新编数据库应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:刘家书 编

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2002-2

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030097156

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 数据库应用
• 数据管理
• 数据库基础
• 新编数据库
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 信息技术

好的，以下是为您的图书《新编数据库应用基础》撰写的一份详细、不包含原书内容的图书简介： --- 《现代计算理论与算法设计》简介 深入探索计算的本质，驾驭复杂问题的解决方案 在这个信息爆炸、计算无处不在的时代，对计算过程和算法效率的深刻理解已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是所有技术领域从业者必备的核心素养。本书《现代计算理论与算法设计》旨在为读者提供一个全面、严谨且富有洞察力的视角，审视计算理论的基石，并精妙地阐述如何设计和分析高效的算法来解决现实世界中的复杂难题。 本书并非停留在传统的数据结构罗列或基础编程实现的层面，而是致力于构建一个坚实的理论框架，帮助读者理解计算的边界、能力与局限性。我们相信，只有理解了计算的“为什么”和“不可能”，才能更好地把握“如何做”和“做到多好”。 第一部分：计算的哲学基石与形式化模型 本书的开篇部分将带领读者回归计算科学的源头，探讨计算的数学本质和形式化模型。 1. 自动机理论与形式语言： 我们将详细剖析有限自动机（DFA/NFA）的结构、转换机制及其在词法分析中的应用。在此基础上，我们将深入探讨下推自动机（PDA）与上下文无关文法（CFG）的强大表达能力，以及它们在编译器前端设计中的核心作用。读者将清晰地认识到不同计算模型之间的能力等级差异，以及它们如何对应于程序语言的不同特性。 2. 可计算性理论： 这一部分是理解计算边界的关键。图灵机模型将被细致地构建和分析，不仅仅作为理论工具，更作为衡量任何算法“可解性”的黄金标准。我们将重点探讨停机问题（The Halting Problem）的不可判定性，并通过对递归函数、Rice定理等概念的阐述，让读者对计算的根本限制产生清晰的认识。掌握这些理论，能有效避免在不切实际的计算目标上浪费精力。 3. 复杂性理论的引言： 在确定问题可解之后，下一个核心问题是“在合理的时间内是否可解？”。本书将引入P类、NP类等基本复杂性类，并对NP完全性（NP-Completeness）进行深入浅出的讲解。通过对Karp二十一个经典NP完全问题的剖析，读者将学会如何识别一个问题的内在难度，并区分哪些问题可以通过多项式时间算法解决，哪些可能需要依赖启发式方法或近似算法。 第二部分：核心算法设计范式与精妙实现 理论的深度必须辅以实践的广度。本书的第二部分聚焦于现代算法设计中最为经典和强大的范式，并辅以大量的案例研究。 1. 递归与分治策略的深化应用： 优于基础的归并排序和快速排序，我们将探讨分治法在更复杂问题，如大数乘法（Karatsuba算法）、最近点对查找以及Strassen矩阵乘法中的应用。重点在于分析如何通过平衡子问题的规模和合并操作的复杂度来优化整体性能。 2. 贪心算法的设计与正确性证明： 贪心策略以其简洁高效著称，但其适用性并非普适。我们将系统介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过霍夫曼编码、最小生成树（Prim/Kruskal）的实例，详细讲解如何构建严格的证明来验证贪心选择的局部最优性是否能导向全局最优。 3. 动态规划的艺术： 动态规划（DP）被誉为算法设计中的“皇冠”。本书将从备忘录化到自底向上构建解决方案的转变过程进行细致描绘。核心章节将覆盖背包问题（0/1与有界/无界）、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题，并扩展到更现代的应用，如序列比对和网络流的预处理。特别强调状态转移方程的构建艺术和空间优化技巧。 4. 图论算法的深度探索： 图算法是连接理论与网络、路径规划、资源分配的桥梁。除了Dijkstra和Floyd-Warshall算法的常规分析外，我们将深入研究最大流/最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）及其Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp算法的实现细节。此外，拓扑排序、强连通分量（Kosaraju/Tarjan算法）也将作为重要组成部分进行阐述。 第三部分：进阶主题与现代算法挑战 最后一部分将视野拓展到特定领域的高级算法，以及当前计算领域面临的实际挑战。 1. 近似算法与启发式方法： 针对NP难问题，本书提供了实用的应对策略。我们将详细讨论如何设计保证解质量的近似算法，例如旅行商问题的近似策略，以及如何利用局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法等元启发式方法来高效探索巨大的解空间。 2. 概率算法与随机化： 在某些情况下，引入随机性反而能简化问题或提高平均性能。我们将介绍拉斯维加斯算法（Las Vegas Algorithms）和蒙特卡洛算法（Monte Carlo Algorithms）的区别与应用，例如快速计算多项式身份验证和随机化快排的性能分析。 3. 几何算法基础： 介绍凸包的求解（Graham扫描、Jarvis步进）、平面分割等基本概念，为读者理解计算机图形学和空间数据处理打下坚实基础。 本书的特色与目标读者 《现代计算理论与算法设计》的独特之处在于其理论的严谨性与工程实践的平衡。每一章的算法分析都严格遵循渐进符号（大O、$Omega$、$Theta$）表示法，并提供详细的复杂度推导。我们不仅展示“如何做”，更强调“为什么这样设计最优”以及“何时此算法不再适用”。 本书适合于： 计算机科学、软件工程、信息安全等专业的高年级本科生和研究生。 希望系统性巩固计算理论基础和算法设计能力的软件开发工程师。 对AI、大数据、高性能计算等领域背后的底层原理有探究兴趣的专业人士。 阅读完本书，您将不再仅仅是算法的使用者，而将成长为算法的设计者和批判性评估者，具备驾驭未来计算挑战的理论武器。

