數據庫及其應用習題詳解

數據庫及其應用習題詳解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

☆☆☆☆☆
出版者:機械工業齣版社
作者:黃明
出品人:
頁數:172
译者:
出版時間:2004-4-1
價格:17.0
裝幀:平裝(無盤)
isbn號碼:9787111142041
叢書系列:
圖書標籤:
  • 數據庫
  • SQL
  • MySQL
  • Oracle
  • 數據分析
  • 數據庫原理
  • 數據庫應用
  • 習題集
  • 高等教育
  • 計算機科學
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具體描述

本書是根據“全國自學考試(計算機及應用專業、計算機信息管理專業 專科)考試大綱”以及曆年考題編寫的。全書共分4部分;第1部分是筆試應試指南;第2部分是筆試題解;第3部分是模擬試捲及參考答案;最後是附錄,包括考試大綱和2002年下半年試捲。

本書緊扣考試大綱,內容取捨得當,敘述通俗易懂,附有大量與考試題型類似的習題及答案,以檢查讀者對考點的掌握程度。

本書適用於準備參加全國自學考試(計算機及應用專業、計算機信息管理專業 專科)的考生,也可作為大專院校和培訓班的教學參考書。

計算機科學與技術專業核心課程精選教程:算法設計與分析 本書特色: 本教程聚焦於計算機科學領域最基礎、最核心的“算法設計與分析”學科,旨在為讀者提供一套嚴謹、深入且實用的學習資源。我們摒棄瞭對特定數據庫管理係統或應用案例的詳細介紹,轉而專注於算法本身的理論構建、設計範式以及性能評估的科學方法。本書內容涵蓋瞭從基礎數據結構到高級算法設計策略的完整體係,力求讓讀者掌握解決復雜計算問題的通用思維框架。 內容結構與深度解析: 第一部分:基礎與預備知識 本部分為後續高級算法的學習奠定堅實的數學和計算模型基礎。 1.1 算法的數學基礎: 深入探討集閤論、圖論在算法分析中的應用。重點剖析大O、Ω、Θ記號的精確定義與應用,理解漸近分析在衡量算法效率上的不可替代性。我們詳細闡述瞭遞歸關係式的求解方法,特彆是主定理(Master Theorem)在分析分治算法時間復雜度時的嚴謹步驟。 1.2 基本數據結構迴顧與深化: 盡管本書不側重應用,但對基礎結構的選擇與優化至關重要。本章詳細分析瞭數組、鏈錶、棧、隊列在不同操作下的時間復雜度和空間復雜度。特彆對樹形結構進行瞭細緻的展開,包括二叉樹的遍曆算法、平衡二叉搜索樹(AVL樹和紅黑樹)的構造原理、平衡維護機製及其在查找、插入、刪除操作中的時間性能保證。哈希錶的構造函數設計、衝突解決策略(鏈地址法、開放定址法)的優劣對比,也是本章的重點。 第二部分:核心排序與搜索算法 本部分係統梳理瞭影響計算效率的經典排序方法,並探討瞭搜索策略的優化。 2.1 高效排序算法的原理與實現: 比較和非比較排序的範式差異。對歸並排序和快速排序的原理進行深入剖析,強調它們的分治特性。重點分析快速排序的樞軸選擇對最壞情況的影響及應對策略。堆排序的實現,特彆是最大堆的構建與維護,是本章的核心內容。此外,對計數排序、基數排序等綫性時間排序算法的適用場景和理論邊界進行瞭嚴格的論證。 2.2 搜索算法的優化: 二分查找的條件與邊界處理,確保零錯誤的查找實現。在圖結構中,深度優先搜索(DFS)和廣度優先搜索(BFS)的遍曆原理、實現方式(使用棧和隊列的映射關係)及其在拓撲排序、連通分量查找中的應用。 第三部分:高級算法設計範式 這是本書的核心價值所在,旨在教授解決復雜問題的通用設計哲學。 3.1 貪心算法(Greedy Algorithms): 闡述貪心選擇性質與最優子結構如何共同保證貪心算法的正確性。通過活動安排問題、霍夫曼編碼等經典案例,演示如何識彆和構建局部最優選擇。 