数据库原理与应用课程实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:164

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出版时间:2009-3

价格:18.00元

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isbn号码:9787111261513

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• 数据库原理
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• 实验指导
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《数据结构与算法：效率的艺术》 内容梗概： 本书深入剖析了数据结构和算法这两大计算机科学的基石，旨在为读者构建扎实的理论基础，并引导读者掌握分析和设计高效算法的能力。从最基础的线性结构到复杂的图论算法，本书循序渐进，逻辑清晰，力求让读者在理解理论的同时，也能熟练运用到实际编程问题中。 核心内容： 第一部分：数据结构基础 绪论： 数据、数据元素、数据项、数据结构 的概念区分与联系，强调数据结构是对现实世界中数据组织方式的抽象。 抽象数据类型（ADT） 的概念，理解数据类型、数据结构和算法之间的关系。ADT 关注“做什么”，而数据结构关注“如何做”。 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）以及评价指标（时间复杂度和空间复杂度）。 复杂度分析：大O记法、大Ω记法、大Θ记法，以及如何分析常数、对数、线性、平方、指数等常见复杂度。 线性结构： 数组（Array）： 定义、特点（随机访问、固定大小）。 一维数组、多维数组的存储方式（行优先、列优先）。 基本操作（插入、删除、查找）的时间复杂度分析。 应用场景：查找表、矩阵运算等。 链表（Linked List）： 单链表（Singly Linked List）：节点结构、存储方式。基本操作（头插、尾插、删除、查找、遍历）的实现与复杂度分析，对比数组的优劣。 双向链表（Doubly Linked List）：节点结构、存储方式。基本操作及其优势（如双向遍历、删除节点）。 循环链表（Circular Linked List）：单循环链表与双循环链表的概念及应用。 应用场景：动态存储、实现其他数据结构（栈、队列）。 栈（Stack）： ADT 定义：后进先出（LIFO）原则。 基本操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek/top（栈顶元素）、isEmpty（判空）、isFull（判满，对于顺序栈）。 实现方式： 顺序栈：基于数组实现，存在栈满问题。 链式栈：基于链表实现，不存在栈满问题。 应用：函数调用栈、表达式求值、括号匹配、递归的非递归实现。 队列（Queue）： ADT 定义：先进先出（FIFO）原则。 基本操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、front/peek（队首元素）、isEmpty（判空）、isFull（判满，对于顺序队列）。 实现方式： 顺序队列：基于数组实现，存在假溢出问题，引入循环队列解决。 链式队列：基于链表实现，通常维护队头和队尾指针。 应用：任务调度、广度优先搜索（BFS）、缓冲区管理。 第二部分：树与图结构 树（Tree）： 基本概念：节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶节点、度、深度、高度、森林。 二叉树（Binary Tree）： 定义、性质（节点数与层数的关系）。 存储方式：顺序存储（完全二叉树）、链式存储（二叉链表）。 遍历：前序遍历、中序遍历、后序遍历（递归与非递归实现），层序遍历。理解不同遍历方式的特点及其在特定问题中的应用。 二叉查找树（BST）：定义、查找、插入、删除操作的实现与复杂度。分析其最坏情况（退化成链表）和平均情况。 平衡二叉查找树： AVL 树：定义、平衡因子、旋转操作（左旋、右旋、左右旋、右左旋）以维持平衡。插入和删除操作的详细过程。 红黑树（Red-Black Tree）：定义、红黑树的性质、插入和删除操作的颜色调整和旋转。虽然实现复杂，但具有良好的平均性能。 完全二叉树（Complete Binary Tree）：性质，常用于实现堆。 霍夫曼树（Huffman Tree）：用于构造最优二叉前缀码，实现数据压缩。构造过程与应用。 多叉树： B 树（B-Tree）：多路查找树，常用于数据库和文件系统。其平衡性和多路查找的特点。 B+ 树（B+-Tree）：B 树的变种，进一步优化了查询效率，常用于数据库索引。 图（Graph）： 基本概念：顶点（Vertex）、边（Edge）、无向图、有向图、加权图、完全图、稀疏图、稠密图、度（入度、出度）、环、连通分量（无向图）、强连通分量（有向图）。 存储方式： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）：表示方式、优缺点（查找边 O(1)，存储空间 O(V^2)）。 邻接表（Adjacency List）：表示方式、优缺点（查找边 O(deg(v))，存储空间 O(V+E)），适用于稀疏图。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）：递归和非递归实现，遍历过程，应用（连通性判断、拓扑排序、寻找回路）。 