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这本书的作者在举例说明时，似乎完全没有考虑到实际工作环境的复杂性和多样性。所有的案例都过于“理想化”和“教科书化”，缺乏真实世界数据模型中常见的脏数据、数据不一致性以及多源数据集成等问题。当尝试将书中学到的理论应用于自己的项目时，发现书本上的方法往往束手无策，因为实际的数据场景远比书上描述的要“丑陋”得多。例如，关于数据清洗和预处理的部分几乎是空白，这在强调数据驱动决策的今天，简直是不可原谅的疏忽。它教你如何搭建一个干净的池塘，却从不告诉你现实中的河流是如何布满泥沙和杂物的。因此，这本书培养出的“读者”可能擅长应付考试，但绝对无法胜任实际的数据管理和应用开发工作。

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这本书的内容深度远远达不到“应用基础”这个标题所承诺的水平。它更像是一本面向完全零基础读者的入门导览，对于任何有一点点编程常识或者接触过其他数据库系统的人来说，里面的内容显得过于肤浅和陈旧。很多概念的讲解停留在最表层的定义，缺乏深入的原理剖析和实际操作中的陷阱提示。比如，在谈到性能优化时，仅仅是泛泛而谈索引的重要性，却对 B+ 树的底层结构和不同查询优化器的工作原理避而不谈，这对于想真正掌握数据库核心技术的读者来说是巨大的浪费时间。示例代码更是老套得可以，很多都是十年前的过时写法，拿到现代的开发环境中运行可能会遇到一堆兼容性问题，使用者需要花费额外的时间去修正和适应。整体感觉就是一本“为讲而讲”的教材，没有传递出任何关于“如何高效应用”的真谛。

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章节逻辑安排得实在有些跳跃和混乱，使得知识点的学习路径非常不连贯。比如，明明应该在介绍完关系模型后就引入实体-关系图设计，但这本书却硬是把数据库安全和并发控制提前放到了基础查询语法之前。这使得初学者在尚未建立起基本的数据组织概念时，就被抛入了高难度的并发事务处理难题中，极易产生畏难情绪。我花了大量时间在理解章节间的关联性上，而不是理解知识本身。更令人困惑的是，有些关键的概念，比如范式理论，被分散在不同的章节里进行介绍，时而提一下完整性约束，时而又插入视图定义，让人很难形成一个完整的理论框架。这种支离破碎的叙述方式，无疑给自学造成了巨大的认知负担，让人感觉像是在玩一个找不到说明书的拼图游戏。

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这本书的排版和装帧简直是灾难，拿到手的第一感觉就是廉价。纸张的质量非常粗糙，油墨印得也不均匀，翻开书页时甚至能闻到一股刺鼻的油墨味。内页的字体大小不一，行距也显得有些混乱，尤其是在涉及代码示例和图表展示的部分，简直是让人抓狂。很多图表的标注模糊不清，线条细得像头发丝，在日光下根本看不清细节，更别提那些复杂的流程图，简直就是一团乱麻。阅读体验极差，每次翻阅都像是对眼睛和耐心的双重折磨。如果不是为了应付课程作业，我真想直接把它扔到一边。作者在内容编排上似乎也缺乏基本的审美和逻辑组织能力，章节之间的过渡生硬得令人费解，让人感觉像是在阅读一本拼凑起来的文档，而不是一本经过精心设计的教材。这种对出版质量的漠视，极大地影响了学习的积极性，让人很难沉浸到知识的海洋中去。

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语言风格上，这本书采用了极其生硬和冗长的学术腔调，使得原本平易近人的技术概念变得晦涩难懂。大量的长难句充斥其中，很多地方甚至出现了语病和不规范的术语翻译，让人在阅读过程中需要反复咀嚼才能捕捉到作者想要表达的真正意图。比如，解释一个简单的 SQL JOIN 操作，作者可以洋洋洒洒写上大半页，使用了大量复杂的从句和限定词，读完后仍然对 JOIN 的工作原理感到一头雾水。相比于那些用简洁、精确的语言来描述复杂技术的优秀著作，这本书的叙述方式显得极其低效和拖沓。如果把学习数据库比作攀登一座山峰，这本书提供的台阶又湿滑又长，每一步都走得异常费力，完全没有起到引导和激励的作用，更像是设置了层层障碍。

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