Outlines & Highlights for Database Systems by Hector Garcia-Molina, Jennifer Widom, Jeffrey D. Ullma pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2010-01-11

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616983673

丛书系列:

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《数据结构与算法设计：理论与实践》 作者：[虚构作者姓名 A]，[虚构作者姓名 B] 出版社：[虚构出版社名称] 出版年份：[虚构年份] ISBN：[虚构 ISBN 号] --- 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生和专业人士提供一个全面且深入的数据结构与算法设计基础。我们聚焦于构建高效、可靠和可扩展的计算系统所必需的核心理论框架与实践应用。本书内容覆盖了从基础线性结构到复杂图论算法的广泛主题，强调算法分析的严谨性与实际编码实现的有效性。 第一部分：基础与分析 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础，侧重于理解算法的性能度量和基本操作的复杂度。 第1章：计算思维与问题分解 本章首先引入计算思维的核心理念，包括抽象化、分解和模式识别。我们将探讨如何将现实世界的问题转化为可计算的模型。重点介绍算法的正式定义、正确性验证的基本方法，以及迭代、递归等核心控制结构在算法设计中的应用。 第2章：算法效率分析 这是本书的基石。详细讲解大O表示法、Ω表示法和Θ表示法，用于描述算法运行时间的渐进上界、下界和紧密界。我们将深入分析最坏情况、最好情况和平均情况复杂度。内容涵盖基本运算的计数、递归方程的求解（主定理、替换法、递归树法），以及内存使用分析（空间复杂度）。本章通过经典排序和搜索算法的实例，强化理论分析与实际运行时间之间的关系。 第3章：基本数据结构回顾 对数组、链表（单向、双向、循环链表）和栈、队列等线性结构进行回顾和深入分析。重点在于理解不同实现方式在插入、删除和访问操作上的时间复杂度权衡。此外，本章探讨了抽象数据类型（ADT）的概念，强调设计与实现的分离。 第二部分：非线性数据结构的深入探索 本部分关注于需要更复杂组织方式来优化特定操作的数据结构，这些结构是实现高效搜索和管理大规模数据集的关键。 第4章：树形结构：基础与平衡 详细介绍树的基本术语和性质。从二叉树的遍历（前序、中序、后序）到树的存储结构（数组表示法与指针表示法）。核心内容聚焦于二叉搜索树（BST）的实现、性能分析，以及如何处理动态数据的插入和删除。 第5章：平衡搜索树：AVL 与红黑树 为解决标准BST在退化情况下性能急剧下降的问题，本章深入探讨了自动平衡机制。详细阐述AVL树的旋转操作（单旋与双旋）及其维护过程。随后，将重点介绍红黑树——一种在实际应用中更偏向工程实用性的自平衡结构。通过详尽的案例分析，展示节点颜色、插入和删除操作如何维持对数时间复杂度。 第6章：堆与优先队列 本章探讨基于堆（Heap）的实现，特别是二叉堆。介绍最大堆与最小堆的构建、插入（上滤）和删除最大/最小元素（下滤）的操作。重点在于如何利用堆结构高效实现优先队列ADT，并在排序算法（堆排序）中的应用。 第7章：散列表（Hash Tables） 散列技术是实现近乎常数时间查找的关键。本章详细讲解散列函数的设计原则、良好的散列函数应具备的特性，以及冲突处理机制——包括开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法。深入分析在不同负载因子下，平均时间复杂度的理论推导与实际性能表现。 第三部分：高级搜索与遍历算法 本部分侧重于处理集合间的关系，即图论的基础算法，它们是网络分析、路径规划和依赖关系建模的基石。 第8章：图论基础与表示 定义图的类型（有向、无向、加权、非加权）。重点讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵与邻接表，并分析它们在稀疏图与稠密图中的空间和时间效率差异。