数据库原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:刘敏涵

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2007-8

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030177018

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 原理
• 应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL

《数据结构与算法基础》 内容简介 本书《数据结构与算法基础》旨在为读者构建坚实、系统的计算机科学核心理论基础。它专注于数据在计算机内部的组织方式、高效存储的策略，以及解决复杂计算问题的核心逻辑和步骤。本书内容完全独立于“数据库原理及应用”的范畴，不涉及数据库系统的设计、管理、SQL语言应用、事务处理或数据持久化等专业数据库主题。 本书的核心关注点在于抽象和效率。我们深入探讨如何将现实世界中的信息转化为机器可以高效处理的形式，并教授如何设计出时间复杂度和空间复杂度最优的解决方案。 --- 第一部分：基础概念与线性结构 第一章：计算思维与算法分析基础 本章首先引入计算思维的本质，强调将复杂问题分解为可执行步骤的能力。我们详细阐述算法的正式定义、特性（如正确性、终止性、有效性）。 重点内容包括算法的量化评估。我们引入渐进记号（Big O, Big Theta, Big Omega），并以清晰的数学推导解释如何分析循环结构、递归调用和嵌套操作的时间复杂度。本书使用大量的实例（如求和、最大值查找）来演示如何从代码级别推导出数学上的渐进界限。本章严格避免任何数据库相关的术语或示例。 第二章：线性数据结构 线性结构是所有复杂数据组织的基础。本章详述两种核心的线性模型： 1. 数组（Arrays）与动态数组（Vectors）：深入剖析数组的内存连续性，随机访问的$O(1)$特性，以及动态数组在内存重新分配时的摊还分析（Amortized Analysis）。我们探讨边界条件处理和缓冲区溢出（侧重于概念而非安全漏洞的深度挖掘）。 2. 链表（Linked Lists）：详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的内部结构。重点比较链表的插入和删除操作（$O(1)$在已知节点时）与数组的代价差异。本章实现并分析了链表在实现栈和队列时的效率。 3. 栈（Stacks）与队列（Queues）：作为抽象数据类型（ADT），我们探讨它们如何基于数组和链表实现。特别关注栈的应用，如函数调用栈的工作原理和表达式求值（中缀转后缀）。 --- 第二部分：非线性结构与树形表示 第三章：树结构（Trees） 树是处理层次关系数据的关键工具。本章从最基本的定义出发，区分了根、节点、分支、叶子、深度和高度。 1. 通用树与二叉树：详细解释二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），并严格区分它们在不同应用场景下的作用。 2. 二叉搜索树（BST）：定义其核心不变性（左子树小于根，右子树大于根）。本章用大量篇幅演示BST的查找、插入和删除操作，并分析其在最坏情况（$ ext{O}(n)$）下的性能瓶颈。 3. 平衡树的概念：为解决BST的性能退化问题，本章引入AVL树和红黑树的基本思想和旋转操作。重点在于理解它们如何通过维护树的“平衡因子”来保证最坏情况下的对数时间复杂度（$ ext{O}(log n)$）。