广度优先搜索（BFS）：基于队列的实现，遍历过程，应用（最短路径（无权图）、连通性判断）。 最短路径算法： Dijkstra 算法：单源最短路径，适用于非负权重的图。贪心策略，优先队列的应用。 Floyd-Warshall 算法：所有顶点对之间的最短路径，动态规划思想，适用于负权边（但不能有负权回路）。 Bellman-Ford 算法：单源最短路径，可处理负权边，并能检测负权回路。 最小生成树（MST）： Prim 算法：贪心算法，从一个顶点开始逐步扩张。 Kruskal 算法：贪心算法，按边权从小到大排序，使用并查集判断是否形成回路。 拓扑排序（Topological Sort）：针对有向无环图（DAG），对顶点进行线性排序，使得所有边都从排序前的顶点指向排序后的顶点。基于 DFS 或 Kahn 算法（入度）。 关键路径（Critical Path）：在工程项目管理中，找到项目中耗时最长的路径，决定项目最短工期。 第三部分：查找与排序 查找（Searching）： 顺序查找（Sequential Search）：线性表上的基本查找，时间复杂度 O(n)。 折半查找（Binary Search）：要求有序表，时间复杂度 O(log n)，高效的查找算法。 散列表（Hash Table）： 散列函数（Hash Function）：设计原则（均匀性、减少冲突）、常见散列函数。 冲突处理： 开放地址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测、双重散列。 链地址法（Separate Chaining）：拉链法。 散列表的查找、插入、删除操作的时间复杂度（平均 O(1)，最坏 O(n)）。 二叉排序树（BST）：前面已在树结构中详细介绍，也属于查找的一种实现。 排序（Sorting）： 内部排序： 冒泡排序（Bubble Sort）：简单易懂，效率较低，O(n^2)。 选择排序（Selection Sort）：简单，O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：对于部分有序序列效率高，O(n^2)，最优 O(n)。 希尔排序（Shell Sort）：插入排序的改进，分组排序，O(n^(3/2)) 至 O(n^2)，比 O(n^2) 算法快。 快速排序（Quick Sort）：分治思想，平均 O(n log n)，最坏 O(n^2)，实际应用中非常高效。 堆排序（Heap Sort）：基于堆结构，O(n log n)。 归并排序（Merge Sort）：分治思想，O(n log n)，稳定排序。 外部排序： 当数据量远大于内存容量时使用的排序方法，如多路归并排序。 第四部分：算法设计与分析技术 分治法（Divide and Conquer）： 思想：将大问题分解为若干个规模更小的相同子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。 典型例子：归并排序、快速排序、二分查找。 动态规划（Dynamic Programming）： 思想：将问题分解为重叠的子问题，通过存储子问题的解来避免重复计算，从而获得最优解。 两个关键要素：最优子结构、重叠子问题。 典型例子：斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、最短路径（Floyd-Warshall）。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 思想：在每一步选择局部最优解，期望最终达到全局最优解。 适用场景：问题具有贪心选择性质和最优子结构性质。 典型例子：Dijkstra 算法、Prim 算法、Kruskal 算法、霍夫曼编码。 回溯法（Backtracking）： 思想：通过深度优先搜索（DFS）来尝试所有可能的解，当发现当前路径无法达到解时，则回溯到上一步，尝试其他选择。 典型例子：N 皇后问题、迷宫问题、图的着色问题。 分支限界法（Branch and Bound）： 思想：与回溯法类似，也是通过系统搜索解空间，但引入了限界函数，可以剪枝掉不可能产生最优解的子树，从而提高效率。 适用于优化问题。 第五部分：进阶主题与应用 字符串算法： 模式匹配（KMP 算法、Boyer-Moore 算法）。 字符串的哈希。 图论的更多应用： 网络流（最大流最小割定理）。 旅行商问题（NP-hard 问题的讨论）。 算法复杂度理论： P 类问题、NP 类问题、NP-完全问题、NP-难问题。 多项式时间可解性。 本书特色： 理论与实践相结合：每章都配有清晰的理论讲解和相应的伪代码或实例代码，帮助读者理解抽象概念。 循序渐进的学习路径：从基础的数据结构到复杂的图算法和高级算法设计技术，本书的组织结构合理，适合不同层次的学习者。 丰富的应用场景：通过大量实例说明各种数据结构和算法在实际问题中的应用，激发读者的学习兴趣。 深入的复杂度分析：强调对算法的时间复杂度和空间复杂度进行详细分析，培养读者评估算法效率的意识。 启发思考的练习题：每章末尾都附有适量的练习题，涵盖概念理解、算法实现和问题分析等多个方面，帮助读者巩固所学知识。 学习本书将使您能够： 深刻理解各种基本和高级数据结构的原理和特性。 掌握分析和设计高效算法的关键技术。 能够根据具体问题选择合适的数据结构和算法。 提升解决复杂计算问题的能力。 为进一步学习计算机科学的深入领域打下坚实的基础。 本书适合计算机科学与技术、软件工程、人工智能等专业的本科生、研究生，以及对算法和数据结构感兴趣的广大程序员。

