SQL設計與運用範例集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:金禾資訊

作者:蕭明城　周

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004年01月27日

价格:NT$ 480

装帧:

isbn号码:9789578573482

丛书系列:

图书标签:

• SQL
• 数据库
• 设计
• 范例
• SQL Server
• MySQL
• PostgreSQL
• 数据分析
• 开发
• 编程

深入解析数据结构与算法：理论基础与前沿应用 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的专业人士和高阶学生提供一个全面、深入且与时俱进的数据结构与算法学习框架。我们聚焦于理论的严谨性、实现的效率性，并紧密结合现代计算环境下的实际应用挑战。 --- 第一部分：基础构建——严谨的理论基石 本部分将系统地梳理和巩固数据结构与算法学习中最核心的理论知识，为后续的高级主题打下坚实的基础。 第一章：算法分析与复杂度理论 本章将超越简单的渐近记号（$O, Omega, Theta$），深入探讨算法效率评估的精细化方法。 摊还分析（Amortized Analysis）：详细介绍势能法（Potential Method）和累积法在分析动态数据结构（如动态数组、斐波那契堆）时的应用，精确计算最坏情况下的平均性能。 概率分析（Probabilistic Analysis）：探讨在输入具有随机性时，如何使用期望值和方差来评估算法性能，尤其关注快速排序的随机化版本以及散列表的性能保证。 最坏情况、平均情况与最佳情况的辨析：深入讨论算法设计的权衡取舍，何时应该优先优化平均性能，何时必须保证最坏情况下的性能界限。 时间和空间复杂度之外的度量：引入外部内存模型（External Memory Model）下的I/O复杂度分析，为处理超大规模数据集（Big Data）时的性能瓶颈提供理论指导。 第二章：线性与非线性基础结构 本章重新审视经典结构，侧重于现代优化技术和特定场景下的性能改进。 高级数组操作与内存局部性：探讨缓存友好性（Cache-Friendliness）对数组访问的影响，引入着色（Tiling）技术在矩阵运算中的应用，以最小化缓存未命中率。 链表与指针的艺术：超越基础的单向和双向链表，介绍循环链表、跳表（Skip List）的底层实现细节，以及在并发编程中如何使用无锁（Lock-Free）链表结构。 栈与队列的扩展：重点介绍双端队列（Deque）的实现及其在滑动窗口算法中的高效应用。讨论基于数组和基于链表的实现在不同场景下的性能差异。 第三章：树形结构的高级形态 树是分层数据的核心，本章聚焦于平衡、检索效率和特定用途的树结构。 B树、B+树与磁盘I/O优化：详尽分析B树结构如何最大限度地减少磁盘寻道次数，这是数据库索引设计的基石。对比B树与B+树在范围查询和点查询中的优势与劣势。 AVL树与红黑树的深度剖析：不仅展示旋转操作，更深入探讨其维护平衡的数学保证。特别对比了AVL树的严格平衡与红黑树的松弛平衡在实际操作中的性能权衡。 Trie树（前缀树）与字典操作：深入分析普通Trie、压缩Trie（Radix Tree）的应用，尤其是在字符串匹配、自动补全和IP路由表查找中的实际效能。 二叉搜索树的变体：介绍2-3树、2-3-4树作为红黑树的“蓝图”，理解它们在概念上如何简化平衡操作的逻辑。 第二部分：高效组织——图与搜索的精妙设计 图论是连接现实世界复杂关系的关键工具。本部分将图算法与实际问题紧密结合。 第四章：图的表示与遍历 邻接矩阵与邻接表的性能边界：分析在不同图密度下（稀疏图 vs. 稠密图）两种表示方法的空间和时间效率。引入混合表示法以应对特定查询模式。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的深度应用：除了基础遍历，重点分析DFS在拓扑排序、强连通分量（Tarjan's Algorithm）中的关键作用，以及BFS在无权最短路径问题中的核心地位。 