SQL Server数据库原理－设计与实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2004年3月1日)

作者:周立柱

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:2004-3

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302080893

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL Server
• 数据库
• 原理
• 设计
• 实现
• 数据建模
• 数据库管理
• T-SQL
• 数据库性能
• 数据库架构
• SQL

数据结构与算法核心概念解析 本书深入探讨了计算机科学的基石——数据结构与算法。全书围绕如何高效地组织和处理信息展开，旨在为读者构建扎实的理论基础与实用的编程技能。 第一部分：基础构建与线性结构 本部分首先奠定了理解复杂数据结构的理论基础。我们详细阐述了算法分析的数学工具，包括时间复杂度和空间复杂度的精确度量方法，如大O、Ω和Θ符号的实际应用。重点剖析了递归与迭代在算法设计中的角色差异与转换技巧。 随后，内容转向最基础也是应用最广泛的线性数据结构。数组作为内存连续存储的代表，其随机访问优势与动态扩展的局限性被深入剖析。在此基础上，我们详细讲解了链表（包括单向、双向和循环链表）的内存管理机制和插入/删除操作的效率考量。 为了处理序列数据中更复杂的查找需求，我们引入了栈（Stack）和队列（Queue）。栈的“后进先出”（LIFO）特性被应用于表达式求值、函数调用栈模拟等实际场景。队列的“先进先出”（FIFO）原则则被广泛应用于任务调度、缓冲区管理等方面。我们不仅讲解了基于数组和链表的实现，还探讨了更高效的双端队列（Deque）的应用场景。 第二部分：非线性结构的深度探索 非线性结构是处理复杂关系和层级数据的核心工具。本部分着重于树（Tree）结构。从最基础的二叉树概念出发，我们详细区分了完全二叉树、满二叉树和平衡二叉树。树的遍历算法（前序、中序、后序）被系统化地介绍，并对比了它们的用途。 平衡性是高效树操作的关键。我们投入大量篇幅解析了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和重新着色维护机制。通过详细的图示和步骤分解，读者可以清晰理解这些自平衡机制如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。 更进一步，我们探讨了用于范围查询和区间聚合的B树及其变体B+树，这些结构在文件系统和外部存储的数据组织中占据核心地位。此外，针对特定应用场景，如优先级队列的实现，堆（Heap）结构——最大堆与最小堆的构建、上滤（sift-up）和下滤（sift-down）操作也被详尽阐述。 第三部分：图论基础与高级应用 图（Graph）结构是建模现实世界复杂网络关系（如社交网络、地图导航）的强大工具。本部分全面覆盖了图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表的优劣权衡。 图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）被细致讲解，并展示了它们在连通性判断、拓扑排序等基础任务中的应用。 对于寻求最短路径的问题，本书提供了经典算法的详细推导：Dijkstra算法（适用于非负权图）和Bellman-Ford算法（适用于包含负权边的图）。对于寻找任意两点间最短路径，Floyd-Warshall算法的动态规划思想被清晰地呈现。 在处理网络流问题时，最大流最小割定理的原理被作为理论支撑，并介绍了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现思路。 第四部分：散列技术与高级搜索 本部分专注于解决快速查找和数据唯一性校验的问题——散列（Hashing）。我们深入探讨了散列函数的构造原则，特别是如何避免“坏”的分布。 面对冲突（Collision）问题，本书详细对比了两种主要的解决策略：链式法（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的性能差异。 在此基础上，我们还分析了用于高效数据检索的查找表和跳跃表（Skip List），后者以其简洁的随机化结构实现了接近平衡树的性能。 第五部分：算法设计范式与效率提升 本部分将焦点从数据结构本身转移到解决问题的通用策略。我们系统地介绍了分治法（Divide and Conquer），并以快速排序和归并排序为核心案例进行讲解。 随后，贪心算法（Greedy Algorithms）的设计哲学——局部最优解导向全局最优——被应用于求解最小生成树（Minimum Spanning Tree）问题，通过Prim算法和Kruskal算法的实现来巩固理解。 动态规划（Dynamic Programming, DP）作为处理重叠子问题和最优子结构问题的利器，被用以解析背包问题、最长公共子序列等经典DP问题，重点强调了备忘录化（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现方式。 最后，我们简要介绍了回溯法（Backtracking）在解决组合优化问题（如八皇后问题、数独求解）中的应用，展示了其系统化搜索解空间的强大能力。 本书的目的是提供一个全面、深入且实用的算法与数据结构知识体系，确保读者不仅能“使用”这些工具，更能理解其“为何如此设计”以及“如何在特定约束下进行优化”。

