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数据结构

第1章概论

1.将下面程序的时间复杂度表示为n的函数。

(1)int i=0,s1=0,s2=0;

while(i++

{ if (i%2)

s1+=i;

else s2+=i;

}

(2)for(i=0;i<=n;i++)

for(j=0;j<=n;j++)

s;

(3)for(int i=0;i

for(int j=0;j

a[i][j]=i*j;

2.简述数据结构的分类。

3.简述下列术语:

数据、数据元素、逻辑结构、存储结构、数据运算、线性结构、非线性结构、算法特性、时间复杂度。

第2章线性数据结构

1.简述顺序表和链表两种存储方式的差异。

2.长度为n的顺序表中,当向第i个元素(1≤i≤n+1)位置插入一个新元素时,需要从后向前依次后移多少个元素?删除第i个元素时,需要从前往后移多少个元素?

3.已知sq是带头结点的非空单链表,且*p结点既不是第一个结点,也不是最后一个结点,则:

1)删除*p结点的直接后继结点的语句序列是什么?

2)删除*p结点的直接前趋结点的语句序列是什么?

3)删除*p结点的语句序列是什么?

4)删除第一个结点的语句序列是什么?

5)删除最后一个结点的语句序列是什么?

6)在表首插入*s结点的语句序列是什么?

7) 在表尾插入*s结点的语句序列是什么?

4.在一个顺序表中的任何位置插入一个元素的时间复杂度是多少,删除呢?5.有一线性表存储在一个带头结点的循环单链表L中,写出计算线性表元素个数的算法。

6.假设有一个循环单链表的长度大于1,且表中既无头结点也无头指针。已知S 为指向链表中某结点的指针,试编写算法,在链表中删除结点S的前趋结点。7.已知指针ha和hb分别指向两个单链表的头结点,且头结点的数据域中存放链表的长度,试写一算法将这两个链表连接在一起(即令其中一个表的首元结点连在另一个表的最后一个结点之后),hc指向连接后的链表的头结点,并要求算法以尽可能短的时间完成连接运算。请分析你的算法的时间复杂度。8.设计一个算法,逆置带头结点的动态单链表L。

9.编写一个函数从一给定的顺序表A中删除元素值在X到Y(X<=Y)之间的所有元素,要求以较高的效率来实现。

10.设有编号为1,2,3,4的四辆列车,顺序进入一个栈式结构的车站,具体写出这四辆列车开出车站的所有可能的顺序。

11.假设以带头结点的循环单链表表示队列,并且只设一个指针指向队尾元素结点(不设头指针),试编写相应的入列和出列算法。

12.循环队列的优点是什么?如何判别队空、队满?

13.简述栈和队列的结构特点。

14.设有二维数组A[0…9][0…19],其每个元素占两个字节,数组按列优先顺序存储,第一个元素的存储地址为100,那么元素A[6,6]的存储地址是多少?

15.二维数组A的元素是6个字符组成的串,行下标i的范围从0到8,列下标j的范围从1到10。若A按行存放,元素A[8,5] 的存储地址为多少?若按列存放,存储地址相同吗?若不同,为多少?

第3章非线性数据结构

1.试分别画出具有3个结点的树和3个结点的二叉树的所有不同形态。

2.一棵度为2的树与一棵二叉树有何区别?

3.具有n个结点的二叉树,采用二叉链表存储,有多少个空的指针域?

4.已知一棵树边的集合为{(I,M),(I,N),(E,I),(B,E),(B,D),(A,B),(G,J),(G,K),(C,G),(C,F),(H,L),(C,H),(A,C)},画出这棵树,并回答下列问题:

(1) 哪个是根结点?哪些是叶子结点?

(2) 哪些是结点G的双亲?哪些是结点G的孩子?

(3) 哪些是结点E的兄弟?哪些是结点F的兄弟?

(4) 结点B和N的层次号分别是什么?

(5) 树的深度是多少?以结点C为根的子树的深度是多少?

5.已知一棵二叉树如图1所示,试用数组和二叉链表两种方式画出此二叉树的存储结构。

6.试写出对题图1所示的二叉树分别按前序、中序和后序遍历时得到的结点序

列。

图1

7.现有以下按前序和中序遍历二叉树的结果,问这样能否唯一地确定这棵二叉树的形状?为什么?

