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出版者:默认值

作者:周志忠

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-1

价格:53.5

装帧:

isbn号码:9787500593522

丛书系列:

图书标签:

• 自有
• 数据库
• 互联网
• 数据管理
• Web数据库
• 数据存储
• 数据安全
• SQL
• NoSQL
• 大数据
• 云计算

《代码的低语：数据结构的现代视角》 简介： 在信息爆炸的时代，数据无处不在，而驾驭这股洪流的关键，在于理解其底层逻辑——数据结构。本书《代码的低语：数据结构的现代视角》并非一本讨论互联网数据库内部运行机制的著作，它将带领读者深入探索那些支撑起我们数字世界的基石，以一种全新的、更富洞察力的角度审视数据组织与管理的核心原则。 本书的核心目标是揭示数据结构如何在算法的脉搏中跳动，如何影响程序的效率，以及如何塑造我们处理信息的能力。它不是一本关于如何在特定数据库系统中存储和检索信息的指南，而是关于“如何组织信息以便更有效地访问和操作”这一普遍性问题的深度探讨。我们将拂去数据库系统的繁复外衣，聚焦于那些更为基础，却也更为强大，甚至可以说是“永恒”的结构。 第一部分：抽象与实在——理解数据结构的基本哲学 在开始具体的结构探索之前，本书将花费大量篇幅探讨数据结构背后的基本哲学。我们不会从某个具体的数据库实现开始，而是从“抽象数据类型”（ADT）的概念入手。ADT，作为一种概念模型，定义了一组数据及其在该数据上可以执行的操作，而不考虑其具体实现。这就像我们学习“车”这个概念，可以讨论它的功能（载人、载物），却不必立即纠结于是两轮还是四轮，是烧油还是用电。 我们会深入解析为什么抽象如此重要。在软件工程中，良好的抽象是解耦、复用和维护的关键。通过ADT，我们可以将数据的逻辑表示与其物理存储方式分离开来，从而允许我们在不影响上层应用的情况下，对底层实现进行优化或替换。这在数据库系统中同样至关重要，但本书的关注点在于ADT本身，以及它们如何影响算法的设计，而不是某个特定数据库如何实现这些ADT。 接着，我们会探讨“数据”的本质。数据不仅仅是一堆比特，它承载着信息、关系和意义。理解数据的内在结构，是选择最合适数据结构的基础。我们会从最简单的数据类型开始，如整数、字符串，逐步过渡到更复杂的数据，如集合、序列、图、树等。本书的视角是，任何存储和处理信息的系统，无论多么庞大，最终都可以分解为这些基本数据结构的组合和应用。 第二部分：序列的舞蹈——线性结构的优雅 线性结构是数据结构中最基础也最普遍的一类。本书将从最简单的“数组”和“链表”开始，详细解析它们的内部工作原理、优缺点以及适用场景。 数组（Array）：我们将探讨数组的静态与动态特性，理解其O(1)的随机访问优势，以及在插入和删除操作上的潜在成本。我们会讨论不同编程语言中数组的实现差异，以及它们如何在内存中连续存储。这不是关于数据库如何管理行数据，而是关于如何在内存中高效地组织一组有序的元素。 链表（Linked List）：我们将深入研究单向链表、双向链表和循环链表。理解指针或引用的概念，以及它们如何实现灵活的插入和删除，克服数组在某些操作上的不足。我们会分析链表在内存中的非连续性存储，以及遍历操作的时间复杂度。这也不会是关于数据库中的物理链接，而是内存中元素的逻辑连接。 栈（Stack）：作为一种“后进先出”（LIFO）的抽象数据类型，栈在表达式求值、函数调用堆栈等领域发挥着至关重要的作用。我们将通过数组和链表等具体实现来演示栈的操作，并分析其在各种算法中的应用。 队列（Queue）：与栈相反，“先进先出”（FIFO）的队列在任务调度、广度优先搜索等场景中不可或缺。我们会探讨其实现方式，并展示其在不同计算模型中的作用。 在这一部分，我们将始终坚持“抽象”与“实现”的二分法。我们展示如何用数组和链表实现栈和队列，但重点在于这些ADT的功能和性能特征，而不是某个数据库管理系统如何将其用于内部缓冲或事务队列。 第三部分：层次的风景——树形结构的智慧 树形结构是数据组织中一种极为强大的工具，它们能够有效地表示层次关系和层级数据。本书将从最基础的“树”的概念开始，然后深入探讨各种重要的树形结构。 基本树（Tree）：我们将定义树的节点、根、父节点、子节点、叶子节点以及高度等概念。理解树的递归性质，以及遍历（前序、中序、后序）的重要性。 二叉树（Binary Tree）：作为最常见的树形结构，二叉树的各种变种将是重点。我们将深入研究： 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：理解其查找、插入和删除操作的效率，以及其对数据有序性的要求。