数据库系统分析与实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘云生

出品人:

页数:543

译者:

出版时间:2009-6

价格:49.00元

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isbn号码:9787302193463

丛书系列:

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• 数据库
• 计算机
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算法设计与分析导论 探索计算思维的基石，构建高效解决问题的蓝图 第一部分：算法与计算基础 第一章：计算模型与问题定义 本章深入探讨算法的理论基础，从冯·诺依曼模型出发，审视现代计算机体系结构如何支撑复杂计算。我们首先界定“问题”的精确数学描述，区分决策问题、搜索问题和优化问题，为后续的算法设计提供清晰的约束边界。重点介绍图灵机作为计算的理想化模型，理解其在理论上对“可计算性”的界定作用，并引入$ ext{RAM}$模型（随机存取存储器模型）作为更贴近实际计算环境的抽象模型，明确输入、输出、状态和时间步长的定义。 第二章：算法的表达与量化分析 算法的正确表达是实现的第一步。本章详细介绍算法的描述方式，包括伪代码、流程图以及结构化自然语言的运用，强调清晰性、无歧义性和终止性的要求。核心内容聚焦于算法效率的量化分析，即渐近分析。我们系统地介绍大$O$记法（上界）、$Omega$记法（下界）和$Theta$记法（紧密界），解释它们如何描述算法在输入规模趋向无穷大时的性能趋势。通过对常见函数（多项式、指数、对数）的比较，阐述不同增长率的实际意义。此外，区分最坏情况、最好情况和平均情况分析的适用场景与计算方法。 第二部分：核心算法设计范式 第三章：分治策略（Divide and Conquer） 分治法是处理递归问题的强大工具。本章以经典的归并排序（Merge Sort）为例，详细剖析“分解-解决-合并”的完整流程，并推导出其$O(nlog n)$的精确时间复杂度。随后引入快速排序（Quick Sort），重点分析枢轴（Pivot）选择的重要性及其对平均性能和最坏性能的影响。更进一步，探讨利用分治解决非排序问题，如Strassen矩阵乘法，展示如何通过优化递归子问题来突破传统算法的性能瓶颈。本章末尾讲解如何利用主定理（Master Theorem）快速求解特定形式的递归关系式。 第四章：贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心策略强调局部最优选择可以导致全局最优解。本章首先阐述贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构（Optimal Substructure）是应用贪心算法的前提。经典应用包括霍夫曼编码（Huffman Coding）在数据压缩中的应用，展示如何构建最优前缀码。还涵盖活动选择问题、最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的Prim算法和Kruskal算法。对于MST，我们将详细比较这两种算法的实现细节及其在不同图结构下的效率差异。 第五章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构的复杂优化问题的利器。本章将动态规划与分治法进行对比，明确其核心区别在于存储和重用子问题的解。系统介绍两种实现方式：自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）。核心案例包括斐波那契数列的优化计算、最长公共子序列（LCS）的构造与长度计算、背包问题（0/1 Knapsack）的精确解法，以及矩阵链乘法的顺序优化。重点分析状态转移方程的建立过程。 第三部分：图算法的高级应用 第六章：图的遍历与连通性 图论是离散数学的核心组成部分。本章从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，系统介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS在寻找无权图的最短路径中至关重要，而DFS则在拓扑排序、查找强连通分量（SCC）中发挥作用。详细解析Tarjan算法和Kosaraju算法如何高效地找出有向图中的SCC，并讨论其在依赖关系分析中的应用。 第七章：最短路径问题 最短路径是图算法中应用最广泛的领域之一。本章区分了单源最短路径和全源最短路径。对于非负权图，深入分析迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）的原理及其使用优先队列进行优化的实现。对于包含负权边的图，详细讲解贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm），并阐述如何利用它来检测负权环。最后，介绍Floyd-Warshall算法实现全源最短路径，并讨论其时间复杂度特点。 第八章：最小生成树与网络流 在第六章铺垫的基础上，本章深入探讨最小生成树（MST）的理论特性。详述Prim和Kruskal算法的实现细节，特别是它们如何利用贪心策略确保生成树的最小权值。随后，引入网络流这一高级概念，重点讲解最大流/最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）。通过Ford-Fulkerson方法和其高效实现Edmonds-Karp算法，展示如何建模并求解现实世界中的资源分配和匹配问题。 第四部分：高级主题与计算复杂性 第九章：计算复杂性理论基础 算法分析的最终目的是理解其内在难度。本章引入计算复杂性理论，正式定义时间复杂度和空间复杂度。核心内容是复杂性类的划分，重点介绍P类（多项式时间可解）和NP类（非确定性多项式时间可验证）。深入讨论NP完全性（NP-Completeness）的概念，并阐述归约（Reduction）的意义。通过SAT问题的介绍，理解NP完全性在确定问题难易程度上的关键地位。 第十章：NP-完全问题的逼近与启发式方法 由于大多数NP-完全问题缺乏高效的精确解法，本章探讨在实际应用中如何处理它们。讲解近似算法（Approximation Algorithms）的基本思想，包括近似比的定义。针对典型的NP-难问题，如旅行商问题（TSP）和集合覆盖问题，介绍已知的近似算法（如TSP的2-近似算法），并讨论局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法等启发式方法，它们虽然不能保证最优解，但在实践中提供了可接受的快速解。 附录：概率分析与数据结构回顾 附录回顾了构建高效算法所需的数据结构，包括二叉搜索树、平衡树（AVL/红黑树的原理概述）以及堆（Heap）结构在实现优先级队列中的关键作用。同时，补充了算法的概率分析方法，特别是在分析如快速排序等依赖于随机输入或随机选择的算法的平均性能时，引入期望值计算的概念。