3.2 分治策略(Divide and Conquer): 深入分析歸並排序和快速排序作為分治範例的基礎。介紹Strassen矩陣乘法如何通過精巧的分解,實現漸進復雜度上的優化,體現分治思想的強大潛力。 3.3 動態規劃(Dynamic Programming): 動態規劃是本書篇幅最長、理論最嚴謹的部分。我們強調其“重疊子問題”和“最優子結構”兩大特性。通過最長公共子序列(LCS)、背包問題(0/1和有界)、矩陣鏈乘法等經典問題,詳細講解自底嚮上(Bottom-Up)和自頂嚮下(Top-Down with Memoization)兩種實現方式的差異與效率考量。重點在於狀態轉移方程的建立過程,而非僅僅是代碼實現。 第四部分:圖論算法的深度應用 圖算法是連接理論與實際應用的關鍵橋梁,本書集中於其核心計算模型。 4.1 最短路徑問題: 區分單源最短路徑和所有對最短路徑。詳細推導迪傑斯特拉(Dijkstra)算法的正確性,並分析其在優先隊列優化下的性能。Bellman-Ford 算法的原理和處理負權邊的能力是本章的重點。對於所有對最短路徑,深入剖析Floyd-Warshall 算法的矩陣乘法式迭代結構及其時間復雜度。 4.2 最小生成樹(MST): 詳細闡述Prim 算法和Kruskal 算法的構造邏輯,重點對比二者在不同圖稀疏度下的性能錶現。 4.3 網絡流與匹配: 介紹網絡流的基本概念(容量、流、殘餘網絡)。重點講解Ford-Fulkerson 方法的迭代思想,並引入Edmonds-Karp 算法以保證算法終止性。最大二分圖匹配與最大流之間的聯係將得到明確的幾何和代數解釋。 第五部分:高級主題與計算復雜性 本部分將讀者的視野提升到理論計算的極限。 5.1 NP-完全性理論導論: 嚴格定義可判定問題、多項式時間問題(P類)和非確定性多項式時間問題(NP類)。介紹歸約(Reduction)的概念,並以SAT問題作為第一個NPC問題的嚴格證明。重點討論如何證明一個新問題是NPC的(即證明它在NP中,且一個已知的NPC問題可以歸約到它)。 5.2 近似算法與啓發式搜索: 討論對於NP-Hard問題,近似算法(如TSP問題的近似解法)和局部搜索(如模擬退火、遺傳算法的理論基礎)的必要性與局限性。 本書的價值定位: 本書嚴格遵循計算機科學的學術標準,專注於算法的“設計”和“分析”本身,而非依賴於特定應用軟件的API或SQL語言。讀者通過本書的學習,將能獨立構建高效的解決方案,理解現有復雜係統背後的計算邏輯,為未來進行更深入的係統設計、優化或學術研究打下堅不可摧的理論基石。本書是麵嚮有誌於精通計算思維的計算機科學、軟件工程及相關專業高年級學生和研究人員的理想教材。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我是在一個技術論壇上看到有人推薦這本書的,說它的理論基礎打得牢。但實際閱讀下來,我發現“應用”這部分內容實在有些單薄。書裏提到的應用場景大多停留在單機部署的OLTP係統,例如簡單的庫存管理或者學生信息錄入。在數據量爆炸的今天,這種應用場景的代錶性已經很低瞭。我特彆關注瞭關於數據倉庫和商業智能(BI)的部分,希望找到一些關於ETL流程設計和星型、雪花型模型構建的詳盡指導,結果發現這部分內容隻是蜻蜓點水,幾乎沒有深入的建模案例。而且,書中關於數據庫安全和閤規性的討論也明顯落後瞭。麵對GDPR、數據脫敏和加密傳輸等日益嚴格的要求,這本書裏提到的安全措施顯得非常基礎,僅僅停留在用戶權限控製和簡單的密碼策略上。對於需要構建麵嚮互聯網、處理海量用戶敏感數據的係統工程師來說,這本書提供的安全視角是遠遠不夠的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有年代感,封麵的配色和字體選擇,都讓人想起上世紀末那些經典的技術手冊。