Access数据库实用教程习题与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:郑小玲 编

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2010-2

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787115219565

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• AIYA
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《数据结构与算法基础：理论与实践》 内容概要 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业学生提供一套全面而深入的数据结构与算法学习资源。全书围绕核心概念、经典算法及其在实际问题中的应用展开，内容组织严谨，理论阐述透彻，并辅以大量的编程实践指导。本书不仅覆盖了计算机科学专业本科阶段所需掌握的基础知识，更注重培养读者独立分析问题、设计高效解决方案的能力。 第一部分：基础篇——构建计算思维的基石 第一章：引论与预备知识 本章首先界定了数据结构与算法在现代计算中的核心地位。详细讨论了算法的定义、特性（如正确性、效率、可读性）以及算法分析的基本方法。重点介绍了时间复杂度和空间复杂度的概念，并深入讲解了大O表示法、Ω表示法和Θ表示法，这是后续所有效率分析的理论基础。为了便于后续算法的实现，本章对C/C++或Java等主流编程语言中的基本数据类型、控制结构进行了回顾，强调了面向对象编程范式在数据结构设计中的应用。 第二章：线性结构及其应用 本章系统地介绍了最基础也是最常用的一组线性数据结构。 数组（Array）： 不仅讨论了静态数组的内存布局和访问效率，还深入剖析了动态数组（如可变长度列表）的底层实现机制，特别是动态扩容时的摊还分析。 链表（Linked List）： 详细比较了单链表、双向链表和循环链表的结构特点、优缺点及适用场景。重点讲解了节点的插入、删除操作的指针重定向技巧，以及如何使用链表来解决特定问题，如有序列表的合并。 栈（Stack）： 基于“后进先出”（LIFO）的原则，讲解了栈的抽象数据类型（ADT）定义。通过具体的案例，如表达式的四则运算求值、括号匹配检验以及递归的底层实现原理，展示了栈在控制流管理中的关键作用。 队列（Queue）： 基于“先进先出”（FIFO）的原则，讨论了普通队列、循环队列（重点讲解其解决“假溢出”问题的机制）和优先队列（作为后续章节的铺垫）。应用实例包括任务调度和广度优先搜索（BFS）的初步引入。 第二章的实践重点在于： 使用不同实现方式（如基于数组和基于链表）构建栈和队列，并对比它们在特定操作下的性能差异。 第二部分：非线性结构——层次与连接的艺术 第三章：树形结构（Tree） 树结构是数据结构中最为复杂而强大的分支。本章从树的基本术语（根、节点、度、深度、森林）入手，逐步深入。 基本二叉树： 详细阐述了满二叉树、完全二叉树的概念。核心内容集中在三种遍历方式（先序、中序、后序）的递归和迭代实现，并展示了如何通过中序遍历与其他遍历结果重建二叉树。 二叉查找树（BST）： 阐述了BST的查找、插入和删除操作的时间复杂度分析（平均与最坏情况）。 平衡查找树： 鉴于BST在极端情况下的效率退化，本章引入了平衡概念。详细剖析了AVL树的基本旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其维持平衡的机制。随后，对更实用的红黑树（Red-Black Tree）的五大性质、颜色翻转和旋转操作进行了深入讲解，说明其在标准库（如Java `TreeMap`，C++ `std::map`）中的重要地位。 其他树结构： 简要介绍了B树和B+树的基本结构，强调它们在文件系统和数据库索引中的应用。 第四章：图结构（Graph） 图是表示复杂关系的理想工具。本章定义了图的基本概念（有向图、无向图、权重、路径、回路等）。 