数据库原理及其应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:黄德才

出品人:

页数:223

译者:

出版时间:2006-7

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787030171160

丛书系列:

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• 数据库
• 计算机
• 科学出版社
• 未标记
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算法的魅力：从基础到精通 在信息爆炸的时代，如何高效地处理、分析和利用海量数据，是每个技术从业者都需要面对的核心挑战。而算法，正是解决这些挑战的基石。它们如同一个个精巧的工具箱，为我们提供了解决问题的系统化思路和方法。本书《算法的魅力：从基础到精通》旨在带领读者走进算法的奇妙世界，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂且实用的算法设计与分析，最终帮助读者掌握构建高效、优雅解决方案的能力。 第一部分：算法的基石——理解与衡量 在踏入算法的殿堂之前，我们需要建立坚实的理论基础。本部分将从最核心的“算法是什么”开始，剥离概念的浮华，深入理解算法的本质——它是一系列明确定义的指令，用于解决特定问题或完成特定任务。我们将探讨算法的特性，例如有穷性、确定性、可行性以及输入输出，并理解为何这些特性对于算法的有效性至关重要。 接着，我们将重点关注算法的效率分析，这是衡量算法优劣的关键。本书将详细介绍时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念。通过生动的例子，读者将理解如何使用大O符号来抽象地描述算法在输入规模增大时，其执行时间和所需存储空间的增长趋势。我们会从最简单的常数时间复杂度 O(1)，线性时间复杂度 O(n)，平方时间复杂度 O(n²) 一步步深入，直至对数时间复杂度 O(log n) 和线性对数时间复杂度 O(n log n) 等更高效的算法特性有深刻的认识。理解这些复杂度分析方法，将帮助我们在面对不同问题时，选择最适合的算法，避免低效实现的陷阱。 此外，本部分还将介绍一些常用的算法设计模式，它们是构建高效算法的“积木”。例如，分治法（Divide and Conquer）的思想，即“分而治之”，通过将大问题分解为若干个小问题来解决。读者将学习到如何识别适合使用分治法的场景，并理解其递归的思想。同时，我们还会初步探讨贪心算法（Greedy Algorithm）的策略，即在每一步选择当前看起来最优的解，期望最终能够得到全局最优解。这些设计模式并非孤立存在，它们常常可以组合或衍生出更复杂的算法。 第二部分：经典算法的探索——排序与搜索的艺术 理解了算法的基本概念和分析方法后，我们将进入算法世界的“经典曲目”——排序与搜索。这两个问题是计算机科学中最基础也最重要的研究领域之一，它们的应用场景几乎无处不在。 在排序算法方面，本书将系统地讲解多种经典的排序方法。我们会从最容易理解的冒泡排序（Bubble Sort）和选择排序（Selection Sort）开始，通过直观的图示和详细的步骤分解，让读者清晰地理解它们的工作原理和时间复杂度。随后，我们将深入探讨更高效的排序算法，如插入排序（Insertion Sort），并分析其在处理部分有序数据时的优势。 接着，我们将着重讲解 快速排序（Quick Sort）和 归并排序（Merge Sort）。快速排序以其平均情况下的高性能而闻名，我们将深入剖析其“划分”操作的原理，理解为什么它能达到 O(n log n) 的平均时间复杂度，同时也会讨论其最坏情况下的性能表现和优化方法。归并排序则是一个典型的分治策略应用，我们将详细讲解其“合并”过程，并理解其稳定的 O(n log n) 时间复杂度。 除了上述主流算法，我们还会介绍 堆排序（Heap Sort）这一基于数据结构（堆）的排序方法，以及 计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，它们在特定条件下能达到线性时间复杂度，展现了算法设计的巧妙之处。通过对这些排序算法的深入学习，读者不仅能掌握排序的技巧，更能体会到不同算法在效率、稳定性和应用场景上的差异，培养选择和优化排序算法的能力。 在搜索算法方面，我们将首先介绍最基础的线性搜索（Linear Search），理解其简单易懂的原理，并分析其 O(n) 的时间复杂度。随后，我们将重点讲解 二分搜索（Binary Search），这是在有序数组中最具代表性的高效搜索算法。读者将学习到二分搜索的工作机制，理解其 O(log n) 的时间复杂度是如何实现的，并探讨其在实际应用中的各种变种和场景。 本书还将触及更广阔的搜索领域，例如在无序数据中进行高效查找的技术。