数据结构与数据库应用基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:南开大学

作者:沈朝辉

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2007-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787310026739

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 数据库
• 应用基础
• 教程
• 计算机科学
• 高等教育
• 编程
• 算法
• 数据管理
• 信息技术

《算法设计与分析导论》 本书是一部系统深入的算法学习指南，旨在为计算机科学专业的学生以及对算法理论和实践充满兴趣的读者提供全面的知识框架。我们专注于教授如何设计高效的算法来解决各种计算问题，并如何严谨地分析其性能。 核心内容概述： 算法基础与设计范式： 书的开篇将从算法的基本概念入手，包括算法的定义、特性、表示方法（如伪代码）以及复杂度分析的基石——大O记法。随后，我们将系统介绍几种核心的算法设计范式，这些范式是解决复杂问题的强大工具。 分治法 (Divide and Conquer): 学习如何将复杂问题分解为更小的、相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。我们将通过经典案例，如归并排序、快速排序和二分查找，来深入理解这一方法。 动态规划 (Dynamic Programming): 掌握如何通过将问题分解成重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决优化问题。本书将详细讲解背包问题、最长公共子序列、最短路径问题（如Floyd-Warshall算法）等经典动态规划应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 学习如何通过在每一步都做出当前看起来最优的选择来找到全局最优解。我们将探讨活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）等贪心策略的应用。 回溯法 (Backtracking): 介绍如何通过系统地搜索所有可能的解决方案来解决组合问题，并在发现某个分支不可能导向有效解时及时“回溯”。本书将通过八皇后问题、数独求解等实例来阐述回溯法的思想。 高级算法主题： 随着对基础范式的掌握，本书将进一步拓展到更高级的算法领域。 图算法 (Graph Algorithms): 图是描述对象之间关系的重要数据结构。我们将深入学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。在此基础上，我们将详细讲解有向图和无向图中的关键算法，包括单源最短路径（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、多源最短路径、拓扑排序以及最大流最小割定理等。 搜索与匹配算法 (Search and Matching Algorithms): 除了二分查找，我们还将介绍更复杂的搜索技术，如字符串匹配的KMP算法，它能显著提高文本搜索的效率。 NP-完全性理论 (NP-Completeness): 本章将对计算复杂度理论的核心概念进行介绍，包括P类问题、NP类问题、NP-完备问题和NP-难问题。我们将解释为什么许多看似简单的问题（如旅行商问题、图着色问题）在计算上是困难的，并讨论如何处理这些问题，例如近似算法和启发式算法。 算法分析与性能优化： 贯穿全书的重点是算法的分析。 时间复杂度和空间复杂度： 学习如何使用数学方法（如主定理）来精确分析算法的渐近时间复杂度和空间复杂度，从而量化算法的效率。 摊还分析 (Amortized Analysis): 介绍一种分析数据结构操作平均成本的技术，对于理解某些数据结构的实际效率至关重要。 算法的正确性证明： 强调证明算法正确性的重要性，并介绍一些证明方法，如数学归纳法。 实践应用与编码技巧： 书中不仅包含理论，更注重实践。 示例代码与练习： 每章都配有清晰易懂的示例代码，使用主流编程语言（如Python或Java）实现算法，帮助读者将理论知识转化为实际能力。大量的课后练习题，难度递增，涵盖了算法设计、分析和实现的各个方面，鼓励读者动手实践。 实际问题分析： 通过一系列现实世界中的计算问题，展示如何选择和应用合适的算法来解决实际挑战，例如网络路由、任务调度、数据压缩等。 本书特色： 《算法设计与分析导论》以其严谨的学术态度、清晰的逻辑结构和丰富的实践指导而著称。本书的编写力求深入浅出，循序渐进，即使是初学者也能逐步掌握算法的核心思想和精髓。