信息存储与管理

信息存储与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:G. Somasundaram
出品人:
页数:280
译者:罗英伟
出版时间:2010-5
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787115226242
丛书系列:
图书标签:
  • 存储
  • EMC
  • 计算机
  • IT
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具体描述

《信息存储与管理:数字信息的存储、管理和保护》所涵盖的概念、原理和方案部署理念贯穿了整个信息存储和管理技术的范畴,《信息存储与管理:数字信息的存储、管理和保护》包含4个部分,主要阐述以下方面的内容:数据存储和数据管理面临的挑战,智能化存储系统,存储网络(FC-SAN、IP-SAN、NAS),备份、恢复和归档(包括CAS),业务连续性和冗灾,存储安全和虚拟化,存储基础架构的管理和监控等。

《信息存储与管理:数字信息的存储、管理和保护》适合作为高校信息管理专业的教材或参考书,同时也非常适合信息管理专业技术人员、IT经理人等专业人士阅读参考。信息的管理和安全对于企业的成功至关重要,它已经发展成为一门高度成熟和复杂的IT支柱产业和学科,《信息存储与管理:数字信息的存储、管理和保护》是一本系统全面的存储技术书籍。

点击链接进入英文版:

Information Storage and Management: Storing, Managing nad Protecting Digital Information

深入探索数字时代的基石:《数据结构与算法精讲》 图书简介 在飞速发展的计算科学与信息技术领域,效率与逻辑是构建一切复杂系统的核心。本书《数据结构与算法精讲》旨在为读者提供一套全面、深入且注重实践的知识体系,聚焦于计算机程序设计的两大基石:数据结构和算法设计与分析。我们深知,理解数据如何组织(结构)以及如何高效地处理这些数据(算法),是区分普通程序员与卓越软件工程师的关键所在。 本书避开了对信息存储介质的宏观叙事,转而将全部焦点置于内存内部、逻辑运算层面以及时间复杂度分析的精妙世界。它不是一本关于文件系统、数据库索引或信息组织哲学的论著,而是一本关于“计算效率”的实战指南。 第一部分:数据的组织艺术——精选数据结构剖析 本部分将带领读者从最基础的单元开始,系统地构建起处理复杂信息所需的逻辑框架。我们不再讨论信息的物理归档,而是关注逻辑上的抽象与实现。 第一章:线性结构的深入理解与应用 线性结构是程序设计中最常见也最基础的构造单元。本章将详细剖析数组(Arrays)的内存布局优势与局限性,并重点探讨链表(Linked Lists)的变体,包括单向链表、双向链表以及循环链表。我们将深入讨论链表在动态内存管理中的关键作用,以及它们如何在需要频繁插入和删除操作的场景中,实现比静态数组更优的性能。此外,栈(Stacks)与队列(Queues)作为受限的线性结构,其后进先出(LIFO)和先进先出(FIFO)的特性将在函数调用、表达式求值(如中缀转后缀)和广度优先搜索(BFS)中得到详尽的实例演示。 第二章:非线性结构的逻辑构建 非线性结构是处理层级关系和复杂关联的利器。 树(Trees): 这是本书的重点之一。我们将从基础的二叉树概念入手,随后深入研究二叉搜索树(BST)的插入、查找与删除操作的平衡性问题。为了解决标准BST在极端输入下的性能退化(退化成链表),本书将花费大量篇幅介绍平衡树的精髓,特别是AVL树和红黑树(Red-Black Trees)的旋转与着色维护机制。我们还将探讨B树和B+树在模拟外部存储索引结构时的关键特性,尽管我们关注的是内存中的逻辑结构,但对外部存储模式的理解有助于掌握这些结构的适用范围。 堆(Heaps): 作为一种特殊的完全二叉树,最大堆和最小堆的构建、调整(Heapify)过程将被细致分解,它们是实现优先队列和堆排序算法的核心。 图(Graphs): 图论是复杂系统建模的终极工具。本章将详细区分有向图与无向图,以及带权图。我们会对比邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式,分析它们在空间占用和遍历效率上的权衡。 第三章:哈希(散列)技术:超越索引的艺术 本章专门讨论哈希表(Hash Tables),这是实现近乎常数时间复杂度查找的关键技术。我们将深入研究哈希函数的设计原则,包括处理冲突的各种方法——链地址法(Separate Chaining)和开放定址法(Open Addressing,如线性探测、二次探测和双重哈希)。读者将理解负载因子(Load Factor)对性能的影响,以及如何通过动态重哈希(Resizing)来维持高效的性能。 第二部分:算法的思维方式——设计、分析与优化 如果数据结构是骨架,那么算法就是驱动这个骨架高效运转的肌肉和神经系统。本部分侧重于算法的理性设计与严谨的性能分析。 第四章:算法的效率度量与分析基础 在讨论具体算法之前,我们必须建立统一的评估标准。本章详尽阐述渐进记号:大O表示法($O$)、欧米伽表示法($Omega$)和小Theta表示法($Theta$)。我们将通过计算基本操作的次数,演示如何对循环结构、递归调用进行精确的时间复杂度和空间复杂度分析。对最坏情况、最好情况和平均情况的区分,是理解算法稳健性的基础。 第五章:经典排序与查找算法的内幕 排序算法是算法分析的绝佳载体。本章将超越简单的实现,深入探究: 简单排序: 冒泡、选择、插入排序的$O(n^2)$性能瓶颈分析。 高效排序: 快速排序(Quick Sort)的枢轴选择策略及其对最坏情况的影响,归并排序(Merge Sort)的稳定性与递归结构。 堆排序: 如何利用堆结构实现$O(n log n)$的就地排序。 线性时间排序的探索: 对计数排序、基数排序和桶排序的原理介绍,理解它们在特定数据限制下的突破性效率。 查找算法: 线性查找与二分查找的适用场景对比,以及在平衡树和哈希表中查找效率的体现。 第六章:递归的魔力与分治策略 递归是解决复杂问题的强大工具。本章重点讲解分治法(Divide and Conquer)的设计范式,并通过汉诺塔问题、快速傅里叶变换(FFT)的简化模型以及矩阵乘法的Strassen算法实例,展示如何通过将大问题分解为小问题来优化总运行时间。我们将使用主定理(Master Theorem)来解析常见的递归关系式。 第七章:图论算法的路径与遍历 本部分将图结构的应用推向高潮。我们将细致讲解图的遍历: 深度优先搜索(DFS): 用于拓扑排序、寻找强连通分量。 广度优先搜索(BFS): 用于计算无权图的最短路径。 随后,我们将进入图论的核心优化问题: 最短路径算法: Dijkstra算法在处理非负权图时的机制与局限性,以及Bellman-Ford算法在处理负权边和负权环检测中的应用。 最小生成树(MST): Prim算法和Kruskal算法的设计思路、贪心选择的有效性证明,以及它们如何应用于网络构建等问题。 第八章:高级算法范式:贪心、动态规划与回溯 本章是算法思维进阶的核心。 贪心算法(Greedy Algorithms): 探讨其适用的黄金标准——最优子结构和贪心选择性质,并通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例进行剖析。 动态规划(Dynamic Programming, DP): 与贪心算法的区别在于最优子结构和重叠子问题。我们将讲解自底向上(Tabulation)和自顶向下(Memoization)两种实现方法,重点攻克背包问题(Knapsack Problem)、最长公共子序列(LCS)和矩阵链乘法等经典DP模型。 回溯法与分支限界: 用于解决组合优化问题,如八皇后问题、数独求解,以及旅行商问题(TSP)的初步探索。 结语 《数据结构与算法精讲》的编写目标,是使读者不仅能“写出”能运行的代码,更能“设计出”在性能上站得住脚的程序。本书的每一个章节、每一个算法,都聚焦于如何以最少的资源(时间和空间)解决信息处理的难题。它提供的是一套严谨的计算科学思维工具箱,而非对具体数据库API或存储硬件的说明手册。掌握本书内容,意味着掌握了构建任何高性能软件系统的核心能力。

