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出版者:Independent Pub Group

作者:Garmany, John/ Freeman, Robert G./ Burleson, Don (EDT)

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2003-12

价格:$ 31.58

装帧:Pap

isbn号码:9780972751339

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Replication
• Data
• Synchronization
• Database
• High
• Availability
• Disaster
• Recovery
• Performance
• Architecture

《数据结构与算法解析》 内容简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学习者和从业者提供一套全面而深入的数据结构与算法学习指南。我们深知，扎实的理论基础和精湛的实践能力是构建高效、可靠软件系统的基石。因此，本书在内容组织上力求平衡理论的严谨性与实践的应用性，以清晰的逻辑和丰富的实例，引导读者构建坚实的计算思维框架。 第一部分：基础构建——核心数据结构透视 本部分聚焦于最基础且应用最广泛的数据结构。我们不满足于简单地罗列定义，而是深入剖析每种结构的设计哲学、内存模型及其在不同场景下的性能权衡。 第一章：数组与动态数组 (Arrays and Dynamic Arrays) 本章首先回顾了静态数组的内存布局和随机访问的原理。随后，重点探讨了动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）是如何通过“扩容策略”（Resizing Strategy）在摊还分析（Amortized Analysis）下实现高效插入操作的。我们将详细分析不同扩容因子（如1.5倍或2倍）对内存使用效率和时间复杂度的影响，并提供基准测试数据以供参考。 第二章：链表家族 (Linked List Family) 从单向链表到双向链表，再到循环链表，本章系统地梳理了链表的结构特性。特别地，我们引入了“哨兵节点”（Sentinel Node）的概念，展示它如何简化边界条件的判断，提高代码的健壮性。此外，我们还将讨论链表在实现栈（Stack）和队列（Queue）时的优势与劣势，特别是与基于数组实现的对比。 第三章：栈与队列 (Stacks and Queues) 本章深入探讨了这两种线性结构的抽象操作及其在程序执行中的核心作用。我们将详细解析函数调用栈（Call Stack）的工作机制，包括参数传递、局部变量存储和返回地址的维护。对于队列，除了标准的FIFO（先进先出）模型，我们还将介绍双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值（Sliding Window Maximum）等算法问题中的巧妙应用。 第四章：树结构基础 (Foundations of Tree Structures) 树是构建复杂关系模型和实现高效搜索的关键。本章从图论的角度引入树的概念，区分了有序树和无序树。核心内容包括：遍历算法（前序、中序、后序、层序）的递归与迭代实现，以及树的深度、高度和平衡因子的计算。我们将使用实际的I/O操作模型来解释树形结构如何优化磁盘访问效率。 第五章：堆与优先队列 (Heaps and Priority Queues) 本章专注于一种特殊的完全二叉树——堆。我们将详细阐述最大堆（Max-Heap）和最小堆（Min-Heap）的构建过程（Heapify），并分析其在$O(log n)$时间内进行插入和删除最大/最小元素的能力。优先队列的抽象及其在Dijkstra最短路径算法和Huffman编码中的核心地位将得到充分展示。 第六章：散列表与哈希技术 (Hash Tables and Hashing Techniques) 散列表是实现平均$O(1)$查找效率的基石。本章将深入剖析哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的四大策略：分离链接法（Separate Chaining）、开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。我们还将讨论负载因子（Load Factor）对性能的影响，并探讨如何设计一个健壮的、抗碰撞的散列表。 第二部分：高级结构与抽象——平衡与效率 这一部分将带领读者进入更复杂的树结构和图论领域，关注如何通过结构优化来维持高性能。 第七章：二叉搜索树与平衡 (Binary Search Trees and Balancing) 标准二叉搜索树（BST）在最坏情况下（数据有序）性能退化为$O(n)$。本章由此引出对“平衡”的需求。我们将详尽讲解AVL树的旋转操作（单旋与双旋），以及它如何保证$O(log n)$的高度。随后，我们将介绍更灵活的红黑树 (Red-Black Trees)，重点阐述其五大性质和插入/删除操作中所需的着色与旋转维护机制。