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出版者:电子工业出版社

作者:宋斌

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2005-12

价格:15.70元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121013010

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图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

《算法的艺术：精巧设计与效率之道》 本书并非聚焦于数据库的存储、检索或管理，而是深入探讨构成现代计算基石的算法设计与分析艺术。它将带领读者穿越算法的奇妙世界，揭示那些能够高效解决复杂问题的智慧结晶。 核心内容概述： 第一部分：算法设计基础与思维范式 问题分解的智慧： 我们将从最基本的层面开始，介绍如何将庞大而棘手的问题分解为更小、更易于管理的部分，这是所有高效算法的起点。从递归的优雅到迭代的严谨，我们将探索不同的分解策略。 贪心策略的魅力： 学习如何通过每一步做出局部最优选择来期望获得全局最优解。本书将通过诸如活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，深入剖析贪心算法的适用场景、局限性以及如何证明其正确性。 分治法的强大力量： 掌握将问题分解成若干个规模更小的子问题，然后递归地解决子问题，最后将子问题的解合并起来，从而得到原问题的解。我们将详细讲解快速排序、归并排序、二分搜索等广为人知的算法，并探讨其背后的思想精髓。 动态规划的精妙构建： 深入理解动态规划的核心思想——利用子问题的重叠性和最优子结构性质，通过构建状态转移方程来避免重复计算，从而找到最优解。我们将剖析背包问题、最长公共子序列、最短路径问题等，展示动态规划的威力。 回溯与分支限界的探索： 学习如何系统地搜索解空间，对于那些无法通过直接方法解决的问题，回溯法提供了一种系统性的搜索方法，而分支限界法则在此基础上引入了剪枝策略，进一步提高效率。我们将探讨N皇后问题、旅行商问题等。 第二部分：数据结构与算法的协同作用 高效组织数据的艺术： 算法的效率很大程度上依赖于数据的组织方式。本书将深入介绍各种基本及高级数据结构，如链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树）、图、堆、哈希表等，并着重分析它们在不同场景下的优势与劣势。 图论的奥秘： 图作为一种强大的建模工具，在网络、社交、路径规划等领域有着广泛应用。我们将详细介绍图的表示方法、遍历算法（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）以及拓扑排序等。 树结构的应用： 从简单的二叉搜索树到自平衡的AVL树、红黑树，再到适用于数据库索引的B树和B+树，本书将系统梳理各种树结构的设计原理、查找、插入、删除操作的复杂度分析，以及它们在实际应用中的价值。 哈希表与查找效率： 深入理解哈希函数的原理、冲突解决方法（链地址法、开放地址法），以及哈希表在常数平均时间复杂度内完成查找、插入和删除的机制，并探讨其在缓存、数据库索引等方面的实际应用。 堆与优先队列： 学习堆（最大堆、最小堆）的结构特性，以及如何利用堆实现高效的优先队列，从而在图算法、排序算法（堆排序）等方面发挥重要作用。 第三部分：算法的性能分析与优化 时间复杂度和空间复杂度的度量： 掌握使用大O符号、大Ω符号、大Θ符号来分析和描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度，理解它们对算法性能评估的重要性。 常见算法的复杂度分析： 对第一部分和第二部分介绍的各类算法进行详尽的时间和空间复杂度分析，理解不同算法在处理大规模数据时的性能差异。 算法优化的策略与技巧： 学习如何识别算法中的瓶颈，并运用各种技术进行优化，例如：缓存技术、位运算、查找表、预计算等，以提升算法的执行效率。 概率算法与近似算法： 介绍那些并非总是给出正确答案，但以高概率给出正确答案的概率算法，以及那些为了获得更快的运行时间而牺牲一定精确度的近似算法，并探讨它们在某些复杂问题上的实用性。 NP-完全性理论入门： 简要介绍计算复杂性理论中的NP类问题，以及NP-完全性概念，帮助读者理解某些问题的固有难度，并认识到在这些问题上寻求最优解的挑战。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从最基本的概念出发，逐步深入到更复杂、更高级的算法主题。 理论与实践并重： 在讲解算法原理的同时，大量穿插经典案例和实际应用场景，帮助读者理解理论知识的实际价值。 严谨的数学分析： 对算法的正确性和效率进行严谨的数学证明和复杂度分析。 清晰易懂的阐述： 采用清晰的语言和逻辑结构，辅以丰富的图示和伪代码，使读者能够轻松理解抽象的算法概念。 培养计算思维： 旨在帮助读者培养严谨的逻辑思维、抽象思维和解决问题的能力，使之能够更好地应对日益复杂的计算挑战。 通过对《算法的艺术：精巧设计与效率之道》的学习，你将不仅掌握各种核心算法的设计与分析方法，更能领悟到解决计算问题的深刻智慧，为你在软件开发、数据科学、人工智能等领域打下坚实的基础。