作者简介

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读后感

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优点: 1、翻译质量不错,用词非常标准 2、内容很权威也很全面,关于存储的各个知识都涉及到了,EMC出品,还是值的信赖的啊! 3、排版比较精细 缺点就是:有些内容扩展的不够,或者说没有达到深入简出的地步。 但我相信,只要仔细阅读任何一本书,总归是有收获的,我们不能祈...  

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终于看完了,只能说——太专业了 很多东西没有好的数学基础,很难看明白,涉及到太多计算、方法,看的头晕乎乎的  

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终于看完了,只能说——太专业了 很多东西没有好的数学基础,很难看明白,涉及到太多计算、方法,看的头晕乎乎的  

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终于看完了,只能说——太专业了 很多东西没有好的数学基础,很难看明白,涉及到太多计算、方法,看的头晕乎乎的  

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用户评价

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我之所以会对《信息存储与管理》这本书产生浓厚的兴趣,完全是因为我近期正在准备一场重要的公开演讲。演讲的主题是关于“可持续发展与数字经济”,为了准备这场演讲,我搜集了大量来自不同国家和机构的报告、数据、案例研究以及新闻报道。这些信息来源多样,格式各异,包括PDF文档、Excel表格、PPT演示文稿,甚至还有一些在线视频和播客。如何有效地组织和管理这些庞杂的资料,以便在演讲中能够快速准确地引用,成为了我的一大挑战。

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这本书的出现,简直像是我在信息管理的迷雾中找到了一盏指路明灯。我是一名程序员,虽然我擅长编写代码,但在实际的项目开发中,我常常被海量的代码库、文档、配置文件以及各种第三方库所困扰。每一次项目迭代,我都需要花费大量的时间来梳理和管理这些文件,确保它们之间的依赖关系清晰,版本控制准确。之前,我一直觉得这是个“苦差事”,但读了这本书后,我才意识到,原来信息存储和管理本身也是一门艺术,需要系统化的方法和工具。