前序:ABCDEFGHI

中序:BCAEDGHFI

8.试以二叉链表作存储结构,编写计算二叉树中叶子结点数目的递归算法。9.已知完全二叉树的第7层有10个叶子结点,则整个二叉树的结点最多是多少?

若第7层上只有10个叶子结点呢?

10

图2

11.将题图3中的森林转化为相应的二叉树,并将得到的二叉树分别按先序、中 序、后序序列进行遍历,写出遍历的结点序列。

图3

12.什么叫哈夫曼树?按给出的一组权值{4,2

,3,5,7,8},建立一棵哈夫曼

图4 图5 13.对题图4中的有向图,求出:

(1) 每个顶点的入/出度; (2) 邻接矩阵; (3) 邻接表。

14.对题图5,分别写出按深度优先搜索法和广度优先搜索法,从V 1出发遍历

图的结点序列。

15.画出对题图5的深度优先生成树和广度优先生成树。

16.已知二叉树有50个叶子结点,则该二叉树的总结点个数至少有多少个?

第4章查找

1.试分别画出在线性表(a,b,c,d,e,f,g)中进行二分查找,查找关键字e 和g的过程。

2.画出对长度为12的有序表进行二分查找的判定树,并求其在等概率时查找成功的平均查找长度。

3.试述顺序查找,二分查找和分块查找对被查找表中元素的要求。

4.什么叫哈希查找?哈希查找中为什么会出现冲突?

5.用以下关键字序列构造两个哈希表(每个哈希表的地址空间为0~16):(Jan,Feb,Mar,Apr,May,June,July,Aug,Sep,Oct,Nov,Dec)。

H(x) = i DIV 2,其中i为关键字x中第一个字母在字母表中的序号。

(1) 用线性探测再散列法处理冲突;

(2) 用链地址法处理冲突。

并分别求这两个哈希表在等概率情况下查找成功的平均查找长度。

第5章排序

1. 本章介绍的各种排序方法中,哪几种是稳定的,哪几种是不稳定的?

2. 有一组待排序的记录,其关键字为18,5,20,30,9,27,6,14,45,22。

写出用下列方法进行排序时,每一趟排序后的结果及关键字比较次数。

(1) 直接插入排序;

(2) 直接选择排序;

(3) 冒泡排序;

(4) 快速排序;

(5) 归并排序。

(6) 希尔排序

(7) 堆排序

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

视频结构化大数据平台解决方案

视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通

目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)

7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误!未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误!未定义书签。

非结构化数据管理系统

非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下: a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求,则称其满足本标准的基本要求; b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下,若满足某部分扩展要求,则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求; c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求,则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据,如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件,提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF:逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC:梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)

PB:千万亿字节(Peta Byte) SIFT:尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform) TF:词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下: a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分; b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下: a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施; b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下: a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能; b)应提供逻辑层的存储建模功能; c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型; d)支持向量、矩阵、关联等数据类型; e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例; f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据; g)应支持删除存储实例; h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下: a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性; b)应支持数据类型的多值结构和层次结构; c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射; d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取

国内主要数据采集和抓取工具

国内6大网络信息采集和页面数据抓取工具 近年来,随着国内大数据战略越来越清晰,数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展机遇,采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是,信息采集技术相对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此,本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具影响力的六大品牌,供各大数据和情报中心建设单位采购时参考: TOP.1 乐思网络信息采集系统(https://www.360docs.net/doc/c611595921.html,) 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置,批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据,转化为结构化的记录,保存在本地数据库中,用于内部使用或外网发布,快速实现外部信息的获取。 该系统主要用于:大数据基础建设,舆情监测,品牌监测,价格监测,门户网站新闻采集,行业资讯采集,竞争情报获取,商业数据整合,市场研究,数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器(https://www.360docs.net/doc/c611595921.html,) 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件,通过灵活的配置,可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息,可编辑筛选处理后选择发布到网站后台,各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域,适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件(https://www.360docs.net/doc/c611595921.html,) 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核,实现对网页内容的仿浏览器解析,在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取,并实现相似页面的有效比对、匹配。因此,用户只需要指定一个参考页面,熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面,来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器(https://www.360docs.net/doc/c611595921.html,) 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件,支持各类论坛的帖子和回复采集,网站和博客文章内容抓取,通过相关配置,能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序的区别,狂人采集器分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类,总计支持近40种主流建站程序的上百个版本的数据采集和发布任务,支持图片本地化,支持网站登陆采集,分页抓取,全面模拟人工登陆发布,软件运行快速安全稳定!论坛采集器还支持论坛会员无限注册,自动增加帖子查看人数,自动顶贴等。 TOP.5 网络神采(https://www.360docs.net/doc/c611595921.html,) 网络神采是一款专业的网络信息采集系统,通过灵活的规则可以从任何类型的网站采集信息,

