数据库原理及其应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:黄德才

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2005-6

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030106926

丛书系列:

图书标签:

• 数据库原理
• 数据库系统
• 数据库应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• 计算机科学
• 高等教育

算法导论：理论与实践 作者： 计算机科学资深研究员团队 出版社： 创新科技出版社 字数： 约 1500 字 --- 内容简介 本书《算法导论：理论与实践》并非关注数据库系统的构建、管理与优化，而是深入探索计算机科学的基石——算法的设计、分析与实现。全书以严谨的数学理论为基础，结合大量的实际应用案例，旨在为读者构建坚实而全面的算法知识体系。 本书的视角聚焦于如何高效地解决计算问题，涵盖了从基础排序与搜索到高级图论、动态规划、近似算法乃至现代机器学习算法的基础组件。我们相信，理解算法的内在原理是成为优秀软件工程师和计算科学家的必经之路。 --- 第一部分：基础与分析（Foundations and Analysis） 本部分奠定了整个算法学习的理论基础，重点在于如何评估算法的优劣和正确性。 第一章：计算模型与渐近分析 本章首先回顾了图灵机等抽象计算模型，为后续算法的严谨性分析做铺垫。核心内容聚焦于渐近分析，详细阐述了 $O$ (大O)、$Omega$ (大Omega) 和 $Theta$ (Theta) 符号的精确定义及其在描述时间复杂度和空间复杂度中的应用。我们通过实例对比了线性、对数、平方以及指数增长的实际意义，强调了在输入规模趋向无穷大时，主导项的重要性。此外，还引入了摊还分析 (Amortized Analysis) 的概念，用于分析那些在序列操作中平均性能良好的数据结构（如动态数组和斐波那契堆）。 第二章：排序算法的精进 排序是算法学习的起点，本章不满足于基础的冒泡排序和选择排序，而是深入探讨高效排序技术的原理。我们详细剖析了归并排序 (Merge Sort) 的分治策略，证明了其 $O(n log n)$ 的稳定性。随后，重点讲解了快速排序 (Quick Sort) 的核心——基准选择（Pivot Selection）对性能的巨大影响，包括随机化快速排序的预期时间复杂度分析。最后，对适用于特定场景的排序，如计数排序 (Counting Sort)、基数排序 (Radix Sort) 以及堆排序 (Heap Sort) 进行了深入的剖析与比较。 第三章：递归与分治策略 本章系统化地介绍了分治法 (Divide and Conquer) 这一强大的设计范式。通过经典的例子，如计算最大子数组和、Strassen 矩阵乘法，读者将学习如何将复杂问题分解为可独立求解的子问题，并有效地合并结果。递归树方法和主定理（Master Theorem）作为分析分治算法复杂度的核心工具被详细阐述，为后续章节中如快速傅里叶变换等复杂算法的分析打下坚实基础。 --- 第二部分：核心数据结构与算法范式（Core Structures and Paradigms） 本部分转向具体的算法设计范式，并介绍构建高效计算系统的关键数据结构。 第四章：堆与优先级队列 优先级队列是调度、图搜索等众多应用的基础。本章详述了二叉堆 (Binary Heap) 的结构与操作（插入、删除最大/最小元素）的 $O(log n)$ 复杂度保证。在此基础上，我们介绍了更高级的堆结构，如二项堆 (Binomial Heap) 和斐波那契堆 (Fibonacci Heap)，重点分析了斐波那契堆在摊还时间复杂度上的优势，使其在实现Dijkstra和Prim算法时表现卓越。 第五章：散列表（哈希表） 散列表提供了平均 $O(1)$ 时间复杂度的查找、插入和删除操作。本章深入探讨了哈希函数的设计原则，如何保证均匀分布，并详细分析了处理冲突的两种主要方法：链式法 (Separate Chaining) 和开放寻址法 (Open Addressing)，包括线性探测、二次探测和双重哈希。此外，本章还讨论了“完美哈希”的概念及其在静态数据集中的应用。 第六章：图算法 I：搜索与连通性 图论是算法研究的另一核心领域。本章从基础的图表示（邻接矩阵与邻接表）开始，随后系统讲解了两种基础遍历算法：广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)。我们着重分析了它们在线性时间复杂度内解决最短路径（无权图）、拓扑排序以及判断图连通性的能力。对于有向无环图 (DAG) 的拓扑排序，我们提供了基于 DFS 和 Kahn 算法的两种实现对比。 第七章：图算法 II：最短路径与最小生成树 本章关注赋权图上的核心问题。对于单源最短路径问题，我们详细分析了 Dijkstra 算法的原理、适用条件（非负权）及其在不同堆结构下的性能差异。对于包含负权边的图，Bellman-Ford 算法的迭代机制被详尽解析，并展示了如何利用它来检测负权环。在最小生成树 (MST) 方面，Prim 算法和Kruskal 算法的贪心策略被严格证明其最优性，并对比了它们在不同图密度下的效率。 --- 第三部分：高级算法设计范式（Advanced Design Paradigms） 本部分探讨解决复杂优化问题的强大技术。 第八章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章通过经典的矩阵链乘法、最长公共子序列 (LCS) 和背包问题 (Knapsack Problem) 的实例，系统阐述了动态规划的两大核心要素：最优子结构性质的验证和子问题重叠的记忆化或自底向上的迭代求解。我们特别强调了如何构建状态转移方程，这是 DP 成功的关键。 第九章：贪心算法（Greedy Algorithms） 本章探讨了在每一步选择局部最优解能够导致全局最优解的一类算法。通过霍夫曼编码 (Huffman Coding) 和活动选择问题 (Activity Selection Problem)，我们演示了贪心算法的设计过程。更重要的是，本章强调了证明一个贪心选择具有最优子结构性质和贪心选择性质的严格方法论，以避免陷入局部最优的陷阱。 第十章：计算的极限与近似算法 本章将视野扩展到计算的边界。我们引入了P 类问题和NP 类问题的概念，并详细解释了 NP-完全性 (NP-Completeness) 的重要性，以及归约 (Reduction) 的概念。对于那些被证明为 NP-难的问题（如旅行商问题 TSP），本章介绍了实用的近似算法，例如基于 Christofides 算法的 TSP 近似解，以及它们在可接受的运行时间内提供“足够好”解的价值。 --- 第四部分：现代计算主题（Modern Computational Topics） 本部分涵盖了与现代计算领域紧密相关的专业算法。 第十一章：字符串匹配与正则表达式 本章聚焦于高效的字符串搜索技术。我们从基础的朴素算法出发，深入剖析了 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法中前缀函数的构建与应用，以及 Boyer-Moore 算法中坏字符规则和好后缀规则的优化。这些算法是文本编辑器、编译器和生物信息学中的关键组件。 第十二章：计算几何基础 本章介绍了处理二维空间中点、线、多边形的基本算法。内容包括凸包 (Convex Hull) 的求解（如 Graham 扫描法），线段交点的判定，以及最近点对问题的分治解决方案。这些算法是计算机图形学、地理信息系统 (GIS) 的基石。 第十三章：并与并行算法简介 在多核处理器和分布式系统日益普及的今天，并行算法设计至关重要。本章介绍了基本的PRAM 模型，并探讨了如并行归约、并行排序等基础操作如何利用并行性来降低时间复杂度或提高吞吐量。 --- 总结 《算法导论：理论与实践》旨在提供一个全面、深入且实用的算法学习路径。每章的理论阐述后都附有大量的伪代码和C++/Python 风格的实现思路，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。本书力求在算法的数学严谨性与工程实现的可操作性之间找到完美的平衡点。

