具体描述
《21世纪全国高职高专计算机系列实用规划教材•数据库原理及应用(SQL Server版)》重点介绍了数据库系统的基本概念、基本原理和基本设计方法，同时基于SQL Server 2000介绍了数据库原理的应用。《21世纪全国高职高专计算机系列实用规划教材•数据库原理及应用(SQL Server版)》力求对传统的数据库理沦和应用进行精炼，保留实用的部分，使其更为通俗易懂，更为简明实用。
全书共有10章，主要内容包括：数据库系统概论、关系数据库、SQL Server概述、关系数据库标准语言SQL、SQL的高级应用、关系数据库规范化理论、数据库设计、数据库保护、SQL Server的数据库保护技术及综合实训。
《21世纪全国高职高专计算机系列实用规划教材•数据库原理及应用(SQL Server版)》内容循序渐进、深入浅出，每章都配有大量的例题及习题，便于读者练习与巩固所学知识。
《21世纪全国高职高专计算机系列实用规划教材•数据库原理及应用(SQL Server版)》可作为高职高专学校、成人教育学院数据库原理与应用课程的教材，同时也可以供参加自学考试人员、数据库应用系统开发设计人员、工程技术人员及其他相关人员参阅。对于非计算机专业的本科学生，如果希望学到关键、实用的数掘库技术，也可采用《21世纪全国高职高专计算机系列实用规划教材•数据库原理及应用(SQL Server版)》作为教材。
好的，这是一份关于一本名为《数据库原理及应用》的图书的详细内容简介，这份简介将不包含该书的任何具体内容，而是聚焦于一系列其他图书可能涵盖的主题，力求详尽且自然流畅。 --- 《数据结构与算法基础：理论、实践与前沿探索》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探究计算机科学的基石——数据结构与算法的理论框架、工程实践应用以及最新的研究发展。本书超越了对基本概念的罗列，着重于理解这些核心工具背后的数学原理、设计哲学以及在现代计算环境中的性能考量。 第一部分：基础理论与抽象数据类型 本部分聚焦于构建坚实理论基础。我们将从集合论、图论的基本概念出发，系统性地介绍几种最核心的抽象数据类型（ADT）。 1. 线性数据结构精讲： 深入剖析数组（Arrays）的内存布局与缓存局部性效应；详细阐述链表（Linked Lists）的静态与动态实现，对比单向、双向及循环链表的适用场景；队列（Queues）的先进先出（FIFO）原则在模拟系统和任务调度中的应用；栈（Stacks）的后进先出（LIFO）机制在表达式求值、函数调用栈（Call Stack）管理及递归实现中的关键作用。特别关注向量（Vectors）的动态扩容机制与时间复杂度分析。 2. 非线性结构的深度解析： 树（Trees）的结构是本书的重点之一。我们不仅会介绍二叉树（Binary Trees）的基本操作，更会详尽探讨平衡树的必要性。这包括红黑树（Red-Black Trees）的旋转与着色规则，用以保证对数时间复杂度的插入、删除和查找操作；以及B树（B-Trees）和B+树在处理外部存储和索引结构时的优化策略。堆（Heaps）——无论是最大堆还是最小堆——在优先队列实现中的高效性能将被充分讨论，并作为堆排序算法的基础。 3. 图论基础与应用模型： 图（Graphs）作为描述复杂关系的最强大工具，其表示方法（邻接矩阵与邻接表）的选择对性能的影响将被细致比较。本部分将系统介绍图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS），及其在迷宫求解、拓扑排序（Topological Sorting）中的应用。 第二部分：高效算法设计与分析 算法是解决问题的核心手段。本部分致力于培养读者设计高效算法的能力，并掌握严格的性能分析方法。 1. 排序与搜索的优化路径： 除了基础的插入排序、选择排序和冒泡排序之外，本书将重点解析分治策略（Divide and Conquer）在快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）中的应用。对这些算法的最好、最坏和平均时间复杂度进行严谨的数学推导。同时，探讨基数排序（Radix Sort）和计数排序（Counting Sort）等非比较排序在特定数据分布下的优势。 2. 算法设计范式： 系统介绍三种主要的算法设计范式： 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨其局部最优解是否能导向全局最优解的判断标准，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例进行说明。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调其最优子结构和重叠子问题特性，深入分析背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）以及矩阵链乘法的求解过程。 分治法（Divide and Conquer）： 结合主定理（Master Theorem）分析递归关系式。 3. 图算法的高级应用： 继续深入图算法的领域，重点讲解最短路径算法，包括Dijkstra算法（单源最短路）和Floyd-Warshall算法（全源最短路）。最小生成树（Minimum Spanning Tree）的Kruskal算法和Prim算法的实现细节与效率对比也将被详细论述。 第三部分：算法的工程实现与高级主题 本部分关注如何在实际的计算环境中优化算法的性能，并介绍一些前沿的研究方向。 1. 性能优化与内存管理： 探讨算法的时间复杂度（Big O表示法）与空间复杂度之间的权衡。详细分析缓存（Cache）对算法执行速度的影响，特别是如何设计“缓存友好”（Cache-Friendly）的数据访问模式。介绍散列表（Hash Tables）的原理，包括各种冲突解决机制（开放寻址法、链地址法）以及完美散列（Perfect Hashing）的概念。 2. 字符串处理与模式匹配： 专门开辟章节讨论高效的字符串算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Rabin-Karp算法，它们如何在文本搜索中避免不必要的比较，实现线性时间复杂度。 3. 计算复杂性理论简介： 对P、NP、NP-完全（NP-Complete）等核心概念进行直观介绍，帮助读者理解哪些问题在理论上是“易于解决”的，哪些问题可能需要指数级时间，从而指导工程实践中对不可行问题的处理策略（如近似算法）。 4. 并发与并行算法设计初探： 在多核处理器日益普及的背景下，本书简要介绍如何设计算法以充分利用并行计算资源，包括并行排序和图算法的初步并行化思路。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及需要深入理解底层计算效率和优化策略的软件工程师和算法研究人员。阅读本书需要具备扎实的离散数学和初步的程序设计基础。
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