统计常用的数据结构
常见的数据格式
1、完全随机设计原始数据（2组或多组）：g（组别），x（分析指标）
主要用于：统计描述、t检验、方差分析、秩和检验
2、完全随机设计频数表数据：g（组别），d（组段），f（频数）
主要用于：统计描述、t检验、方差分析、秩和检验
3、卡方检验：r(行)，c（列），f（频数）
4、配对t检验、相关与回归：x1，x2
5、配伍设计：a(处理组)，b（配伍组），x（分析指标）
6、生存分析：t（生存时间）、d（结局）、x1、x2、…(影响因素)
计量资料：t ：单t ；配对t ；两独立样本t （正态方差齐）；
F：完全随机设计方差分析；随机区组设计方差分析
计数资料：x2检验：配对设计四格表（440页5、6题）
完全随机设计四格表（注意是否需要整理格子）
行*列卡方检验（多个率或构成比）
等级资料或计量资料的开口资料：配对秩和检验
两样本秩和检验
多样本秩和检验
1、配对比较两种方法治疗扁平足效果记录如下表，请选择合适的方法进行分析
病例号12345678910111213甲法好好好好差中好好中差好差好乙法差好差中中差中差中差好差中
常见的金属晶体结构
第二章作业 2－1 常见的金属晶体结构有哪几种它们的原子排列和晶格常数有什么特点 V、Mg、Zn 各属何种结构答：常见晶体结构有 3 种：⑴体心立方：－Fe、Cr、V ⑵面心立方：－Fe、Al、Cu、Ni ⑶密排六方：Mg、Zn －Fe、－Fe、Al、Cu、Ni、Cr、 2---7 为何单晶体具有各向异性，而多晶体在一般情况下不显示出各向异性答：因为单晶体内各个方向上原子排列密度不同，造成原子间结合力不同，因而表现出各向异性；而多晶体是由很多个单晶体所组成，它在各个方向上的力相互抵消平衡，因而表现各向同性。第三章作业3－2 如果其它条件相同，试比较在下列铸造条件下，所得铸件晶粒的大小；⑴金属模浇注与砂模浇注；⑵高温浇注与低温浇注；⑶铸成薄壁件与铸成厚壁件；⑷浇注时采用振动与不采用振动；⑸厚大铸件的表面部分与中心部分。答：晶粒大小：⑴金属模浇注的晶粒小⑵低温浇注的晶粒小⑶铸成薄壁件的晶粒小⑷采用振动的晶粒小⑸厚大铸件表面部分的晶粒小第四章作业 4－4 在常温下为什么细晶粒金属强度高，且塑性、韧性也好试用多晶体塑性变形的特点予以解释。答：晶粒细小而均匀，不仅常温下强度较高，而且塑性和韧性也较好，即强韧性好。原因是：（1）强度高：Hall-Petch 公式。晶界越多，越难滑移。（2）塑性好：晶粒越多，变形均匀而分散，减少应力集中。（3）韧性好：晶粒越细，晶界越曲折，裂纹越不易传播。 4－6 生产中加工长的精密细杠（或轴）时，常在半精加工后，将将丝杠吊挂起来并用木锤沿全长轻击几遍在吊挂 7~15 天，然后再精加工。试解释这样做的目的及其原因答：这叫时效处理一般是在工件热处理之后进行原因用木锤轻击是为了尽快消除工件内部应力减少成品形变应力吊起来，是细长工件的一种存放形式吊个7 天，让工件释放应力的时间，轴越粗放的时间越长。 4－8 钨在1000℃变形加工，锡在室温下变形加工，请说明它们是热加工还是冷加工（钨熔点是3410℃，锡熔点是232℃）答：W、Sn 的最低再结晶温度分别为: TR(W) =（～×(3410+273)－273 =（1200～1568）(℃)＞1000℃ TR(Sn) =（～×(232+273)－273 =（-71～-20）(℃) ＜25℃ 所以 W 在1000℃时为冷加工，Sn 在室温下为热加工 4－9 用下列三种方法制造齿轮，哪一种比较理想为什么（1）用厚钢板切出圆饼，再加工成齿轮；（2）由粗钢棒切下圆饼，再加工成齿轮；（3）由圆棒锻成圆饼，再加工成齿轮。答：齿轮的材料、加工与加工工艺有一定的原则，同时也要根据实际情况具体而定，总的原则是满足使用要求；加工便当；性价比最佳。对齿轮而言，要看是干什么用的齿轮，对于精度要求不高的，使用频率不高，强度也没什么要求的，方法 1、2 都可以，用方法 3 反倒是画蛇添足了。对于精密传动齿轮和高速运转齿轮及对强度和可靠性要求高的齿轮，方法 3 就是合理的。经过锻造的齿坯，金属内部晶粒更加细化，内应力均匀，材料的杂质更少，相对材料的强度也有所提高，经过锻造的毛坯加工的齿轮精度稳定，强度更好。 4－10 用一冷拔钢丝绳吊装一大型工件入炉，并随工件一起加热到1000℃，保温后再次吊装工件时钢丝绳发生断裂，试分析原因答：由于冷拔钢丝在生产过程中受到挤压作用产生了加工硬化使钢丝本身具有一定的强度和硬度，那么再吊重物时才有足够的强度，当将钢丝绳和工件放置在1000℃炉内进行加热和保温后，等于对钢丝绳进行了回复和再结晶处理，所以使钢丝绳的性能大大下降，所以再吊重物时发生断裂。 