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

非结构化数据的资产管理系统构建与实现

非结构化数据的资产管理系统构建与实现 摘要:办公室的文本,PDF文件,图片,网页,音频、视频等非结构化数据正逐渐成为业务流程的一个重要来源继续快速增长,传统的数据结构的数据库管理应用的模式已经不适应现在企业信息化的需要,企业要的为很多的信息管理与业务流程深度结合的基础之上对于各种的非结构化数据模式,提供具有收集、整理、归档以及安全储存、快速应用的管理模式。 这样模式的形成,是需要在三年的时间里面各个的部分进行深入的研究,在结合计算机软件技术、网络技术以及数据库技术的条件下面,利用程序设计概念,三层体系结构作为一个模型系统,含有的具体开发环境。对于NET框架以及SQL Server2008进行利用,作为C #的基本后台数据库开发基础,设计并建成了资产管理系统的非结构化数据模式。 具有三个层次的结构体系,含有订单的采购、资产的管理、信息管理等很多的模块,这个里面办公用品的采购申请模式、资产管理模式是这个系统的核心部分。前者可以提供对于新购资产的申请、审批以及采购活动,利用这样的模式对于原有企业具有的各种数据库进行分析与提出,建立完成统一的数据库模式,实现部门之间有效的配置与更新操作。 关键词:数据库;非结构化数据; 企业资产管理系统 第 1 章绪论 在很多的企业里面,数据被看作为价值最高的无形资产,依据其含有的类型 可以分为结构化的数据与非结构化数据。非结构化数据是指数据类型的二维表结 构表示,包括办公文档,文本,图像,XML,HTML以及各种形式的报表、图像以 及音频等文件。一个企业逐渐的建立信息化过程里面,它可以用来构建结构化的 数据,这对企业数据的相关数据。不过对于其他的非结构化的数据不能完全的用 来处理这些关系数据库。科学管理与合理应用这些非结构话数据已经成为正确的 决策与提供核心竞争力的主要问题。Gartner在前几年的专题分析报告里面明确 的提出:“在未来的10年内,信息的有效性非常的必要,其将企业和全球经济 的主导地位的负担难以承受的信息爆炸,企业识别”。Gartner,AIIM(美国信 息图形学会),维基百科和其他部门企业非结构化数据管理的定义是在采集,管 理,存储,使用,保管和组织发布内容和文档,过程相结合的策略,方法和工具,