我们会介绍一些基本的数据结构，如哈希表（Hash Table），并解释它如何通过哈希函数实现平均 O(1) 的查找时间，这为我们解决大规模数据的快速查找问题提供了强大的工具。 第三部分：数据结构的协同——算法的载体与支撑 算法的效率很大程度上依赖于其所操作的数据结构。本书的第三部分将重点阐述常见数据结构与算法之间的紧密联系，理解数据结构如何为算法提供高效的组织和访问方式。 我们将从最基本的数据结构开始，如数组（Array）和链表（Linked List），理解它们各自的优缺点，以及在不同场景下哪种结构更适合存放待处理的数据。接着，我们将深入探讨栈（Stack）和队列（Queue），这两种“先进后出”和“先进先出”的线性结构，在算法中有着广泛的应用，例如用于表达式求值、递归实现、广度优先搜索等。 然后，我们将重点介绍树（Tree）结构，尤其是二叉树（Binary Tree）及其各种变种，如二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）和平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）。读者将学习到如何在树上进行高效的查找、插入和删除操作，并理解平衡树是如何通过自平衡机制保证查找效率的。我们还将探讨堆（Heap）这一特殊的树结构，它在优先队列和堆排序中扮演着核心角色。 此外，本部分还将介绍图（Graph）这一强大的数据结构，它能够表示对象之间的复杂关系。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），并为下一部分关于图算法的学习打下基础。 第四部分：复杂算法的进阶——图论与动态规划的智慧 在掌握了基础算法和数据结构后，我们将挑战更为复杂且更具挑战性的算法领域：图算法和动态规划。 在图算法方面，我们将首先学习图的遍历算法：深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。我们将通过生动的实例，理解这两种遍历方式的原理，以及它们在求解连通性、最短路径、拓扑排序等问题中的应用。 接着，我们将深入探讨最短路径算法。对于非负权重的图，我们将学习 Dijkstra 算法，理解其贪心策略如何找到从源点到所有其他顶点的最短路径。对于可能存在负权边的图，我们将学习 Bellman-Ford 算法，并理解它如何处理负权边以及检测负权环。 我们还会触及最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的问题，学习 Prim 算法和 Kruskal 算法，理解它们如何构建一个连接所有顶点的、边权重之和最小的树。 在动态规划（Dynamic Programming, DP）方面，本书将带领读者领略这种强大的算法思想。动态规划的核心在于“将大问题分解为重叠的子问题”，并“自底向上”地解决它们。我们将从最经典的斐波那契数列问题开始，展示如何通过动态规划来避免重复计算，达到指数级的效率提升。 随后，我们将深入讲解如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和编辑距离（Edit Distance）等经典的动态规划问题。读者将学习如何识别动态规划问题的“最优子结构”和“重叠子问题”特性，并掌握如何定义状态转移方程，从而有效地解决这些问题。通过对动态规划的学习，读者将能够以一种系统化的方式解决许多原本看似棘手的问题。 第五部分：实际应用与未来展望——算法的力量在实践中 理论的学习终将回归实践。本书的最后一部分将聚焦于算法在真实世界中的应用，以及对未来算法发展趋势的展望。 我们将探讨算法在机器学习（Machine Learning）领域的广泛应用，例如线性回归、逻辑回归、决策树和神经网络等基础算法的原理，以及它们如何驱动智能系统的发展。 此外，我们还将提及算法在数据挖掘（Data Mining）、网络优化、生物信息学、图形学等领域的应用实例，展示算法作为解决复杂问题的通用工具所展现出的强大生命力。 最后，本书将对算法的未来发展进行展望，探讨一些前沿的研究方向，例如近似算法、随机算法、并行算法和量子算法，以及它们可能带来的突破性变革。 《算法的魅力：从基础到精通》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次引人入胜的探索之旅。我们力求通过清晰的讲解、丰富的实例和循序渐进的难度安排，帮助读者真正理解算法的精髓，掌握分析和设计算法的能力。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升技术能力的从业者，相信本书都能为您打开一扇通往算法世界的大门，让您深刻体会到算法所蕴含的逻辑之美和解决问题的无限力量。通过这本书的学习，您将能够更自信地应对复杂的技术挑战，用更优雅、更高效的方式构建您的数字世界。

