三级数据库技术题眼分析与全真训练

三级数据库技术题眼分析与全真训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:计算机等级考试试题研究组
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:2003-6-1
价格:28.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787115109965
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库技术
  • 三级数据库
  • 题眼分析
  • 全真训练
  • 考点解析
  • 数据库应用
  • 技能提升
  • 计算机等级考试
  • 数据库原理
  • SQL
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具体描述

本书依据教育部考试中心最新颁布的《全国计算机等级考试大纲》,以对考生进行综合指导为原则,综合了历年考试题和模拟题,以及考前培训班教师的实际教学经验编著而成。 全书内容安排是在听取大量专家及考生意见的基础上确定的。重点定位在等级考试题眼分析、应试技巧及全真训练上。目的是让读者在较短时间内能有很大的提高,以便顺利过关。全书分为三级数据库技术考试大纲及用法导航和笔试试题指导、上机操作指导、全真模拟试题3

《数据结构与算法:基础理论与实践应用》 第一章:绪论 本章旨在为读者构建对数据结构与算法世界的整体认知框架。我们将首先探讨数据结构在现代计算机科学中的核心地位,阐述数据组织方式对程序效率的决定性影响。随后,对算法进行基础性的定义与分类,强调算法设计、分析与验证的基本原则。我们还将简要回顾算法复杂性理论的基石——大O表示法,为后续深入的学习打下必要的理论基础。重点在于理解“抽象数据类型”(ADT)的概念,这是连接理论模型与具体实现的关键桥梁。 第二章:线性数据结构精讲 本章聚焦于最基础且应用最为广泛的线性数据结构。 2.1 数组与动态数组 详细剖析静态数组的内存布局、访问效率与局限性。深入探讨动态数组(如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`)的底层实现机制,包括容量扩展(扩容)的触发条件、内存重分配的效率考量,以及摊还分析在评估动态数组性能中的作用。 2.2 链表家族 系统梳理单向链表、双向链表和循环链表的结构特征、插入与删除操作的性能分析。特别关注双向链表在实现高效双向遍历和灵活的节点操作中的优势与潜在的内存开销。 2.3 栈与队列 将栈(Stack)和队列(Queue)视为基于特定访问模式的抽象数据类型。深入讲解如何使用数组和链表实现这两种结构,并分析它们在函数调用堆栈、表达式求值(如中缀转后缀)、广度优先搜索(BFS)等经典应用场景中的具体工作流程与效率。 第三章:非线性数据结构:树 树形结构是处理层次关系和实现高效搜索的关键。 3.1 树的基础概念 界定树、森林、度、深度、高度等基本术语。讲解二叉树的特殊性质,包括满二叉树和完全二叉树的定义与性质。 3.2 二叉树的遍历 详尽阐述先序、中序、后序遍历的递归与迭代实现方法,并分析它们在重构树结构和表达式树处理中的核心应用。 3.3 二叉搜索树(BST) 深入解析BST的插入、删除和查找操作的原理及平均时间复杂度。着重分析在数据随机或有序输入时,BST可能退化为链表,导致性能下降的问题。 3.4 平衡二叉树 为解决BST的性能瓶颈,本节重点介绍平衡树的原理。详细讲解AVL树的旋转操作(LL, RR, LR, RL)及其维护平衡的机制。同时,引入红黑树的基本规则、颜色属性及其在Linux内核、Java `TreeMap`等现实系统中的应用价值。 3.5 堆(Heap)结构 定义最大堆和最小堆,分析其基于数组的实现方式。详细阐述堆化(Heapify)过程和堆排序算法的步骤、时间复杂度分析。