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出版者:博碩

作者:弓場秀樹

出品人:

页数:0

译者:賴虹燕

出版时间:2005年03月15日

价格:NT$ 420

装帧:

isbn号码:9789575277970

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 数据建模
• 数据库设计
• 理论与实践
• 入门
• 学习
• 技术
• 编程
• 信息管理

深入理解与实践：数据结构与算法的基石 本书旨在为读者构建一个坚实的数据结构与算法基础，这是所有计算机科学、软件工程乃至数据科学领域不可或缺的核心技能。我们不侧重于某一特定编程语言的语法细节，而是深入剖析支撑高效计算的底层逻辑与数学原理。通过详尽的理论阐述、严谨的逻辑推导，以及丰富的实战案例，读者将能够构建起对信息组织与处理的深刻洞察力。 第一部分：基础回顾与计算思维的建立 本部分首先对离散数学中的基本概念进行回顾，特别是集合论、逻辑推理以及图论的初步介绍，这些是理解复杂数据结构和算法设计的数学基石。随后，我们将重点引入计算复杂度的分析方法——大O、Ω和Θ记号的精确定义与应用。我们不仅会计算最坏情况下的时间复杂度，还会探讨平均情况和最好情况下的性能表现，帮助读者建立起对算法效率的量化认知。 算法的严谨定义与分析： 深入探讨递归关系式、主定理的应用，以及如何使用摊还分析法来评估那些在某些操作上表现出色，但整体复杂度需要综合考量的算法（如动态数组的扩容）。 数据抽象与封装的哲学： 强调抽象数据类型（ADT）的设计理念，它如何将数据结构的使用接口与底层实现细节解耦，是构建健壮、可维护软件系统的关键。 第二部分：核心线性与非线性数据结构详解 本部分系统地梳理并详细解析了最常用和最具代表性的数据结构。每种结构都将从其设计目标、内部组织、关键操作（插入、删除、查找）的复杂度分析，以及适用场景等多个维度进行剖析。 线性结构的深度挖掘： 除了基础的数组和链表（包括单向、双向和循环链表），我们还将深入探讨双端队列（Deque）的实现优化，以及如何巧妙利用链表结构实现栈（Stack）和队列（Queue）的高效操作。特别关注动态数组在内存分配和重新分配策略上的工程考量。 树形结构的精妙设计： 树是组织分层数据的核心工具。我们将从基础的二叉树开始，逐步深入到平衡二叉搜索树（AVL树和红黑树）。对于红黑树，我们将详细拆解其自平衡的旋转和颜色调整操作的完整流程与维护不变式的原理。此外，B树和B+树的结构将被详细介绍，重点阐述它们在外部存储（磁盘I/O）效率方面的设计哲学，这是数据库系统和文件系统高效运行的关键。 堆（Heap）与优先队列： 堆作为一种特殊的完全二叉树，其在构建高效优先队列中的作用至关重要。我们将对比二项堆、斐波那契堆与标准二叉堆在不同操作（特别是合并和减少键值操作）上的渐近性能差异，探讨在实际应用中进行取舍的依据。 图论基础与表示法： 图是建模复杂关系的首选工具。我们将详尽讨论邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法，分析它们在空间占用和遍历效率上的优劣。 第三部分：经典算法与设计范式 本部分聚焦于解决实际计算问题的核心算法，并归纳总结几种主要的算法设计范式。 排序算法的全面比较： 我们不仅复习快速排序、归并排序和堆排序，还会深入探讨它们在不同数据分布下的实际性能表现。对于计数排序、基数排序等非比较排序算法，将阐明其在特定数据范围内的线性时间复杂度是如何达成的。 图遍历与最短路径： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景细致区分。在最短路径问题上，迪杰斯特拉算法（Dijkstra）、贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）以及针对无负权边的SPFA算法将被一一剖析其工作原理和适用性。对于多源最短路径问题，弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall）的动态规划思想将得到充分展示。 最小生成树（MST）： 详细讲解普里姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal），强调它们与数据结构（如优先队列和并查集）的紧密结合。 算法设计范式： 归纳总结分治法、贪心算法、动态规划这三大支柱。对于动态规划，我们将通过经典的背包问题、最长公共子序列等案例，演示如何建立状态转移方程，以及如何优化空间复杂度（例如，使用滚动数组优化DP）。 第四部分：高级主题与应用接口 本部分将触及更前沿和应用性更强的主题，连接理论与工业实践。 散列表（哈希表）的深度剖析： 散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）是本节的重点。同时，我们将详尽对比处理冲突的不同策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。对于开放寻址法，将详细分析线性探测、二次探测和双重散列各自带来的聚集（Clustering）问题及其缓解措施。 并查集（Disjoint Set Union）： 介绍并查集在处理动态连通性问题中的高效性，重点讲解路径压缩和按秩（或大小）合并这两项关键优化，以及如何使其接近常数时间的平均复杂度。 字符串匹配算法： 除了朴素算法，本书将详细讲解KMP算法和Rabin-Karp算法，阐明它们如何通过预处理或散列技术，实现比暴力搜索更优异的性能。 通过本书的学习，读者将不再满足于仅仅“会用”现成的库函数，而是能真正理解底层逻辑，根据具体问题对数据结构进行定制化设计与优化，从而成为能够驾驭复杂计算挑战的专业人士。本书的结构设计旨在引导读者从零开始，逐步构建起一套完整、严密的数据结构与算法知识体系。