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这本书所提供的知识，不仅仅停留在理论层面，更关注实际应用中的问题。例如，在讲解SQL优化时，它详细分析了各种常见的低效SQL写法，以及如何通过改写SQL语句、添加索引等方式来提升查询性能。这让我能够直接将书中的知识应用到实际工作中，解决遇到的性能问题。 我还对书中关于“数据库集群与高可用”的章节印象深刻。它介绍了主从复制、读写分离、多活部署等常见的集群方案，以及它们在保证数据库可用性和可扩展性方面所起到的作用。这些内容对于构建大规模、高可用的数据库系统至关重要。

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这本书的语言风格非常严谨，同时又不失清晰。作者在解释每一个概念时，都力求准确无误，并且会提供大量的图示和表格来辅助说明。这种严谨的写作态度，让我对书中的内容充满了信任。我曾经遇到过一些技术书籍，虽然内容本身很有价值，但因为语言过于晦涩或者排版混乱，导致学习起来非常吃力。但这本书在这方面做得相当出色，大量的插图和清晰的逻辑结构，让我在阅读过程中能够保持流畅，并且能够快速地抓住核心要点。 我尤其欣赏作者在讲解算法时，会细致地分析其时间和空间复杂度。例如，在讲解各种排序算法在数据库内部排序中的应用时，它不仅描述了算法本身，还会结合数据库的内存和磁盘I/O特性，分析其在实际应用中的表现。这种从理论到实践，再到性能分析的全面视角，是我在其他很多同类书籍中都很少见到的。

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这本书的另一个亮点在于其实践导向性。它并没有回避复杂的实现细节，而是将理论与实践紧密结合。例如，在讲解索引的实现时，它不仅仅描述了B+树的结构，还模拟了实际的磁盘I/O操作，以及节点分裂、合并等过程。这种详细的描述，让我能够更直观地理解索引是如何工作的，以及为什么它能大幅提升查询效率。我还惊喜地发现，书中还穿插了大量用伪代码实现的算法，这些算法不仅清晰地展示了数据库核心功能的运作方式，还为我日后阅读更底层的数据库源码打下了基础。 尤其值得一提的是，在“并发控制”章节，作者通过生动的例子，讲解了各种并发控制协议，如两阶段封锁协议、时间戳排序协议等，并对它们可能出现的死锁问题进行了深入的分析和解决策略的探讨。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我这个初学者也能逐步掌握这些相对抽象的概念。这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思路和方法。

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这本书给我最大的启发，在于它让我认识到数据库系统并非孤立存在的，而是与计算机体系结构、操作系统、网络通信等多个领域息息相关。例如，在讲解文件存储和I/O管理时，它会涉及到磁盘寻道、读写操作等底层的硬件交互。在讲解网络通信时，它也会提及客户端/服务器模型以及数据库连接池的工作原理。这种跨学科的视角，让我能够更全面地理解数据库系统的工作原理，以及它在整个IT生态系统中的位置。 书中关于“事务管理”的章节，是我反复阅读了几遍的部分。它不仅讲解了事务的ACID特性，还深入分析了各种并发控制机制，如锁、多版本并发控制（MVCC）等。作者通过大量生动的例子，解释了这些机制是如何保证数据的一致性和隔离性的，以及它们各自的优缺点。这让我深刻理解了为什么数据库在处理并发请求时，能够保持数据的可靠性。

