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出版者:清华大学

作者:黄维通

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2002-3

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787302052784

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• 数据库
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• 参考书

数据结构与算法精讲：从基础理论到高效实现 本书聚焦于计算机科学的核心基石——数据结构与算法。 我们将系统地梳理和深入剖析支撑现代软件高效运行的各类基本结构和优化思想。本书旨在为读者提供一个坚实且全面的理论框架，同时辅以大量实战案例和代码实现，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：基础篇——构建坚实的理论地基 本部分着重于打牢读者对数据结构基础概念的理解，这是后续复杂算法设计的前提。 第一章 绪论与计算复杂性分析 本章首先界定数据结构与算法的范畴及其在软件工程中的核心地位。随后，我们将详细介绍算法效率的度量标准，包括时间复杂度和空间复杂度。重点讲解大O表示法（$O$）、上界（$Omega$）和紧确界（$Theta$）的精确含义与应用场景。通过对递归算法进行复杂度分析的实例演示，帮助读者熟练掌握渐进分析方法。 第二章 线性数据结构：数组与链表 我们将从最基础的存储结构——数组（Array）入手，讨论其随机存取优势与固定大小的局限性。紧接着，深入探讨链表（Linked List）的变体：单链表、双向链表和循环链表。每种链表结构都将配有详细的插入、删除、遍历操作的C/C++或Java实现代码，并对比分析其在特定场景下的性能差异。特别会关注“哑节点”技巧在简化边界条件处理中的应用。 第三章 栈（Stack）与队列（Queue） 栈和队列作为受限操作的线性结构，在程序流程控制中扮演关键角色。栈（LIFO）的实现将涵盖基于数组和链表的两种方式，并详细解析其在表达式求值（中缀转后缀/前缀）和函数调用栈管理中的实际用途。队列（FIFO）部分，我们将重点分析标准队列、双端队列（Deque）以及循环队列的实现，并探讨“阻塞队列”在并发编程中的概念引入。 第二部分：非线性结构进阶——高效组织信息 本部分将探索如何组织非线性关系数据，以优化搜索、排序和管理效率。 第四章 树（Tree）结构精讲 树结构是数据组织中的核心范式。本章首先介绍树的基本术语（根、叶子、度、深度等）。重点剖析二叉树（Binary Tree）的遍历方法（前序、中序、后序、层序），并详细论述二叉树的合法性判断和高度计算。 第五章 二叉查找树（BST）与平衡机制 深入讲解二叉查找树的插入、删除和查找操作，分析其在最坏情况下的性能退化问题（接近链表）。为此，我们引入平衡二叉查找树（Balanced BST）的概念。本章将详尽解析AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL四种情况）及其维持高度平衡的机制。随后，我们将介绍红黑树的基本性质、着色规则以及插入和删除操作如何通过颜色翻转和旋转来保证对数时间复杂度。 第六章 堆（Heap）结构与优先队列 堆结构是实现高效优先级调度的关键。本章侧重于最大堆和最小堆的构建、插入和删除最大/最小元素的操作。重点分析Floyd建堆算法（O(n)）的原理。最终，我们将演示如何利用堆来实现优先队列（Priority Queue），并应用于Dijkstra最短路径算法的优化中。 第七章 B树、B+树及其在数据库中的应用 针对大规模外部存储需求，本章专门介绍B树和B+树的结构特性，特别是它们如何通过增加分支因子来减少磁盘I/O次数。我们将详细对比B树和B+树在范围查询和精确查找上的差异，并简要阐述它们在现代关系型数据库索引实现中的核心作用。 第三部分：高级主题与图论基础 本部分将视角扩展到更复杂的网络结构以及数据处理的高级技巧。 第八章 图（Graph）的基础与遍历 图论是表示复杂关系网的有力工具。本章定义了图的基本术语（顶点、边、权重、有向/无向、连通性）。重点讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并对比它们的优缺点。详细介绍图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示DFS在查找连通分量和拓扑排序中的应用。 第九章 图的经典算法 本章聚焦于图论中的优化问题求解。我们将深入剖析最小生成树（MST）的两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法，分析它们如何结合堆结构实现高效求解。随后，我们将讲解最短路径问题：针对非负权图的Dijkstra算法，以及处理包含负权边的图的Bellman-Ford算法，并讨论如何利用后者检测负权环。 第十章 散列表（Hash Table）与冲突解决 散列表提供了平均O(1)的查找效率。本章详细解析散列函数的设计原则与优缺点，特别是处理数据分布不均的关键性。重点探讨两种主要的冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing），后者将细致分析线性探查、二次探查和双重散列的技术细节和性能影响。 第四部分：算法思想与设计范式 本部分从宏观角度审视解决问题的通用策略。 第十一章 排序算法的全面复习与性能优化 本章系统回顾并深入比较了各类排序算法的内在逻辑与性能边界。包括冒泡排序、插入排序、选择排序（$O(n^2)$），以及希尔排序（Shell Sort）的增量序列选择。核心篇幅将留给基于比较的排序的理论下限，并深入实现： 快速排序（Quick Sort）：Pivot选择策略（中位数优先）与三路快排的优化。 归并排序（Merge Sort）：稳定性分析与外部排序的初步概念。 堆排序（Heap Sort）：利用堆结构实现的稳定高效排序。 最后，讨论适用于特定数据分布的非比较排序，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）。 第十二章 贪心算法（Greedy Algorithms） 介绍贪心算法的基本思想：每一步都做出当前看来最好的选择，期望最终能得到全局最优解。通过求解霍夫曼编码（Huffman Coding）、活动安排问题等经典案例，演示贪心算法的适用条件（最优子结构和贪心选择性质）。 第十三章 分治法（Divide and Conquer） 详细阐述分治法的三个核心步骤：分解、解决和合并。除了排序算法中的应用外，重点分析Strassen矩阵乘法如何通过分治思想打破传统矩阵乘法的$O(n^3)$复杂度瓶颈。 第十四章 动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是求解重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本章首先区分记忆化搜索（自顶向下）和递推（自底向上）两种实现方式。通过详细分析斐波那契数列、最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1 Knapsack）等经典问题，引导读者掌握状态定义、状态转移方程的构建过程，这是DP学习的重中之重。 附录 常见算法的性能对比如查表 递归与迭代的相互转换技巧 标准库中常用数据结构实现原理简析（以C++ STL为例）