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不得不提的是，作者在介绍SQL语言特性时所展现出的细致与全面。它不仅仅是一本SQL手册的替代品，更像是一本“SQL思维导图”。从基础的DDL、DML到复杂的窗口函数（Window Functions）和公用表表达式（CTE），每一个高级特性都被赋予了明确的使用场景和性能考量。尤其值得称赞的是，书中对比分析了不同数据库管理系统（DBMS）在实现某些标准特性时的细微差别，这对于那些需要在异构环境或进行迁移规划的工程师来说，是极其宝贵的实战经验。例如，书中对索引结构（B-Tree, 哈希索引）的原理深入浅出地讲解，让我明白了为什么有时候创建了索引查询速度反而会变慢，这完全取决于查询谓词的选择和数据分布的特性。这种对细节的打磨，使得这本书超越了一般的入门教材，更像是一本可以随时翻阅的参考手册，帮助读者将理论知识转化为高效的查询代码。

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这本书的后半部分，成功地将抽象的理论“落地”到了具体的工程实践中，这是我个人认为它价值最高的部分。作者没有停留在理论的象牙塔中，而是深入探讨了事务（Transaction）的ACID特性在并发控制中的实际应用。我特别欣赏他对锁机制——共享锁、排他锁，乃至更高级的两阶段锁定（2PL）——的详细剖析。通过模拟多个用户同时对同一笔数据进行操作的场景，书本清晰地展示了如果不加控制会导致的数据混乱，以及数据库系统是如何通过精巧的并发控制协议来维持数据完整性的。这种将理论与故障恢复机制紧密结合的叙事方式，极大地提升了读者的危机意识和系统思维。读完后，即便是面对复杂的分布式事务场景，也能迅速定位问题的核心在于隔离级别（Isolation Levels）的选择和实现策略，而不是盲目地套用某一个解决方案，体现了扎实的内功。

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这本关于数据库理论与实践的书籍，可以说是一次对数字世界底层逻辑的深度探索。作者在开篇就为我们构建了一个宏大的信息管理图景，让我们明白了为什么我们需要数据库，以及它们是如何从早期的文件系统演变而来，成为现代信息社会的中流砥柱。阅读过程中，我仿佛跟随一位经验丰富的向导，穿梭在数据建模的森林中。从实体关系图（ERD）的绘制规范，到不同范式（1NF, 2NF, 3NF乃至BCNF）背后的精妙权衡，每一步都展现出作者对“好设计”的执着追求。特别是对范式理论的阐述，不再是枯燥的公式堆砌，而是通过大量贴近实际业务场景的例子，生动地解释了冗余和异常是如何侵蚀系统稳定性的。我深刻体会到，一个结构良好的数据库设计，不仅关乎存储效率，更直接决定了未来业务扩展的潜力和数据一致性的保障程度。作者对关系代数的讲解也尤为到位，它揭示了SQL查询背后的真正运算机制，为理解高性能查询优化打下了坚实的理论基础，让人不再满足于只会写SELECT语句，而是真正理解数据是如何被检索和组合的。

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这本书在数据持久化和系统架构层面的探讨，为读者打开了一个全新的视角。许多数据库入门书籍往往止步于SQL层面，但此书勇敢地深入到了存储引擎的内部机制。作者对日志（如WAL，Write-Ahead Logging）在故障恢复中的作用进行了非常详尽的论述，这让我对“数据安全”有了更深一层的理解——数据不只是被写入磁盘，它被写入的顺序和记录方式，才是决定系统能否在崩溃后迅速恢复的关键。此外，对数据库缓存（Buffer Pool）工作原理的描述也颇具洞察力，解释了为什么内存管理对于OLTP系统的性能至关重要。这种自底向上、从物理存储到逻辑查询的完整知识体系构建，极大地增强了我的系统架构设计能力，让我能够更理性地评估不同存储方案的优劣，而不是仅仅依赖厂商的宣传手册。

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最后，这本书的编写风格非常严谨且富有逻辑性，它成功地平衡了学术的深度与工程的广度。它的行文节奏把握得非常好，既有需要静心研读的理论推导，也有大量可以直接应用到日常工作中的最佳实践建议。我特别喜欢书中穿插的“陷阱与对策”小节，这些往往是初学者容易踩坑但书本上鲜少提及的地方，比如隐式类型转换的危害、NULL值在比较运算中的特殊性等。这种细致入微的关怀，让读者在学习过程中感到非常踏实。总而言之，这本书更像是一张详尽的地图，它不仅指明了数据库世界的关键地标，更重要的是，它教会了我们如何解读这张地图，并根据自己的需求规划出最高效的“行进路线”。对于任何想从“数据库使用者”蜕变为“数据库设计者和维护者”的人来说，这都是一本不可多得的宝贵财富。

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