我们会分析其平均和最坏情况下的时间复杂度，并引出平衡二叉搜索树的概念。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）：如AVL树和红黑树。它们是现代数据库索引等系统中至关重要的结构，但本书将重点分析其平衡机制的算法原理，而不是它们在数据库索引中的具体实现细节。我们将揭示它们如何通过旋转等操作来维持树的高度平衡，从而保证O(log n)的查找、插入和删除性能。 堆（Heap）：我们将学习最小堆和最大堆的概念，它们常用于实现优先队列，并在图算法（如Dijkstra算法）中扮演重要角色。理解堆的“堆属性”和“完全二叉树”的性质，以及高效的插入和删除操作。 B树与B+树（B-Tree and B+Tree）：虽然B树和B+树在数据库和文件系统中有着广泛的应用，但本书将从它们作为多路查找树的通用结构层面进行讲解。我们将分析它们如何通过增加节点度数来降低树的高度，以适应磁盘I/O的特性。重点在于其结构设计原理，而不是它们在特定数据库如何优化存储和检索。 在这一部分，我们始终关注这些结构如何编码和管理层级信息，以及它们在算法效率上的贡献。 第四部分：连接的奥秘——图结构的广阔 图结构是表示复杂关系的强大工具，广泛应用于社交网络、地图导航、网络路由等领域。本书将带领读者探索图的表示方法和核心算法。 图的表示（Graph Representation）：我们将深入解析邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法，并分析它们在空间和时间效率上的权衡。 图的遍历（Graph Traversal）：我们将学习广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们的工作原理，以及它们在解决路径查找、连通性判断等问题中的应用。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：我们将探讨Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，理解它们如何寻找图中两个节点之间的最短路径。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree Algorithms）：我们将学习Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接图中所有顶点的最小权重的树。 本书在讲解图结构时，不会涉及数据库中的图数据库模型，而是将其视为一种通用的数据结构，用于表示实体之间的相互连接。 第五部分：哈希的智慧——高效查找的艺术 哈希表（Hash Table）是实现平均O(1)查找、插入和删除操作的关键。本书将深入讲解哈希的原理和实现细节。 哈希函数（Hash Function）：我们将探讨哈希函数的设计原则，以及如何选择一个好的哈希函数来尽量避免冲突。 冲突解决方法（Collision Resolution）：我们将详细讲解两种主要的冲突解决方法： 开放寻址法（Open Addressing）：包括线性探测、二次探测和双重散列。 链地址法（Separate Chaining）：通过链表等数据结构来处理哈希冲突。 哈希表的性能分析：我们将分析负载因子（Load Factor）对哈希表性能的影响，以及如何通过动态扩容来维持高效性。 本书将强调哈希表作为一种高效的数据访问机制，而非某个数据库系统如何实现其内部哈希索引。 第六部分：算法与数据结构——效率的协同 在本书的最后，我们将强调数据结构与算法之间的紧密联系。没有高效的数据结构，再精妙的算法也可能束手无策；反之，再好的数据结构，也需要合适的算法来发挥其威力。 我们将通过实例来展示，如何根据问题的特性选择最合适的数据结构，从而设计出高效的算法。例如，如何利用二叉搜索树或哈希表来加速搜索，如何利用堆来实现优先队列，如何利用图来解决路径问题。 我们将不会讨论数据库查询优化、索引构建等具体应用场景，而是聚焦于数据结构在算法设计层面的普遍性价值。本书旨在培养读者对数据结构深刻的理解，使他们能够从根本上提升解决问题的能力，从而在任何需要处理数据的场景下，都能“听懂”代码深处的低语，构建出更高效、更优雅的解决方案。 结论： 《代码的低语：数据结构的现代视角》提供了一种不同于数据库技术书籍的视角。它将读者带回信息科学的本源，探索那些支撑起所有复杂信息系统的基础逻辑。通过对各种数据结构的深入剖析，本书旨在帮助读者建立起一种关于数据组织和处理的直观理解，从而在未来的技术学习和实践中，能够更自如地驾驭数据，创造出更具影响力的解决方案。本书的价值在于其普遍性，它所讲解的原理和思想，是任何从事软件开发、算法设计，甚至是深入理解信息系统工作原理的人都不可或缺的知识。

