数据库原理与应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:206

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出版时间:2009-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787811026504

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• 数据库原理
• 数据库系统
• 数据库应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• 数据库技术
• 高等教育

《数据结构与算法解析》 本书是一本深入探讨数据结构和算法核心概念的专著，旨在为读者构建坚实的计算机科学理论基础，并赋能他们在解决复杂计算问题时，能够设计出高效、优化的解决方案。我们将从最基本的数据组织方式出发，逐步深入到各种高级数据结构及其相关的算法设计与分析。 第一部分：数据结构基础 本部分将全面介绍各类基本的数据结构，为后续的学习奠定坚实的基础。 数组与链表： 我们将详细剖析数组的静态存储特性和链表的动态分配机制，比较它们在插入、删除、访问等操作上的性能差异。我们将介绍不同类型的链表，如单向链表、双向链表以及循环链表，并阐述它们各自的应用场景。 栈与队列： 这两个“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的数据结构是计算机科学中最基础也最重要的结构之一。我们将通过实际例子，讲解栈在函数调用、表达式求值等方面的应用，以及队列在任务调度、缓冲区管理等场景中的重要性。 树形结构： 我们将从二叉树的概念开始，深入理解其定义、遍历方式（前序、中序、后序）以及递归和非递归的实现。在此基础上，我们将进一步介绍二叉搜索树（BST），探讨其查找、插入、删除操作的原理和性能，并分析其在实际应用中的局限性。然后，我们将转向更高级的树结构，如平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），深入理解它们的平衡机制和效率优势，以及多路查找树（B树、B+树）在数据库索引等领域的关键作用。 图结构： 图作为描述对象之间复杂关系的有力工具，将在本部分得到详细阐述。我们将定义图的各种表示方法（邻接矩阵、邻接表），并重点讲解图的遍历算法，包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们将深入分析图的连通性、最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）以及最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等经典问题及其解决方案。 第二部分：算法设计与分析 在掌握了基本的数据结构后，本部分将聚焦于算法的设计思想、实现技巧以及性能评估。 算法复杂度分析： 理解算法的效率至关重要。我们将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习如何使用大O记法（Big O notation）来度量算法的渐进增长率。我们将分析各种常见算法的复杂度，并强调如何选择最优的算法来应对不断增长的数据规模。 排序算法： 排序是计算机科学中最基本也是最核心的操作之一。我们将详细讲解各种经典的排序算法，包括： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序，理解它们的工作原理、实现细节以及各自的性能特点。 高效排序： 快速排序、归并排序，深入分析它们的“分治”思想，以及它们在平均情况下的优秀性能。 特定场景排序： 堆排序，利用堆这一数据结构进行高效排序。 非比较排序： 计数排序、桶排序、基数排序，在特定条件下能够获得线性时间复杂度的排序方法。 我们将对这些算法的稳定性、时间复杂度（最好、最坏、平均）和空间复杂度进行详细的对比分析。 查找算法： 在有序数据中高效地查找目标元素是另一项关键技能。我们将深入讲解： 线性查找（顺序查找）： 最简单直观的查找方式，适合无序或数据量较小的情况。 二分查找（折半查找）： 针对有序数组的经典高效查找算法，分析其二分思想和对数时间复杂度。 哈希查找： 基于哈希表的数据结构，通过哈希函数实现近乎常数时间的平均查找效率，并讨论冲突解决方法（链地址法、开放地址法）。 算法设计范式： 本部分将介绍几种重要的算法设计思想： 分治法（Divide and Conquer）： 如快速排序、归并排序，将问题分解为规模更小的子问题，递归地解决它们，然后合并结果。 动态规划（Dynamic Programming）： 解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，通过自底向上或自顶向下的方式，存储子问题的解以避免重复计算。我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典案例来阐释动态规划的威力。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步选择局部最优解，期望最终获得全局最优解。我们将探讨其适用条件以及可能存在的局限性，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子进行说明。 回溯法（Backtracking）： 一种通过搜索可解的解空间来查找所有解的算法。当发现当前路径无法通向解时，就“回溯”到上一步，尝试另一条路径。我们将用N皇后问题、数独求解等例子来展示回溯法的应用。 字符串匹配算法： 处理文本数据是计算机科学中的常见任务。我们将介绍经典的字符串匹配算法，如朴素匹配算法、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法以及Boyer-Moore算法，并分析它们在模式匹配效率上的差异。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了基础理论和核心算法后，本部分将拓展到一些更高级的主题，并探讨它们在实际计算领域的应用。 散列表（Hash Table）进阶： 除了基础的哈希查找，我们将深入探讨各种哈希函数的选择原则，以及更复杂的冲突处理策略，例如线性探测、二次探测、双重哈希等，并分析它们对性能的影响。 树结构的深度应用： 除了二叉搜索树，我们将进一步探讨Trie树（前缀树）在文本搜索、自动补全等方面的应用，以及图结构在网络路由、社交网络分析、推荐系统等复杂问题中的建模与求解。 算法效率的优化与权衡： 在实际工程开发中，算法的选择往往需要在时间效率、空间效率以及实现复杂度之间进行权衡。本部分将结合实际案例，讨论如何根据具体场景来选择最合适的算法，并介绍一些通用的优化技巧。 本书通过清晰的结构、丰富的图示和严谨的数学推导，力求使读者不仅能够理解数据结构与算法的基本原理，更能掌握分析和设计高效算法的能力，从而为进一步的学习和实际工程开发打下坚实的基础。

