具体描述
本书全面、系统地介绍了网络数据库的基本概念、Microsoft SQL Server 2000的安装、管理、应用、数据维护的方法以及网络数据库设计和应用系统开发技术。主要包括：数据库系统的概念、关系数据库基本理论、网络数据库技术、SQL语言基础、数据库的创建与管理、查询分析器的使用与T-SQL高级查询、SQL Server的视图、索引、游标、事务、存储过程与触发器、SQL Server的安全性管理、数据库的备份与恢复、ASP/ADO网络数据库技术和基于C/S模式的应用系统开发实例等。本书为教师提供习题解答和实验指导书。
本书重点突出了技术应用性，章后附有大量的习题和实训练习。本书适合作为高等院校本科生（或专科生）相关课程的教材，也可供数据库管理员参考使用。
探索现代信息社会的基石：数据结构与算法精要 本书旨在为读者构建一套坚实、全面的计算机科学基础知识体系，尤其聚焦于支撑所有现代计算系统的核心——数据结构与算法。 在信息爆炸的时代，数据是新的石油，而有效组织和高效处理这些数据的能力，则是区分优秀工程师与普通程序员的关键。本书摒弃了对特定应用场景的过度侧重，转而深入剖析那些跨越技术代际、适用于任何编程语言和计算平台的底层原理和设计范式。 本书的编写基于一个核心理念：理解“为什么”比记住“怎么做”更为重要。 我们将数据结构视为信息在内存中的逻辑蓝图，而算法则是操作这些蓝图的精确指令集。只有深刻理解这两者之间的内在联系和权衡取舍，才能在面对复杂的工程挑战时，设计出既健壮又高性能的解决方案。 第一部分：基础架构——数据的组织与抽象 本部分奠定了全书的理论基础，引导读者从最原始的位和字节出发，逐步抽象出复杂的数据组织形式。 第一章：计算的基石与抽象层级 本章首先回顾了计算机科学的基本模型，强调抽象在软件工程中的核心地位。我们讨论了冯·诺依依曼体系结构对现代程序设计的影响，并引入了“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个衡量算法效率的黄金标准。重点解析了大O表示法，不仅仅是数学工具，更是我们在面对规模化问题时进行设计决策的语言。通过对常数时间、对数时间、线性时间、准线性时间以及指数时间复杂度案例的对比分析，读者将清晰认识到算法效率的代际差异。 第二章：线性数据结构的深度剖析 线性结构是数据组织最直观的形式，但其内部的实现细节却蕴含着深刻的工程智慧。我们详尽讨论了数组（Arrays） 的内存连续性优势与固定大小的限制。随后，重点攻克链表（Linked Lists），涵盖单向链表、双向链表和循环链表，并深入分析了节点操作的时间性能对比。特别地，本章会详细探讨栈（Stacks） 与队列（Queues） 的抽象及其在函数调用、表达式求值和任务调度中的实际应用，例如中缀表达式到后缀表达式的转换过程。 第三章：递归的艺术与分析 递归是理解许多高级数据结构和算法的钥匙。本章不仅教会读者如何编写递归函数，更侧重于如何系统地分析递归的执行过程。我们引入了主定理（Master Theorem），作为快速求解分治算法时间复杂度的强大工具。通过汉诺塔问题、斐波那契数列计算以及二分查找的递归实现等经典案例，读者将掌握何时使用递归，以及如何识别并避免不必要的重复计算（例如，通过记忆化搜索的初步概念引入）。 第二部分：非线性世界的导航——树与图 当数据之间的关系不再是简单的先后顺序，而是呈现出层级或网状结构时，我们需要更强大的工具。本部分专注于如何有效地在这些复杂关系中进行查找、遍历和路径优化。 第四章：树结构：分层数据的管理 树是层次化数据的完美映射。本章从基础的二叉树（Binary Trees） 入手，区分了满二叉树、完全二叉树和完美二叉树的概念。随后，我们深入探讨了二叉搜索树（BST） 的基本操作（插入、删除、查找），并着重分析了其在最坏情况下可能退化为链表的性能问题。为解决此问题，本章花费大量篇幅介绍了自平衡树的原理，包括AVL 树 和红黑树（Red-Black Trees） 的核心旋转和着色规则，解释了它们如何保证对数时间复杂度的操作效率。此外，我们还会讲解B 树 及其在磁盘存储系统中的应用。 第五章：树的遍历与堆结构的应用 本章细化了树的遍历方法——前序、中序和后序遍历，并展示了如何利用特定遍历组合重建树结构。随后，引入了堆（Heaps） 这一特殊的完全二叉树。我们详细阐述了最大堆和最小堆的维护机制（上滤和下滤操作），并将其作为构建优先队列（Priority Queues） 的基础。