讨论堆在优先队列(Priority Queue)实现中的不可替代性。 第四章:高级数据结构与图论基础 本章拓展到更复杂的结构和关系建模。 4.1 散列表(Hash Table) 彻底解析散列函数的设计原则(均匀性、雪崩效应)。重点分析解决冲突的两种主要方法:链地址法(Separate Chaining)和开放寻址法(Open Addressing,包括线性探查、二次探查和双重散列)。讨论负载因子对性能的影响及动态扩容(Rehashing)的必要性。 4.2 图的表示与遍历 图论部分涵盖图的基本术语(顶点、边、权、路径、环)。详细对比邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储结构,分析它们在稀疏图和稠密图中的适用性差异。讲解深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)在图结构上的具体实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 4.3 最短路径算法 系统介绍解决单源最短路径问题的经典算法:Dijkstra算法(及其对带负权边的限制)和Bellman-Ford算法(及其发现负权环的能力)。对于多源最短路径问题,引入Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 4.4 最小生成树(MST) 讲解如何利用贪心策略构建MST。详细阐述Prim算法和Kruskal算法的实现细节,对比两者在不同图结构下的效率特点。 第五章:算法设计与分析技术 本章侧重于算法思维的训练与性能优化方法论。 5.1 递归与分治策略 深入剖析递归的本质,强调基线条件和递归调用的重要性。详细以“汉诺塔”问题为例,展示递归的优雅性。分治策略的核心思想,以及它在Merge Sort(归并排序)和Quick Sort(快速排序)中的体现,包括Pivot选择对快排性能的深远影响。 5.2 贪心算法 阐述贪心选择的两个关键性质:最优子结构和贪心选择性质。通过活动安排问题、零钱找零问题等实例,辨析何时可以应用贪心策略,以及贪心策略的局限性。 5.3 动态规划(DP) 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本节详细讲解DP的“记忆化搜索”和“自底向上”两种实现方式。通过背包问题(0/1背包与完全背包)、最长公共子序列(LCS)等经典问题,演示状态转移方程的建立过程和空间优化技巧。 5.4 回溯法与分支限界法 讲解回溯法在组合、排列生成问题中的系统搜索框架。在此基础上,引入分支限界法,通过剪枝函数和界限函数的概念,展示如何将搜索空间有效地缩小,从而高效求解如旅行商问题(TSP)等NP-Hard问题。 第六章:排序与查找算法的深入优化 本章对核心算法进行性能层面的再审视与精进。 6.1 高效排序算法对比 除了基础的插入、选择、冒泡排序外,重点对比分析Merge Sort、Quick Sort、Heap Sort的时间复杂度和稳定性。探讨基数排序(Radix Sort)和桶排序(Bucket Sort)在特定数据分布下的线性时间优势。 6.2 查找算法的性能分析 对比顺序查找和二分查找的性能差异,强调二分查找的前提条件(有序性)。再次回顾散列表查找的平均与最坏情况性能。引入B树和B+树的结构特点,解释它们在磁盘I/O密集型环境(如数据库索引)中实现高效查找的原理。 第七章:算法实现与性能评估 本章侧重于理论到实践的转化。 7.1 算法实现的编程范式 探讨在不同编程语言中实现上述数据结构和算法时,需要注意的内存管理、指针使用和面向对象设计原则。 7.2 性能测试与基准化 介绍如何科学地进行算法性能测试,包括选择合适的测试数据集规模、多次运行取平均值、以及如何使用系统工具进行时间复杂度验证和性能瓶颈分析。 附录:算法思维训练集 精选一系列不同难度级别的经典算法题型,涵盖数据结构应用、图论问题求解和动态规划模型构建的综合训练,旨在提升读者的独立解决问题的能力。