我们还将对比AVL树和红黑树在旋转频率和实际应用中的差异。 第八章：B树与B+树 (B-Trees and B+Trees) 针对外部存储（磁盘）的特点，B树及其变种B+树是数据库索引的灵魂。本章将分析多路搜索树（Multiway Search Tree）的设计原理，解释为什么节点内部的扇出因子（Fanout）对减少磁盘I/O至关重要。B+树中叶子节点间的链表连接特性，以及它在范围查询（Range Query）中的巨大优势，将被作为重点进行剖析。 第九章：图论基础与遍历 (Graph Theory Fundamentals and Traversal) 图是表示复杂关系（如网络、地图、依赖关系）的通用模型。本章定义了图的基本元素（顶点、边、权重），并区分了有向图、无向图、稀疏图和稠密图。重点是图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们将展示如何使用邻接矩阵和邻接表来存储图，并比较它们在不同图密度下的空间和时间效率。 第十章：最短路径与拓扑排序 (Shortest Paths and Topological Sorting) 本章深入图算法的核心应用。我们将详细讲解Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边并检测负环）。对于A搜索算法，我们将探讨启发式函数（Heuristic Function）的设计，这是其高效性的关键所在。此外，对于有向无环图（DAG），拓扑排序的实现（基于Kahn算法或DFS）及其在任务调度中的应用将得到清晰阐述。 第三部分：算法设计与分析——效率的艺术 本部分转向算法的思维范式，教授如何系统地设计和分析算法的正确性与效率。 第十一章：算法分析基础 (Fundamentals of Algorithm Analysis) 本章建立了量化算法性能的数学框架。我们将讲解大O、大Ω、Θ符号的精确含义，并详细分析常见的时间复杂度：$O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)$。我们将通过“最坏情况分析”、“最好情况分析”和“平均情况分析”的对比，指导读者如何选择最合适的分析方法。 第十二章：排序算法的深度比较 (In-Depth Comparison of Sorting Algorithms) 排序是算法的“试金石”。本章不仅实现经典的比较排序（冒泡、选择、插入），更侧重于高效的$O(n log n)$算法：快速排序 (Quicksort)的枢轴选择策略（Pivot Selection）和归并排序 (Mergesort)的稳定性保证。我们还将分析非比较排序，如计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），以展示在特定数据约束下突破$O(n log n)$界限的可能性。 第十三章：递归与分治策略 (Recursion and Divide and Conquer) 递归是处理自相似问题的强大工具。本章将通过斐波那契数列、汉诺塔等经典案例展示递归的优雅性。分治策略的核心在于将问题分解、独立解决，然后合并结果。我们将以快速排序和归并排序为例，展示如何运用主定理（Master Theorem）来求解递推关系式。 第十四章：动态规划 (Dynamic Programming) 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章的核心在于识别DP的两个关键特征，并介绍自底向上（Bottom-Up）与自顶向下加记忆化（Top-Down with Memoization）两种实现范式。我们将通过背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）来系统地训练读者的DP建模能力。 第十五章：贪心算法 (Greedy Algorithms) 与DP的全局优化不同，贪心算法追求每一步的最佳局部选择。本章将分析贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构。我们将详细探讨活动选择问题、霍夫曼编码的构造过程，并重点分析最小生成树（MST）算法——Prim和Kruskal，明确指出它们为何能保证全局最优解。 第十六章：回溯法与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound) 用于解决组合优化和约束满足问题的技术。回溯法通过系统地搜索所有可能解，并在发现不可能到达目标时剪枝。分支限界法在此基础上引入了界限函数（Bounding Function），用于估计当前路径的潜力，从而更有效地剪除不必要的搜索空间。本章将以八皇后问题和旅行商问题（TSP）为例进行深入演示。 附录：复杂度分析工具箱 附录总结了计算数学中用于算法分析的关键工具，包括求和公式、数列的渐进上界估计，以及如何运用概率方法对随机算法（如随机快速排序）进行性能分析。 本书的最终目标是培养读者在面对任何计算问题时，都能迅速地识别出适用的数据结构，并能设计出时间复杂度和空间复杂度最优的算法，从而成为一名真正具备“计算思维”的工程师。

