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页数:226

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出版时间:2004-6

价格:19.00元

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isbn号码:9787115121592

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• 数据库
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程入门
• 计算机基础
• 信息技术
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• 高等教育

《数据结构与算法导论：原理、实现与优化》 本书概述： 本书旨在为计算机科学、软件工程以及相关领域的研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的视角，探讨数据结构与算法的核心原理、经典实现方式以及现代优化策略。不同于侧重于特定数据库系统的应用手册，《数据结构与算法导论》聚焦于信息组织和高效处理的底层逻辑，是构建任何高效软件系统的基石。全书内容涵盖了从基础的线性结构到复杂的图论模型，从基础排序方法到高级的近似算法设计，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 核心内容与章节安排： 第一部分：基础结构与效率分析 第一章：计算模型与性能度量 本章首先建立分析算法效率的数学框架。详细介绍了计算模型（如RAM模型）的假设，并深入探讨了时间复杂度和空间复杂度的概念。重点讲解了渐近符号（大O、Ω、Θ）的精确使用，以及如何通过最坏情况、最好情况和平均情况分析来评估算法的性能。此外，还引入了递归树、主定理等分析工具，为后续章节的算法分析奠定坚实基础。 第二章：线性结构：栈、队列与链表 本章聚焦于最基础的线性数据组织方式。深入剖析了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）及其在函数调用、缓冲区管理中的应用。随后，详细阐述了单向链表、双向链表和循环链表的内存布局、插入、删除操作的精确时间复杂度分析。特别关注了数组与链表在内存局部性上的差异及其对实际性能的影响。 第三章：数组与动态序列 本章探讨了静态数组和动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的内部机制。解释了动态数组如何通过“摊还分析”实现对数级时间复杂度的扩容操作。本章还涵盖了稀疏矩阵的表示方法，以及如何利用数组实现循环缓冲区（Circular Buffer）。 第二部分：高效搜索与排序 第四章：搜索技术：二分查找与哈希表 本章首先深入解析了二分查找（Binary Search）的原理及其在有序数据集上的高效性，并探讨了如何将二分查找应用于查找问题之外的优化场景。核心内容放在哈希表（Hash Table）上。详细介绍了哈希函数的构造原则（如除法散列、乘法散列），以及处理冲突的各种技术，包括链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重散列）。对负载因子和平均查找时间进行了严格的数学推导。 第五章：比较排序算法的深度剖析 本章系统回顾并深入分析了经典的比较排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序。重点在于剖析快速排序的枢轴选择策略（如随机选择和中位数的中位数选择）对性能的决定性影响，以及归并排序在并行计算环境中的潜力。通过决策树模型，严谨证明了基于比较的排序算法的理论下界 $Omega(n log n)$。 第六章：非比较排序与分布式排序 本章探讨了在特定数据分布下可以超越 $Omega(n log n)$ 限制的排序算法。详细介绍了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的工作原理、适用条件和实现细节。此外，还引入了外部排序（External Sorting）的概念，讨论了在数据量远超内存限制时，如何使用多路归并策略进行高效排序。 第三部分：树结构与层次数据组织 第七章：树基础与二叉搜索树（BST） 本章定义了树的通用术语，并着重讲解了二叉树的遍历方式（前序、中序、后序）。核心内容是二叉搜索树（BST），包括节点的插入、删除和查找操作。本章强调了在非平衡BST中，最坏情况时间复杂度可能退化到 $O(n)$ 的问题，从而自然引出对平衡树的需求。 