一体化数据管理平台DATRIX产品介绍120515

一体化数据管理平台DATRIX 产品介绍 因“虚”而实,数据管理创新

需求篇 IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出,全球的数据量每18个月就要翻一番,目前每年产生的数据量已经高达40EB(1EB=10000PB),未来十年全球的大数据将增加50倍。数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式,每个信息用户都深有体会,从上世纪早期数据容量大多以MB为单位,到上世纪末过渡到以GB为单位,再到当前TB已是标准单位,甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象,种种迹象表明,大数据的时代已真正到来。 大数据这个词汇越来越多地被提及,从大数据的定义来说,大数据具备三个V的显著特性: 1、Volume:数据量巨大,起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据,对于大数据来说,数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加,也就有必要使用更好的处理方式来应对。 2、Variety:数据类型繁多,结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。结构化数据中主要为数据库数据(ORACLE、DB2、SQL等);非结构化数据类型更为丰富(办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等);半结构化数据是一种新型的定义方式,相对于结构化数据的先有结构再有数据,半结构化数据则是先有数据再有结构。多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大,无法用统一的手段来解决全数据问题。 3、Velocity:数据增长非常快速,这种增长速度之前是难以想象的,随着更多的业务发展(社交媒体、云计算、物联网等),各种先进数据格式的出现(高清、3D、富媒体等),导致了数据是爆炸式的增长速度。这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的,数据首先具备时间属性,历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑,需要保留多个历史副本;其次数据具备多格式的特性,一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求;最后数据还要有多位置的属性,在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本,用于多个场景。 非结构化数据管理难题 非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的,根据Gartner统计,在当前的环境中,企业有20%的数据是结构化数据,80%的数据是非结构

《数据结构》教学设计方案

《数据结构》教学设计方案 1 课程的一般信息 1.1 教学对象 计算机科学与技术专业2012级本科学生 1.2 课程名称 《数据结构》 1.3 课程教材及分析 1.3.1 中文教材及分析 数据结构(C语言版),严蔚敏,北京:清华大学出版社(国家精品课程配套教材),2011.11。 该教材为国内关于数据结构最知名的教材之一,受到国内计算机教育界广泛的认可。 1.3.2 教材选取的背景 选取本教材的原因主要是受到本人对于该课程的教学改革驱动,在该课程教学中强调实践性,注重理论联系实际。 1.4 课程类型 专业必修课(开设时间为计算机科学学院各专业本科生二年级第一学期) 1.5 教师的基本信息 肖冰,1981年生,博士,讲师,计算机科学学院。主要研究方向为模式识别、机器学习、智能信息处理等。博士毕业后从事一线教学和科研工作,主讲了《计算机基础》、《ACCESS 数据库应用技术》,《数据结构》、《数据库原理与设计》及相关课程设计等课程。在Pattern Recognition(SCI二区)、Neurocomputing(SCI三区)、Signal Processing(SCI三区)、电子学报(中、英文版)等国际、国内权威期刊和会议上发表论文15篇,其中SCI检索6篇,EI检索9篇,在重要期刊上发表教学论文一篇。主持国家博士后科学基金、陕西省博士后科学基金、陕西师范大学中央高校基本科研业务费、西安电子科技大学优秀博士学位论文资助基金、陕西师范大学青年基金各一项,以第三完成人参与国家自然科学基金、博士点基金等多项科研项目。授权专利三项,获得陕西省科学技术奖一等奖(第三完成人)一项,陕西省自然科学优秀学术论文二等奖(第一完成人)一项。 2 该单元的教学目标 2.1 单元内容概要 第9章查找 第3节哈希表

Oracle非结构化数据解决方案

Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)

Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息,其中的数据并不一定遵循标准的数据结构(如模式定义规范的行和列),若没有人或计算机的翻译,则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像,还有Web 内容,如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同,非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统(如文档、电子表格和演示文稿)、专门的工作站和设备 (如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统)上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统,包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据(三元组)。 自数据库管理系统引入后,数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据,二进制大对象(或简称为BLOB)作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外,多年以来,Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构,以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g,Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地:大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务: ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1.需要满足我们平台的几大核心功能需求,子功能不设局限性。如不满足全部,需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2.国内外资料及社区尽量丰富,包括组件服务的成熟度流行度较高 3.需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解,易用其API或基于源码开发4.商业服务性价比高,并有空间脱离第三方商业技术服务 5.一些非功能性需求的条件标准清晰,如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性:亲自试用大数据套件。这也就意味着:安装它,将它连接到你的Hadoop安装,集成你的不同接口(文件、数据库、B2B等等),并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性:是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统,还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源,并能根据你的特定问题易于改变或扩展?是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区? 特性:是否支持所有需要的特性?Hadoop的发行版本(如果你已经使用了某一个)?你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分?你想要集成的所有接口、技术、产品?请注意过多的特性可能会