介绍图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 第9章：最短路径算法 本章系统地介绍寻找图中两点间或单源多点间最短路径的方法。详细分析了解决非负权图的Dijkstra算法，并解释其贪心选择的正确性。随后，转向 Bellman-Ford 算法，阐述其如何处理含负权边的图，并利用其性质检测负权环。对于所有顶点对的最短路径问题，我们将介绍 Floyd-Warshall 算法。 第10章：最小生成树（MST） 本章聚焦于在连通加权图中找到边权之和最小的子图，该子图连接所有顶点且不形成回路。深入解析基于贪心策略的两种经典算法：Prim 算法和 Kruskal 算法。对这两种算法的实现细节、数据结构选择（如优先队列在 Prim 中的应用，并查集在 Kruskal 中的应用）及其时间复杂度进行对比分析。 第四部分：高级算法设计范式 本部分超越了特定数据结构的限制，探讨解决复杂问题的通用设计策略和优化技术。 第11章：排序算法的精进 对已介绍的排序算法（如插入排序、选择排序）进行回顾，并深入分析基于比较排序的理论下界（$Omega(n log n)$）。重点剖析 Merge Sort（归并排序）和 Quick Sort（快速排序）的原理、实现细节及平均/最坏情况下的性能特点。讨论如何通过选择好的枢轴（Pivot）来优化快速排序的实际性能。 第12章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划作为解决具有最优子结构和重叠子问题的强大工具，在本章得到详尽介绍。通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS），讲解 DP 的两个核心要素：最优子结构性质的验证和重叠子问题的识别。重点在于如何构建状态转移方程和自底向上的备忘录化（Memoization）或表格填充（Tabulation）方法。 第13章：贪心算法 本章探讨贪心策略，即在每一步做出当前看起来最好的选择，希望最终能达到全局最优解。通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例，阐述贪心算法的设计思路。重要的是，本章会提供判断一个问题是否适用贪心策略的关键准则，并警示其局限性。 第14章：摊还分析（Amortized Analysis） 在某些数据结构操作的序列中，单个操作可能非常昂贵，但序列的整体平均成本很低。本章引入摊还分析方法（聚集法、势能法、银行家法），用于更精确地评估这类操作的性能，例如动态数组的增容操作或特定的堆结构操作。 第五部分：计算的边界与扩展 本部分探讨算法设计领域的更前沿和更理论化的主题，涉及计算的内在难度和复杂性。 第15章：NP 完备性简介 介绍计算复杂性理论的基础。定义 P 类问题与 NP 类问题。重点阐述可归约性（Reduction）的概念，并介绍 Cook-Levin 定理。深入分析一些著名的 NP-完全问题（如集合覆盖、哈密顿回路），帮助读者理解哪些问题可能不存在高效（多项式时间）的精确解。 第16章：选择性主题：[根据教学需要选择，例如：B 树与 B+ 树/流算法/计算几何基础] [本章将根据课程侧重，选择性地深入探讨一个或多个与核心内容紧密相关的扩展主题，例如，如果强调数据库或文件系统，则深入 B 树和 B+ 树的结构与平衡机制；如果强调大规模数据处理，则引入流算法或近似算法的基础概念。] --- 本书特色： 理论与实践并重： 每章不仅提供严格的数学证明和复杂度分析，更结合 C++/Java/Python 等主流语言实现的伪代码或实际代码片段，确保读者能够将理论转化为可运行的程序。 侧重“为什么”： 深入探讨每种数据结构和算法背后的设计哲学和权衡取舍，而非仅仅罗列实现步骤。 丰富的习题集： 章节末尾设计了大量的概念性问题和需要编写完整算法的编程挑战，难度梯度合理，覆盖基础巩固到竞赛级思考。 清晰的视觉化呈现： 使用大量图表和动画流程图（通过二维码链接补充），帮助读者直观理解复杂的递归过程和树结构操作。 本书适合作为高等院校计算机科学专业本科生《数据结构》、《算法分析与设计》课程的教材，同时也是希望系统提升编程和问题解决能力的软件工程师的理想参考书。

