具体描述
本书是“三一丛书”之一，该丛书针对中少学时课程的特点和教学要求，以普通高等学校的学生为主要对象。不拘泥于某一本教材。而是将有特色和使用量较大的各种版本的教材加以归纳总结。取其精华，自成一体。书中对课程的基本内容、研究对象、教学要求、学习方法、解题思路进行了全面、系统的总结和提炼，按基本知识点、重点与难点、典型题解析、自我检测题等环节进行编排。
计算机是广泛应用的工具。数据结构课程是学习计算机软件设计的基础课程。本书是作者在长期教学经验积累的基础上精心编著的数据结构课程的学习参考书。
本书共分10章，包括线性表、堆栈、队列、数组、串、广义表、树、二叉树、图、排序、查找等典型数据结构内容。每章主要由基本内容和典型题解两部分组成。基本内容部分简述了该章的学习要求，以及基本术语和基本概念，是该章学习和考试复习的大纲。典型题解部分的例题主要分为概念题和算法设计题。这些例题都是作者精心编选的，具有典型意义。有些例题后边还有对类似问题的深入讨论。为辅导学生完成上机作业题，大部分章中都包含了上机实习题解部分。本书的算法用C语言描述。本书的所有算法和上机实习题程序都在计算机上调试通过。
本书是计算机专业本科学生、报考计算机专业硕士研究生的考生的非常适宜的学习参考书。
好的，这是一份为您的图书《数据结构要点与解题》量身打造的、不包含该书内容的图书简介，旨在吸引对其他计算机科学主题感兴趣的读者。 图书简介：深入探索现代软件开发的核心技术 《高效能数据库设计与优化实战》 面向对象： 软件工程师、数据库管理员、系统架构师、以及所有希望提升应用性能和数据管理能力的专业人士。 内容概述： 在当今数据驱动的世界中，数据库已成为支撑所有现代应用的心脏。本书《高效能数据库设计与优化实战》摒弃了对基础理论的冗长阐述，专注于提供一套经过实战检验的、可立即落地的数据库设计、管理和性能优化策略。我们聚焦于如何将数据模型转化为高吞吐、低延迟的生产级系统。 本书的核心目标是教会读者如何像顶尖的数据库工程师一样思考——不仅仅是存储数据，更是要高效地管理数据流、预测瓶颈、并主动设计出具备弹性与可扩展性的数据层。 --- 第一部分：现代数据建模的范式转换 传统的关系型建模往往在面对海量、多源、快速变化的数据时显得力不从心。本部分将引导读者完成思维模式的转变，重点介绍NoSQL数据库的适用性判断与高级建模技术。 1. 关系型到非关系型的决策矩阵： 我们将详细分析何时应该选择面向文档、键值存储、图数据库，还是列式存储。不同于笼统的比较，本书提供了一套基于业务场景（如事务复杂性、读写比例、数据关联度）的量化评估工具，帮助架构师做出数据选型决策。 2. 文档数据库的高级范式化： 以MongoDB等为代表的文档数据库，其核心在于嵌入与引用之间的平衡。我们深入探讨“反范式化”的艺术，教授如何通过精心设计的嵌入文档结构，最大化读取性能，同时避免冗余更新带来的复杂性。内容包括：深度嵌套文档的查询优化、数组操作的性能陷阱，以及应对Schema漂移的策略。 3. 图数据库的深度应用与路径发现： 图数据库（如Neo4j）在处理复杂关系网络时展现出无可比拟的优势。本书不仅介绍了Cypher查询语言的基础，更侧重于“关系模式识别”——如何从业务需求中提炼出高效的节点和边模型。实践部分涵盖了复杂路径查找算法的性能调优、周期性检测，以及如何将图计算结果反哺给主业务系统。 --- 第二部分：生产级数据库的性能调优与诊断 性能问题往往是系统最难以捉摸的“黑匣子”。本部分将拆解数据库性能问题的常见根源，并提供一套结构化的诊断流程和干预手段。 1. 执行计划的深度剖析： 超越`EXPLAIN`的表面信息，本书教您如何解读查询优化器生成的每一个步骤，识别潜在的代价陷阱。重点关注：索引扫描与顺序扫描的临界点、嵌套循环连接（Nested Loop Join）的性能边界、以及参数敏感性计划（PSP）对性能的一致性影响。 2. 索引策略的精细化管理： 索引不再仅仅是“创建”或“删除”。我们将探讨复合索引的列序优化（基于选择性、区分度和前缀匹配原则）、部分索引（Partial Indexes）在特定查询场景下的内存占用优势，以及在PostgreSQL中如何有效使用表达索引（Expression Indexes）来加速复杂函数查询。 3. 锁、事务与并发控制的实战： 理解隔离级别（如RC、RR、Serializable）在不同引擎下的具体行为是避免死锁的关键。本书详细分析了行级锁、间隙锁（Gap Locks）的工作机制，并提供了一套“低延迟事务设计蓝图”，指导开发者如何缩短事务生命周期，减少资源竞争。 --- 第三部分：可扩展性、高可用性与云原生部署 现代应用必须是弹性的。本部分专注于将数据库集群化、分布式化，并实现故障的自动切换与数据的一致性保证。 1. 水平扩展的艺术：分片（Sharding）策略： 分片是应对规模挑战的必经之路，但也是引入复杂性的主要来源。我们详细对比了基于范围、哈希和目录的分片实现，并着重讲解了“热点数据分散算法”的设计，以确保分片键的均匀分布。此外，本书还提供了“在线迁移策略”的逐步实施指南，实现零停机的数据重平衡。 2. 复制拓扑的灾难恢复设计： 从异步复制到同步复制，每种模式都有其性能和一致性的权衡。本书侧重于多主复制（Multi-Master）的冲突解决机制（如基于向量时钟的合并策略），以及如何利用法定人数（Quorum）机制在分布式系统中维护强一致性。 3. 云数据库与Serverless架构的成本效益分析： 面对AWS RDS、Azure SQL或Google Cloud Spanner等云服务，如何设计才能最大化资源利用率并控制成本？我们将分析云数据库的预置容量（Provisioned）与按需（On-Demand）模式下的性能差异，并教授如何通过连接池优化和慢查询自动回收机制，在Serverless环境中实现精细化成本控制。 --- 本书特色：从理论到生产的桥梁 《高效能数据库设计与优化实战》的独特之处在于其极强的实操性。全书穿插了超过五十个真实世界中的案例代码片段和故障复现场景。我们不只是描述“应该怎么做”，而是详细展示了“如何一步步做到”。本书是献给所有希望将数据库性能提升到极致，并构建真正具备韧性的数据基础设施的工程师的必备手册。 掌握数据，掌控未来。
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