4－11 在室温下对铅板进行弯折，越弯越硬，而稍隔一段时间再行弯折，铅板又像最初一样柔软这是什么原因答：铅板在室温下的加工属于热加工，加工硬化的同时伴随回复和再结晶过程。越弯越硬是由于位错大量增加而引起的加工硬化造成，而过一段时间又会变软是因为室温对于铅已经是再结晶温度以上，所以伴随着回复和再结晶过程，等轴的没有变形晶粒取代了变形晶粒，硬度和塑性又恢复到了未变形之前。第五章作业 5－3 一次渗碳体、二次渗碳体、三次渗碳体、共晶渗碳体、共析渗碳体异同答：一次渗碳体：由液相中直接析出来的渗碳体称为一次渗碳体。二次渗碳体：从 A 中析出的渗碳体称为二次渗碳体。三次渗碳体：从 F 中析出的渗碳体称为三次渗碳体共晶渗碳体：经共晶反应生成的渗碳体即莱氏体中的渗碳体称为共晶渗碳体共析渗碳体：经共析反应生成的渗碳体即珠光体中的渗
数据结构常见笔试题
1.栈和队列的共同特点是（只允许在端点处插入和删除元素） 2.栈通常采用的两种存储结构是（线性存储结构和链表存储结构） 3.链表不具有的特点是（B） A.不必事先估计存储空间 B.可随机访问任一元素 C.插入删除不需要移动元素 D.所需空间与线性表长度成正比 4.用链表表示线性表的优点是（便于插入和删除操作） 5.在单链表中，增加头结点的目的是（方便运算的实现） 6.循环链表的主要优点是（从表中任一结点出发都能访问到整个链表） 7.线性表若采用链式存储结构时，要求内存中可用存储单元的地址（D） A.必须是连续的 B.部分地址必须是连续的 C.一定是不连续的 D.连续不连续都可以 8.线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是（随机存取的存储结构、顺序存取的存储结构） 9.具有3个结点的二叉树有（5种形态） 10.设一棵二叉树中有3个叶子结点，有8个度为1的结点，则该二叉树中总的 结点数为（13）(n 0 = n 2 +1) 11.已知二叉树后序遍历序列是dabec，中序遍历序列是debac，它的前序遍历序列是（cedba） 12.若某二叉树的前序遍历访问顺序是abdgcefh，中序遍历访问顺序是dgbaechf，则其后序遍历的结点访问顺序是（gdbehfca） 13.数据库保护分为：安全性控制、完整性控制、并发性控制和数据的恢复。
1.在计算机中，算法是指（解题方案的准确而完整的描述） 2.算法一般都可以用哪几种控制结构组合而成（顺序、选择、循环） 3.算法的时间复杂度是指（算法执行过程中所需要的基本运算次数） 4.算法的空间复杂度是指（执行过程中所需要的存储空间） 5.算法分析的目的是（分析算法的效率以求改进） 6.下列叙述正确的是（C） A．算法的执行效率与数据的存储结构无关 B．算法的空间复杂度是指算法程序中指令（或语句）的条数 C．算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止 D．算法的时间复杂度是指执行算法程序所需要的时间 7.数据结构作为计算机的一门学科，主要研究数据的逻辑结构、对各种数据结构进行的运算，以及（数据的存储结构） 8.数据结构中，与所使用的计算机无关的是数据的（C） A．存储结构 B．物理结构 C．逻辑结构 D．物理和存储结构 9.下列叙述中，错误的是（B） A．数据的存储结构与数据处理的效率密切相关 B．数据的存储结构与数据处理的效率无关 C．数据的存储结构在计算机中所占的空间不一定是连续的 D．一种数据的逻辑结构可以有多种存储结构 10.数据的存储结构是指（数据的逻辑结构在计算机中的表示） 11.数据的逻辑结构是指（反映数据元素之间逻辑关系的数据结构） 12.根据数据结构中各数据元素之间前后件关系的复杂程度，一般将数据结构分为（线性结构和非线性结构） 13.下列数据结构具有记忆功能的是（C） A．队列 B．循环队列 C．栈 D．顺序表 14.递归算法一般需要利用（栈）实现。 15.由两个栈共享一个存储空间的好处是（节省存储空间，降低上溢发生的机率）
网站统计数据表格 如何制作
