大数据结构的基本概念

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文案大全第1章数据结构基础

结构之美无处不在：

说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？

本章知识要点：

数据结构的基本概念

数据类型和抽象数据类型

算法和算法分析

1.1 数据结构的基本概念

计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。

计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

中所使用的栈、符号表和语法树，操作系统中用到的队列、磁盘目录树等，都是有结构的数据。数据结构所研究的就是这些有结构的数据，因此，数据结构知识无论是对研制系统软件还是对开发应用软件来说，都非常重要，是学习软件知识和提高软件设计水平的重要基础。

1.1.1 数据结构的研究容

在计算机发展的初期，人们使用计算机的目的主要是处理数值计算问题。当使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过如下几个步骤：首先要从该具体问题中抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个求解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，得到最终的解答。例如，用计算机进行全球天气预报时，可以通过求解一组球面坐标系下的二阶椭圆偏微分方程来实现。

随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题变得越来越重要。据统计，目前非数值计算问题的处理占用了90%以上的机器时间。这类问题涉及的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式来描述。因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构。数据结构主要研究非数值计算问题，下面通过具体实例加以说明。

例1-1 学生信息检索系统。当系统需要查找某个学生的有关情况，或需要查询某个专业或年级的学生的有关情况时，只要建立了相关的数据结构，按照某种算法编写了相关程序，就可以实现计算机自动检索。为此，可以在学生信息检索系统中建立一按学号顺序排列的学生信息表和若干分别按、专业和年级顺序排列的索引表，如表1-1～表1-4所示。由这4表构成的文件便是学生信息检索系统的数学模型。

表1-1 学生基本信息表

学号姓名性别专业年级

2011010001 崔志永男计算机科学与技术2011级

2011030005 淑芳女软件工程2011级

2012040010 陆丽女数学与应用数学2012级

2012030012 志强男软件工程2012级

2012010012 淑芳女计算机科学与技术2012级

2013040001 王宝国男数学与应用数学2013级

2013010001 石国利男计算机科学与技术2013级

2013030001 文茜女软件工程2013级

表1-2 索引表

姓名索引号姓名索引号姓名索引号崔志永 1 志强 4 石国利7

淑芳2，5 王宝国 6 文茜8

陆丽 3

表1-3 专业索引表

专业索引号

计算机科学与技术1，5，7

软件工程2，4，8

数学与应用数学3，6

表1-4 年级检索表

年级索引号年级索引号

2011级1，2 2013级6，7，8

2012级3，4，5

诸如此类的还有查询问题、考试成绩查询问题和企业进销存管理系统等。在这类文档管理系统的数学模型中，计算机处理的对象之间通常存在着一种简单的线性关系，因此，这类数学模型可称为线性的数据结构。

例1-2 计算机系统组成结构，如图1-1所示。

计算机系统

硬件系统软件系统

系统软件应用软件

CPU存储器输入/输出设备外设

图1-1 计算机系统组成结构图

计算机系统由硬件系统和软件系统组成，硬件系统由CPU、存储器、输入/输出设备和外设组成，软件系统由系统软件和应用软件组成。如果把它们视为数据元素，则这些元素之间呈现的是一种层次关系，从上到下按层进行展开，可形成一棵倒立的“树”，最上层是“树根”，依层向下射出“结点”和“树叶”。

同样是树结构的还有某个单位的组织机构、国家行政区域规划、书籍目录等。在这类问题中，计算机处理的对象是树结构，元素之间是一对多的层次关系，这类数学模型被称为树的数据结构。

例1-3 最短路径问题。从城市A到城市B有多条线路可达，但每条线路的交通成本不同，那么，应怎样选择一条线路，使得从城市A出发到达城市B所花费的费用最低呢？可以将这类问题抽象为图的最短路径问题。如图1-2所示，图中的顶点代表城市，有向边代表两个城市之间的通路，边上的权值代表两个城市之间的交通费。求解A到B的最低费用，就

大数据结构的基本概念

实用标准文档文案大全第1章数据结构基础结构之美无处不在：说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？本章知识要点：数据结构的基本概念数据类型和抽象数据类型算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

数据库基本概念

数据库基本概念引言本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义关系模型正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但

《数据结构》基本概念

基本概念 ?数据数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号集合。 ?数据元素数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 ?数据项数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。?数据对象数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。 ?数据结构数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = (D, R)，其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。 ?数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。

根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。?数据的存储结构数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。 ?抽象数据类型抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类第一类：概念模型按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。域(Domain): 属性值的取值范围。码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。第二类：逻辑模型和物理模型逻辑模型是数据在计算机中的组织方式物理模型是数据在计算机中的存储方式数据模型的组成要素数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成关系模型（数据模型的一种，最重要的一种）从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。一、基本概念在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