数据采集的方法有哪些

目前数据孤岛林立,对接业务软件或者是获取软件中的数据存在较大困难,尤其是CS软件的数据爬取难度更大。 系统对接最常见的方式是接口方式,运气好的情况下,能够顺利对接,但是接口对接方式常需花费大量时间协调各个软件厂商。 除了软件接口,是否还有其他方式,小编总结了集中常见的数据采集技术供大家参考,主要分为以下几类: 一、CS软件数据采集技术。 C/S架构软件属于比较老的架构,能采集这种软件数据的产品比较少。 常见的是博为小帮软件机器人,在不需要软件厂商配合的情况下,基于“”所见即所得“的方式采集界面上的数据。输出的结果是结构化的数据库或者excel表。如果只需要业务数据的话,或者厂商倒闭,数据库分析困难的情况下,这个工具可以采集数据,尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。 值得一提的是,这个产品的使用门槛很低,没有IT背景的业务同学也能使用,大大拓展了使用的人群。 二、网络数据采集API。通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。 互联网的网页大数据采集和处理的整体过程包含四个主要模块:web爬虫(Spider)、数据处理(Data Process)、爬取URL队列(URL Queue)和数据。

三、数据库方式 两个系统分别有各自的数据库,同类型的数据库之间是比较方便的: 1)如果两个数据库在同一个服务器上,只要用户名设置的没有问题,就可以直接相互访问,需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。 2)如果两个系统的数据库不在一个服务器上,那么建议采用链接服务器的形式来处理,或者使用openset和opendatasource的方式,这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。 不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦,需要做很多设置才能生效,这里不做详细说明。开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库,其难度很大;一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库,并且实时都在获取数据,这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者:匿名出处:论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存

真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值:决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

非结构化数据管理:ERP力不从心 ECM接力

对于国内相当多的企业来说,ECM这个概念还比较陌生,但提起ERP,很多人都耳熟能详。 事实上,ERP是以数据库管理为核心的,而ECM是以非结构化数据管理为核心。凯德云M-Files是由美国M-Files公司开发的软件产品,主要用于企业内容管理(ECM)、文档管理(EDM)、质量管理、知识管理、项目协同。 调查显示,企业中80%的数据是以非结构化的形式存在的,例如电子邮件、报表、办公文档、扫描文件、网页等,而这些非结构化数据往往散落在企业的各种应用系统中,无法得到统一的管理,更惶谈从中挖掘出价值。 ERP与ECM的关联 在廖强(EMC中国区副总裁、内容管理及归档事业部大中华区总经理)看来,现在非结构化数据的管理需求产生了,实际上就是一个很自然的过程,跟以前ERP比较的话,内容管理与ERP同等重要,内容管理是管着80%的非结构化信息,ERP管理着20%的结构化信息。其次从复杂性来讲,因为ERP牵涉了管理的方方面面,内容管理却没有那么复杂。从投资来讲,大家都在讲收益率,企业现在实际上逐渐地认识到内容管理的重要性。这几年内容管理逐渐地跟ERP、CRM,包括银行的核心系统,包括电信的计费系统等成为企业信息化的新重点。也就是说,随着内容管理逐渐地深入客户的核心业务,对企业的工作效率、收益、信息安全等都将得到提高。 ECM已进入第三代 IDC在2008年上半年针对中国企业所做的一项调查显示,在受调查的434个最终用户中,接近60%的用户表示有计划投资内容管理软件。而在2007年的类似调查中,这一比例还只有30%多。这一结果表示,内容管理在组织中的优先级大大提高。IDC分析认为,用户渴望投资内容管理解决方案,主要有两方面的原因:一是日益增长的法规要求;二是通过内容管理功能更好地优化、自动化纸质业务流程。 廖强分析说,综合当今内容管理市场,内容管理解决方案可以分为三代。 第一代是小型供应商提供单点解决方案,主要用于解决零碎的业务问题,例如光盘系统管理、记录管理、Web内容管理、数字资产管理、工作流/BPM管理等。第一代内容管理的特点是有众多小型技术公司,每个公司都使用专门构建的应用程序解决一些零碎的业务问题。 第二代是中型供应商在单点解决方案的基础上,提供较为全面的内容管理功能套件。第二代内容管理是由整合驱动的,在这一阶段,中型公司纷纷展开收购,并开始构建成套的内容管理应用程序。这是一个从单点产品到内容管理套件的变化过程,许多公司都是从点入手,而逐渐架构起较为完善的内容管理解决方案。但在这个过程中,内容管理底层平台的健壮性和面向应用的灵活性及可扩展性往往被忽视。 前两代内容管理带来的问题是:各个系统之间往往会形成信息孤岛的现象。而且,当应用出现变化时,需要对各个单点产品逐一修改,不能快速满足应用变化速度。 在第三代内容管理中,内容管理正逐渐成为企业信息基础架构的一部分;企业对内容管理的需求,已并不满足于应用某些点的产品去实现特定业务的管理,而是需要一个高性能、高可扩展性、能支持企业业务快速发展并能满足企业业务变化需求的内容管理平台。 开放性成长 任何一个软件公司的理想是要做到能够尽量满足客户的最终需要,但这很难实现,主要原因是需求的复杂度,很难有一个企业所提供的软件产品能够适应各式各样的不同需求。 廖强介绍说,Documentum平台一直以来就不是自行运转,Documentum平台一定跟结构化结合在一起。比如在国内某银行的应用,像有一套贷款审批,因为它要审核你的原始的资质,你的房产证等,这些都需要EPR系统与Documentum。从我们整个的发展方向来看,ECM是关注着技术性、扩展性、高性能,可对接性,希望把自己的开发能力提供给整个社