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这本书的封面设计简洁有力，带着一股浓厚的“那个年代”的专业气息。我翻开目录时，心里就打了个响鼓，毕竟现在提到SQL Server，大家首先想到的都是2019、2022这些新版本，而这本书直指2000，这本身就带有一种怀旧和“探源”的意味。我本来是想找点关于现代数据库架构优化的资料，但鬼使神差地买了这本。首先，内容上，它似乎非常扎实地聚焦于当时的T-SQL语法和基本的数据库管理概念。比如，对于存储过程的讲解，估计会非常细致地剖析如何处理游标和临时表，这在那个内存相对紧张的时代是核心技能。我想象着里面会详细阐述如何通过索引优化来应对GB级数据量的挑战，以及在那个网络带宽还不算宽裕的时期，如何设计出高效的批处理作业。不过，遗憾的是，书中对现代的Always On可用性组、In-Memory OLTP这些技术是完全没有涉及的，这可以理解，毕竟它们在那时还只是科幻概念。如果你是想了解关系型数据库的历史演进，或者你的工作环境里还顽固地运行着一些遗留系统，这本书或许能提供那个时代最纯粹、最核心的实践经验，但对于寻求前沿技术路线的读者来说，它提供的知识密度可能需要你自行“翻译”成现代语言。我特别好奇它对企业管理器（Enterprise Manager）的截图，那界面风格本身就是一种时代印记，比SSMS（SQL Server Management Studio）的现代感要厚重得多。

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我特别关注了安全性和权限管理这一块的内容，这通常是衡量一本数据库管理书籍是否全面的重要指标。我推测这本书对SQL Server 2000的登录、用户、角色以及权限继承机制的讲解会非常细致入微，因为那时的数据库管理员（DBA）需要手动处理很多底层权限分配工作。它可能详细解释了如何通过`sp_grantdbaccess`和`sp_addrolemember`等系统存储过程来精细控制用户权限，以及如何配置SQL Server Agent服务账户的权限范围。然而，书中对于现代数据库安全的热点，如透明数据加密（TDE）、行级安全（RLS）或者更细致的身份验证机制（如Azure AD集成），自然是完全缺席的。对于一个试图理解数据库安全演进历程的人来说，这本书提供的是一个“安全堡垒”的蓝图，这个堡垒的城墙是用权限和ACL（访问控制列表）构建的，而不是现代那种多层次的加密和动态脱敏技术。从某种角度看，这种纯粹的权限管理思路，反而能帮助我们更好地理解权限控制的底层逻辑，因为现代技术的复杂性有时会掩盖其核心原理。