《数据结构》基本概念

基本概念数据数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号集合。数据元素数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。数据项数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。数据对象数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。数据结构数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = （D, R），其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴ 集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵ 线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶ 树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷ 图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。数据的存储结构数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。抽象数据类型抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上的一组操作的总称。抽象数据类型提供了使用和实现两个不同的视图，实现了封装和信息隐藏。算法的定义通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。算法的特性 ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入（即算法可以没有输入），这些输入通常取自于某个特定的对象集合。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出（即算法必须要有输出），通常输出与输入之间有着某种特定的关系。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入)在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，不存在二义性。并且，在任何条件下，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。线性表的定义线性表简称表，是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。数据元素的个数称为线性表的长度，长度等于零时称为空表。线性表的逻辑关系在一个非空表L= (a i, a2, , a n)中，任意一对相邻的数据元素和a i之间(1< i < n)存在序偶关系(a i-i，a i)，且a i-i称为a i的前驱，a i称为的后继。在这个序列中，a i无前驱，a n无后继，其它每个元素有且仅有一个前驱和一个后继。顺序表的存储结构定义用MaxSize 表示数组的长度,顺序表的存储结构定义如下： #define MaxSize i00 typedef struct { ElemType data[MaxSize]; // ElemType 表示不确定的数据类型 int length; //length 表示线性表的长度

大数据概念

大数据概念大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。应用学科:计算机，信息科学，统计学适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

数据结构复习要点(整理版).docx

第一章数据结构概述基本概念与术语 1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。 2. 数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。 (补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。 ) 3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。(有时候也叫做属性。) 4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 (1)数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种： 1. 集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。 2. 线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3. 树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素 (根)之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。 4. 图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个(或零个)直接后继。 (2)数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构： 1. 顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2. 链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5. 时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n 无关系T(n)=O(1) 2. 线性阶：算法的时间复杂度与问题规模 n 成线性关系T(n)=O(n) 3. 平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较： O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n )

关系数据库的基本概念应用

★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型（Data Models）：在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 2.数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟现实世界；容易为人所理解；便于在计算机上实现。 3.数据模型：按计算机的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。一般有层次，网状，关系三种。 4.矩形：表示实体集；菱形：表示联系集；线：连接实体集与联系集或属性与实体集；椭圆：表示属性；下划线：主码属性。 5.常用数据模型：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构：邻接法：前序穿线树；链接法：用指针表示层次关系(子女－兄弟链接法，层次序列链接法)。（众） 7.网状模型存储结构：链接法：用指针表示层次关系（单链，双链，环链等）。（S_XH，C_KCH） 8.关系模型中，关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境，支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix，Solaris运行在许多RISC工作站和服务器

上，Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色：交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成：进程控制块，正文段和数据段。Unix系统中，输入／输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成，有很多职责：定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站，应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中，首先要做的是尽早执行选择运算。

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念试卷年份：2015年题量：10题答题时间：分钟总分：100分合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：正确

数据结构复习提纲(整理)

复习提纲第一章数据结构概述基本概念与术语（P3） 1．数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科. 2．数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合 2．数据元素是数据的基本单位 3．数据对象相同性质的数据元素的集合 4．数据结构包括三方面内容:数据的逻辑结构.数据的存储结构.数据的操作. （1）数据的逻辑结构指数据元素之间固有的逻辑关系. （2）数据的存储结构指数据元素及其关系在计算机内的表示 ( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑结构上定义的操作算法,如插入,删除等. 5.时间复杂度分析 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、名词解释：数据结构、二元组 2、根据数据元素之间关系的不同，数据的逻辑结构可以分为集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。 3、常见的数据存储结构一般有四种类型，它们分别是___顺序存储结构_____、___链式存储结构_____、___索引存储结构_____和___散列存储结构_____。 4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。 int i,j,x; for(i=0;i

数据库系统的基本概念

1.4 数据库设计基础考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统（1）数据数据（Data）是描述事物的符号记录。数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。（2）数据库数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据

库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。（3）数据库管理系统数据库管理系统（Database Management System, DBMS）是数据库的机构，它是一个系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。数据库管理系统的主要类型有4种：文件管理系统，层次数据库系统，网状数据库系统和关系数据库系统，其中关系数据库系统的应用最为广泛。数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据，数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。（4）数据库系统数据库系统（Database System, DBS）是指引进数据库技术后的整个计算机系统，能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据，

大数据的定义及基本特征

大数据的定义及基本特征无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为：大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。（2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。

（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。（4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。（5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。