对于有一定基础的读者，本书提供了深入探索和拓展视野的契机。本书的目标是培养读者独立思考、分析问题和设计高效解决方案的能力，为他们在计算机科学领域的进一步学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的技术人员，我最近在工作中遇到了一个棘手的问题：如何优化我们现有的数据查询效率。现有的系统已经运行了好几年，随着数据量的不断增长，查询速度越来越慢，严重影响了用户体验。我尝试过一些方法，但效果都不太理想，感觉像是卡在了一个瓶颈期。我听说这本书在数据结构和数据库应用方面有很深入的讲解，所以我对它充满了期待。我希望这本书能够提供一些行之有效的方法和技巧，来解决我目前遇到的问题。比如，针对我们这种“大数据”场景，应该如何选择合适的数据结构来存储和索引数据？在数据库设计方面，有哪些最佳实践可以帮助我们提高查询性能？我尤其希望这本书能够包含一些实用的案例研究，分析具体的问题是如何被解决的，以及所采用的技术方案的优势和局限性。能够有一些关于性能调优的详细步骤和注意事项，那就再好不过了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚入门软件开发的开发者，之前学过一些基础的C++和Java，但对如何构建一个稳定高效的数据存储系统一直感到困惑。我经常在想，那些大型的互联网公司，他们是怎么处理每天数以亿计的请求的？背后的数据处理逻辑一定非常复杂。我看过一些关于数据库的文章，但很多都停留在SQL的基础层面，对于更深层次的优化和架构设计，我总是望而却步。我非常期待这本书能够填补我在这方面的知识空白。我希望它能详细介绍不同类型的数据结构，比如链表、树、图等等，不仅仅是它们的定义，更重要的是它们各自的优缺点，以及在什么场景下最适合使用哪种结构。同时，对于数据库的应用，我也希望有更深入的探讨，比如事务的管理、索引的原理、并发控制等等。如果能有一些关于分布式数据库或者NoSQL的介绍，那就更好了，这会让我对未来的技术发展有更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机科学充满好奇心的学生，虽然我还没有正式接触过数据库，但我对数据是如何被组织、存储和检索的充满了疑问。我总觉得，无论是什么样的应用程序，背后都离不开数据的支撑，而数据结构和数据库就是这一切的基础。我希望这本书能够成为我学习这方面知识的“启蒙读物”。我希望它能从最基础的概念讲起，用生动形象的比喻或者图示来解释抽象的概念，让我能够轻松理解。比如，链表就像一串珍珠项链，每个节点都指向下一个节点；而树则像家族族谱，层层递进。我希望这本书能让我明白，为什么需要数据结构，它们有哪些基本的操作，以及这些操作的时间和空间复杂度。对于数据库，我也希望它能解释清楚什么是数据库，有哪些常见的数据库模型，以及SQL语言的基本语法和常用查询。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在关注一些关于大数据技术和人工智能的内容，发现它们都离不开对海量数据的有效管理和处理。我之前对这些领域只停留在表面了解，感觉自己缺少一些核心的基础知识。我听说这本书的内容覆盖了数据结构和数据库应用，这正是我目前急需弥补的短板。我希望这本书能够帮我建立起一个扎实的基础，让我能够更好地理解那些更前沿的技术。我希望能深入了解各种数据结构的设计思想，比如平衡二叉树、哈希表等等，理解它们是如何在时间和空间上达到最优的平衡。同时，我也希望能学习到数据库的设计原则，包括关系型数据库的范式理论，以及如何进行有效的数据库设计和优化。如果这本书还能介绍一些关于数据仓库、数据挖掘或者云计算中与数据处理相关的基础概念，那就更好了，能够帮助我构建一个更全面的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，那种蓝绿渐变的感觉，很有科技感，让人第一眼就觉得内容会很扎实。我之前学过一些编程的基础，但总觉得在数据处理这块总有些瓶颈，尤其是怎么才能高效地存储和查找大量信息，我一直觉得这是个难题。市面上相关的书看了几本，要么过于理论化，要么就只是浅尝辄止，没有深入的讲解，看完之后还是云里雾里。我特别希望这本书能帮我理清思路，把那些抽象的概念讲得通俗易懂，并且能有一些实际的案例分析，让我知道这些理论知识在现实世界中是怎么应用的。比如，在开发一个电商平台的时候，如何设计数据库才能快速响应用户的搜索请求？或者在做一个社交应用时，如何存储和管理海量的用户信息和关系链？如果这本书能提供一些实用的代码示例，那就更完美了，可以让我边学边练，加深理解。毕竟，学编程光看不练是不行的，我渴望那种能够立刻上手，解决实际问题的知识。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