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我对数据库系统的学习一直充满热情，同时也深知其复杂性。在众多的学习资源中，这本书的标题——"Outlines & Highlights for Database Systems"——以一种非常直接的方式吸引了我的注意。它承诺提供一种结构化的学习体验，既包含了系统的“大纲”（Outlines），又突出了关键的“亮点”（Highlights）。这对于我来说，简直是量身定制的。我一直认为，学习一个复杂的领域，最有效的方法之一就是先建立起一个清晰的知识框架，然后在这个框架的基础上，深入理解那些最核心、最能代表该领域精髓的概念。这本书的标题恰恰满足了我的这种需求。我期待它能够以一种精炼而有条理的方式，引导我逐步掌握数据库系统的基础知识，例如数据模型、查询语言、事务管理、并发控制、存储结构等等。我尤其看重“Highlights”所传达的意义，它意味着作者们已经为我筛选出了那些最重要、最常被问到、或者最能体现数据库系统设计思想的内容，让我能够事半功倍。我希望这本书能够帮助我快速构建起对数据库系统的整体认知，并为我日后更深入的学习和实践打下坚实的基础。

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一直以来，我都在寻求一种能够系统化理解数据库系统复杂性的学习途径。这本书的标题——"Outlines & Highlights for Database Systems"——给我带来了一种前所未有的期待。它不仅仅是一个简单的名称，更像是一种学习的承诺，预示着它将以一种清晰、有重点的方式呈现数据库系统的知识。我尤其欣赏“Outlines”和“Highlights”的组合，它暗示着作者们已经为学习者精心梳理了知识的脉络，并提炼出了最精华的部分。这对于我这样的学习者来说，无疑是极其宝贵的。我期待这本书能够带领我穿越数据库领域的复杂性，用一种结构化的方式，让我能够快速理解诸如数据模型、查询语言、事务的ACID属性、并发控制策略以及数据库的物理存储等核心概念。我希望它能够帮助我建立起一个稳固的理论基础，并且能够让我看到这些技术在实际应用中的价值和意义。

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我一直认为，学习一个像数据库系统这样复杂的学科，最关键的一点在于能够构建起一个清晰的知识框架，并且能够抓住其最核心、最能代表该领域精髓的概念。这本书的标题——"Outlines & Highlights for Database Systems"——恰恰精准地契合了我的这种学习需求。它不仅仅是一个简单的书名，更是一种学习理念的传达。我期望这本书能够如同它的名字一样，为我提供一套精炼的学习大纲，引导我系统地了解数据库系统的各个组成部分及其相互关系。同时，“Highlights”这个词更让我对内容充满了期待，我相信作者们已经精心挑选并突出了那些最重要、最基础、也是最能体现数据库系统设计思想的知识点。我渴望能够通过这本书，快速建立起对数据库系统运作原理的深刻理解，无论是数据模型的选择，还是查询的优化，亦或是事务的保证，都能做到心中有数。这对于我未来在数据领域的发展至关重要，一本能够帮助我抓住重点、少走弯路的书籍，无疑是我学习道路上的一大助力。

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当我的目光停留在“Outlines & Highlights for Database Systems”这个书名上时，一种由衷的期待涌上心头。作为一名对数据世界充满好奇的探索者，我一直在寻找一种能够帮助我快速、高效地掌握数据库系统核心知识的方法。市面上的数据库教材琳琅满目，但很多都显得过于庞大和理论化，对于初学者或者希望快速入门的读者来说，往往会感到无从下手，甚至被海量的细节所淹没。这本书的标题，通过“Outlines”和“Highlights”这两个词，巧妙地传达了一种精心设计的学习理念：它将提供一个清晰的知识框架（大纲），并且会重点突出那些最重要、最核心的概念（亮点）。我设想这本书就像一位经验丰富的向导，为我绘制出一幅数据库系统的全景地图，然后用醒目的标记指示出那些最值得关注的山峰和河流。我非常渴望这本书能够以一种精炼、易懂的方式，阐述数据库设计的核心原则，例如数据建模的各种方法，SQL语言的强大功能，以及事务管理和并发控制的复杂机制。我期待它能帮助我建立起一个扎实而全面的数据库理论基础，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

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当我看到“Outlines & Highlights for Database Systems”这个书名时，我立刻被它所传达的精炼和高效的学习方式所吸引。在浩瀚的数据库知识体系中，我渴望找到一本能够帮助我快速把握全局，并又能深入理解核心概念的书籍。这本书的标题，巧妙地预示了其内容的设计理念：它提供了一个清晰的学习“大纲”（Outlines），以便我能够系统地理解数据库系统的整体结构；同时，它又会“突出”关键的“亮点”（Highlights），让我能够聚焦于那些最重要、最基础、也是最具代表性的知识点。我期待这本书能够以一种清晰、简洁且富有条理的方式，引导我掌握数据库系统的基本原理，例如数据模型、关系代数、SQL语言、事务管理、并发控制以及存储和索引等关键技术。我希望通过阅读这本书，能够迅速建立起对数据库系统的全面认知，并为我日后更深入的学习和实践打下坚实的基础，这对我来说将是极大的帮助。

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在我探索数据库知识的学习道路上，"Outlines & Highlights for Database Systems" 这个书名犹如一盏明灯，指引我找到了可能高效学习的路径。我一直认为，面对一个庞大而精深的领域，最有效的方法莫过于先建立起一个清晰的知识体系框架，然后在这个框架之上，再深入挖掘和理解那些最关键、最能代表该领域核心价值的概念。这本书的标题，以“Outlines”（大纲）和“Highlights”（亮点）这两个词，完美地传达了这种学习理念。我非常期待它能够为我提供一个系统的数据库知识架构，让我能够快速理解数据模型、查询语言、事务处理、并发控制以及数据库设计等核心主题。同时，“Highlights”的存在，让我相信作者们已经精挑细选出了那些最重要、最基础、也是最能体现数据库系统精髓的知识点，帮助我集中精力，事半功倍。这样的学习方式，对于我快速掌握数据库系统的精髓，并为日后的深入研究和实践打下坚实的基础，具有不可估量的价值。

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