大数据的概念

大数据的概念、算法及应用一、大数据基本概念大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。大数据的预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。大数据带来的数学问题在数学上来看，计算机中存在不断变大的数据集，不存在绝对的大数据，计算机中的所有数据集都是有限集合。 ?大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 ?大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 ?大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 ?大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加 ?大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难 ?大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择大数据的特征 ?稠密与稀疏共存：局部稠密与全局稀疏 ?冗余与缺失并在：大量冗余与局部缺失 ?显式与隐式均有：大量显式与丰富隐式 ?静态与动态忽现：动态演进与静态关联 ?多元与异质共处：多元多变与异质异性 ?量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少目前大数据的外延大数据规模大小是一个不断演化的指标：当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标：地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内回到顶部二、大数据悖论大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程，恰恰是理论和方法

晶体的基本概念

第一章材料的结构 2006-09-16 11:50 第一章材料的结构重点与难点：在晶体结构中，最常见的面心立方结构（fcc）、体心立方结构（bcc）、密排六方结构（hcp）、金刚石型结构及氯化钠型结构。内容提要：在所有固溶体中，原子是由键结合在一起。这些键提供了固体的强度和有关电和热的性质。例如，强键导致高熔点、高弹性系数、较短的原子间距及较低的热膨胀系数。由于原子间的结合键不同，我们经常将材料分为金属、聚合物和陶瓷3类。在结晶固体中，材料的许多性能都与其内部原子排列有关。因此，必须了解晶体的特征及其描述方法。根据参考轴间夹角和阵点的周期性，可将晶体分为7种晶系，14种晶胞。本章重点介绍了在晶体结构中，最常见的面心立方结构（fcc）、体心立方结构（bcc）、密排六方结构（hcp）、金刚石型结构及氯化钠型结构。务必熟悉晶向、晶面的概念及其表示方法（指数），因为这些指数被用来建立晶体结构和材料性质及行为间的关系。在工程实际中得到广泛应用的是合金。合金是由金属和其它一种或多种元素通过化学键合而成的材料。它与纯金属不同，在一定的外界条件下，具有一定成分的合金其内部不同区域称为相。合金的组织就是由不同的相组成。在其它工程材料

中也有类似情形。尽管各种材料的组织有多种多样，但构成这些组织的相却仅有数种。本章的重点就是介绍这些相的结构类型、形成规律及性能特点，以便认识组织，进而控制和改进材料的性能。学习时应抓住典型例子，以便掌握重要相的结构中原子排列特点、异类原子间结合的基本规律。按照结构特点，可以把固体中的相大致分为五类。固溶体及金属化合物这两类相是金属材料中的主要组成相。它们是由金属元素与金属元素、金属元素与非金属元素间相互作用而形成。固溶体的特点是保持了溶剂组元的点阵类型不变。根据溶质原子的分布，固溶体可分为置换固溶体及间隙固溶体。一般来说，固溶体都有一定的成分范围。化合物则既不是溶剂的点阵，也不是溶质的点阵，而是构成了一个新的点阵。虽然化合物通常可以用一个化学式（如AxBy）表示，但有许多化合物，特别是金属与金属间形成的化合物往往或多或少由一定的成分范围。材料的成分不同其性能也不同。对同一成分的材料也可通过改变内部结构和组织状态的方法，改变其性能，这促进了人们对材料内部结构的研究。组成材料的原子的结构决定了原子的结合方式，按结合方式可将固体材料分为金属、陶瓷和聚合物。根据其原子排列情况，又可将材料分为晶体与非品体两大类。本章首先介绍材料的晶体结构。基本要求： 1.认识材料的3大类别：金属、聚合物和陶瓷及其分类的基础。 2.建立原子结构的特征，了解影响原子大小的各种因素。

数据库的基本概念

1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性：（1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。（2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式：（1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限（1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义：（1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。（2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。（1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计（5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用（1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。（2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料标签：杂谈大数据的概念、特征及其应用马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战一、引言自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

数据结构概念名词解释大全

数据：是对客观事物的符号表示。数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。（算法设计）物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。算法：对特定问题求解步骤的一种描述。算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。

栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。存储位置：LOC(i ,j)=LOC(0,0)+(b2*i+j)L 结点:包含一个数据元素及若干指向其子树的分支；结点的度: 结点拥有的子树；树的度:树中所有结点的度的最大值；叶子结点: 度为零的结点；分支结点: 度大于零的结点树的深度：树中叶子结点所在的最大层次森林：m棵互不相交的树的集合。二叉树的性质：性质1：在二叉树的第i 层上至多有2i-1 个结点。(i≥1) 性质2：深度为k 的二叉树上至多含2k-1 个结点。（k≥1）性质3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为2 的结点，则必存在关系式：n0 = n2+1。性质4: 具有n 个结点的完全二叉树的深度为?log2n? +1。满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。完全二叉树：树中所含的n 个结点和满二叉树中编号为1 至n 的结点一一对应。路径长度：路径上分支的数目。树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) =∑w k l k 带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。关键路径：路径长度最长的路径。