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我最欣赏这本书的一点，在于它对数据模型演进的深刻洞察力。它不仅仅是简单地罗列了各种数据模型（如键值对、文档、列式存储等），而是将它们置于一个宏大的技术发展背景中进行审视。作者似乎在暗示，任何一种模型都不是“终极答案”，它们都是为了解决特定历史阶段下的特定计算瓶颈而诞生的权宜之计。例如，在讨论NoSQL的兴起时，书中并没有陷入那种“关系型数据库已死”的论调，而是非常冷静地分析了CAP理论的实际应用边界，以及为什么在大数据场景下，牺牲部分一致性换取高可用性和分区容错性是合理的商业选择。这种辩证的视角，让我对数据库技术有了更成熟的认识。我不再盲目追逐最新的技术热点，而是开始思考，当我们引入一个新的数据存储方案时，我们到底是为了解决什么问题，以及为此付出的代价是什么。书中对数据仓库和OLAP系统的介绍部分，尤其精彩，它将维度建模和事实表的设计原理讲得清晰透彻，甚至对比了雪花模型和星型模型在查询性能上的微妙差异，这些都是在很多普及性的书籍中会被一带而过的关键点。这本书强迫你进行深层次的思考，而不是满足于表面的概念记忆。

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拿到这本书时，我正苦于理解数据一致性在分布式系统中的复杂性。这本书在处理这个话题时，展现出了令人惊叹的深度和广度。它不仅详细阐述了Paxos和Raft算法的基本思想，还试图用统一的框架去解释它们背后的状态机复制理论。对于这两个算法，市面上的资料往往要么过于简化，要么陷入数学证明的泥潭，让人难以把握其核心思想。而这本书采取了一种非常巧妙的平衡策略：它用一个虚构的、多节点投票的场景作为引子，逐步引入“领导者选举”、“日志复制”和“安全提交”的概念，使得复杂的共识过程变得可视化。我特别喜欢它在讨论分布式事务时，引入了TLA+语言的概念，虽然我没有深入学习TLA+，但作者通过描述如何用它来形式化验证一个分布式协议的正确性，极大地拓宽了我对“严谨性证明”的认知边界。这本书的语言风格像一位经验丰富但又极富耐心的导师，它不急于让你学会敲代码，而是耐心地帮你打磨思想钢印。它没有提供现成的SQL脚本或者配置清单，但它给了你一套强大的思维工具，让你能够面对任何新的分布式存储挑战时，都能找到理论的支点去分析和解决问题。读完后，我感觉自己对“正确性”的理解，上升到了一个全新的维度。