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这本书的语言风格极其严谨，几乎没有使用任何花哨的表达，每一句话都像是在陈述一个不容置疑的规则，这让我联想到那个时期技术文档的共同特点——实用至上。我仔细阅读了数据类型和约束定义的章节，内容非常详尽，从`CHAR`、`VARCHAR`到`TEXT`、`IMAGE`，每一种类型的存储机制和潜在的性能陷阱都有深入的探讨。比如，它可能详细分析了在SQL Server 2000中，如何通过合理选择`INT`而非`BIGINT`来节省磁盘空间，这在存储成本高昂的年代是必须考虑的细节。但反过来，它对于跨数据库对象引用、分布式事务（如使用MSDTC）的处理流程描述，虽然在当时可能是最前沿的，但如今的云原生和微服务架构下，这些集中式事务模型已经越来越少见了。这本书几乎没有提及数据仓库（DW）的概念，更不用说OLAP或BI工具的集成，这明显是受限于其诞生的时代背景——当时的企业应用更多还是集中在OLTP层面。如果你想学习如何在没有强大ETL工具辅助的情况下，纯粹依靠存储过程和SQL脚本来实现复杂的数据清洗和转换逻辑，那么这本书提供的方法论绝对是宝贵的“化石”样本。

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整本书的阅读体验，很大程度上取决于读者对“简明”二字的理解。在我看来，作者的“简明”是建立在对目标读者（可能是刚接触SQL Server 2000的新手）的充分预设之上的，这意味着它会花费大量篇幅来解释最基础的概念，例如什么是关系模型，什么是主键外键。这种详尽的基础讲解，对于完全的新人来说是极大的福音，它不会跳过任何一个基本术语的定义。但对于已经有Oracle或MySQL背景的读者，可能就会觉得前几章的铺垫过于冗长，真正有价值的T-SQL高级特性和管理技巧要等到后半段才能找到。书中对于数据库备份和恢复策略的描述，估计会严格围绕当时的磁盘阵列和磁带备份流程展开，强调完整的全量备份、差异备份和事务日志备份的顺序和重要性，这套流程在当时是生命线。但今天，面对云环境下的自动快照和Point-in-Time Recovery，这些手动操作的细节讲解显得有些过时，但其背后的数据一致性原理依然是相通的。这本书更像是一张精确的、标注了特定时代坐标的地图，指引人们如何驾驭那一代的数据库引擎。

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拿到书的时候，最大的感受是它的厚度，虽然是针对一个相对较老的版本，但内容之详尽程度远超我的预期，这说明编写者在当时投入了巨大的心血，力求面面俱到。我尝试着去查找一些关于性能调优的章节，特别是关于查询执行计划的解读部分。我推测，这本书对于如何阅读和理解那个版本的查询计划肯定有独到之处，因为它必须依赖那个时期的工具集来分析问题。比如，关于锁和事务隔离级别的讨论，我猜测它会非常侧重于使用`SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL`命令，并详细解释在SQL Server 2000环境下，不同隔离级别对并发性能的具体影响，可能还会包含很多关于死锁检测和处理的经典案例。然而，对于现代数据库开发者来说，我们更习惯于使用更高级的动态管理视图（DMVs）来监控系统状态，这本书显然不会包含任何DMV的介绍，这是技术发展带来的必然断层。这套体系是自洽的，但要将其与当前基于PowerShell或Azure Data Studio的自动化运维工具链对接，中间的鸿沟是相当大的。我感觉这本书更像是一本“武功秘籍”，它教会你如何用最基础的招式打败对手，而不是如何使用最新的高科技武器。对于初学者来说，如果能忍受其略显陈旧的排版，它能打下一个极其坚实的关系代数和SQL语言基础，这部分知识是永恒的。

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