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总的来说，这本书是一部值得反复阅读的经典之作。它不仅适合数据库领域的初学者，也能够为有经验的开发者提供宝贵的参考。我相信，任何一个想要深入理解数据库系统的人，都不应该错过这本书。 这本书的内容非常丰富，几乎涵盖了数据库系统的方方面面。从最基础的数据模型，到高级的分布式事务，再到具体的存储引擎实现，作者都进行了深入浅出的讲解。我曾经尝试阅读过一些其他介绍数据库的书籍，但很多都过于浅显，或者过于理论化，无法满足实际工作的需求。而这本书，则在理论深度和实践指导之间取得了很好的平衡。

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在我阅读这本书的过程中，最让我感到受益匪浅的是它对“数据库设计”这一主题的细致入微的阐述。它不仅仅是教你如何画ER图，而是从业务需求出发，逐步引导读者进行概念模型、逻辑模型、物理模型的转换。书中对于范式理论的讲解，以及如何根据实际场景进行反范式设计，都提供了非常实用的指导。我记得在讲到“数据库完整性约束”时，它详细讲解了主键、外键、唯一约束、检查约束等的作用，以及它们在保证数据一致性方面的重要性。 更重要的是，这本书还深入探讨了数据仓库和数据挖掘中的一些核心概念。虽然我目前的工作还不需要直接接触这些高级领域，但通过这本书的介绍，我对它们有了初步的认识，也为我未来的学习方向指明了可能。比如，在数据仓库的维度建模方面，它解释了星型模型和雪花模型的区别，以及它们在OLAP分析中的应用。这些内容让我看到了数据库技术更广阔的应用前景。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻。它从最基础的数据库模型讲起，逐步深入到复杂的查询优化、事务管理、存储引擎等核心模块。我曾经尝试阅读过一些介绍数据库的书籍，但很多都停留在表面，无法深入到问题的本质。而这本书，则提供了我所需要的深度，让我能够真正理解数据库系统是如何工作的。 我特别喜欢书中关于“索引”那一章的讲解。它不仅仅是介绍了B+树，还深入探讨了聚簇索引、非聚簇索引、覆盖索引等概念，以及它们在不同场景下的应用。作者还通过图示和伪代码，清晰地展示了索引的创建、查找、插入和删除等操作的底层逻辑。这让我对索引的作用有了更深刻的认识，也为我日后优化数据库查询性能提供了宝贵的参考。

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这本书，我拿到手的时候，就被它厚重的体量给震慑住了。封面上“数据库系统分析与实现”几个字，感觉就像一座巍峨的山峰，预示着我将要踏上一段充满挑战但又引人入胜的旅程。我一直对数据背后的逻辑和管理方式充满了好奇，尤其是在如今这个数据爆炸的时代，如何高效、安全地存储、检索和处理海量数据，已经成为了一项至关重要的技能。这本书的出现，恰好满足了我对于这方面的系统性学习的需求。 我特别喜欢这本书在理论讲解上的深度。它不仅仅停留在概念的罗列，而是深入到数据库底层设计的方方面面。比如，在讲到关系型数据库的原理时，它详细地剖析了ACID特性，解释了事务隔离级别如何影响并发控制，以及各种锁机制的优劣。这些内容对于理解数据库的稳定性和可靠性至关重要。我还记得在“查询优化”那一章，作者花了大量的篇幅讲解了各种查询树的转换、代价估算模型，以及如何利用索引来加速查询。这部分内容，虽然初读起来有些晦涩，但一旦理解了其中的逻辑，就会发现它为我们解决实际数据库性能问题提供了强大的理论支撑。

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这本书的价值不仅仅在于它提供了大量的技术知识，更在于它培养了我一种严谨的、系统性的思维方式。在学习过程中，我逐渐学会了如何将一个复杂的问题分解成若干个小的部分，然后逐个击破。这种思维方式，不仅在学习数据库时有用，在解决其他技术问题时也同样适用。 作者在书中提出的很多观点，都让我耳目一新。例如，在讲解分布式数据库时，它并没有简单地介绍各种分布式数据库的架构，而是深入分析了CAP定理、BASE理论等分布式一致性模型，以及它们对数据库设计的影响。这让我对分布式系统的复杂性有了更深刻的认识。

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读完这本书，我对数据库系统的整个生命周期有了更清晰的认识，从最初的需求分析、系统设计，到后期的性能调优、故障恢复，书中都提供了详实的指导。尤其是“数据库性能调优”部分，它系统地讲解了如何通过SQL优化、索引优化、参数调优等手段来提升数据库的响应速度和吞吐量。这对于解决实际工作中遇到的性能瓶颈非常有帮助。 我还对书中关于“数据安全与恢复”的章节留下了深刻的印象。它详细介绍了数据库的备份策略、恢复模型，以及如何应对各种数据丢失的场景。理解这些内容，对于保证企业核心数据的安全至关重要，也让我对数据库管理员的工作有了更深的敬意。

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