新编考研辅导丛书《数据库系统原理辅导》 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:269

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出版时间:2003-1

价格:21.00元

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isbn号码:9787560610412

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计算机科学系列教材：深入探索数据结构与算法的奥秘 图书名称： 计算机科学系列教材：《高级数据结构与高效算法解析》 作者： 软件工程研究院 资深研究员团队 出版社： 卓越科技大学出版社 定价： 128.00 元 开本： 16开 页数： 680页 --- 内容简介： 本教材《高级数据结构与高效算法解析》旨在为计算机科学、软件工程、信息安全以及相关理工科专业的学生和研究人员提供一套全面、深入且极具实践指导意义的学习资源。它专注于构建坚实的数据结构基础，并在此基础上系统性地阐述设计、分析和实现现代高效算法所需的理论框架与核心技术。 全书共分为五大部分，共十五章，内容覆盖了从基础概念的严谨定义到前沿优化策略的深入探讨，力求在理论深度和工程应用之间取得完美平衡。 --- 第一部分：数据结构基础的再审视与深化 (约 180 页) 本部分回顾并深化了对经典数据结构的理解，重点在于探究其背后的数学原理和在不同应用场景下的性能边界。 第一章：复杂性理论与渐进分析的严谨性 本章首先从形式逻辑的角度重新审视了时间复杂度和空间复杂度的定义，重点讲解了 $Omega$, $Theta$, $O$ 符号在描述最坏、平均和最好情况下的精确用法。引入了摊还分析（Amortized Analysis）的概念，通过实例如动态数组（Dynamic Array）的扩容机制和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的操作成本分析，展示了如何准确评估序列操作的整体性能。此外，还详细讨论了概率分析在评估随机算法（如快速排序的随机化版本）中的作用。 第二章：树形结构的高级形态 本章超越了二叉搜索树（BST）的范畴，深入探讨了自平衡树系的精髓。 AVL树与红黑树（Red-Black Trees）： 详细剖析了红黑树的五条性质及其与2-3-4树的同构关系。通过大量的旋转和着色操作实例，演示了如何在 $O(log n)$ 时间内完成插入、删除和查找操作，并对比了其在实际应用中相对于其他平衡策略的优势与劣势。 B树与B+树的磁盘I/O优化： 重点阐述了B树家族如何针对外部存储（磁盘）的访问延迟特性进行优化。详细分析了扇出因子（Fanout Factor）的选择对磁盘I/O次数的影响，这对于设计高性能的文件系统索引和数据库索引至关重要。 Trie（前缀树）的变种： 探讨了用于字符串匹配和压缩的Radix Tree（基数树）和Patricia Tree，并介绍了它们在IP路由表查找中的应用。 第三章：图论结构的高效表示与遍历 本章强调图结构的内存效率和邻接矩阵、邻接表之间的权衡。重点讲解了高级图遍历技术，如双向搜索（Bidirectional Search）在特定目标查找中的效率提升，并引入了结构化图（如网格图、超立方体网络）的特殊优化方法。 --- 第二部分：核心算法设计范式 (约 200 页) 本部分系统地介绍并剖析了解决复杂计算问题的四大核心算法设计范式，这是算法思维的基石。 第四章：分治策略的深度应用 除了经典的快速排序和归并排序，本章侧重于应用分治法解决几何问题，例如计算平面上点对的最短距离（Closest Pair of Points）问题，以及在多维空间中进行空间划分（如K-D树的构建）。详细讨论了主定理（Master Theorem）在分析分治算法递归关系时的应用。 第五章：贪心算法的正确性证明 本章强调了贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构（Optimal Substructure）在证明贪心算法正确性中的核心作用。通过霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，详细演示了如何通过反证法和交换论证法来验证贪心选择的局部最优性导向全局最优性。还探讨了在非凸优化问题中，贪心算法可能失效的场景。 第六章：动态规划的精确建模 动态规划是本教材的重点之一。本章提供了建立DP状态转移方程的系统步骤（定义子问题、确定状态、找到转移方程、确定边界条件）。 