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坦白说，一开始我担心这本书会过于偏向理论，毕竟Oracle的技术栈太庞大了，想在一本书里讲透实属不易。但《Oracle Replication》成功地平衡了理论的深度和实践的操作指导。书中大量的代码示例，每一个都经过了精心设计和验证，直接拿过来就能在自己的环境中进行测试和验证。最让我惊喜的是，它对“异构环境下的数据同步”这一难题也给出了详尽的解决方案。我记得有一个章节专门讲了如何通过中间件和定制脚本来实现对非Oracle数据库的准实时更新，这在很多市面上流行的书籍中是很少涉及的。作者的叙述风格非常务实，没有过多的文学修饰，直奔主题，就像一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何解决生产环境中的疑难杂症。我最近正好接手了一个遗留系统的迁移项目，涉及到旧版本Oracle到新版本的升级，数据一致性是重中之重，书中关于版本兼容性升级的Replication策略，直接为我指明了方向，省去了我大量摸索的时间。这本书的价值，在于它能将那些看似遥不可及的“最佳实践”，转化为触手可及的“操作步骤”。

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从一个初级DBA的角度来看，这本书的门槛稍微有点高，但绝对是值得“啃”下去的。如果你只是想了解什么是复制，这本书可能会让你觉得有些晦涩难懂，因为它跳过了太多的基础概念介绍。但对于已经有一定基础，希望向架构师层面迈进的同行来说，它简直是量身定做的加速器。我最欣赏的是，作者在每一章的末尾都会附带一个“陷阱预警”环节，专门指出那些在实际部署中最容易被忽略的配置错误或者性能瓶颈。比如，在讨论异步复制时，它详细说明了如何正确评估和设置Redo Log Archives Destination的I/O性能，避免写入延迟成为整个复制链的瓶颈。这种实战经验的提炼，是任何官方文档或在线教程都难以提供的。这本书的语言风格是严谨而直接的，它假定读者已经具备了扎实的数据库基础，所以能将更多的篇幅用于讲解那些“为什么”以及“如何做得更好”，而不是“是什么”。它迫使我去思考更深层次的设计决策，而不是仅仅停留在命令执行层面。

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老实说，我是在一个技术深度讨论群里听说了这本书，当时大家都在讨论企业级数据中心灾备的终极方案，有人提到了这本书的名字，说它几乎囊括了所有可能的Oracle复制技术栈。拿到书后，我首先关注的是它的参考价值和新旧技术的融合度。这本书非常出色地将传统的Oracle复制方法（如Materialized View Replication）与最新的云端原生复制方案进行了整合性的讨论，指出了一些过渡时期的兼容性问题。我发现它在处理数据一致性模型上的论述非常精彩，清晰地划分了强一致、最终一致在不同复制场景下的适用性。特别是关于数据脱敏和合规性要求下的复制，书中介绍的几种基于GoldenGate的过滤和转换策略，非常具有前瞻性。这本书的厚度本身就说明了其内容的全面性。它不是一本快速入门的速查手册，而是一本需要长期放在手边，随时翻阅参考的“圣经”级别的著作。它带来的不仅仅是技术知识，更是一种严谨、系统化的数据库架构思维。

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这本书的深度绝对是超乎我想象的。我一直自诩对Oracle的RAC和Data Guard有所了解，但在阅读这本书关于“全局事务处理”和“跨区域高并发写入冲突解决”的章节时，我还是感到了压力。作者没有回避那些复杂且容易出错的细节，反而将其作为重点进行剖析。例如，它深入探讨了Read Consistency在分布式事务中的具体表现，以及在某些极端网络分区情况下，如何通过特定的配置参数来最小化数据丢失的风险。这种对系统底层机制的透彻掌握，是只有长期在大型金融机构或电信运营商核心系统工作过的人才能写出来的经验之谈。我特别留意了它对GoldenGate的介绍，不仅仅是配置步骤，更重要的是解释了CDC（Change Data Capture）机制的底层原理，以及如何编写高效的Replicat OGG文件。读完这些，我才真正理解了为什么在某些对零数据丢失有极致要求的场景下，必须采用更昂贵但更可靠的复制方案。这本书的阅读过程，更像是一次对Oracle高可用架构的“内视”，让人对其核心设计的敬畏之心油然而生。

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这本《Oracle Replication》的封面设计着实引人注目，那种深沉的蓝色调配上鎏金的字体，立刻就给我一种权威和专业的感觉。我是在一个技术论坛上被朋友安利的，当时正在头疼如何优化我们公司跨地域数据库的数据同步问题。翻开书的第一页，我就被它清晰的逻辑结构给吸引住了。作者显然对Oracle的复制技术有着极其深入的理解，从最基础的逻辑复制到高级的Data Guard、GoldenGate等，讲解得丝丝入扣。我尤其欣赏书中对不同复制拓扑的优缺点分析，那种对比是极其细致的，不是那种浮于表面的介绍。比如，它详细对比了使用Streams和Advanced Replication在处理事务延迟和冲突解决机制上的差异，并结合了几个经典的实际案例进行剖析。光是阅读这部分内容，我就感觉自己的知识体系得到了极大的夯实。它不是那种只停留在理论层面的教材，而是真正深入到SQL层面和内核机制的深度解析，很多我以前模糊不清的概念，读完之后豁然开朗。这本书的排版也很舒服，大量的图表和流程图，极大地帮助了对复杂概念的理解，使得原本枯燥的技术内容变得生动起来。对于任何一个需要设计高可用、灾备方案的DBA来说，这绝对是一本不可多得的案头宝典，值得反复研读。

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