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这本厚厚的书一拿到手，我就被它那朴实无华的封面吸引了。封面设计简洁到几乎有些过时，没有时下流行的炫酷设计或者引人注目的插图，仿佛在默默地宣告自己内容的扎实和严肃。我原以为它会是一本晦涩难懂的技术手册，毕竟“数据库”这个词本身就带着一些高冷的科技光环。然而，翻开内页，我发现作者的文字功底非常了得。他没有一开始就堆砌那些复杂的专业术语，而是用一种近乎讲故事的口吻，娓娓道来信息的组织和存储的演变过程。从早期的卡片目录，到后来的层次模型、网状模型，再到我们现在习以为常的关系型数据库，每一个阶段的介绍都配有生动的案例和恰到好处的历史背景。特别是关于数据冗余和数据一致性问题的讨论，作者没有直接抛出标准答案，而是先描述了在不同历史阶段工程师们是如何头疼于这些问题的，这种“先有痛苦，后有解决方案”的叙事手法，让读者在理解技术进步的必然性时，产生了一种强烈的共鸣感。我记得有一章专门讲了规范化理论的诞生，作者用了整整三页的篇幅去解析一个简单的“订单信息表”是如何一步步被拆解、重组，最终达到第三范式的过程，图文并茂，逻辑严密，即便是初次接触这些概念的人，也能像剥洋葱一样，层层深入地领会其精髓。这本书的阅读体验，与其说是在学习一门技术，不如说是在进行一场关于信息管理哲学的深度对话，它让人反思，我们今天看似理所当然的技术，背后凝聚了多少前人的智慧和无数次的试错。

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说实话，我原本是带着很高的期待购入这本书的，毕竟市面上关于数据架构的书籍汗牛充栋，我希望能找到一本能真正“打通任督二脉”的宝典。这本书的体量确实令人望而生畏，我花了整整一周的时间才读完前三分之一。它的优点在于对底层原理的剖析极其深入，毫不含糊。例如，在讨论索引结构时，作者并没有满足于仅仅解释B+树的定义，而是详尽地描绘了B树、B-树、B+树在磁盘I/O效率上的差异，甚至引用了具体的查找路径对比图，让人对“为什么选择B+树作为主流”有了最直观的认识。不过，这本书的缺点也很明显，那就是它的“理论厚度”远大于“实践指导”。我尝试对照书中的一些抽象设计模型，去套用我正在负责的一个小型业务系统，结果发现理论模型在面对真实世界的“脏数据”和复杂的业务约束时，显得有些苍白无力。书中似乎更侧重于构建一个理想化的、完美遵从数学逻辑的数据世界，而对于如何处理现实中那些“不完美”的需求——比如，业务方总是要求一个字段既要支持模糊查询，又要保证索引的效率——处理得不够细致。我期待能看到更多关于性能调优的“黑魔法”或者故障排查的实战案例，但这本书似乎更像是一本严谨的教科书，而非一本可以随手翻阅的工具书。它适合那些想要从零开始构建扎实理论基础的研究人员，但对于像我这样急需解决眼前问题的工程师来说，可能需要搭配其他更偏向实战操作的书籍来互补。

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这本书的章节编排，给我的感受是既有惊喜，也有困惑。它似乎在刻意规避主流技术栈的标签，试图构建一个跨越所有具体数据库系统的通用知识体系。比如，它在描述事务的ACID特性时，会对比MVCC（多版本并发控制）和两阶段锁定（2PL）的优劣，但它并不会明确告诉你PostgreSQL是如何实现MVCC的，或者MySQL的InnoDB引擎具体采用了哪种锁升级策略。这种“大而全”的叙事角度，使得这本书具有极高的知识保鲜期，你不用担心读完后半年的技术更新就让它过时。然而，这也带来了一个潜在的学习障碍：对于初学者来说，概念的抽象性太强，缺乏一个具体的、可以立即上手的参照物来锚定这些理论。我花了很大力气才将书中学到的“隔离级别”概念与我日常使用的`SELECT...FOR UPDATE`语句联系起来。书中的语言风格非常学术化，句式偏长，常常一句话就包含好几个限定条件，这要求读者必须全神贯注，稍有走神就可能错过关键的逻辑转折点。它更像是大学里教授们用来参考的参考书，而非面向大众的入门读物。它的价值在于构建一个坚不可摧的知识底层结构，而不是提供快速上手的捷径。

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最早读的应该是03年出版的；这是数据库的第一本书；

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