第八章：自平衡搜索树：AVL与红黑树 为解决BST的退化问题，本章深入研究了两种主流的自平衡技术。首先讲解了AVL树，通过旋转操作严格保证了树的高度平衡。随后，将焦点转移到工程实践中更为常见的红黑树（Red-Black Tree）。详细阐述了红黑树的五条性质、插入和删除后的重新着色与旋转维护过程，证明了其操作时间复杂度始终保持在 $O(log n)$。 第九章：B树与空间索引结构 本章转向多路平衡搜索树，特别是B树（B-Tree）及其变体B+树。重点分析了B树在数据库系统和文件系统中的关键作用，解释了为什么多路查找树比二叉树更适合磁盘I/O操作。详细描述了节点的裂变（Split）和合并（Merge）操作，以及B+树在范围查询和顺序访问上的优化。 第十章：堆结构与优先级队列 本章探讨了堆（Heap）这一特殊的完全二叉树结构，主要关注最大堆和最小堆的构建与维护。详细介绍了如何利用堆实现高效的优先级队列（Priority Queue），并将其应用于Dijkstra算法、Prim算法等图算法中。 第四部分：图论与高级结构 第十一章：图的表示、遍历与最短路径 本章全面覆盖图论的基础。讲解了图的邻接矩阵和邻接表两种主要表示方法，并分析了它们在空间占用和遍历效率上的权衡。详细阐述了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用，包括连通分量的识别和拓扑排序。随后，深入分析了单源最短路径问题，包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法（处理负权边）。 第十二章：最小生成树与多源最短路径 本章继续图论的深入应用。首先讲解了最小生成树（MST）的概念，并详细分析了Prim算法和Kruskal算法的实现细节和性能对比。最后，引入了Floyd-Warshall算法，用于求解所有顶点对之间的最短路径问题，并讨论了图的连通性和强连通分量的概念。 第十三章：高级数据结构：Trie与集合运算 本章介绍了针对特定字符集合优化的树结构——Trie（前缀树）。重点讲解了Trie在字符串检索、自动补全和字典实现中的巨大优势。此外，本章还涵盖了Disjoint Set Union (DSU) 结构，即并查集，分析了其路径压缩和按秩合并的优化技术，及其在Kruskal算法和网络连通性检测中的高效应用。 第五部分：算法设计范式与计算复杂性 第十四章：动态规划与贪心算法 本章系统阐述两种强大的算法设计范式。动态规划（Dynamic Programming, DP）部分，通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，强调了最优子结构和重叠子问题的识别，并讲解了自底向上（迭代）和自顶向下（带记忆化）的实现方法。贪心算法部分，则通过霍夫曼编码和活动选择问题，阐明了贪心选择性质的严格证明要求。 第十五章：分治法与回溯法 分治法（Divide and Conquer）作为一种强大的通用方法，在本章中通过Merge Sort、Strassen矩阵乘法等案例进行巩固。回溯法（Backtracking）则重点讲解了系统搜索和约束满足问题的求解，如八皇后问题和数独求解器，强调剪枝策略的有效性。 第十六章：计算复杂性理论基础 本章为全书的理论高潮，将算法效率分析提升到理论计算的层面。详细定义了决策问题、函数问题。重点讨论了P类问题、NP类问题、NP完全问题（NPC）和NP难问题（NP-hard）。通过著名的归约（Reduction）概念，深入分析了Cook-Levin定理和SAT问题的地位，使读者对“哪些问题可以高效求解”形成深刻的认识。 本书特色： 1. 理论与实践的紧密结合： 每种数据结构和算法都附带有清晰的伪代码描述，并结合至少一种现代主流编程语言（如C++或Python）的代码示例，确保读者能够直接验证和应用所学知识。 2. 深度分析： 不仅描述“如何做”，更深入剖析“为什么这样设计最好”，通过数学证明和精确的渐近分析来支撑结论。 3. 面向工程的应用视角： 大量讨论了实际工程中的权衡取舍，例如内存对齐、缓存友好性（Cache Locality）对实际运行速度的影响，以及如何根据特定应用场景（如实时系统或大规模数据处理）选择最合适的结构。 4. 强调设计范式： 将算法设计视为一种系统的思维过程，而非孤立的技巧集合，帮助读者建立解决未知问题的通用能力。 适用对象： 本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息安全、人工智能等专业的数据结构与算法课程教材，也适合希望系统提升底层编程能力和算法素养的软件开发工程师和系统架构师作为参考和进阶读物。掌握基本的编程能力和离散数学知识是阅读本书的基础。

