Data Base Management Systems, MS-DOS pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:Mcgraw-Hill Osborne Media

作者:David Kruglinski

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1985-09

價格:USD 18.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780078811807

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫
• MS-DOS
• 數據庫管理係統
• 數據管理
• 計算機科學
• 信息技術
• 編程
• 軟件開發
• DOS
• 技術文檔

好的，這是一份關於一本名為《數據結構與算法導論》的圖書簡介。 圖書簡介：《數據結構與算法導論》 深入理解計算思維的基石 作者： [此處可填充虛構作者姓名] 齣版社： [此處可填充虛構齣版社名稱] ISBN： [此處可填充虛構ISBN] 頁數： 約 750 頁 定價： [此處可填充虛構定價] --- 內容概述 《數據結構與算法導論》是一部麵嚮計算機科學、軟件工程專業學生以及希望係統提升編程能力的工程師和技術愛好者的權威性著作。本書旨在構建堅實的理論基礎，同時通過大量實踐案例，教授讀者如何高效地組織數據、設計優化算法，從而解決現實世界中的復雜計算問題。 本書的核心目標是培養讀者的“計算思維”——即一種將復雜問題分解、抽象並用精確步驟解決的能力。我們摒視那些僅僅停留在錶麵概念的介紹，而是深入剖析每一種數據結構背後的數學原理和性能權衡。 全書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從基礎的綫性結構到前沿的圖論和高級搜索策略。它不僅是知識的傳授，更是一套嚴謹的思維訓練體係。 --- 第一部分：基礎篇——數據組織與效率分析 (Foundation: Data Organization and Efficiency Analysis) 本部分是全書的基石，側重於理解數據如何存儲以及衡量算法性能的標準。 第 1 章：計算的本質與抽象思維 介紹算法和數據結構的哲學定義，強調抽象數據類型（ADT）的概念。討論程序設計中效率與可讀性的平衡。本章著重建立嚴謹的數學分析框架。 第 2 章：算法效率的量化：大 O 符號與漸進分析 詳細講解時間復雜度和空間復雜度的概念，區分最好、最壞和平均情況。深入探討 $Omega$、$Theta$ 和 $O$ 符號的精確含義，並輔以大量的數學歸納法和遞歸樹的應用實例，確保讀者能夠準確預測代碼的性能包絡。 第 3 章：綫性數據結構的基石 係統介紹數組（Array）和鏈錶（Linked List，包括單嚮、雙嚮及循環鏈錶）。重點分析在不同場景下，插入、刪除和隨機訪問操作的性能差異，並探討靜態數組與動態數組（如嚮量）的設計哲學。 第 4 章：棧（Stack）與隊列（Queue）：約束下的數據管理 講解後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）原則在程序控製流中的應用。涵蓋棧在錶達式求值、函數調用棧中的作用，以及隊列在模擬、緩衝區管理和廣度優先搜索中的實現細節。 --- 第二部分：結構篇——非綫性組織與高效查找 (Structure: Nonlinear Organization and Efficient Search) 本部分進入非綫性結構的世界，探討如何通過結構化存儲來加速查找和排序過程。 第 5 章：樹結構入門：分層與遍曆 全麵介紹樹的基本術語和遍曆方法（前序、中序、後序、層序）。深入解析樹在文件係統錶示和層次化數據管理中的應用。 第 6 章：二叉搜索樹（BST）及其平衡之道 詳細闡述二叉搜索樹的查找、插入和刪除操作。關鍵在於對不平衡問題的深入剖析，並引入AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree）作為自平衡機製的代錶。