6.1 并行桶排序算法原理
　　4.6.2 并行桶排序算法描述
　　4.7 Preparata并行枚举排序算法
　　4.7.1 枚举排序及其实现方法
　　4.7.2 排序算法的设计和分析
　　4.8 Cole并行归并排序算法
　　4.8.1 使用覆盖和位序的归并方法
　　4.8.2 Cole最佳排序算法
　　4.8.3 算法的正确性证明及分析
　　习题
　　参考文献
　　第五章排序和选择的异步和分布式算法
　　5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举
　　排序算法
　　5.1.1 算法原理和描述
　　5.1.2 算法举例和分析
　　5.2 MIMD.TC模型上的
　　异步快排序算法
　　5.2.1 算法原理和描述
　　5.2.2 算法举例和分析
　　5.3 分布式k-选择算法
　　5.3.1 随机k-选择算法
　　5.3.2 确定k-选择算法
　　5.4 分布式求中值算法
　　5.4.1 分布式中值
　　5.4.2 分布式求中值算法
　　5.5 分布式定序算法
　　5.5.1 分布式计算模型
　　5.5.2 分布式定序算法
　　5.5.3 算法复杂度分析
　　5.6 分布式排序算法
　　5.6.1 模型和定义
　　5.6.2 静态排序算法
　　5.6.3 算法复杂度分析
　　习题
　　参考文献
　　第六章并行搜索
　　6.1 单处理机上的搜索
　　6.1.1 单处理机上的顺序搜索
　　6.1.2 单处理机上有序表的对半搜索
　　6.2 SIMD共享存储模型上有序表
　　的搜索
　　6.2.1 SIMD-EREW模型上的搜索
　　6.2.2 SIMD-CREW模型上的搜索
　　6.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索
　　6.3.1 sIMD-SM模型上的随机序列搜索.算法描述
　　6.3.2 sIMDS-M模型上的随机序列搜索算法分析
　　6.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索
　　6.4.1 提问
　　6.4.2 维护
　　6.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索
　　6.5.1 提问
　　6.5.2 维护
　　6.6 MIMD共享存储模型上有序表
　　的搜索
　　6.6.1 AVL树及其顺序
　　插入算法
　　6.6.2 Ellis并行搜索和插入算法
　　习题
　　第七章排列和组合
　　第八章数据传输与选路
　　第九章并行串匹配
　　第十章表达式求值
　　第十一章上下文无关语富的并行识别与语法分析
　　第十二章矩阵运算
　　第十三章数值计算
　　第四章肿和卷积与滤波

　　    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，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机专业。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、依阿华大学、威斯康星大学、Mahat‘ish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，中国计算机学会开放系统专业委员会副主任，中国数学会计算数学并行计算专业委员会委员。曾任国家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，全国高等教育电子、电工和信息类专业自考指导委员会副主任，安徽省高校计算机基础课程教学指导委员会副主任，中国计算机学会理事，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，中国科学技术大学计算机系主任。
　　    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、并行计算机体系结构和智能计算等。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、教育部博士点基金等科研项目。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，主审、主编计算机类各种教材8部。曾获国家科技进步二等奖、国家级教学成果二等奖、国家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、安徽省科技进步二等奖、国家科委高技术研究与发展计划三等奖、国家教委科技进步三等奖共18项，并获2001年度“国家863计划15周年先进个人重要贡献奖”。
　　    陈国良教授在中国科学技术大学执教30多年。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“算法理论一算法设计一算法实现一算法应用”的并行算法学科体系，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，其中博士生60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1998年度安徽省教育系统劳动模范、安徽省优秀教师称号、2001年度宝钢教育基金优秀教师特等奖和2003年度第一届高等学校教学名师奖。
　　    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。

　　    《并行算法的设计与分析（修订版）》在初版基础上，对个别章节进行了修改补充，并在每章的开头，除原有的“内容提要”外，又新增加，“讲授要点”，可作为授课教师的教学指导和参考。《并行算法的设计与分析（修订版）》系统全面地讨论了各种专用和通用并行计算模型上的算法的设计和分析方法。书中以并行计算模型为线索，强调算法、结构和模型三者之间的密切关系，着重介绍了各种最基本、常用和典型的并行算法，同时也力图反映本学科的最新成就和发展趋势。
　　    全书共分二十章，主要内容包括并行算法基础，并行算法的基本设计技术，各种计算模型上的计算机领域中诸多常用计算问题的并行算法的设计和分析方法，最后还讨论了各种并行计算模型的能力、限制、等价性以及与并行计算有关的NC一理论问题。
　　    《并行算法的设计与分析（修订版）》取材丰富，内容系统全面，可作为高等学校计算机及其他信息科学类有关专业高年级学生或研究生的教材．也可供从事计算机科学理论和算法研究的科技人员阅读参考。
　　    《并行算法的设计与分析（修订版）》初版于1994年，曾获教育部高等学校优秀教材一等奖。