连通性分析：详解并查集（Disjoint Set Union, DSU）的数据结构，包括路径压缩和按秩合并的优化策略，以及其在线（Online）处理连通性问题的卓越性能。 第五章：最短路径与网络流 本章聚焦于网络优化问题，这是物流、通信和资源分配领域的关键技术。 Dijkstra算法与Bellman-Ford算法的对比：深入分析它们处理负权边的能力，并探讨如何结合SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）进行实际优化。 Floyd-Warshall算法的多源最短路径：分析其基于动态规划的特性，以及在需要所有节点对最短路径时的适用性。 最大流与最小割定理：详尽讲解Ford-Fulkerson方法，重点分析Edmonds-Karp算法（基于BFS寻找增广路径）和Dinic算法（利用层次图和多路推送）的效率提升。探讨最大流在二分图匹配中的转化应用。 第六章：最小生成树与优化匹配 Prim算法与Kruskal算法的实战比较：分析在不同图结构下，基于优先队列的Prim算法与基于排序的Kruskal算法（使用DSU）的实际运行效率。 优化匹配问题：将最小生成树的思想延伸到寻找具有特定代价或距离约束的子结构，例如在网络设计中的成本最小化问题。 第三部分：高级抽象与应用——算法的现代化转型 本部分探讨更复杂的算法范式、先进的数据结构，以及它们在处理大数据和并发环境下的挑战。 第七章：高级排序与选择算法 分治排序的极限：深入剖析Merge Sort和Quick Sort的并行化潜力。讨论如何通过优化Pivot选择和分治策略来减少并行执行时的通信开销。 计数排序、基数排序与桶排序的适用边界：分析这些非基于比较排序的算法，它们对输入数据分布的要求，以及在特定域（如整数或均匀分布数据）上超越$O(N log N)$的潜力。 中位数选择算法：重点介绍Quickselect算法的原理，以及更具理论保证的线性时间选择算法（如Median of Medians），探讨其实用性与复杂性之间的权衡。 第八章：动态规划的精炼与优化 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的核心。 状态压缩DP：探讨如何使用位掩码技术来表示集合状态，处理旅行商问题（TSP）的近似解或精确解，以及在网格图中处理限制条件的路径问题。 DP的优化技术： 凸壳优化（Convex Hull Trick）：介绍如何利用维护决策点上凸/凹包的性质，将一维DP中原本$O(N^2)$的转移优化到$O(N log N)$或$O(N)$。 Knuth优化：在满足四边形不等式的DP问题中，用于优化决策点的查找范围。 背包问题的泛化：分析多维背包、有界背包等变体的建模与求解策略。 第九章：贪心算法的正确性证明与局限性 贪心选择的性质：强调贪心算法成功的关键在于“贪心选择性质”和“最优子结构性质”，并教授如何运用剪切与交换论证来严格证明贪心策略的正确性。 实际案例分析：活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等，展示贪心法的简洁与高效。 何时不适用：通过反例清晰界定贪心策略的适用范围，避免在不适用场景下盲目使用。 第十章：面向现代系统的抽象：缓存、并发与近似 本章将视角从单机、顺序执行扩展到多核、分布式环境。 缓存敏感算法（Cache-Oblivious Algorithms）：探讨如何设计算法，使其性能不依赖于对底层缓存大小和块大小的明确知识，只需依赖递归结构，从而自动适应不同层级的内存层次结构。 并发数据结构简介：简要介绍在多线程环境下，如何安全地使用并发栈、队列以及读写锁，理解原子操作（Atomic Operations）在构建无锁结构中的重要性。 近似算法与NP难问题：面对NP难问题，介绍多项式时间近似方案（PTAS）和近似比的概念。重点分析如集合覆盖问题的贪心近似算法，以及旅行商问题的2-近似算法（基于MST）。 --- 结语 本书的编写哲学在于“知其然，更要知其所以然”。我们不满足于提供代码实现，而是深入挖掘每种结构和算法背后的数学原理、设计权衡以及在现代计算范式下的适用性。通过对这些核心工具的深入掌握，读者将能够从容应对复杂系统的设计与优化挑战。 (总字数约 1500 字)