经典问题再现： 背包问题（0/1 Knapsack, Bounded Knapsack）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法优化等。 高级DP应用： 介绍了约束优化问题中的“DP on Subsets”（如旅行商问题TSP的部分优化解法）以及在自然语言处理（NLP）中用于序列标注的维特比算法（Viterbi Algorithm）的原理，该算法本质上是DP在概率图模型上的应用。 第七章：回溯法与分支限界法的实践 本章将回溯法与更高效的分支限界法（Branch and Bound）进行对比。重点讲解了剪枝函数（Pruning Function）的设计，这是分支限界法性能优化的关键。通过解决N皇后问题和图着色问题的优化求解，展示了如何利用界限（Bound）来避免不必要的搜索空间探索。 --- 第三部分：高级数据结构与抽象 (约 150 页) 本部分着眼于解决大规模数据和并发环境下的特定问题。 第八章：堆结构的高级变体 除了标准的二叉堆，本章深入研究了斐波那契堆（Fibonacci Heap），重点分析其在实现Prim和Dijkstra算法时，相对于二叉堆在渐进时间复杂度上的理论优势（特别是延迟删除操作）。同时也对比了Binomial Heap在实现上的简洁性。 第九章：散列技术的深度剖析 本章全面覆盖了散列表（Hash Table）的设计哲学。 冲突解决策略： 详细比较了链地址法、开放寻址法（线性探查、二次探查、双重散列）的性能差异和缓存友好性。 完美散列（Perfect Hashing）： 介绍了如何为已知静态数据集构建查找时间恒为 $O(1)$ 的散列函数，包括两级散列方案的实现细节。 一致性散列（Consistent Hashing）： 重点讲解了该技术在分布式缓存系统（如Memcached, DynamoDB）中的应用，阐述其如何在节点增减时最小化数据迁移。 第十章：并查集（Disjoint Set Union）的路径压缩与按秩合并 本章聚焦于并查集数据结构在图算法中的关键作用。详细解析了路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）相结合后，其操作的逆阿克曼函数（Inverse Ackermann Function）的极高效率，这使其在Kruskal算法和网络连通性检测中成为首选。 --- 第四部分：图算法的进阶主题 (约 100 页) 本部分聚焦于网络流和图的结构化分解。 第十一章：网络流与最大匹配 本章系统阐述了最大流/最小割定理。详细介绍了Ford-Fulkerson方法，并重点讲解了Edmonds-Karp算法（使用BFS寻找增广路径）和Dinic算法（使用分层图和阻塞流）的实现与性能分析。同时，展示了如何将最大二分图匹配问题转化为最大流问题求解。 第十二章：最短路径的高级方法 除了Dijkstra和Bellman-Ford，本章探讨了在特定图结构上的加速方法。包括：针对具有非负权重的有向无环图（DAG）的线性时间最短路径算法；以及在处理具有大量可重用查询的静态图时，预处理技术（如Johnson's Algorithm的重新权重化）的应用。 --- 第五部分：计算的界限与近似算法 (约 50 页) 本部分探讨了哪些问题目前无法高效解决，以及我们应如何应对。 第十三章：NP完备性与不可判定性 本章介绍了计算复杂性理论的核心——P, NP, NP-Complete的概念。通过对3-SAT问题的归约过程进行简要说明，帮助读者理解为什么某些问题（如TSP的决策版本）被认为是“困难的”。 第十四章：处理NP难问题的策略 本章不再追求完美解，而是转向实用解法。详细介绍了几种针对NP难问题的实用算法： 近似算法（Approximation Algorithms）： 讨论了“竞争比”（Competitive Ratio）的概念，并以集合覆盖（Set Cover）问题的贪心近似算法为例进行深入分析。 启发式搜索： 介绍了局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）的基本框架及其在优化问题中的应用。 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每章均包含基于 C++/Java 的伪代码实现，并附有复杂度严格证明。 2. 强调“为什么”： 不仅展示算法如何工作，更深入分析选择特定数据结构或算法范式的根本原因（如缓存局部性、I/O开销、内存布局）。 3. 面向前沿： 覆盖了分布式系统设计中常用的算法（如一致性散列），为进阶学习打下坚实基础。 适用对象： 本科高年级、研究生，以及希望系统性提升算法和数据结构设计能力的软件工程师。 --- (总字数约 1520 字)