如何制作网站统计数据表格 修改页面标题是很多站长或编辑人员经常遇到的一个问题。下边是关于修改页面标题对SEO的影响的三个问题。 修改页面标题对SEO有没有影响？ 答：不一定有影响。查看一下蜘蛛访问日志，如果蜘蛛从来没有爬过这个页面，那么你随心所欲的改吧，搜索引擎不会知道你修改过页面标题，所以对SEO也就不会有影响。如果页面已经被收录，那么修改标题对SEO会有各种不同的影响。 修改页面标题对排名的具体影响 答：这个要分好多种情况。 1、看你修改的幅度：大幅度修改有大影响，小幅度修改有小影响。 2、看你修改的技巧：如果修改后关键词位置、密度等更加合理了，那么修改之后排名可能先下降一点，然后慢慢升高，甚至排名直接大幅度提高；如果你修改的很糟糕，那么坏影响也就会大一些。 3、看你网站的权重：如果是高权重的站，轻微的修改标题可能不会有什么影响；如果是新站，轻微的改动也可能造成排名下降。 4、看你修改的频率：如果你一小时修改一次标题，天天修改，那么你网站再牛也扛不住；如果修改的时候考虑成熟一次完成，那么不利影响可能会小些。 对修改页面标题的建议 1、蜘蛛没有爬行该页面，可以随便改； 2、已收录的，如非必要，尽量不要改； 3、有排名的最好不要改； 4、修改一次完成，不要经常性修改。 从做SEO开始的那天，我就小懂了，做什么事情都要总结。 为什么今天要说表格统计呢？ 有很多人问我，为什么我的站被K了！排名没上来！为什么流量会少了！ 我回问他，你有做网站表格统计吗？ 他答：不懂得做 我又问，你知道表格的重要性吗？ 他答：不知道了，我刚做不久了！ 那你想不想学呢？ 答案是一定是想了。
做什么事情，都必须思考，思考，做表格有什么用呢？ 第一，最近网站操作过什么。 第二，可以分析网站的排名为什么上不去。 第三，要是被K了，是什么引起的。 第四，看表格，规划网站未来。 那我们应该建多少个表格呢？ 一个网站表格，一个关键词，一个外链表格，一个友情表格。 网站表格，有什么用呢？ 记录网站操作过行为和情况，那表格应该建下啥呢？ 栏目：日期，收录，快照，关键词，更新内容，IP,PV，跳出率，停留时间 要是被K时候，可以从表格看出，之前怎么操作过，为什么会被K了，能用数据说明了。 排在百度前三到五名关键词网站统计表格 栏目：日期，排名，关键词，网站名称，网址，标题设计，谷歌link数，友情数，相关域，PR，网站内容质量 从关键词，结合以上的数据，可以得出关键词大概做上去需要多少时间理论了。 外链表格，其实很简单，记录工作过程了。 栏目：日期，外链类型，网址，质量 外链类型分类：博客，软文，论坛个性签名。 质量：如果判断呢？要是博客看回复量和浏览量：论坛个人签名看引导性回复了，就是人家看了回复会点击个性签名看网站了。软文就不说了，顶数，自己考虑吧！ 友情表格，为什么要单独做一个友情表格呢？ 友情牵连自己的网站权重，排名，被K这些重要的信息了。所以单独做了。 栏目：日期，对方网址，对方关键词，自己关键词，联系电话，QQ，行业，是否新站，导出链接，快照，垃圾链接 记得很清楚，要是他的网站出了啥问题，可以及时通知他调整。 SEO越来越科学，以后用数据说明工作性，让我们向SEO科学性再一次走近一步了！别怕麻烦，只要你做到了，努力了，进步是一大步，希望一些同学看了，我的博客能实践了，不要看了就算了！今天就分享到这了！ 讯拓科盛paultrump
科研常用的实验数据分析与处理方法
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
Excel数据分析统计
使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等。本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作。 注意：所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成，如果您没有安装这项功能，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。 直方图 某班进行期中考试后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。 以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel可以直接完成此任务。 [具体方法] 描述统计 某班进行期中考试后，需要统计成绩的平均值、区间，并给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。要求得到标准差等统计数值。 样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成。[具体方法] 排位与百分比排位 某班级期中考试进行后，按照要求仅公布成绩，但学生及家长要求知道排名。故欲公布成绩排名，学生可以通过成绩查询到自己的排名，并同时得到该成绩位于班级百分比排名(即该同学是排名位于前“X%”的学生)。 排序操作是Excel的基本操作， Excel“数据分析”中的“排位与百分比排位”可以使这个工作简化，直接输出报表。[具体方法]
几种常见晶体结构分析.