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质量控制方面，这本书存在不少明显的疏漏，这对于一本“教程”来说是不可接受的。我发现了好几处明显的印刷错误和术语不一致的地方，这在专业书籍中尤其令人抓狂。比如，在不同的章节中，同一个技术术语有时用英文缩写，有时用中文全称，甚至出现过拼写错误，这无疑增加了阅读时的困惑和中断。更严重的是，我怀疑某些算法的描述存在逻辑上的小瑕疵，因为当我尝试根据书中的步骤去手工模拟一次B+树的构建过程时，结果总是对不上。这种细节上的粗心大意，让读者对整本书的专业性和可靠性产生了深刻的怀疑。面对一本连基本校对都未能做好的教材，我们很难完全信赖它所传授的知识的严谨性。

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这本书在对“应用”层面的用户体验和性能考量上几乎是空白的。它似乎只关注数据库引擎内部是如何工作的，却完全忽略了在真实世界中，用户如何与数据库进行高效交互。比如，书中对索引的介绍非常理论化，只讲了B树的结构，却几乎没有提及实际应用中，复合索引的选择、索引覆盖查询（Covering Index）的重要性，以及查询优化器是如何选择最佳执行计划的。当我尝试将学到的知识应用到实际的项目中，优化一个慢查询时，我发现这本书提供的帮助微乎其微。它提供的是一个理论模型，而不是一套实用的工具箱。对于希望成为能处理实际业务问题的数据库工程师来说，这本书就像是一个只教你零件构造，却不教你如何组装机器的说明书，实用价值非常有限。

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这本书的行文风格极其枯燥乏味，简直是对学习热情的无情扼杀。作者的语言缺乏感染力，所有的描述都像是用一种极其程式化的、缺乏情感的学术腔调写就的百科全书条目。每当读到那些冗长的定义和规范时，我的注意力就很难集中。例如，在讨论数据库设计范式时，作者的描述过于抽象，完全没有通过生动的商业案例来辅助说明为什么我们需要达到第三范式，或者在什么情况下可以适当“反范式化”。结果，我只能机械地记忆那些“第一范式要求…”、“第二范式要求…”这样的文字，而无法真正理解其背后的设计哲学和权衡取舍。这本书与其说是在“教”知识，不如说是在“堆砌”知识点，让人感觉像是被动接受，而不是主动探索。

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我对这本书的“应用”部分感到非常失望，它似乎完全脱离了现代软件开发的实际需求。书中花了大量的篇幅去介绍一些非常基础、甚至已经过时的概念，但对于如何使用主流的数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）进行实际的开发和优化，却只是蜻蜓点水。例如，关于事务处理的讲解，只停留在理论的层面，没有给出任何关于如何编写高效的存储过程或触发器的实例。当我们这些学习者真正想动手实践时，却发现书中的代码示例少得可怜，而且很多例子都显得陈旧，与当前业界普遍使用的SQL标准存在差异。这种理论与实践的巨大鸿沟，使得这本书的价值大打折扣。它教给我的，只是“数据库是什么”的古老定义，而非“如何用数据库解决现代问题”的实战技巧。

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这本书的排版简直是一场灾难，对于初学者来说，简直是噩梦。厚厚的一本书，内容结构混乱，章节之间的逻辑跳跃得让人摸不着头脑。比如，讲到关系代数和集合论时，作者仿佛在炫耀自己的学识，用了一堆晦涩难懂的符号和定义，完全没有从读者的角度出发去解释这些概念的实际意义和应用场景。读起来就像在啃一本天书，每翻一页都需要极大的耐心和毅力，生怕错过哪个关键的转折点。更糟糕的是，书中的图示非常粗糙，有些流程图做得就像是匆忙中画出来的草稿，线条模糊不清，根本无法帮助理解复杂的数据库执行过程。我花了大量时间去猜测作者到底想表达什么，而不是真正去学习知识点本身。这本书更像是一份冷冰冰的资料汇编，而不是一本真正为教学设计的“教程”。如果不是课程硬性要求，我真想把它束之高阁，寻找更友好的学习材料。

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