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这本书的排版和设计确实是下了功夫的，装帧的质感让人爱不释手，书脊的字体选用和书封的色彩搭配都透着一股沉稳又现代的气息。拿到手里，首先感受到的是那种厚实而又恰到好处的重量感，不像有些教材那样轻飘飘的，让人觉得内容肯定很扎实。内页的纸张选择也很考究，印刷清晰度极高，即便是长时间阅读也不会让人觉得眼睛疲劳，这对于需要啃读技术类书籍的读者来说，简直是福音。而且，书中大量的图表、流程图和概念模型示意图，都做得非常精美和规范，它们不仅仅是内容的辅助说明，本身就构成了一种视觉上的享受。比如，讲解关系代数运算时，那些结构清晰的树状图，一下子就把复杂的逻辑关系梳理得明明白白，不像有些书只会用一堆密密麻麻的公式堆砌。章节的划分也体现了编者的良苦用心，每一章的开头都有一个引人入胜的引言，简短地概括了本章的重点和它在整个知识体系中的位置，让人在进入具体细节之前，就已经对全局有了初步的把握。这种对阅读体验的重视，使得学习过程中的枯燥感被大大冲淡了。

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这本书在习题和案例分析的设计上，真正体现了“学以致用”的教学理念，而不是为了凑数而设置的那些空泛的理论回顾题。每一章末尾的思考题都设计得极具启发性，它们往往不是简单的记忆性测试，而是需要读者将本章知识点与其他章节的知识点进行综合运用才能解答的开放式问题。更值得称赞的是，书中穿插了大量的实际案例分析，这些案例往往是基于业界真实出现过的系统设计问题或性能瓶颈，作者会引导读者一步步分析问题产生的原因，并运用书中学到的原理，给出几种可能的解决方案及其优劣势。这种“问题—分析—解决”的闭环学习模式，极大地锻炼了读者的工程思维和系统性分析能力，让人感觉自己不是在学习一堆孤立的知识点，而是在学习一套解决实际复杂问题的工具箱。

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这本书的行文风格我个人非常欣赏，它摆脱了传统教材那种刻板、生硬的“说明书”腔调，读起来更像是一位经验丰富的前辈在循循善诱。作者在阐述核心概念时，总是能找到一个非常贴切的、生活化的比喻来辅助理解，比如在解释事务的原子性时，它没有直接抛出复杂的理论定义，而是用了一个银行转账的例子，生动形象地展示了“要么全做，要么全不做”的内涵，这极大地降低了初学者的理解门槛。同时，作者的语言富有逻辑性和节奏感，句子长短错落有致，使得长篇的理论叙述也不会让人感到冗长乏味。每当遇到关键的算法或设计模式时，作者会特意用加粗或者斜体的形式进行强调，并附带一句精炼的总结性评语，仿佛在提醒读者：“这里的重点，务必记牢。”这种亦师亦友的叙事方式，让我在面对那些晦涩难懂的理论时，内心产生的抗拒感少了很多，反而产生了一种主动探索下去的兴趣。

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从内容的深度和广度来看，这本书展现了作者深厚的学术功底和丰富的工程实践经验。它不仅仅停留在对基本概念的介绍上，更深入地探讨了许多现代数据库系统设计中的前沿和难点。例如，在并发控制这一章，作者花了大量篇幅详细对比了不同锁粒度、多版本并发控制（MVCC）的底层实现机制和性能权衡，而不是简单地罗列几种隔离级别了事。更让我印象深刻的是，它在讲解查询优化器时，不仅涵盖了传统基于代价的优化方法，还引入了近年来在大规模分布式数据库中越来越重要的启发式优化和机器学习辅助优化思想的初步概念。这种“立足经典，展望前沿”的架构，使得这本书既适合作为本科高年级或研究生入门的教材，也适合已经有一定基础的工程师作为查阅和深化理解的参考手册，它的知识体系是完整且富有生命力的。

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这本书的实用性，从它附带的学习资源和后续支持方面也能得到充分体现。我注意到，这本书的配套网站或者在线资源（如果存在的话，这里根据想象补充）维护得非常及时和专业。比如，书中提到的所有示例代码和实验项目，都可以在线获取到最新版本，并且这些代码不仅仅是“能跑”的版本，它们都包含了详细的注释和版本控制记录，读者可以清晰地看到代码是如何随着理论的演进来演进的。此外，书中对一些经典算法的伪代码描述非常精准，如果读者愿意动手实现一个简易的数据库内核，可以直接将这些伪代码作为蓝图进行翻译和扩展，大大减少了从理论到实践的鸿沟。这种对可操作性的极致追求，让这本书的价值远远超出了印刷品本身，它更像是一个持续更新、可以伴随读者职业生涯成长的学习伙伴。

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