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这本《数据库应用技术》真是彻底刷新了我对数据管理的认知。在翻阅之前，我一直认为数据库无非就是存数据、取数据，再做些简单的增删改查。但这本书，它像一把钥匙，打开了我之前从未想象过的数据库的宏大世界。从最初的数据库模型选择，比如关系型数据库的优雅规范，到非关系型数据库的灵活高效，作者都进行了极其细致的剖析。我尤其对书中关于数据建模的章节印象深刻，它不仅仅是讲解理论，更是通过大量的实际案例，一步步教你如何根据业务需求设计出既能满足当前功能，又能预留未来扩展空间的优秀数据库结构。书中对于不同范式的解释，以及它们各自的优劣势，让我理解了数据冗余与数据一致性之间的微妙平衡。更让我惊叹的是，它还深入到数据库的内部机制，比如索引的原理，B-tree、Hash索引的实现细节，以及它们如何影响查询性能，这部分内容堪称是一场关于效率的盛宴。我之前总是为查询缓慢而苦恼，但读完这部分，我仿佛拥有了“点石成金”的魔力，能够快速定位性能瓶颈，并给出有效的优化方案。这本书让我明白，数据库技术远不止于“用”，更在于“懂”，理解其底层逻辑，才能真正驾驭它。

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我一直对如何构建高效、可靠的数据存储系统充满好奇，而《数据库应用技术》这本书，恰恰满足了我这份求知欲。它不仅仅是一本讲解数据库基础知识的教材，更像是一本关于“如何构建现代数据基础设施”的指南。书中对于数据仓库、数据湖、以及新兴的数据处理技术，如流式处理和实时分析的介绍，让我看到了数据应用技术的广阔前景。它详细阐述了ETL（Extract, Transform, Load）的完整流程，以及如何设计高效的数据抽取、转换和加载方案，这对于我理解数据集成和数据仓库建设非常有帮助。此外，书中对大数据技术栈，例如Hadoop、Spark等在数据库应用中的集成和优化也有深入的探讨。我之前对这些技术只是一知半解，读完这本书，我才真正理解它们是如何与传统数据库协同工作的，以及它们在处理海量数据时的优势。这本书让我看到了技术发展的脉络，也为我未来在数据领域的发展指明了方向，我感到收获颇丰。

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我一直对如何高效地查询和处理数据充满热情，而《数据库应用技术》这本书，正好满足了我在这方面的渴望。它不仅讲解了SQL语言的基础语法，更深入地探讨了SQL的优化技巧和高级特性。我尤其对书中关于查询执行计划的分析和优化部分印象深刻。它详细地阐述了数据库如何解析SQL语句，生成执行计划，以及如何通过调整查询语句、创建合适的索引来提升查询性能。书中列举了许多常见的慢查询场景，并给出了切实可行的解决方案，让我能够快速诊断并解决实际工作中遇到的性能问题。此外，书中还介绍了如何利用数据库的视图、存储过程和触发器来简化开发、提高代码复用性。这些工具的使用，不仅能够提高开发效率，还能确保数据的一致性和完整性。这本书让我从一个“SQL的使用者”进阶为“SQL的优化者”，对数据查询的理解上升到了一个全新的高度。

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《数据库应用技术》这本书，可以说是我在数据库学习道路上遇到的一个里程碑。我之前在学校的学习，大多停留在理论层面，对于数据库的实际部署、维护和安全方面了解甚少。这本书的出现，恰好弥补了这一块的空白。它详细介绍了数据库的安装、配置、日常监控和性能优化等运维知识，让我不再对数据库的“幕后工作”感到陌生。我尤其对书中关于数据库安全防护的章节印象深刻，从用户权限管理、数据加密到防止SQL注入攻击，书中提供了非常全面且实用的安全措施。它让我明白了，保证数据的安全和隐私，与保证数据的可用性和一致性同样重要。此外，书中对于数据库的备份策略、灾难恢复计划的制定，以及如何进行高效的存储管理，都进行了详尽的阐述。这些内容对于任何一个想要深入了解数据库系统的人来说，都至关重要。我感觉自己通过这本书，完成了一个从“使用者”到“管理者”的转变，对数据库的整体生命周期有了更全面的认识。

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《数据库应用技术》这本书，让我深刻认识到数据库不仅仅是一个存储数据的工具，更是一个强大的数据处理和分析平台。书中关于数据挖掘和机器学习在数据库中的应用，让我看到了数据库技术与前沿科技的深度融合。它详细介绍了如何利用SQL或特定的数据库函数，进行数据预处理、特征工程，以及如何将数据库中的数据导出到机器学习模型进行训练。我尤其对书中关于数据库内置的机器学习函数和算法的介绍感到惊喜，这让我看到了在不依赖外部工具的情况下，直接在数据库层面进行数据分析和预测的可能性。此外，书中还探讨了如何利用数据库来支持实时数据分析和流式数据处理，这对于理解现代大数据应用场景至关重要。这本书让我看到了数据库技术的无限潜力，也为我未来在数据科学和人工智能领域的学习和实践打下了坚实的基础。