几种常见晶体结构分析 河北省宣化县第一中学 栾春武 邮编 075131 栾春武：中学高级教师，张家口市中级职称评委会委员。河北省化学学会会员。市骨干教师、市优秀班主任、模范教师、优秀共产党员、劳动模范、县十佳班主任。 联系电话：：： 一、氯化钠、氯化铯晶体——离子晶体 由于离子键无饱和性与方向性，所以离子晶体中无单个分子存在。阴阳离子在晶体中按一定的规则排列，使整个晶体不显电性且能量最低。离子的配位数分析如下： 离子数目的计算：在每一个结构单元（晶胞） 中，处于不同位置的微粒在该单元中所占的份额也有 所不同，一般的规律是：顶点上的微粒属于该单元中 所占的份额为18 ，棱上的微粒属于该单元中所占的份额为14，面上的微粒属于该单元中所占的份额为12 ，中心位置上（嚷里边）的微粒才完全属于该单元，即所占的份额为1。 1.氯化钠晶体中每个Na +周围有6个C l －，每个Cl －周围有6个Na +，与一个Na +距离最近且相等的 Cl －围成的空间构型为正八面体。每个N a +周围与其最近且距离相等的Na + 有12个。见图1。 晶胞中平均Cl －个数：8×18 + 6×12 ＝ 4；晶胞中平均Na +个数：1 + 12×14 ＝ 4 因此NaCl 的一个晶胞中含有4个NaCl （4个Na +和4个Cl －）。 2.氯化铯晶体中每个Cs +周围有8个Cl －，每个Cl －周围有8个Cs +，与 一个Cs +距离最近且相等的Cs +有6个。晶胞中平均Cs +个数：1；晶胞中平 均Cl －个数：8×18 ＝ 1。 因此CsCl 的一个晶胞中含有1个CsCl （1个Cs +和1个Cl －）。 二、金刚石、二氧化硅——原子晶体 1.金刚石是一种正四面体的空间网状结构。每个C 原子以共价键与4 个C 原子紧邻，因而整个晶体中无单个分子存在。由共价键构成的最小 环结构中有6个碳原子，不在同一个平面上，每个C 原子被12个六元环 共用，每C —C 键共6个环，因此六元环中的平均C 原子数为6× 112 ＝ 12 ，平均C —C 键数为6×16 ＝ 1。 C 原子数: C —C 键键数 ＝ 1:2； C 原子数: 六元环数 ＝ 1:2。 2.二氧化硅晶体结构与金刚石相似，C 被Si 代替，C 与C 之间插氧，即为SiO 2晶体，则SiO 2晶体中最小环为12环（6个Si ，6个O ）， 最小环的平均Si 原子个数：6×112 ＝ 12；平均O 原子个数：6×16 ＝ 1。 即Si : O ＝ 1 : 2，用SiO 2表示。 在SiO 2晶体中每个Si 原子周围有4个氧原子，同时每个氧原子结合2个硅原子。一个Si 原子可形 图 1 图 2 NaCl 晶体 图3 CsCl 晶体 图4 金刚石晶体
Python常见数据结构整理
Python常见数据结构整理 2014年10月15日tenking阅读23 次 Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。 一、序列（列表、元组和字符串） 序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。 1、列表 列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。 （1）、创建 通过下面的方式即可创建一个列表： 1 2 3 4list1=['hello','world'] print list1 list2=[1,2,3] print list2 输出： […hello?, …world?] [1, 2, 3] 可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。（2）、list函数
通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效： 1 2list3=list("hello") print list3 输出： […h?, …e?, …l?, …l?, …o?] 2、元组 元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。（1）、创建 1 2 3 4 5 6t1=1,2,3 t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4) t4=() t5=(1,) print t1,t2,t3,t4,t5 输出： (1, 2, 3) (…jeffreyzhao?, …cnblogs?) (1, 2, 3, 4) () (1,)从上面我们可以分析得出： a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成； b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的； c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示； d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；（2）、tuple函数
常用的数据统计方法
常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征，如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等，可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值，是数据集中趋势的最主要测度量。 （1）简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下：（P2） ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1：已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元，求这五类职工的平均月收入。 解： （元） 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布，算术平均数就是该组数据的中心值，反映了该组数据的集中趋势。 （2）加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数，由于分组资料中每个数值出现的次数不同，所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下：