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这本书的结构设计，简直是为深度学习者量身定做的。它没有采用传统教材那种线性的、自上而下的讲解方式，反而更像一个精心编织的网络，知识点之间相互支撑，形成了强大的网状关联。我特别欣赏它在每一个关键理论点之后，都会有一个“横向拓展”的章节，这个部分似乎有意地将这个理论与其他看似不相关的学科领域进行了隐晦的连接。例如，在解释并发控制机制时，它竟然巧妙地引用了社会学中的“纳什均衡”概念作为类比，这种跨学科的参照，极大地拓宽了我的思维边界，让我意识到许多看似独立的技术难题，可能共享着相似的底层逻辑。这种非线性的知识呈现方式，迫使读者必须主动去构建知识间的桥梁，而不是被动地接受既定路线，这对于培养独立研究能力是极其有益的。它更像是一份“研究指南”而非“学习手册”。

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这本书的语言风格，老实说，初读时会让人稍微感到有些“疏离感”，它摒弃了当下流行的大白话和亲切的口吻，转而采用了一种近乎学术论文的严谨与精确。但随着阅读的深入，你会发现这种“疏离”恰恰是它力量的来源。作者对术语的选用达到了吹毛求疵的地步，每一个词汇的选择都经过了反复的斟酌，旨在消除任何可能的歧义。举个例子，它描述某种算法优化时，用的动词和形容词，都带着一种不动声色的力量感，让人清晰地感受到作者对于所描述对象深刻的洞察与掌控力。这种文字的密度极高，每一句话都承载了相当的信息量，因此，我发现自己不得不放慢阅读速度，甚至需要时不时地停下来，在草稿纸上画出作者的思维导图，才能真正消化吸收。这并非是一本可以“快餐式”阅读的书籍，它要求读者带着敬畏之心，去解码其中蕴含的精妙结构，每一次的领悟都伴随着一种“拨云见日”的成就感。

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这本书的开篇序言，那段对“知识的系统性构建”的阐述，简直是振聋发聩。作者似乎并不满足于仅仅罗列知识点，而是试图构建一个宏大的认知框架，引导读者从最基础的逻辑层面去理解复杂的系统运作。我印象非常深刻的是，它在介绍基础概念时，没有采用那种生硬的、教科书式的定义堆砌，而是巧妙地融入了大量的历史沿革和哲学思考。比如，在探讨数据模型的设计思想时，它花了大量篇幅去追溯不同理论流派之间的思想碰撞与妥协，这种叙事手法极大地丰富了阅读的层次感，让我感觉自己不是在学习一个冰冷的学科，而是在参与一场跨越时空的学术辩论。行文的逻辑推演极为严密，每一个章节的过渡都像是精心铺设的轨道，将读者的思维自然而然地导向下一个更深远的议题。这种行文风格，仿佛一位经验老道的领航员，既指明了航向，又确保了船只在每一片海域都能平稳航行，绝无半点漂浮不定之感。

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这本书的排版细节，特别是那些图例和索引部分，展现出一种对细节的近乎偏执的关注。所有的流程图和架构示意图，都采用了统一的、极简主义的风格，没有任何多余的装饰元素，所有线条和方框的粗细、间距都经过精确计算，以确保信息传达的效率最大化。我特别留意了一下它的术语索引，做得非常详尽，不仅标注了术语的首次出现页码，还提供了简短的核心定义摘要，这在需要快速回溯关键概念时，简直是救命稻草。更令人称道的是，书中对于复杂公式的推导过程，不是简单地罗列出来，而是将每一步的数学变换都清晰地用小字注释在旁边，仿佛作者正拿着一支红笔在你身边进行辅导。这种对阅读体验的极致考量，让原本枯燥的理论学习过程，变成了一种享受，让人在迷茫时总能找到一个可靠的锚点。

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这本书的封面设计简直是工业时代的复古美学，深邃的藏蓝色背景，配上银白色的硬挺字体，给人一种沉稳而专业的信赖感。我刚拿到手的时候，就被它那种厚重的手感吸引住了，纸张的质地非常精良，不是那种轻飘飘的廉价纸张，翻阅起来有一种庄严的仪式感。这本书的装帧工艺看得出是下足了功夫的，即使是经常翻动也不会轻易出现书脊松动的迹象，这种细节上的打磨，对于一本需要长期使用的工具书来说，简直是太重要了。我尤其欣赏它在排版上的克制与精致，大片的留白恰到好处地平衡了文字的密度，使得即使是初次接触相关领域的人，也不会因为信息量过载而感到压抑。内页的印刷清晰锐利，即便是最小的图表和公式，都保持着极高的可读性，这对于我们这些需要反复对照细节的读者来说，无疑是一个巨大的福音。它给人的整体观感，就像是一件精心打磨的古典钟表，每一个齿轮、每一根指针都暗示着精准与可靠，让人心甘情愿地沉浸在它所构建的知识体系之中。

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