图的存储表示： 重点比较了邻接矩阵和邻接表两种主要存储方式的优劣，特别是它们在空间占用和查找邻接点效率上的差异。 图的遍历： 详细讲解了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的算法实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 最短路径算法： 深入分析了经典的最短路径算法，包括Dijkstra算法（单源最短路径，适用于非负权图）的贪心策略和实现细节，以及Floyd-Warshall算法（全源最短路径）的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 讲解了如何使用Prim算法和Kruskal算法构造最小生成树，并对比了两者在不同图结构下的性能表现。 第三部分：高级主题与算法设计范式 第五章：排序算法的高级分析与实现 本章对排序算法进行分类和深度分析。 简单排序回顾： 快速回顾插入排序、选择排序和冒泡排序，分析其在小规模数据和逆序数据中的性能。 高效排序： 核心讲解快速排序（Quick Sort）的“分割交换”枢轴选择策略及其平均线性对数时间复杂度；详细介绍归并排序（Merge Sort）的“分治法”思想及其稳定性保证。 线性时间排序： 探讨了不基于比较的排序方法，如计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），说明它们在特定约束条件下的效率优势。 排序稳定性分析： 严格区分稳定排序与不稳定排序，并讨论稳定性对后续数据处理流程的影响。 第六章：查找技术与散列（Hashing） 本章专注于数据的高效检索。 静态查找： 再次强调顺序查找和二分查找的适用条件和效率（二分查找对数据结构的要求）。 散列表基础： 引入散列函数的设计原则（均匀性、高效性）。详细讨论了处理冲突的开放定址法（线性探测、二次探测、双散列）和链地址法。 性能分析： 重点分析装载因子（Load Factor）对查找效率的影响，并探讨如何通过动态散列表（如散列表的自动重散列/rehash）来维持高性能。 第七章：算法设计范式 本章将理论与设计方法论相结合。 递归与分治法： 以归并排序和快速排序为例，系统梳理分治法的思想流程。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 通过活动选择问题、霍夫曼编码等典型案例，阐明贪心选择性质和最优子结构。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 深入讲解DP的两大核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过经典案例，如背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现方法。 回溯法（Backtracking）： 讲解如何使用回溯法系统性地搜索解空间，以解决八皇后问题和迷宫寻路等组合优化问题。 第八章：高级抽象——堆与优先队列 本章专注于堆结构在优化问题中的应用。 二叉堆： 详细描述最大堆和最小堆的结构特性，重点讲解堆化（Heapify）过程和插入/删除操作的对数时间复杂度保证。 优先队列的应用： 说明优先队列如何作为底层数据结构支持更高级的算法，如Dijkstra算法和Prim算法的优化实现。 堆排序： 阐述如何利用堆结构实现原地、稳定的 $O(N log N)$ 排序算法。 实验与实践指导 本书的每一章后都附有详细的实验指导，要求读者不仅要理解算法的理论，更要亲手实现它们。实验内容涵盖了： 1. 使用不同方式（数组/链表）实现栈和队列，并进行性能基准测试。 2. 实现平衡二叉查找树（如AVL树）的插入和查找功能。 3. 使用邻接表实现图的BFS和DFS，并计算连通分量。 4. 使用Dijkstra算法解决实际路网最短路径问题。 5. 使用动态规划思想解决复杂背包问题，并分析状态转移方程。 通过这些实践，读者将能熟练掌握不同数据结构的优缺点，并能够根据具体需求选择或设计最高效的算法解决方案。本书适合作为高等院校数据结构与算法课程的教材或参考书，对于希望提升软件开发能力的自学者也极具价值。