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这本书的排版和逻辑结构非常适合我这种“碎片化”学习的人。我不需要一次性啃完厚厚的章节，可以随时根据手头的工作任务，翻到相应的模块进行查阅和实践。我最近在做一个BI项目，需要处理海量时间序列数据。《SQL設計與運用範例集》中关于时间窗口聚合和分区表管理的例子，立刻帮我解决了困扰多日的难题。作者的写作风格非常平实、直接，没有过多华丽的辞藻，直奔主题，这对于争分夺秒的工程师来说太友好了。它更像是一位经验丰富、且极其耐心的资深架构师坐在你身边，手把手教你如何面对真实的生产环境中的“脏数据”和“硬骨头”问题。这本书无疑是那种我会长期放在手边，随时翻阅的工具书。

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这本《SQL設計與運用範例集》简直是我的救星！作为一名刚接触数据库设计的新手，我过去对着那些复杂的概念和枯燥的语法书头疼不已。但这本书的出现彻底改变了我的学习体验。它不是那种高高在上的理论著作，而是实实在在的“实战手册”。我特别喜欢它那种由浅入深的编排方式，从最基础的关系模型到复杂的性能优化，每一步都有清晰的步骤解析和贴合实际业务场景的案例。比如，书中关于如何构建一个高效电商订单系统的章节，详细展示了如何设计表结构、定义索引，甚至连事务处理的细节都讲得明明白白。我跟着书里的示例一步步操作，很快就建立起了对数据库设计的直观理解。更棒的是，它不仅仅停留在“怎么做”的层面，还深入探讨了“为什么这么做”，帮助我理解背后的设计哲学。这本书对于想要快速上手、并掌握扎实基础的开发者来说，绝对是不可多得的良师益友。

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我是一个对代码美感有要求的程序员，我一直认为好的数据库设计应该像艺术品一样优雅且高效。这本书恰恰满足了我的这种追求。《SQL設計與運用範例集》在讲解性能调优时，展现出一种近乎苛刻的严谨性。它没有放过任何一个潜在的性能陷阱，比如N+1查询问题、不合理的JOIN顺序，书中都用对比鲜明的案例展示了优化前后的巨大差异。尤其让我印象深刻的是关于“反范式化”的讨论，它平衡了理论的纯粹与实用的妥协，教我如何在不同业务场景下做出明智的选择。对于那些希望从“能用”跨越到“好用”、“优雅”阶段的读者来说，这本书提供的设计思维深度是无与伦比的。它强迫你去思考数据的生命周期和系统的可扩展性，而不仅仅是写出能跑的语句。

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我购买了市面上很多关于数据库的书籍，但很多都侧重于某个特定数据库的管理工具，而这本书的视角显然更为宏大和通用。它探讨的范例和设计原则，似乎可以跨越MySQL、PostgreSQL甚至Oracle等不同技术栈。我特别欣赏它在章节末尾设置的“陷阱回顾”部分，那些小小的提示往往能帮我避免在实际工作中犯下代价高昂的错误。例如，关于外键约束在特定高并发场景下的影响分析，就让我重新审视了我们现有系统中的一些设计决策。这本书不是教你“记住”命令，而是教你“思考”数据结构和交互的内在逻辑。对于想要成为能够独立负责完整数据架构的工程师而言，这本书提供了一个极其坚实且灵活的知识框架，它带来的不仅仅是技能提升，更是一种对数据管理职责的深刻理解。

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说实话，我本以为市面上关于SQL的书籍都大同小异，无非是罗列一堆SQL命令的用法。但拿到《SQL設計與運用範例集》后，我发现自己错了。这本书的价值在于它的“范例”二字，它提供的不是孤立的知识点，而是一套完整的、可复用的解决方案模板。我目前正在维护一个遗留系统，需要对一个庞大且混乱的数据库进行重构。这本书里的“数据迁移与结构优化”部分，简直是为我量身定做的。我学习了书中关于如何使用窗口函数进行复杂报表统计的方法，这比我之前用循环嵌套查询效率高了数倍。它的例子非常贴合工业界的真实需求，比如库存同步、日志记录等，而不是那种脱离实际的学术练习。读完这本书，我感觉自己手中的SQL不再是简单的CRUD工具，而是一把精密的瑞士军刀，能够精确地解决各种复杂的数据挑战。

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