数据结构精品课程网站的设计与实现 (1)

摘要 随着科学技术的飞速发展,互联网已经成为21世纪个人、企业和国家生存的重要部分。网络正以前所未有的速度步入现代生活。同时,网络对传统的教育、教学也产生了影响。当今,国际信息化教育的主要趋势就是网络化教育。而教学网站、学科网站都是网络化教育的重要形式之一。 本论文将介绍一个利用编程技术建设的数据结构精品课程网站,系统采用.NET技术,利用c#语言进行开发与设计,原因是.Net技术在如今来说已经非常成熟,利用其建设一个教学网站将非常方便。本系统具有学习功能、教学功能和在线交流功能。这三大功能模块可以满足学生在线学习、获得该课程的习题通知及在线提问等需求;同时也为教师提供平台,使得课件或电子教案的发布更为简单,并为教师提供网上答疑版块,便于教师与学生交流,也为今后各学科教师自行制作相关专题子网站提供方便。 本论文的组织结构共五章:第1章从选题背景、国内外对精品课程网站的研究现状以及精品课程研究的意义等方面给大家做一个简要的介绍;第2章将着重介绍精品课程的发展概况,系统的需求分析,精品课程网站各个功能的设计以及系统的执行流程;第3章重点介绍如何实现此精品课程网站各功能;第4章将简要介绍此精品课程网站测试结果,以及通过测试结果所能得出的一些分析情况;第五章部分对整篇文章进行总结分析,对此精品课程网站的优点与缺点进行简单总结。 关键词:数据结构;在线学习;SQL Server数据库;C#语言

Abstract With the rapid development of science and technology, the Internet has become the twenty-first Century individuals, enterprises and the important part of national survival. The network is a hitherto unknown speed into modern life. At the same time, the traditional education, network teaching has also had an impact. Today, the main trend of international informatization education is education based on the network. While teaching website, subject website is one of the important forms of network education. This paper will introduce the use of a programming technology for building data structures course website, system uses NET technology, the use of c# language for the development and design, because . Net technology in today already very mature, the construction of a teaching website will be very convenient. The system has the function of learning, teaching and online communication function. The course exercise notice and questions online needs; but also for teachers to provide a platform, making software or electronic teaching the release of more simple, to facilitate communication between teachers and students. This paper is organized as follows: first from the background of the selected title, at home and abroad on the high-quality goods curriculum website research present situation as well as the high-quality goods curriculum research significance, to give you a brief introduction; the second will focus on the introduction of high-quality goods curriculum development, the system demand analysis, the high-quality goods curriculum website each function design and the system implementation process; the third focuses on how to achieve the high-quality goods curriculum website each function; the fourth will be briefly introduced the high-quality goods curriculum website test results, and through the test result can draw some analysis; the fifth part of the entire article was summarized and analyzed, the high-quality goods curriculum website advantages and disadvantages are summarized. Key Words: Data structure; Online learning; SQL Database; C# Language