紅黑樹的鏇轉和著色規則將被分解為易於理解的步驟，這是本書的難點之一。 第 7 章：堆（Heap）結構與優先隊列 講解基於堆的實現，重點區分最大堆和最小堆。詳述其在構建堆排序（Heap Sort）中的效率優勢，並將其應用於實現高效的優先隊列 ADT。 第 8 章：散列錶（Hash Table）：概率性查找的藝術 深入探討散列函數的構造原理，包括除法法、乘法法和通用散列族。詳盡分析衝突解決策略，如鏈式法、開放尋址法（綫性探測、二次探測和雙重散列），並量化負載因子對性能的影響。 --- 第三部分：算法篇——排序、搜索與圖論 (Algorithms: Sorting, Searching, and Graph Theory) 本部分聚焦於解決特定計算問題的核心算法，並將重點放在圖結構的應用上。 第 9 章：經典排序算法的深度比較 不僅限於介紹冒泡、選擇和插入排序，更將重點放在 $O(N log N)$ 級彆的算法：快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略及其最壞情況分析，以及歸並排序（Merge Sort）的穩定性。本書將提供針對特定數據分布的排序算法選擇指南。 第 10 章：高級搜索與迴溯法 討論二分查找的數學前提和局限性。引入迴溯法（Backtracking）的基本框架，並用經典的八皇後問題和迷宮搜索問題進行演示，展示狀態空間樹的構建和剪枝技巧。 第 11 章：圖論基礎：結構、錶示與遍曆 將圖（Graph）定義為最復雜的離散結構。詳細介紹圖的錶示方法：鄰接矩陣和鄰接錶。係統梳理深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）在圖上的應用，包括連通分量識彆和拓撲排序。 第 12 章：圖論核心算法：最短路徑與最小生成樹 這是圖算法的高級應用部分。全麵講解迪傑斯特拉（Dijkstra）算法和弗洛伊德-沃捨爾（Floyd-Warshall）算法（處理所有對最短路徑）。同時，對普裏姆（Prim）算法和剋魯斯卡爾（Kruskal）算法在構建最小生成樹（MST）中的異同點進行深入對比和性能分析。 --- 第四部分：高級主題與設計範式 (Advanced Topics and Design Paradigms) 本部分拓展到更具設計性的主題，介紹解決復雜優化問題的通用框架。 第 13 章：動態規劃（Dynamic Programming）：最優子結構的應用 動態規劃的介紹側重於如何識彆重疊子問題和構建最優子結構。通過背包問題（Knapsack）、最長公共子序列等經典問題，演示自底嚮上（Bottom-Up）和自頂嚮下（Top-Down, 帶記憶化）的實現思路，強調狀態轉移方程的建立。 第 14 章：貪心算法（Greedy Algorithms）的設計與驗證 探討貪心選擇性質和最優子結構的關係。通過霍夫曼編碼（Huffman Coding）和活動選擇問題，展示貪心策略的有效性，並明確指齣貪心算法不適用的場景。 第 15 章：計算理論的邊緣：NP 完全性簡介 對計算復雜性理論進行初步介紹，解釋 P、NP 類的區彆。著重介紹 NP 完全（NP-Complete）問題的概念，並說明可歸約性（Reduction）的意義，幫助讀者識彆哪些問題是目前計算理論中難以在多項式時間內解決的難題。 --- 本書的特色與優勢 1. 理論深度與實踐廣度並重： 每一章節均包含理論推導和至少兩種不同編程語言（如 C++ 和 Python）的參考實現，所有代碼均經過嚴格測試。 2. 性能分析的嚴謹性： 不僅給齣大 O 復雜度，更深入探討瞭常數因子和緩存局部性對實際運行時間的影響。 3. 圖例與可視化： 使用大量原創的、清晰的流程圖和數據結構動態變化圖，輔助讀者理解遞歸和復雜遍曆過程。 4. 麵嚮問題的設計： 章節末尾設有“設計挑戰”部分，引導讀者將所學知識應用於解決如內存分配器設計、路由算法模擬等高級工程問題。 本書是構建紮實計算機科學基礎的必備讀物，旨在將讀者從“會寫代碼”提升到“能設計高效係統”的層次。

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