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这本书的实战操作部分简直是为我量身定制的“救星”！我之前学数据库总是停留在理论层面，一到实际操作就懵了。这本书的章节安排非常清晰，从基础的SQL语法到复杂的数据模型设计，每一步都有详尽的案例和步骤解析。特别是关于索引优化和存储过程编写的那几章，简直是手把手地教我如何将理论知识转化为高效的数据库性能。作者的讲解风格非常注重“能不能用”，而不是故作高深。我跟着书里的例子敲了一遍又一遍，遇到问题时，书中的常见错误排查和解决方案简直就像一位资深的DBA在我旁边指导。这不仅仅是一本教材，更像是一本可以随时翻阅的“实战手册”，极大地提升了我应对日常数据库维护和开发任务的信心。那种“茅塞顿开”的感觉，是其他一些偏理论的书籍无法给予的。

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这本书给我的最大启发在于它所体现出的“工程思维”和“设计哲学”。它不仅仅是教你如何写出能运行的SQL语句，更重要的是培养你如何设计一个健壮、可维护、高性能的数据库系统。作者反复强调的“解耦”和“最小化冗余”的思想，贯穿于整个设计章节。读完之后，我开始重新审视我过去的一些粗糙设计，开始思考如何从更高的层面上去构建数据结构，而不是仅仅满足于“功能实现”。这种从“编码者”到“系统架构师”的思维转变，是任何一本纯粹的语法参考书都无法提供的价值。它让人明白，数据库的设计决策往往比代码实现本身更具长远的意义和影响。

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如果让我评价这本书的深度与广度，我会毫不犹豫地说，它在保证基础扎实的前提下，成功地触及了许多进阶主题，做到了真正的“面面俱到”。对于我这种想从初级向中级迈进的数据库从业者来说，它提供了一个非常稳固的跳板。它不仅涵盖了关系型数据库的核心理论，比如范式理论、数据完整性约束的精妙之处，还对SQL Server特有的体系结构，例如内存管理和锁粒度控制，进行了深入浅出的剖析。很多其他书籍会避开这些“底层”的细节，但这本书却毫不畏惧地将其摊开来解释，这使得我对整个数据库系统的运行机制有了更宏观和深刻的认识，不再是只见树木不见森林了。

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这本书的排版设计和图表运用，可以说是教科书级别的典范。我深知一个优秀的排版能对技术书籍的学习效果产生多大的影响。这本书的字体选择、行间距都非常舒适，长时间阅读也不容易引起视觉疲劳。更值得称赞的是，那些关于数据流向、关系连接过程的示意图，绘制得极其清晰、准确，每一个箭头、每一个方框都有其明确的指代意义。我经常发现，那些用文字解释起来费劲的复杂概念，通过书中对应的插图，几秒钟内就能立刻领悟其核心。这种“可视化学习”的策略，在技术书籍中应用得如此出色，实属难得。

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阅读体验上，这本书的文字组织和逻辑跳转极其流畅，让人欲罢不能。我通常对技术书籍容易产生阅读疲劳，但这本书却让我愿意一口气读完好几个章节。它在解释复杂的概念时，总能找到一个非常贴切的比喻或者生活中的例子，使得那些原本抽象的“事务隔离级别”或者“MVCC机制”瞬间变得生动起来。更让我赞赏的是，作者在行文过程中保持了一种非常严谨但又不失亲和力的语气，读起来既感觉专业可靠，又不会有距离感。它不像一些教科书那样堆砌定义，而是通过叙事和引导的方式，让你自然而然地理解“为什么”要这样做，而不是仅仅知道“怎么”做。这种叙事性的技术写作手法，无疑是这本书的一大亮点，极大地降低了学习曲线。

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