什么是“项目e”结构化数据

什么是“项目e”结构化数据 在工程项目管理中,无时无刻不在产生大量的数据,如技术图纸、工程日志、往来函信件、材料采购入场使用、测试数据、验收记录、财务数据等等不同方面的资料众多,这些海量的信息和数据本身都具有巨大的价值。但是很多企业面对这些信息数据,最大的利用价值就是存档备查、项目反馈汇报或回溯项目问题。显然,绝大部分的资料和数据被认为无价值或者价值不大,而被忽略了。 项目的资料和数据不仅仅只为了存档和记录,还可以将记录的资料数据转化为经验和知识,指导和决策目前的项目管理以及未来其他的项目工作。施工企业在项目管理过程中,该如何采集和分析数据,然后应用并最终产生最大价值呢? 目前人工智能技术还不能将施工过程中离散的资料数据进行自动分析和归类,因此也无法根据资料数据进行决策。而结构化数据有效辅助项目管理决策,结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。只有在资料数据采集或者输入时采用机构化的数据形式,才可以形成结构化数据。比如“项目e”工程项目管理工具就是采用结构化数据记录模式,系统采用结构化数据采集和录入,形成项目管理的结构化数据,实时分析总结项目管理问题。 项目e采用结构化数据

“项目e”采用结构化数据采集、录入,系统通过数据分析总结辅助项目管理科学决策。尤其是清单模式和模板功能,结构化数据实时分析总结项目管理问题,并辅助项目管理决策。 在清单模式中,项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。项目的消耗数据既是成本计算的基础数据,也是进度计算的基础数据。由于是结构化数据,进度数据和成本数据是关联一致的,在记录人材机费用成本消耗的同时系统自动形成进度数据,可分析得出项目存在的成本管控风险。让项目管理者和经手人都可以实时分析项目成本、进度等结果,有效规避各项风险,极大地提高管理效率。 模板功能将工程项目管理中规律性管理模式予以标准化的结构形成模板,将项目管理模式、流程和表单总结编制成模板使用,或者在【模板市场】(已申请发明专利)下载使用他人分享的项目模板。结构化数据将数据分类,“项目e”中按照模板记录不同的信息数据形成结构化的形式,系统通过科学的算法实现数据统计分析总结,形成项目管理决策的依据。 结构化数据便于数据采集和输入 “项目e”清单模式中,项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。由于每个数据都是结构化数据,有规定的输入格式规范,系统可以自动识别,记录填报方便。项目基层人员根据当日的工作事项,在预算清单中直接勾选和填数系统自动生成了实际消耗量。 “项目e”模板功能把项目管理标准化,即将项目管理过程中信息数据采集标准规范化,同样有数据格式与长度规范,系统自动识别记录,形成模板,让经验和能力可简单复制。 而且,通过“项目e”进行项目管理生成结构化数据,便于扩展对接智能硬件(物联网),将可为用户提供更多的服务支撑。

