具体描述
本书以VFP 6.0为背景，重点介绍了数据库系统的基本理论及方法；数据库与表的概念及操作；数据库内数据完整性的概念及操作；VFP程序设计方法；SQL查询；可视化程序设计技术及其辅助工具，重点是设计器；数据库系统管理的辅助工具——项目管理器。
本书的编写突出了以实例为先行，基本理论为基础，应用为目的的特点。在内容的选择上力求跟上当前软件的最新发展，也兼顾了北京市教委颁布的《北京市普通高等院校非计算机类专业计算机应用水平测试大纲》的要求。
本书可作为非计算机专业和非信息管理专业本、专科学生的数据库基础课程教科书，也可作为计算机或信息管理专业专科和高职学生的数据库基础课程教科书。
好的，以下是为您的图书《新编数据库应用基础》撰写的一份详细、不包含原书内容的图书简介： --- 《现代计算理论与算法设计》简介 深入探索计算的本质，驾驭复杂问题的解决方案 在这个信息爆炸、计算无处不在的时代，对计算过程和算法效率的深刻理解已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是所有技术领域从业者必备的核心素养。本书《现代计算理论与算法设计》旨在为读者提供一个全面、严谨且富有洞察力的视角，审视计算理论的基石，并精妙地阐述如何设计和分析高效的算法来解决现实世界中的复杂难题。 本书并非停留在传统的数据结构罗列或基础编程实现的层面，而是致力于构建一个坚实的理论框架，帮助读者理解计算的边界、能力与局限性。我们相信，只有理解了计算的“为什么”和“不可能”，才能更好地把握“如何做”和“做到多好”。 第一部分：计算的哲学基石与形式化模型 本书的开篇部分将带领读者回归计算科学的源头，探讨计算的数学本质和形式化模型。 1. 自动机理论与形式语言： 我们将详细剖析有限自动机（DFA/NFA）的结构、转换机制及其在词法分析中的应用。在此基础上，我们将深入探讨下推自动机（PDA）与上下文无关文法（CFG）的强大表达能力，以及它们在编译器前端设计中的核心作用。读者将清晰地认识到不同计算模型之间的能力等级差异，以及它们如何对应于程序语言的不同特性。 2. 可计算性理论： 这一部分是理解计算边界的关键。图灵机模型将被细致地构建和分析，不仅仅作为理论工具，更作为衡量任何算法“可解性”的黄金标准。我们将重点探讨停机问题（The Halting Problem）的不可判定性，并通过对递归函数、Rice定理等概念的阐述，让读者对计算的根本限制产生清晰的认识。掌握这些理论，能有效避免在不切实际的计算目标上浪费精力。 3. 复杂性理论的引言： 在确定问题可解之后，下一个核心问题是“在合理的时间内是否可解？”。本书将引入P类、NP类等基本复杂性类，并对NP完全性（NP-Completeness）进行深入浅出的讲解。通过对Karp二十一个经典NP完全问题的剖析，读者将学会如何识别一个问题的内在难度，并区分哪些问题可以通过多项式时间算法解决，哪些可能需要依赖启发式方法或近似算法。 第二部分：核心算法设计范式与精妙实现 理论的深度必须辅以实践的广度。本书的第二部分聚焦于现代算法设计中最为经典和强大的范式，并辅以大量的案例研究。 1. 递归与分治策略的深化应用： 优于基础的归并排序和快速排序，我们将探讨分治法在更复杂问题，如大数乘法（Karatsuba算法）、最近点对查找以及Strassen矩阵乘法中的应用。重点在于分析如何通过平衡子问题的规模和合并操作的复杂度来优化整体性能。 2. 贪心算法的设计与正确性证明： 贪心策略以其简洁高效著称，但其适用性并非普适。我们将系统介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过霍夫曼编码、最小生成树（Prim/Kruskal）的实例，详细讲解如何构建严格的证明来验证贪心选择的局部最优性是否能导向全局最优。 3. 动态规划的艺术： 动态规划（DP）被誉为算法设计中的“皇冠”。本书将从备忘录化到自底向上构建解决方案的转变过程进行细致描绘。核心章节将覆盖背包问题（0/1与有界/无界）、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题，并扩展到更现代的应用，如序列比对和网络流的预处理。特别强调状态转移方程的构建艺术和空间优化技巧。 4. 图论算法的深度探索： 图算法是连接理论与网络、路径规划、资源分配的桥梁。除了Dijkstra和Floyd-Warshall算法的常规分析外，我们将深入研究最大流/最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）及其Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp算法的实现细节。此外，拓扑排序、强连通分量（Kosaraju/Tarjan算法）也将作为重要组成部分进行阐述。 第三部分：进阶主题与现代算法挑战 最后一部分将视野拓展到特定领域的高级算法，以及当前计算领域面临的实际挑战。 1. 近似算法与启发式方法： 针对NP难问题，本书提供了实用的应对策略。我们将详细讨论如何设计保证解质量的近似算法，例如旅行商问题的近似策略，以及如何利用局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法等元启发式方法来高效探索巨大的解空间。 2. 概率算法与随机化： 在某些情况下，引入随机性反而能简化问题或提高平均性能。我们将介绍拉斯维加斯算法（Las Vegas Algorithms）和蒙特卡洛算法（Monte Carlo Algorithms）的区别与应用，例如快速计算多项式身份验证和随机化快排的性能分析。 3. 几何算法基础： 介绍凸包的求解（Graham扫描、Jarvis步进）、平面分割等基本概念，为读者理解计算机图形学和空间数据处理打下坚实基础。 本书的特色与目标读者 《现代计算理论与算法设计》的独特之处在于其理论的严谨性与工程实践的平衡。每一章的算法分析都严格遵循渐进符号（大O、$Omega$、$Theta$）表示法，并提供详细的复杂度推导。我们不仅展示“如何做”，更强调“为什么这样设计最优”以及“何时此算法不再适用”。 本书适合于： 计算机科学、软件工程、信息安全等专业的高年级本科生和研究生。 希望系统性巩固计算理论基础和算法设计能力的软件开发工程师。 对AI、大数据、高性能计算等领域背后的底层原理有探究兴趣的专业人士。 阅读完本书，您将不再仅仅是算法的使用者，而将成长为算法的设计者和批判性评估者，具备驾驭未来计算挑战的理论武器。
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