作者简介

目录信息

第一部分 笔试试题指导 1
第1章 计算机基础知识 1
出题方向提示 1
考核知识要点. 重点. 难点精解 1
典型例题及考题分析 10
单元强化训练 19

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和图表设计,是让我感到惊喜的另一个方面。很多技术书籍在图示方面总是做得比较粗糙,要么就是用一些简单的方框和箭头敷衍了事,要不就是密密麻麻的流程图让人头晕眼花。但这本书在这方面做得非常出色,它大量使用了高质量的逻辑流程图和数据结构可视化图,特别是那些关于数据分区和事务隔离级别的图解,简直是“一图胜千言”的典范。我甚至觉得,光是研究这些图表,我就已经领悟了不少平时难以理解的抽象概念。而且,它的字体间距和行距都经过了精心调整,即使是长时间盯着屏幕或者纸质书本阅读,眼睛的疲劳感也明显降低了很多。这背后体现的是出版方对读者体验的尊重。对比我过去看的一些技术书,那种把代码和文字挤在一起,让人眼花缭乱的排版,这本书简直是清流。这种对细节的关注,让整个学习过程变得更加愉悦和高效。

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在完成一小部分内容的学习后,我发现这本书的深度是很有层次感的。它不是那种“浅尝辄止”的入门读物,但它也绝非那种只面向顶尖专家的晦涩难懂的参考大全。它的巧妙之处在于,它在每一个核心技术点上,都会提供一个基础的、易于理解的解释,然后迅速地向上延伸,深入到影响性能的底层机制,最后再落回到实际的最佳实践方案。这种“由浅入深,再回归实践”的结构,使得知识的掌握非常牢固。我感觉自己学到的不仅仅是孤立的技术点,而是掌握了一套分析和解决问题的完整思维框架。这种思维框架的培养,才是真正提升个人技术水平的关键。因此,这本书对我来说,已经超越了一本单纯的“题库”或“指南”,更像是一本能够塑造我技术思维模式的训练营教材。我期待能继续深入研读剩下的部分,相信它能带来更多的启发和突破。

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这本书的文字风格,说实话,初期读起来有点挑战性,它不像市面上很多教材那样,用大段的白话文来“软化”复杂的概念。相反,它更像是一位经验丰富的工程师在给你“传授秘籍”,用词精准、句式紧凑,很多地方一个短句就把一个深奥的原理说透了。我常常需要反复阅读某几句话,才能完全领会其内涵,但这反复阅读的过程,其实也是一种深度的思考和内化。我特别留意了其中的案例分析部分,它们并非那种教科书式的完美演示,而是更贴近真实生产环境中的“疑难杂症”。比如,它在讲解性能优化时,没有只停留在理论公式上,而是直接展示了某个特定场景下,如何通过调整索引结构来瞬间提升查询速度的对比数据。这种“实刀实枪”的呈现方式,极大地增强了我的学习动力。我能感觉到作者在编写时,一定投入了大量的时间去打磨这些细节,确保每一个技术点都能在实际中经受住考验,而不是空中楼阁。

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这本书的封面设计得相当有吸引力,那种深邃的蓝色调配上简洁的字体排版,立刻给人一种专业而严谨的感觉。我拿起它,首先感受到的是纸张的质感,挺厚实,摸起来很舒服,说明装帧质量不错,这点对于经常翻阅的工具书来说很重要。我本来是想找一本能系统梳理基础概念,然后逐步深入到高级应用的书,但拿到手后,我发现它更像是一本“实战手册”。它没有过多地铺垫那些理论背景,而是直奔主题,这一点很对我的胃口。我尤其欣赏它在章节安排上的用心,每一章的知识点都划分得非常清晰,目录看起来就像一张详尽的作战地图,让人一眼就能找到自己薄弱的环节。对于像我这样需要快速提升应对考试或实际项目能力的人来说,这种“直击要害”的编排方式简直太友好了。我感觉作者在编写时,是带着强烈的目标导向的,就是要让读者快速掌握核心技能,而不是在概念的海洋里迷失。整体来看,从初次接触到翻阅体验,这本书都散发出一种务实、高效的气息,很符合现代技术学习的节奏。

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我对这本书中一些对“陷阱”和“误区”的剖析印象特别深刻。作者似乎非常了解初学者和中级工程师在实际操作中会犯哪些错误,于是他特意设置了大量的“请注意”或“常见错误”模块。这些模块的内容都不是那种泛泛而谈的警告,而是直接指出了导致系统崩溃或性能急剧下降的具体操作点。例如,在介绍某种特定的约束时,作者会立刻紧接着说明,如果不对某个关联字段进行恰当的处理,可能会导致不可预见的死锁。这种预见性和针对性,极大地提高了我的风险意识。这让我感觉自己不是在单向地学习知识,而是在一位经验丰富的老兵的带领下进行“实战演习”,提前规避了可能踩的雷。这种“防患于未然”的编写思路,远比单纯讲解“是什么”要更有价值得多,它教会了我如何“避免出错”,这在处理复杂系统时,往往比知道如何“做对”更为重要。

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