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这本书的名字叫《信息存储与管理》,拿到它的时候,我正面临着一个棘手的困境。我是一名历史研究者,手头有大量的原始资料,包括泛黄的纸质文献、扫描的图片、口述历史的录音,还有一些数字化的档案。这些资料分散在不同的地方,存储介质也五花八门,从老式的软盘到云端服务器,几乎无所不包。我花费了大量的时间和精力去整理,但收效甚微,很多时候,当我想找到某一份关键的资料时,都要经历一番大海捞针般的搜寻。我甚至怀疑,是否我自己的研究方法本身就存在问题。

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对于《信息存储与管理》这本书,我可以说是一见如故。我一直以来都对如何高效地处理和利用信息抱有极大的兴趣。我是一名自由职业者,从事的行业需要我不断地学习新知识、接触新项目,并与不同客户进行沟通。这意味着我每天都会产生和接收大量的文字、图片、音频和视频信息。过去,我常常因为信息过载而感到焦虑,找不到关键信息,或者因为存储方式不当而丢失重要文件。

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刚开始翻阅《信息存储与管理》这本书时,我并没有抱太大的期望,毕竟“信息存储与管理”这个概念听起来就有些枯燥和技术化,而我本身对技术类书籍向来不怎么感冒。然而,出乎意料的是,这本书的开篇就深深吸引了我。它并没有直接罗列各种复杂的存储技术和管理系统,而是从一个更宏观的角度切入,探讨了信息在人类文明发展中的重要性,以及信息爆炸时代所带来的挑战。作者的笔触流畅,用词生动,将原本可能晦涩的理念阐述得既清晰又引人入胜。

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我之所以会选择阅读《信息存储与管理》这本书,完全是因为我即将参加一个非常重要的商业项目。这个项目涉及的环节非常多,需要整合来自不同部门、不同供应商的各类数据和信息,包括市场调研报告、产品设计文档、客户反馈、生产计划等等。我发现,如果不能有效地管理这些信息,整个项目的推进将会非常困难,甚至可能出现重大的失误。我一直对如何建立一套高效的信息管理体系感到好奇。

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拿到《信息存储与管理》这本书的时候,我正处于一个人生转折点。我是一名即将退休的大学教授,在教育岗位上工作了几十年,积累了大量的教学资料、学术研究成果、个人笔记以及与同事、学生交流的邮件和信息。我一直希望在退休后能够将这些宝贵的财富系统地整理出来,形成自己的学术回忆录,或者出版一本关于我研究领域的专著。然而,这些信息零散地分布在我的个人电脑、移动硬盘和一些老式光盘里,我发现自己越来越力不从心。

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我并不是一个技术专家,也不是IT行业的从业者,我购买《信息存储与管理》这本书,更多的是出于一种生活的需求。作为一名家庭主妇,我负责管理家中大大小小的事务,包括家庭账单、孩子的学习资料、照片视频,以及各种电子文档。随着智能设备的普及,我收集的电子信息越来越多,而我一直以来都习惯于将它们散乱地存储在不同的U盘、电脑和手机里,导致很多重要的信息难以查找,甚至有过丢失的经历。

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《信息存储与管理》这本书,我是在一个偶然的机会下发现的。当时我正在为我的毕业论文搜集资料,发现自己收集到的各种电子文献、学术论文、研究报告等信息,杂乱无章,极大地阻碍了我的研究进程。我对信息管理方面的知识非常匮乏,一度感到非常沮丧。机缘巧合之下,我看到了这本书的推荐,它所提出的“信息生命周期管理”的理念,以及对不同类型信息的存储策略的详细阐述,立刻吸引了我。

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我之所以会买这本书,纯粹是因为它恰好填补了我工作中的一个巨大空白。作为一个在媒体行业工作多年的文字编辑,我每天都要接触海量的文本信息、图片素材以及视频剪辑。这些内容的存储、分类、检索和归档,几乎占据了我工作的大部分时间。长久以来,我一直采用一种相对随意的“经验主义”方式来管理这些资料,虽然也能应付一时,但效率低下且错误频发。每当需要翻找旧资料时,总是一番手忙脚乱,甚至有时会因为找不到而影响项目的进度。

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当年在EMC的扫盲书。处理之前记录一下

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翻译质量很不错,关于存储的各种知识都涉及到了,如果能再深入简出的扩展一些基础知识,那便是极好的了。总归,此书值的推荐

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当年在EMC的扫盲书。处理之前记录一下

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大学选修课课本。简单介绍讲解了各种存储技术,当初买这本书纯粹是为了开卷考试用的,到现在我只记得一丢丢概念...

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算是科普吧

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