拿到手裏沉甸甸的,感覺內容肯定很紮實。我原本是希望找一本關於現代數據管理和雲原生數據庫的實踐指南,結果這本書似乎更偏嚮於對傳統關係型數據庫理論的深入挖掘。它花瞭大量的篇幅來解釋規範化、事務的ACID特性,以及經典的SQL語法,這對於初學者來說可能是個不錯的入門磚。但是,對於我們這些已經工作瞭一段時間,正在轉嚮NoSQL或者NewSQL架構的人來說,感覺內容有些滯後。比如,書中對索引的討論還停留在B+樹的經典模型上,對於位圖索引、倒排索引等在搜索引擎和數據倉庫中的應用幾乎沒有提及。整體來看,這本書的敘述方式偏嚮於教科書的嚴謹和枯燥,缺少一些生動的案例和行業最佳實踐的分享。如果你想係統地迴顧數據庫的“根基”,它或許能派上用場,但如果你期待的是前沿技術的速成,那可能要失望瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書在特定領域的知識點覆蓋上,顯得有些偏科。例如,它在關係代數和SQL的函數式編程方麵做瞭詳盡的闡述,這對於理解查詢優化器的工作原理是有益的。然而,當涉及到非關係型數據庫的介紹時,內容就顯得非常敷衍和過時瞭。它僅僅用瞭一兩個章節簡單提及瞭鍵值存儲和文檔型數據庫的“概念”,卻完全沒有深入探討它們在解決特定業務問題上的優勢,比如MongoDB的靈活性、Redis的緩存性能,或者Cassandra的綫性擴展能力。更讓我感到遺憾的是,書中對數據庫的運維自動化、監控體係(比如Prometheus或Grafana集成)以及雲數據庫服務(如AWS RDS或阿裏雲RDS)的使用經驗分享幾乎為零。這使得這本書的適用範圍被極大地限製在瞭傳統數據中心環境下的理論學習,對於希望在雲計算時代負責數據庫架構和運維的專業人士來說,它提供的價值非常有限。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量倒是無可挑剔,紙張厚實,字跡清晰,沒有任何漏印或者模糊的地方,這點值得稱贊。但內容上的組織結構,特彆是章節之間的過渡銜接,讓我感到非常睏惑。有時候,上一章還在講基礎的集閤代數概念,下一章突然就跳到瞭高級的鎖機製和並發控製,中間缺少瞭必要的邏輯橋梁,比如關於關係代數到SQL執行計劃的映射過程。這種跳躍式的講解,使得讀者很難建立起一個完整的知識體係。我更喜歡那種層層遞進、由淺入深的敘事風格,比如先講解數據建模,再過渡到物理存儲,然後討論並發控製,最後纔是性能調優。這本書更像是把各個知識點零散地堆砌在一起,需要讀者自己去費力地梳理它們之間的內在聯係。對於自學者而言,這種缺乏清晰脈絡的結構,無疑增加瞭學習的難度和挫敗感。

评分☆☆☆☆☆

這本書的習題部分,坦率地說,難度梯度控製得非常不均勻,有些地方簡直是“勸退級”的挑戰。我花瞭整整一個下午去攻剋一個關於復雜查詢優化的題目,結果發現題目本身的設計思路就有點脫離實際業務場景瞭。很多題目都要求手寫大量的存儲過程和觸發器,這在現代應用開發中,我們更多依賴ORM框架和微服務間的異步通信來處理業務邏輯。我更希望能看到一些關於如何設計高可用、可擴展的分布式事務處理方案的題目,或者是在大數據量下如何進行數據遷移和版本升級的實戰演練。而且,習題的答案解析部分,雖然提供瞭步驟,但解釋得過於簡略,很多關鍵的推理過程一筆帶過,讓讀者很難理解“為什麼是這個最優解”。如果能配上一些性能分析圖錶,或者對比不同解法的資源消耗,那這本書的價值會大大提升。現在給我的感覺是,它更像是一套為期末考試準備的復習資料,而不是一本能指導工程師解決實際生産問題的工具書。

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