数据库及其应用习题详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:黄明

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2004-4-1

价格:17.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111142041

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• MySQL
• Oracle
• 数据分析
• 数据库原理
• 数据库应用
• 习题集
• 高等教育
• 计算机科学

计算机科学与技术专业核心课程精选教程：算法设计与分析 本书特色： 本教程聚焦于计算机科学领域最基础、最核心的“算法设计与分析”学科，旨在为读者提供一套严谨、深入且实用的学习资源。我们摒弃了对特定数据库管理系统或应用案例的详细介绍，转而专注于算法本身的理论构建、设计范式以及性能评估的科学方法。本书内容涵盖了从基础数据结构到高级算法设计策略的完整体系，力求让读者掌握解决复杂计算问题的通用思维框架。 内容结构与深度解析： 第一部分：基础与预备知识 本部分为后续高级算法的学习奠定坚实的数学和计算模型基础。 1.1 算法的数学基础： 深入探讨集合论、图论在算法分析中的应用。重点剖析大O、Ω、Θ记号的精确定义与应用，理解渐近分析在衡量算法效率上的不可替代性。我们详细阐述了递归关系式的求解方法，特别是主定理（Master Theorem）在分析分治算法时间复杂度时的严谨步骤。 1.2 基本数据结构回顾与深化： 尽管本书不侧重应用，但对基础结构的选择与优化至关重要。本章详细分析了数组、链表、栈、队列在不同操作下的时间复杂度和空间复杂度。特别对树形结构进行了细致的展开，包括二叉树的遍历算法、平衡二叉搜索树（AVL树和红黑树）的构造原理、平衡维护机制及其在查找、插入、删除操作中的时间性能保证。哈希表的构造函数设计、冲突解决策略（链地址法、开放定址法）的优劣对比，也是本章的重点。 第二部分：核心排序与搜索算法 本部分系统梳理了影响计算效率的经典排序方法，并探讨了搜索策略的优化。 2.1 高效排序算法的原理与实现： 比较和非比较排序的范式差异。对归并排序和快速排序的原理进行深入剖析，强调它们的分治特性。重点分析快速排序的枢轴选择对最坏情况的影响及应对策略。堆排序的实现，特别是最大堆的构建与维护，是本章的核心内容。此外，对计数排序、基数排序等线性时间排序算法的适用场景和理论边界进行了严格的论证。 2.2 搜索算法的优化： 二分查找的条件与边界处理，确保零错误的查找实现。在图结构中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的遍历原理、实现方式（使用栈和队列的映射关系）及其在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 第三部分：高级算法设计范式 这是本书的核心价值所在，旨在教授解决复杂问题的通用设计哲学。 3.1 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪心选择性质与最优子结构如何共同保证贪心算法的正确性。通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，演示如何识别和构建局部最优选择。 3.2 分治策略（Divide and Conquer）： 深入分析归并排序和快速排序作为分治范例的基础。介绍Strassen矩阵乘法如何通过精巧的分解，实现渐进复杂度上的优化，体现分治思想的强大潜力。 3.3 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是本书篇幅最长、理论最严谨的部分。我们强调其“重叠子问题”和“最优子结构”两大特性。通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1和有界）、矩阵链乘法等经典问题，详细讲解自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）两种实现方式的差异与效率考量。重点在于状态转移方程的建立过程，而非仅仅是代码实现。 第四部分：图论算法的深度应用 图算法是连接理论与实际应用的关键桥梁，本书集中于其核心计算模型。 4.1 最短路径问题： 区分单源最短路径和所有对最短路径。详细推导迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的正确性，并分析其在优先队列优化下的性能。Bellman-Ford 算法的原理和处理负权边的能力是本章的重点。对于所有对最短路径，深入剖析Floyd-Warshall 算法的矩阵乘法式迭代结构及其时间复杂度。 4.2 最小生成树（MST）： 详细阐述Prim 算法和Kruskal 算法的构造逻辑，重点对比二者在不同图稀疏度下的性能表现。 4.3 网络流与匹配： 介绍网络流的基本概念（容量、流、残余网络）。重点讲解Ford-Fulkerson 方法的迭代思想，并引入Edmonds-Karp 算法以保证算法终止性。最大二分图匹配与最大流之间的联系将得到明确的几何和代数解释。 第五部分：高级主题与计算复杂性 本部分将读者的视野提升到理论计算的极限。 5.1 NP-完全性理论导论： 严格定义可判定问题、多项式时间问题（P类）和非确定性多项式时间问题（NP类）。介绍归约（Reduction）的概念，并以SAT问题作为第一个NPC问题的严格证明。重点讨论如何证明一个新问题是NPC的（即证明它在NP中，且一个已知的NPC问题可以归约到它）。 5.2 近似算法与启发式搜索： 讨论对于NP-Hard问题，近似算法（如TSP问题的近似解法）和局部搜索（如模拟退火、遗传算法的理论基础）的必要性与局限性。 本书的价值定位： 本书严格遵循计算机科学的学术标准，专注于算法的“设计”和“分析”本身，而非依赖于特定应用软件的API或SQL语言。读者通过本书的学习，将能独立构建高效的解决方案，理解现有复杂系统背后的计算逻辑，为未来进行更深入的系统设计、优化或学术研究打下坚不可摧的理论基石。本书是面向有志于精通计算思维的计算机科学、软件工程及相关专业高年级学生和研究人员的理想教材。