哈工大 国家级精品课《数据结构与算法》

第四章 树与二元树 填空题 1.假定一棵树的广义表表示为A(B(E),C(F(H,I,J),G),D),则该树的度为 ① ,树 高度为 ② ,终端结点的个数为 ③ ,单分支节点的个数为 ④ ,双分支结点的个数为 ⑤ ,三分支结点的个数为 ⑥ ,C结点的双亲结点为 ⑦ ,其孩子结点 ⑧ 和 ⑨ 结。该树先根、中根和后根遍历序列分别为 ⑽ 、⑾ 和⑿。该树对应的 二元树为 ⒀ ,此二元树的先根、中根和后根遍历顺序序列分别为⒁、⒂和⒃。 2.由带权为3,9,6,2,5的5个叶子结点构成一棵哈夫曼树,则带权路径长度为 ① , 该最优二元树共有 ② 个结点,度数为0、1、2的结点的个数分别为③ ,④ 和 ⑤ 个。 3.已知字符集{A、B、C、D、E} 的字符出现的概率分别为{ 3/25 ,9/25,6/25,2/25, 5/25}。画出该字符集的Huffman编码树② , 字符A、B、C、D、E的编码分别为 ③, ④ ,⑤ ,⑥ ,⑦ ,该字符集的Huffman编码的平均编码长度为⑧ 。若采用二进制 等长编码方案,该字符集的编码长度为 ⑨ 。读该字符集而言,Huffman编码比等长编码平均压缩了 ⑽ %。 4.对于一棵具有n个结点的二元树,当进行链接存储时,其左右链存储结构中的指针域的 总数为 ①个,其中,② 个用于链接孩子结点, ③个空闲着。 5.在一棵二叉树中,度为0的结点个数为n0,度为1的结点个数为n1,度为2的结点个 数为n2,则有n0= ① 。 6.由a,b,c 三个结点构成的二叉树,共有 ① 种不同结构。 7.一棵高度为K的完全二叉树的结点总数最少为 ① 个,最多为 ② 个;第K层最多有 ③ 个结点,最少有 ④ 个结点。 选择题 8.假定在一棵二元树中,双分支结点数为15,单分支结点数为30,则叶子结点数为( ) 个。 A.15 B.16 C.17 D.47 9.在一棵二叉树上第5层的结点数最多为( ) 。 A.8 B.16 C.15 D.32 10.用顺序存储的方式将完全二叉树中的所有结点逐层存放在数组R[ 1…n]中,结点R[i] 若有子树,则左子树是结点( )。

《数据结构与算法 Python精品课程》第二章:算法分析

?.算法分析 2.1.?标 ·了解为何算法分析的重要性 ·能够??“O ”表?法来描述算法执?时间 ·了解在Python 列表和字典类型中通?操作??“O ”表?法表?的执?时间 ·了解Python 数据类型的具体实现对算法分析的影响 ·了解如何对简单的Python 程序进?执?时间检测 2.2.什么是算法分析 计算机初学者经常将??的程序与他?的?较。你也可能注意到了电脑程序常常看起来很相似,尤其是那些简单的程序。?个有趣的问题出现了,当两个看起来不同的程序解决相同的问题时,?个程序会优于另?个吗? 为了回答这个问题,我们需要记住的是,程序和它所代表的基本算法有着重要差别。在第?章中我们说到,算法是问题解决的通?的分步的指令的聚合。这是?种能解决任何问题实例的?法,?如给定?个特定的输?,算法能产?期望的结果。从另???看,?个程序是?某种编程语?编码后的算法。同?算法通过不同的程序员采?不同的编程语?能产?很多程序。 为进?步探究这种差异,请阅读接下来展?的函数。这个函数解决了?个我们熟知的问题,计算前n 个整数的和。其中的算法使?了?个初始值为0的累加变量的概念。解决?案是遍历这n 个整数,逐个累加到累加变量。 代码2.1前n 个正整数求和(active1 )

现在看下?的foo函数。可能第?眼看上去?较奇怪,但是进?步观察你会发现,这个函数所实现的功能与之前代码2.1中的函数基本相同。看不太懂的原因是糟糕的编码。我们没有使?好的变量命名来增加可读性,并且在累加过程中使?了多余的赋值语句。 回到前?我们提出的问题:是否?个程序会优于另?个?答案取决于你??的标准。如果你关?可读性,那么sum_of_n函数肯定?foo函数更好。实际上,在你的编程?门课程上你可能见过很多这样的例?,因为这些课程的?标之?就是帮助你编写更具可读性的程 代码2.2 另?种前n个正整数求和(ac ve2) def foo(tom): fred=0 for bill in range(1,tom+1): barney = bill fred = fred + barney return fred print (foo(10)) 序。然?,在这门课程中,我们主要感兴趣的是算法本?的特性。(我们当然希望你可以继续努?写出更具可读性的代码。) 算法分析主要就是从计算资源的消耗的?度来评判和?较算法。我们想要分析两种算法并且指出哪种更好,主要考虑的是哪?种可以更?效地利?计算资源。或者占?更少的资源。从这个?度,上述两个函数实际上是基本相同的,它们都采?了?样的算法来解决累加求和问题。

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