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坦白说，很多基础类书籍的案例往往陈旧乏味，或者过于理想化，脱离实际工作场景。然而，这本书在这方面做得非常出色，它似乎真正站在了“应用”的角度去思考如何编写这本书。书中穿插的实战演练和随堂测试，选取的都是贴近现代企业信息系统常见的场景，例如小型电商的数据结构设计、图书馆借阅管理系统的基础建模等。更关键的是，作者对每一步操作的解释都极其详尽，连一些初学者可能会忽略的细微差别，比如索引的创建时机、视图和表之间的权限差异，都做了深入的剖析。我尝试着跟着书中的步骤，在一个本地环境中搭建起一个小型的应用环境，每一步都严格参照书中的指导进行操作，结果发现代码块的运行成功率极高，即便出现小问题，书中提供的“常见错误排查”部分也能迅速给出指向性极强的解决方案。这对于自学者来说，简直是福音，极大地减少了“卡壳”带来的挫败感。

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这本书在内容构建的逻辑层次上，展现出一种近乎严谨的匠人精神。它并没有一开始就抛出那些令人头疼的SQL语法细节，而是非常耐心地从数据库的起源、为什么要使用数据库管理系统（DBMS）这一宏观视角切入，为我们构建了一个扎实的理论基础框架。这种“由表及里，由宏到微”的叙事方式，极大地降低了入门的心理门槛。我特别欣赏作者在讲解“数据独立性”和“事务ACID特性”时的处理手法。他没有停留在枯燥的定义上，而是借助了生活中的具体案例——比如银行转账、多用户同时修改一个库存记录——来形象化地解释这些抽象概念的实际意义和重要性，让这些理论不再是纸上谈兵的概念，而是与实际应用紧密相连的工具。这种循序渐进、环环相扣的讲解，使得我在阅读过程中，每攻克一个知识点，都能感受到知识体系在脑海中稳固搭建起来的成就感，而不是东一块西一块的零碎信息堆砌。

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这本书的排版和装帧简直是教科书级别的典范，我拿到手的时候就有一种爱不释手的感觉。首先，它的封面设计非常简洁大气，采用了沉稳的深蓝色调，与书名“数据库应用基础”的专业性完美契合，没有丝毫多余的花哨装饰，让人一看就知道这是一本严肃、可靠的学术读物。内页的纸张质量也值得称赞，摸起来细腻光滑，印刷的油墨浓淡适中，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更让我惊喜的是，书中大量使用了图表和流程图来进行概念的阐释。那些复杂的数据库关系模型，通过精心绘制的E-R图，变得一目了然，即便是初学者也能迅速抓住核心逻辑。排版上，作者似乎对读者的阅读习惯有着深刻的理解，关键术语都做了加粗或斜体处理，章节之间的逻辑衔接也处理得极其流畅，每段文字之间都有恰当的留白，使得整体阅读体验非常舒适，读起来有一种行云流水般的顺畅感，完全不像有些技术书籍那样堆砌文字，让人望而生畏。

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这本书的价值远超出一本基础教材的范畴，它更像是一份经过时间检验的实践指南。我观察到，在每一章的末尾，作者都精心设置了一个“知识拓展与展望”的环节。这个环节没有深入到过于高阶的算法层面，而是巧妙地将本章内容与当前业界的热点技术——比如NoSQL数据库的兴起、云计算中的数据存储模式——进行了简短的勾连和对比。这种做法的意义在于，它让读者在掌握了基础原理的同时，保持了对技术发展前沿的敏感度。它像是一个负责任的向导，在带领我们走好脚下的路（基础知识）时，还不忘指明远方的风景（行业趋势），使学习过程充满了方向感和目标性。这本“应用基础”的书，成功地在“打牢地基”与“展望未来”之间找到了一个近乎完美的平衡点。

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如果用一个词来形容这本书的语言风格，我会选择“清晰的洞察力”。作者的文字功底深厚，行文老练，但绝不故作高深。他似乎总能精准地找到那个最能解释复杂概念的词汇或比喻。例如，在区分“物理数据独立性”和“逻辑数据独立性”时，作者并没有陷入冗长的技术术语泥潭，而是用了一个非常精妙的比喻，将数据库的底层存储结构比作地基，将应用程序的视角比作房子的装修风格，两者可以互不干扰地进行调整。这种“化繁为简，直击本质”的表达方式，让原本晦涩难懂的术语瞬间变得立体而鲜活。阅读过程中，我多次产生“原来如此！”的顿悟感，这正是优秀教材所能提供的核心价值——它不仅告诉你“是什么”，更重要的是解释了“为什么是这样”。

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