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这本书的排版和印刷质量倒是无可挑剔，纸张厚实，字迹清晰，没有任何漏印或者模糊的地方，这点值得称赞。但内容上的组织结构，特别是章节之间的过渡衔接，让我感到非常困惑。有时候，上一章还在讲基础的集合代数概念，下一章突然就跳到了高级的锁机制和并发控制，中间缺少了必要的逻辑桥梁，比如关于关系代数到SQL执行计划的映射过程。这种跳跃式的讲解，使得读者很难建立起一个完整的知识体系。我更喜欢那种层层递进、由浅入深的叙事风格，比如先讲解数据建模，再过渡到物理存储，然后讨论并发控制，最后才是性能调优。这本书更像是把各个知识点零散地堆砌在一起，需要读者自己去费力地梳理它们之间的内在联系。对于自学者而言，这种缺乏清晰脉络的结构，无疑增加了学习的难度和挫败感。

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这本书的封面设计得很有年代感，封面的配色和字体选择，都让人想起上世纪末那些经典的技术手册。拿到手里沉甸甸的，感觉内容肯定很扎实。我原本是希望找一本关于现代数据管理和云原生数据库的实践指南，结果这本书似乎更偏向于对传统关系型数据库理论的深入挖掘。它花了大量的篇幅来解释规范化、事务的ACID特性，以及经典的SQL语法，这对于初学者来说可能是个不错的入门砖。但是，对于我们这些已经工作了一段时间，正在转向NoSQL或者NewSQL架构的人来说，感觉内容有些滞后。比如，书中对索引的讨论还停留在B+树的经典模型上，对于位图索引、倒排索引等在搜索引擎和数据仓库中的应用几乎没有提及。整体来看，这本书的叙述方式偏向于教科书的严谨和枯燥，缺少一些生动的案例和行业最佳实践的分享。如果你想系统地回顾数据库的“根基”，它或许能派上用场，但如果你期待的是前沿技术的速成，那可能要失望了。

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这本书的习题部分，坦率地说，难度梯度控制得非常不均匀，有些地方简直是“劝退级”的挑战。我花了整整一个下午去攻克一个关于复杂查询优化的题目，结果发现题目本身的设计思路就有点脱离实际业务场景了。很多题目都要求手写大量的存储过程和触发器，这在现代应用开发中，我们更多依赖ORM框架和微服务间的异步通信来处理业务逻辑。我更希望能看到一些关于如何设计高可用、可扩展的分布式事务处理方案的题目，或者是在大数据量下如何进行数据迁移和版本升级的实战演练。而且，习题的答案解析部分，虽然提供了步骤，但解释得过于简略，很多关键的推理过程一笔带过，让读者很难理解“为什么是这个最优解”。如果能配上一些性能分析图表，或者对比不同解法的资源消耗，那这本书的价值会大大提升。现在给我的感觉是，它更像是一套为期末考试准备的复习资料，而不是一本能指导工程师解决实际生产问题的工具书。

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我是在一个技术论坛上看到有人推荐这本书的，说它的理论基础打得牢。但实际阅读下来，我发现“应用”这部分内容实在有些单薄。书里提到的应用场景大多停留在单机部署的OLTP系统，例如简单的库存管理或者学生信息录入。在数据量爆炸的今天，这种应用场景的代表性已经很低了。我特别关注了关于数据仓库和商业智能（BI）的部分，希望找到一些关于ETL流程设计和星型、雪花型模型构建的详尽指导，结果发现这部分内容只是蜻蜓点水，几乎没有深入的建模案例。而且，书中关于数据库安全和合规性的讨论也明显落后了。面对GDPR、数据脱敏和加密传输等日益严格的要求，这本书里提到的安全措施显得非常基础，仅仅停留在用户权限控制和简单的密码策略上。对于需要构建面向互联网、处理海量用户敏感数据的系统工程师来说，这本书提供的安全视角是远远不够的。

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这本书在特定领域的知识点覆盖上，显得有些偏科。例如，它在关系代数和SQL的函数式编程方面做了详尽的阐述，这对于理解查询优化器的工作原理是有益的。然而，当涉及到非关系型数据库的介绍时，内容就显得非常敷衍和过时了。它仅仅用了一两个章节简单提及了键值存储和文档型数据库的“概念”，却完全没有深入探讨它们在解决特定业务问题上的优势，比如MongoDB的灵活性、Redis的缓存性能，或者Cassandra的线性扩展能力。更让我感到遗憾的是，书中对数据库的运维自动化、监控体系（比如Prometheus或Grafana集成）以及云数据库服务（如AWS RDS或阿里云RDS）的使用经验分享几乎为零。这使得这本书的适用范围被极大地限制在了传统数据中心环境下的理论学习，对于希望在云计算时代负责数据库架构和运维的专业人士来说，它提供的价值非常有限。

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