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作为一名对系统架构有兴趣的自学者，我非常注重教材的广度和前瞻性。这本书的覆盖面远超出了传统数据库的范畴，它巧妙地将NoSQL数据库的兴起及其适用场景也纳入了讨论范围。虽然篇幅有限，但对文档型数据库和键值存储的基本原理介绍得恰到好处，帮助我构建了一个更全面的数据存储认知地图。我特别欣赏它在讨论并发控制和恢复机制时，没有采用过于教条化的描述，而是通过经典的日志记录和检查点机制的演进，展示了这些机制如何应对分布式环境下的挑战。这种历史的、演进式的讲解方式，使得我对这些看似冰冷的技术背后的工程智慧有了更深层次的理解和敬意。

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我发现这本书对于理解数据库的底层结构，例如B+树和哈希索引的内部工作原理，有着独到之处。很多教程只是简单提及这些结构的作用，但这本书深入到了节点分裂、页面管理这些细节，并解释了它们如何影响磁盘I/O效率。这对于理解为什么在特定场景下范围查询会慢于精确查找，提供了坚实的理论支撑。此外，书中关于数据库安全性的探讨也相当到位，涉及到授权机制、数据加密的实际应用场景，让我意识到数据库管理远不止于数据存取。整本书的知识密度很高，但结构清晰，真正做到了深入浅出，是任何想要成为专业数据工程师的同行不可多得的参考宝典。

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这本书的排版和语言风格，给我的阅读体验增添了许多愉悦感。它不像某些官方教材那样板着脸孔，而是带着一种鼓励探索的学者气息。章节之间的过渡非常自然流畅，即使是初次接触数据库理论的人，也不会感到突兀或脱节。例如，在解释如何将现实世界的需求转化为规范化的实体关系模型时，作者使用了非常贴近生活和商业的案例，而不是那些千篇一律的“图书馆借阅系统”。这种叙事上的亲和力，极大地降低了学习的心理门槛。我发现自己可以连续阅读数小时而不感到疲倦，这对于自学资料来说，是一个非常高的评价。它成功地将枯燥的数学理论包装成了一个引人入胜的逻辑解谜过程。

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这本书简直是我的救星！我之前对编程和计算机底层逻辑完全是一头雾水，尤其是涉及到数据存储和管理的部分，总是感觉像在迷雾中摸索。这本教材以非常直观和系统的方式，将抽象的数据库概念变得触手可及。作者的叙述逻辑极其严谨，从最基础的关系模型讲起，逐步深入到查询优化、事务管理这些核心技术点。最让我欣赏的是，它不仅仅停留在理论层面，书中大量的实例和习题设计得非常巧妙，能够真正引导读者动手实践。我记得有一次在设计一个复杂的学生选课系统时遇到了瓶颈，翻阅这本书中的范例后，那种豁然开朗的感觉至今难忘。它让我深刻理解了为什么某些设计选择会比其他选择更有效率，对于构建健壮的数据库应用打下了坚实的基础。它不是那种只会堆砌术语的教科书，而更像一位耐心的导师，引导你一步步构建起完整的知识体系。

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对于一个工程实践者来说，我更看重工具的实际效能和应用深度。这本书在介绍SQL语言的复杂特性，比如窗口函数、CTE（通用表表达式）时的讲解力度，足以让我感到惊喜。很多号称“高级”的教程往往一笔带过，但这本书却用了相当大的篇幅，配以大量的性能对比分析，说明了不同查询策略对系统负载的影响。我曾经负责过一个旧系统的性能优化项目，原有的查询逻辑效率低下，导致高峰期响应迟缓。正是参考了书中关于索引选择性和执行计划分析的章节，我才得以准确找到性能瓶颈所在，并设计出了能将平均查询时间缩短70%的新方案。它不仅教你怎么写SQL，更重要的是教你如何“思考”数据库如何执行你的指令，这在实际的性能调优工作中至关重要。

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