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这本书在处理异常情况和错误排查方面的指导显得尤为薄弱。在数据库操作中，数据冲突、权限设置问题、或者复杂的连接错误是家常便饭。我期待教程能提供一个“故障排除”的章节，列举一些常见的错误代码及其对应的解决方案。然而，本书在介绍完正确的操作流程后，很少提及“如果出现A情况该怎么办”。例如，在尝试创建表之间的关系时，如果数据类型不匹配或主键冲突，程序通常会报错，但我翻遍全书也找不到对这些常见错误的系统性分析。这导致我在自己动手实践遇到问题时，不得不转向外部搜索引擎寻求帮助，这违背了购买一本“习题与实验指导”的初衷——即希望在书中找到所有必要的指导。一本优秀的教程，不仅要教你如何做对，更要教会你如何识别和修正做错的地方。在这方面，这本书的实用性大打90度转弯，变得有些“有头无尾”。

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我购买这本书的初衷是想系统性地掌握Access数据库的高级应用，特别是数据透视表和报表设计的高级技巧。坦白说，在这些方面，这本书的表现只能说是差强人意。虽然它确实包含了一些关于报表工具的使用说明，但讲解方式更偏向于功能按钮的罗列，而不是如何利用这些工具来解决复杂的业务问题。例如，如何设计一个需要多级分组、包含计算字段和动态参数的复杂报表，书中几乎没有提供实例。接着看习题，大部分题目集中在基础的数据录入、查询条件的设置，这对于一个已经对SQL有基本了解的人来说，显得过于基础和重复劳动了。我希望看到一些能激发思考的挑战性题目，比如如何通过VBA代码来实现自动化数据清洗或者自定义用户界面，但这些内容在本书中基本是空白。这让我感觉这本书的定位似乎更偏向于某个特定初级培训班的配套教材，而不是一本面向广大自学者的、能提升技能深度的参考书。

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这本书的封面设计确实是吸引了我，那种沉稳的蓝色调配合简洁的字体，一看就是那种严谨的教学用书。不过，我拿到书后发现，虽然标题写着“实用教程”，但实际内容在基础概念的阐述上显得有些过于单薄了。比如在讲解关系型数据库的基本理论时，很多关键性的名词解释不够深入，对于初学者来说，可能需要再找其他的参考资料来辅助理解。尤其是关于规范化理论的部分，理论介绍得很快，几乎没有提供什么实际的案例来展示为什么需要进行三范式或BCNF的分解。我期待的是一种循序渐进的引导，能让我从零开始建立起扎实的理论基础，但这本书更像是提供了一个框架，让你自己去填补细节。操作层面的内容，比如SQL语句的编写，虽然有练习题，但例子的复杂度大多停留在比较基础的SELECT和JOIN层面，对于更复杂的子查询、视图的创建和存储过程的编写，涉及得比较少，这对于希望深入学习数据库管理和开发的人来说，可能就不够用了。总的来说，它更适合作为快速入门的辅助材料，而非一本全面的、能支撑你完成复杂项目的教科书。

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从一个希望快速掌握新技能的读者的角度来看，这本书的示例代码和截图更新速度似乎跟不上软件版本的迭代。我使用的Access版本比书中展示的界面要新一些，导致我在对应功能模块时，界面按钮的位置和名称都有出入，这极大地影响了学习的流畅性。每次遇到新界面元素时，我都需要停下来，对照着书本的描述反复确认，这无疑增加了学习的挫败感。此外，书中提供的配套光盘或在线资源中，如果附带有完整的实验数据库文件，那将是极大的福音，可以让我直接载入数据进行操作练习。然而，我下载或查找相关资源时，发现文件要么缺失，要么版本不匹配，这使得很多实验步骤无法顺利进行，只能手动创建所有基础数据，耗费了大量本应用于学习核心知识的时间。在数字化学习资源如此普及的今天，这种对配套资源的疏忽，使得本书的整体体验大打折扣。

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这本书的排版和印刷质量倒是无可挑剔，纸张厚实，油墨均匀，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳。然而，内容组织上存在一些让人困惑的地方。它似乎将理论知识和上机实验的步骤混杂在一起，没有清晰的章节划分来区分“学什么”和“怎么做”。读起来的时候，经常需要来回翻阅才能确定某一个知识点对应的具体操作步骤在哪里。更令人头疼的是，习题部分和实验指导的关联性并不强。很多习题的答案或者解题思路在实验指导中找不到对应的环境搭建或数据准备过程，这使得独立完成习题变得有些困难，必须自己去推断实验环境应该如何配置。我特别关注了关于数据导入导出的章节，希望能看到一些处理大批量数据或不同文件格式（如CSV、Excel）的高效方法，但书里只是提到了最基本的文件导入功能，缺乏针对实际工作场景的优化技巧。对于一个追求效率的实践者来说，这些细节的缺失确实让人感到遗憾。

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