这些结构的实现细节是本章的难点和重点，完全聚焦于内存中的节点链接和维护。 第四章：堆结构（Heaps） 堆是一种特殊的树形结构，主要用于高效地获取最值。 1. 最大堆与最小堆：定义堆的结构特性（完全二叉树）和堆序特性。 2. 堆操作：详细讲解“上浮”（Heapify-Up）和“下沉”（Heapify-Down）操作，它们是插入和删除根节点（最大/最小元素）的关键。 3. 堆排序（Heapsort）：通过将待排序数组转化为堆，然后不断提取根节点来实现排序的过程，并分析其稳定的$ ext{O}(n log n)$性能。 --- 第三部分：图论与高级搜索 第五章：图结构与表示 图论是处理复杂网络关系的核心数学工具。本章将图定义为顶点（Vertices）和边（Edges）的集合。 1. 图的类型：区分有向图、无向图、加权图和非加权图。 2. 图的存储表示：本书集中对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点。特别分析在稀疏图和稠密图情境下，这两种表示在空间占用和遍历效率上的差异。 第六章：图的遍历与搜索算法 本章关注如何在图结构中有效地寻找路径和连接性。 1. 广度优先搜索（BFS）：使用队列实现，用于寻找最短路径（在非加权图中）。我们详细分析其实现步骤和时间复杂度。 2. 深度优先搜索（DFS）：使用栈（或递归）实现，用于拓扑排序、查找连通分量和回路检测。 第七章：最短路径与最小生成树 本章探讨解决带权图问题的经典算法。 1. 最短路径算法： Dijkstra算法：使用优先队列（基于堆实现）来寻找单源最短路径，重点分析其对负权边的限制。 Bellman-Ford算法：用于处理包含负权边的图，并展示其如何检测负权环路的存在性。 2. 最小生成树（MST）： Prim算法与Kruskal算法的原理对比，说明它们如何通过贪心策略构建成本最低的连通子图。 --- 第四部分：排序与高级搜索技术 第八章：经典比较排序算法 本章系统回顾并深入分析各种内部排序算法的机制和性能。 1. $O(n^2)$ 排序：冒泡排序、选择排序和插入排序，侧重于它们在小规模或几乎有序数据上的应用场景。 2. $O(n log n)$ 排序： 归并排序（Mergesort）：强调其稳定的特性和需要额外内存空间的代价，并分析递归展开过程。 快速排序（Quicksort）：深入讲解枢轴（Pivot）的选择策略（如随机化、中位数法）对性能的决定性影响，并分析其最坏情况的发生条件。 第九章：非比较排序与搜索优化 本章介绍不依赖于元素间比较的排序方法，以及如何优化搜索过程。 1. 计数排序（Counting Sort）：适用于整数范围受限的情况，分析其$O(n+k)$的线性时间复杂度。 2. 基数排序（Radix Sort）：基于位或数字进行分配和收集的策略。 3. 散列表（Hash Tables）：这是本书高级章节的难点之一。我们详细讲解哈希函数的设计原则（均匀性、满射性），以及解决冲突的策略——链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。分析装载因子（Load Factor）如何影响平均查找时间，目标是实现接近$O(1)$的性能。 --- 总结 《数据结构与算法基础》是一本纯粹的计算理论指导手册，它提供的知识框架是任何软件开发、系统设计或更高级别理论学习（如操作系统、编译器、机器学习的底层优化）的基石。全书的所有例子、分析和代码实现均围绕如何在内存中高效地组织和操作数据，与任何形式的数据持久化、关系代数或数据管理系统设计无关。