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作为一个非科班出身的考生，我对那些充斥着大量缩写和专业术语的资料感到本能的抗拒，因为一旦遇到一个陌生的缩写，整个学习流程就会被卡住，需要频繁地查阅其他资料，极大地打断了学习的流畅性。这本书在细节处理上展现了极高的专业素养和对读者的关怀。它在首次引入任何一个缩写（比如OLTP、OLAP、MVCC等）时，都会用括号或脚注的形式清晰地给出全称，并且对这些概念的本质和应用场景做了提炼性的总结，确保读者不会因为一个生僻词汇而卡壳。最让我印象深刻的是，书中关于分布式事务和NoSQL数据库的讨论，虽然不是传统考试的重点，但作者并没有一笔带过，而是用简短但精准的篇幅进行了介绍，这让我对整个数据库技术的发展脉络有了一个更宏观的认知。这种面面俱到又兼顾重点的平衡感，让这本书的阅读体验非常舒适和充实，让人感觉这是一份经过深思熟虑、真正为考生着想的优秀学习资料。

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我这人有个毛病，就是学技术东西容易走极端，要么就是追求最新的、最炫酷的框架，要么就是对基础理论不屑一顾。这次考研逼着我得把“数据库系统原理”这块短板给补上来，说实话，以前觉得不就是存点数据嘛，有什么难的？结果碰壁了，才发现自己对规范化理论、数据恢复机制这些底层逻辑一窍不通。我抱着试试看的心态翻开了这本《数据库系统原理辅导》，没想到里面的内容深度和广度都超出了我的预期。它不像有些辅导书那样只关注选择题和填空题的得分点，而是非常注重对核心算法和数据结构在数据库中的应用的阐述。比如，B+树的索引结构，书里不仅画出了详细的结构图，还对比了不同插入和删除操作对树高度的影响，这种细节的挖掘，让我对索引的效率有了更直观的认识。更让我欣赏的是，它在讲解系统实现细节时，没有陷入过度晦涩的编程细节中，而是保持了理论的高度和适度的工程实践视野，让你既能通过考试，又能对实际的数据库管理系统（DBMS）的工作原理有个大致的框架性的了解。读完后，我感觉自己对“数据持久化”这个概念的理解，瞬间提升了好几个档次，不再是空泛的口号了。

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我是一个对教材编写风格有很高要求的人，我讨厌那种陈词滥调、套路化的论述。在接触这本《数据库系统原理辅导》之前，我对数据库这门课的印象是枯燥且公式化严重。然而，这本书的作者似乎深谙“大道至简”的道理。它在阐述像关系完备性理论（如范式）这些相对抽象的内容时，没有直接跳到数学证明，而是先从现实世界中的数据冗余和更新异常问题入手，通过生活中的例子来引出“为什么我们需要第一范式、第二范式”。这种从需求反推理论的设计思路，让我的理解过程变得非常自然和流畅。我甚至觉得，这本书与其说是一本“辅导书”，不如说是一本精心编排的“入门导读”，它成功地架设了一座从零基础小白到专业知识掌握者的桥梁。读完对数据依赖的讲解后，我甚至开始尝试用新的范式眼光去审视我日常工作中的一些Excel表格设计问题，这种知识迁移能力，才是真正学习的价值所在。

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说实话，我买辅导书的初衷非常功利，就是想在最短的时间内，用最高效的方式把考点拿下，毕竟时间成本是研究生备考中最宝贵的资源。这本《数据库系统原理辅导》在效率优化这方面，做得堪称典范。我特别喜欢它对历年真题的解析部分，不是简单地给出正确答案，而是对每个选项进行了深入的辨析。比如，一道关于查询优化器如何选择执行计划的题目，它会列出几种可能的执行路径，然后用成本模型来解释为什么最优解是那样，甚至还会提到一些现代优化器可能会采用的启发式规则。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我做题时不再是靠“猜”或者“背诵模板”，而是真正学会了“分析问题”。此外，它的章节安排也极其符合考生的复习节奏，从基础的概念回顾，到中级的模型设计，再到高阶的并发控制和恢复，层层递进，每完成一个模块的学习，都会有一个小型的“自测模块”，能及时检验学习效果，确保知识点没有遗漏。这种结构设计，极大地提升了我的学习连贯性和自信心，感觉每一步都走得很踏实。

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天呐，这本书简直是为我量身定做的！我最近在准备考研，那叫一个焦头烂额，尤其是在面对“数据库系统原理”这种听起来就高深莫测的学科时，感觉自己像个迷路的孩子。我之前自己啃教材，简直是灾难，术语一个接一个，概念绕来绕去，理解起来异常吃力。就在我快要绝望的时候，我发现了这套“新编考研辅导丛书”中的这本《数据库系统原理辅导》。说实话，我一开始还有点怀疑，市面上的辅导书太多了，质量参差不齐，但这本书的排版和内容组织方式一下子就抓住了我的眼球。它不是那种干巴巴地堆砌理论的，而是用一种非常贴近考研命题思路的方式来梳理知识点。比如，它对关系代数和SQL的讲解，不是简单地罗列公式和语法，而是通过大量的真题案例来剖析，让你明白为什么这样设计查询，背后的原理是什么。特别是对于那些容易混淆的概念，比如事务的ACID特性和并发控制的各种隔离级别，它居然能用特别形象的比喻来解释，我当时就拍着大腿说“原来是这么回事啊！”这大大减轻了我的学习压力，让我从“死记硬背”的泥潭里解脱出来，真正开始理解数据库的精髓。这本书的价值，绝不仅仅在于帮你应付考试，更在于帮你建立起扎实的理论基础，这对我未来的学习和工作都至关重要。

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