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《数据库应用技术》这本书，在我看来，是一部兼具深度与广度的数据库技术百科全书。它不仅仅聚焦于某种特定的数据库系统，而是广泛地介绍了关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式数据库等多种类型。我对书中关于各种数据库模型的对比分析印象尤为深刻，比如在何种场景下选择关系型数据库，何时又需要考虑使用NoSQL数据库，以及分布式数据库的架构和优势。它让我明白，技术选择并非一成不变，而是需要根据具体的业务需求、数据规模和性能要求来权衡。书中对于分布式数据库的一致性模型，如CAP定理的解释，以及实际应用中的权衡，都让我大开眼界。我之前对数据一致性问题了解不多，但通过这本书，我开始理解了在分布式系统中，如何处理数据复制、分区以及节点故障等复杂情况。这本书让我具备了更宏观的视野，能够更全面地理解数据库技术的发展趋势和应用场景。

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《数据库应用技术》这本书，如同一位经验丰富的老友，循循善诱地引导我深入探索数据库的奥秘。我之前在学习数据库时，总是觉得理论知识枯燥乏味，很难与实际应用联系起来。但是，这本书的编写风格却让我耳目一新。它并没有一味地堆砌术语和公式，而是通过大量的图示、流程图以及生动形象的比喻，将复杂的概念变得通俗易懂。例如，在讲解数据库的备份与恢复策略时，书中详细对比了全量备份、增量备份和差异备份的原理、优缺点以及适用场景，并辅以实际操作步骤，让我能够清晰地了解到如何在数据发生意外时，最大程度地减少损失。更令我称道的是，书中还穿插了许多数据库性能调优的技巧和案例，比如如何分析慢查询、如何优化SQL语句、如何调整数据库参数配置等。这些实用的建议，直接解决了我在日常工作中遇到的许多难题，让我能够更自信地面对复杂的数据库挑战。这本书不仅教授了“是什么”，更重要的是教会了我“怎么做”，并且“为什么要这样做”，让我从根本上提升了解决问题的能力。

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阅读《数据库应用技术》的过程，对我来说是一次颠覆性的学习体验。我一直以来在实际工作中，都习惯于使用一些现成的数据库管理工具，比如Navicat或者DBeaver，认为只要会写SQL语句，就可以胜任数据库相关的工作。然而，这本书让我深刻认识到，这种想法是多么的浅薄。它不仅详细讲解了SQL语言的各种高级特性，比如窗口函数、公共表表达式（CTE）在复杂数据分析中的应用，还进一步探讨了数据库的事务管理、并发控制等核心概念。特别是关于ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的阐述，让我彻底理解了数据库在保证数据完整性和可靠性方面所做的努力，以及为了实现这些目标所采取的各种技术手段，比如锁机制、MVCC（多版本并发控制）等。我尤其对书中关于隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）的讲解印象深刻，它让我明白了不同隔离级别如何影响事务的可见性和数据一致性，以及在实际应用中如何根据业务场景选择合适的隔离级别来权衡性能和数据准确性。这本书让我从一个“数据库使用者”蜕变成了一个“数据库思考者”，它教会了我如何从更深层次去理解和设计数据库系统，从而构建出更稳定、更高效的应用程序。

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在我阅读《数据库应用技术》之前，我对数据库的认识仅限于“数据的容器”，但这本书彻底改变了我的看法。它将数据库描绘成一个集存储、管理、处理、分析于一体的智能系统。书中对于数据库的并发控制机制，特别是MVCC（多版本并发控制）的深入讲解，让我对数据库如何在多用户同时访问时保证数据一致性和隔离性有了全新的认识。它不仅解释了MVCC的原理，还详细对比了它与其他并发控制机制（如锁）的优缺点。此外，书中关于数据库的事务隔离级别以及它们对并发访问的影响，也让我对如何设计和管理高并发场景下的数据库应用有了更清晰的理解。我非常欣赏书中对于实际应用场景的分析，例如如何在高并发交易系统中选择合适的隔离级别，如何通过优化锁粒度来提高系统吞吐量。这本书让我对数据库的底层运作原理有了更深刻的理解，也让我能够更自信地应对复杂的并发控制挑战。

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一直以来，我对数据的分析和挖掘都抱有浓厚的兴趣，而《数据库应用技术》这本书，恰如其分地解答了我在这方面的许多疑问。它不仅仅是关于数据库的存储和管理，更深入地探讨了如何利用数据库中的数据进行有效的分析和决策。书中详细介绍了数据分析的常用方法和技术，例如OLAP（On-Line Analytical Processing）技术，以及各种数据立方体的构建和查询方法。它让我理解了，如何将分散的、零散的数据，通过数据库技术组织起来，形成能够支持复杂分析的结构。我特别喜欢书中关于报表制作和BI（Business Intelligence）工具集成的部分，它让我看到了如何将数据库中的数据转化为具有洞察力的商业智能。从数据源的选取，到数据的清洗、转换，再到最终的报表可视化，书中都给出了清晰的指导。这本书让我明白，数据库不仅仅是数据的仓库，更是知识的源泉，只要善加利用，就能从中挖掘出巨大的商业价值。

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