具体描述
《数据库原理与应用(SQL Server 2005)》用通俗的语言将抽象的数据库系统原理具体化，结合目前最流行的数据库管理系统——SQL Server 2005讲述了数据库的基本理论与应用。全书共11章，主要内容包括绪论、数据模型、关系数据库、SQL Server 2005数据库基础、关系数据库标准语言SQL、存储过程和触发器、安全性管理、数据库保护、关系模式规范化、数据库设计和Visual Basic.NET数据库编程实例——教务管理系统等，附录部分还给出了实验指导等内容。书中还包括大量的实例及习题，并配有丰富的实验项目。书中实例采用积件的方式围绕一个完整的数据库管理系统——教务管理系统来设计，这也是《数据库原理与应用(SQL Server 2005)》区分于其他数据库教材的一个重要特色。
《数据库原理与应用(SQL Server 2005)》配有电子教案，可从机械工业出版社网站上免费下载，网址为www.cmpedu.com。
《数据库原理与应用(SQL Server 2005)》既可作为一般本科院校或高职高专计算机以及非计算机专业数据库课程的教材，也可作为数据库方面的培训用书，还可作为数据库开发人员的参考书。
《算法之旅：从基础到精通》 本书是一本面向计算机科学初学者的算法入门指南，旨在为读者搭建坚实的算法理论基础，并引导他们掌握解决实际问题的算法设计与分析能力。全书以清晰的脉络、丰富的实例和循序渐进的讲解，带领读者踏上一段探索算法世界的精彩旅程。 第一部分：算法的基石 本部分将从最基本的概念出发，为读者打下坚实的算法基础。 第一章：算法概览 什么是算法？算法的重要性体现在哪里？ 算法的五大特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 算法的表示方法：自然语言、流程图、伪代码。 算法设计的基本思想：分治、递归、迭代、贪心、动态规划等。 算法的评价标准：时间复杂度与空间复杂度。 第二章：数据结构与算法的关系 数据结构的概念及其对算法设计的影响。 常见数据结构简介：数组、链表、栈、队列。 这些基本数据结构如何支持不同的算法操作。 第三章：算法效率的度量 时间复杂度的概念：大O表示法、大Ω表示法、大Θ表示法。 分析算法时间复杂度的常用技巧：主定理、递归树法。 空间复杂度的概念及其分析方法。 为什么关注算法的效率？在资源有限的场景下，效率的重要性。 第二部分：核心算法解析 本部分将深入剖析各种经典的算法，并展示它们在实际问题中的应用。 第四章：排序算法 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。它们的原理、实现、时间与空间复杂度分析，以及适用场景。 高效排序： 快速排序、归并排序。深入理解它们的“分而治之”思想，分析它们的平均和最坏情况复杂度，以及稳定性。 其他排序： 堆排序、计数排序、桶排序、基数排序。探索它们独特的思想和优势，理解它们在特定数据分布下的高效性。 第五章：查找算法 顺序查找（线性查找）： 原理、复杂度及其局限性。 二分查找（折半查找）： 假设有序数据的优势，精确的二分查找实现，以及在各种情况下的复杂度分析。 哈希查找： 哈希函数的设计原则，冲突解决方法（链地址法、开放地址法），哈希表的构建与查找效率。 树形查找： 二叉搜索树（BST）的概念、查找、插入、删除操作，以及BST的平衡问题（AVL树、红黑树简介）。 第六章：图算法 图的表示：邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。它们的原理、实现，以及在连通性、路径查找等问题中的应用。 最短路径算法： 单源最短路径：Dijkstra算法（非负权图），Bellman-Ford算法（可处理负权边）。 所有点对最短路径：Floyd-Warshall算法。 最小生成树算法： Prim算法、Kruskal算法。理解它们的贪心策略，以及如何构建连通所有顶点的最小代价树。 第七章：回溯与分支限界 回溯法： 探索解空间树，当发现当前路径不可能得到最优解时，回溯到上一个节点。经典问题：N皇后问题、数独求解。 分支限界法： 优化回溯法，通过剪枝函数提前排除不可能有最优解的分支。经典问题：旅行商问题（TSP）的近似解。 第八章：贪心算法 贪心选择性质和最优子结构性质。 经典贪心算法应用：活动选择问题、Huffman编码、部分背包问题。 第九章：动态规划 最优子结构和重叠子问题。 动态规划的两种基本思想：自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）。 经典动态规划问题：斐波那契数列、最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1背包）、矩阵链乘法。 第三部分：算法的进阶与实践 本部分将触及更高级的算法概念，并强调实践的重要性。 第十章：字符串算法 朴素字符串匹配。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：利用前缀函数优化匹配过程。 Boyer-Moore算法：从后往前匹配，利用坏字符启发式和好后缀启发式。 Rabin-Karp算法：基于哈希的字符串匹配。 第十一章：计算几何初步 点、线、多边形的基本概念。 判断点在线段上、判断点是否在多边形内。 凸包问题：Graham扫描法、Jarvis步进法。 第十二章：高级算法主题简介 NP-完全性理论： P类、NP类、NP-hard、NP-complete的概念。理解为什么某些问题难以高效解决。 近似算法： 针对NP-hard问题，设计能够在可接受时间内找到接近最优解的算法。 随机化算法： 利用随机性来设计算法，如蒙特卡洛算法。 第十三章：算法的应用场景与工程实践 算法在不同领域的应用：搜索引擎、推荐系统、图像处理、人工智能、金融建模等。 如何选择合适的算法来解决实际问题？ 实际编程中遇到的算法问题及调试技巧。 算法优化和性能调优的策略。 本书特色： 理论与实践并重： 在深入讲解算法原理的同时，提供了大量用伪代码或常见编程语言（如Python、Java）实现的示例代码。 图文并茂： 使用丰富的图示来辅助理解算法的执行过程，将抽象的概念形象化。 由浅入深： 从最基础的算法概念讲起，逐步深入到复杂的算法设计与分析，适合不同水平的读者。 强调思维训练： 不仅传授算法知识，更注重培养读者的逻辑思维、问题分析和抽象能力。 丰富的习题： 每章末尾都配有精心设计的习题，帮助读者巩固所学知识，并提升解决问题的能力。 通过学习本书，读者将能够系统地掌握各种核心算法，理解它们的运行机制和效率，并在面对复杂的计算问题时，能够选择并设计出最优的解决方案，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
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