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这本书在章节末尾设置的**思考题和实践任务**设计得非常巧妙且富有挑战性。它们的目的性极强，绝不是为了增加篇幅而设置的简单重复练习。很多题目都要求读者结合具体的应用场景，设计出最优的数据库结构，或者要求分析一个特定并发场景下的锁竞争问题。这些任务迫使我跳出书本的框架，将所学的理论知识转化为解决实际问题的工具。例如，其中一个关于**分布式数据库一致性**的案例分析，要求我们权衡CAP理论下的不同选择，并为特定业务需求推荐合适的复制策略。这极大地锻炼了我的批判性思维和决策能力。读完这本书，我最大的收获不是记住了多少术语，而是建立了一套**结构化的、可复用的问题解决框架**。这种深入骨髓的训练，远比单纯的知识点记忆来得宝贵，它让我有信心去面对任何新的数据库技术挑战。

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不得不提的是，这本书的作者在语言风格上表现出一种**严谨而不失温度**的特质。它不像一些学术著作那样佶屈聱牙，生怕别人看不懂；相反，它在处理高级概念时，往往会穿插一些历史背景或者早期的数据库系统的实例，来佐证当前技术范式的优越性。这种历史的纵深感，让知识的传授不再是静态的，而是动态的发展过程。比如，当讨论到面向对象数据库的局限性时，它会回顾关系模型的成功之处，从而更好地巩固我们对关系模型的认识。我特别喜欢它对**数据模型演进**的梳理，从网状模型、层次模型到我们今天广泛使用的关系模型，这种脉络清晰的梳理，帮助我构建了一个宏观的知识框架，使得零散的知识点能够有效地串联起来。阅读起来，不仅是知识的输入，更像是一次与数据库领域先驱者的对话，让人感觉心胸开阔，对未来技术的发展方向也多了一份洞察力。

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这本书的封面设计就透着一股沉稳和专业，拿到手里沉甸甸的，一看就知道是下了真功夫的。我尤其欣赏它在概念阐述上的那种**抽丝剥茧**般的细致。比如，它对关系代数和元组演算的讲解，绝不是那种一笔带过、只给出公式了事的敷衍。作者仿佛坐在我旁边，用最日常的语言，结合生动的比喻，把那些原本晦涩难懂的数学逻辑，一步步拆解开来，直到我能清晰地在脑海中构建出数据操作的完整流程。尤其是它对范式理论的论述，简直是教科书级别的典范。它没有停留在仅仅罗列1NF、2NF、3NF的定义上，而是深入剖析了**数据冗余**的危害，以及**函数依赖**在规范化过程中扮演的核心角色。通过大量精心挑选的案例，我能真切地感受到，为什么要进行分解，分解后带来的性能提升和数据一致性保障是多么重要。读完相关章节，我不再是死记硬背规则，而是真正理解了**设计一个高效、健壮的数据库**背后的设计哲学。这种由表及里、层层递进的教学方式，极大地提升了我对数据库设计思维的构建，受益匪浅。

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这本书的编排逻辑简直是一场流畅的叙事，而不是枯燥的知识点罗列。它开篇并没有急于抛出复杂的索引结构，而是先花了大量篇幅来铺垫**数据存储的物理层面**。这种自底向上构建知识体系的思路，非常符合人类的学习认知规律。例如，在介绍B+树索引时，它没有直接画出B+树的结构图，而是从磁盘I/O的成本开始谈起，解释为什么需要多路平衡查找结构来减少寻道时间，从而自然而然地引出了B+树相比二叉树在数据库领域的优势。这种**“为何如此设计”**的深度挖掘，让人印象深刻。此外，它在讲解查询优化器时，也展现了极高的水准。它不仅介绍了成本估算的基本模型，还对比了不同优化策略（如嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）的适用场景和性能差异。通过这本书，我才真正理解了为什么有时一个简单的SQL语句执行起来会天差地别，因为底层优化器的工作方式，才是决定性能的关键，这本书对此的阐述，细致入微，远超预期。

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我对这本书的实用性给予极高的评价，因为它完美地平衡了理论深度和工程实践的桥梁作用。许多教材往往过于偏向理论的宏大叙事，或是仅仅停留在基础SQL命令的堆砌，但这本书的妙处在于，它把**事务管理**和**并发控制**这两个在实际项目中至关重要的“老大难”问题，处理得清晰有力。它详细介绍了ACID特性，但更重要的是，它深入探讨了实现这些特性的具体机制，例如两阶段锁定（2PL）协议，以及它可能导致的死锁问题，并给出了解决死锁的基本策略，比如预防、检测与恢复。对我而言，最震撼的是它对**数据库恢复机制**的阐述。从日志记录的类型（如预写日志WAL）到检查点（Checkpoint）的设置，每一步的逻辑都环环相扣。这不再是冷冰冰的理论，而是保证金融系统、电商平台等关键业务数据不丢失的“生命线”。阅读过程中，我感觉自己像是在参与一场真实的系统架构讨论，而不是单纯地学习知识点，这对于培养我的**故障排除能力**和**系统稳定性意识**，起到了不可替代的促进作用。

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