优先队列在事件驱动模拟、操作系统任务调度等领域的重要性被充分强调。 第六章：图论基础与遍历算法 图是表示复杂网络关系最强大的工具。本章定义了图的几种基本形式（有向图、无向图、带权图、稀疏图、稠密图），并介绍了邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式及其空间和时间效率权衡。核心内容集中在图的系统遍历上：广度优先搜索（BFS） 及其在寻找最短无权路径中的应用，以及深度优先搜索（DFS） 及其在拓扑排序和寻找连通分量中的作用。 第七章：图的最短路径与最小生成树 本部分将算法效率推向极致，解决网络优化问题。我们系统学习了处理带权图的经典算法：Dijkstra 算法用于解决单源最短路径问题（非负权重），并探讨了Bellman-Ford 算法处理包含负权边的场景以及如何检测负权环。对于无向连通带权图，本书详细解析了Prim 算法和Kruskal 算法，它们如何高效地构建出最小生成树（MST），这是网络规划和资源分配的基础。 第三部分：高级方法论——高效算法设计范式 本部分将视角从具体数据结构的应用提升到通用的算法设计哲学，展示如何解决那些看似无法处理的复杂问题。 第八章：分治策略的威力 分治法是“分而治之”思想的体现。我们不仅复习了快速排序（Quick Sort）的枢轴选择艺术及其平均线性对数时间的保证，还探讨了归并排序（Merge Sort） 如何利用分治结构稳定地达到 $O(N log N)$ 复杂度。通过对这些排序算法的深入剖析，读者将理解分治法如何通过平衡子问题的规模来实现效率飞跃。 第九章：动态规划：消除冗余的智慧 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大武器。本章通过一系列经典案例，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS） 和矩阵链乘法，详细阐述了“备忘录化（Memoization）”和“自底向上（Tabulation）”两种实现方式。重点在于如何正确地定义状态转移方程，这是 DP 成功的核心。 第十章：贪心算法的直觉与局限 贪心算法通过在每一步做出局部最优选择来期望达到全局最优。本章分析了霍夫曼编码（Huffman Coding） 这一贪心算法的完美应用案例。同时，我们也会明确指出贪心算法并非万能，通过旅行商问题（TSP） 或背包问题的分数版本与整数版本的对比，展示其在非完美解空间的局限性。 第十一章：查找与散列的效率之谜 本章聚焦于快速查找：除了基于比较的查找（如二分查找），我们深入研究了散列表（Hash Tables）。详细讨论了散列函数（Hash Functions） 的设计原则——如何最大化均匀性并最小化冲突。针对冲突处理，我们对比了链式法（Separate Chaining） 和开放寻址法（Open Addressing）（包括线性探测、二次探测和双重散列）的优劣，并分析了负载因子对性能的影响，以确保平均 $O(1)$ 的查找效率。 第四部分：计算的边界——复杂度理论与高级主题 最后一部分将视野扩展到算法性能的理论极限，并触及现代计算领域中与数据结构紧密相关的进阶概念。 第十二章：NP 完全性与不可解问题 本章引入了复杂度理论的核心概念，包括P 类问题（多项式时间可解）和NP 类问题（多项式时间可验证）。通过对SAT 问题的引入，我们探讨了NP 完全（NP-Complete） 问题的概念，并讨论了解决这些难题的实用策略，如近似算法和启发式搜索，帮助读者理解哪些问题在理论上是“棘手”的，以及如何务实地处理它们。 第十三章：外部存储与内存管理 在数据规模超出主存容量时，算法和数据结构的实现方式必须随之改变。本章简要介绍了外部存储排序的思想，以及B+ 树作为数据库索引结构如何优化磁盘 I/O 操作。此外，我们还将探讨内存管理中的缓存感知（Cache-Aware） 算法设计，理解 CPU 缓存对实际运行时间的影响，这是现代高性能计算中不可或缺的一环。 结语：持续学习的路径 本书的结束并非知识的终点，而是系统化学习的开端。通过对这些核心数据结构和算法的透彻理解，读者将装备好自己，能够独立分析和设计出应对未来技术挑战的健壮系统。掌握这些基础，意味着掌握了理解任何新框架或新语言背后驱动力的能力。
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