F = 权数（每一变量的次数或频率） ∑ F = N = 样本量 例 2：某组织有月收入 3000 元的公众 50 人， 5000 的 30 人， 7000 的 10 人，10000 的 8 人， 15000 的 2 人，求该组公众的平均月收入。 解： =480000/100=4800 （元） 可见该组公众的平均月收入不简单地等于（3000+5000+7000+10000+15000） /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看，算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响，而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3：某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表，试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100～200 10 150 200～300 30 250 300～400 40 350 400～500 20 450 合计 100 — 解：
数据结构中几种常见的排序算法之比较
几种常见的排序算法之比较 2010-06-20 14:04 数据结构课程 摘要： 排序的基本概念以及其算法的种类，介绍几种常见的排序算法的算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序的算法和分析它们各自的复杂度，然后以表格的形式，清晰直观的表现出它们的复杂度的不同。在研究学习了之前几种排序算法的基础上，讨论发现一种新的排序算法，并通过了进一步的探索，找到了新的排序算法较之前几种算法的优势与不足。 关键词：排序算法复杂度创新算法 一、引言 排序算法，是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中，面对纷繁的数据，我们也许有成百上千种要求，因此只有当数据经过恰当的排序后，才能更符合用户的要求。因此，在过去的数十载里，程序员们为我们留下了几种经典的排序算法，他们都是智慧的结晶。本文将带领读者探索这些有趣的排序算法，其中包括介绍排序算法的某些基本概念以及几种常见算法，分析这些算法的时间复杂度，同时在最后将介绍我们独创的一种排序方法，以供读者参考评判。 二、几种常见算法的介绍及复杂度分析 1.基本概念 1.1稳定排序(stable sort)和非稳定排序 稳定排序是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，。反之，就是非稳定的排序。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。 1.2内排序( internal sorting )和外排序( external sorting) 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。
大数据统计分析方法简介
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
数据结构各种常用排序算法综合
#include"stdio.h" #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)>(b)) #define maxsize 20 typedef int keytype; typedef struct{ keytype key; }RedType; typedef struct{ RedType r[maxsize+1]; int length; }Sqlist; //直接插入排序 void insertsort(Sqlist &L){ int i,j; for(i=2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){ L.r[0]=L.r[i]; L.r[i]=L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key);--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[j+1]=L.r[0]; }//if }//insertsort //折半插入排序 void BInsertSort(Sqlist &L) { int i,j,low,high,m; for(i=2;i<=L.length;++i) { L.r[0]=L.r[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high){ m=(low+high)/2; if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key)) high=m-1; else low=m+1; }//while for(j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[high+1]=L.r[0]; }//for
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
数据采集统计方法
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
字符串处理中常用的几种数据结构及其性能分析
第19卷 第12期2003年12月 甘肃科技 G ansu Science and T echnology Vol.19 No.12 Dec. 2003 字符串处理中常用的几种数据结构及其性能分析 郑丽英1,李永昶2 (1.兰州交通大学信息与电气工程学院,甘肃兰州 730070;2.兰州交通大学机电工程学院,甘肃兰州 730070) 摘 要:许多计算机应用涉及字符串处理。为了提高处理效率,设计一个好的数据结构十分重要。分析了几种常用的字符串数据结构及其性能,重点分析了数据结构T rie及其三种形式的结构特性。关键词:T rie;数据结构;索引 中图分类号:TP311 1 前言 许多计算机应用都涉及到对一个非常大的字符串集合的有效管理。例如,从档案管理、文献目录查找、地理信息索引到Web上大量的文本信息处理等等,都涉及到对一个非常大的字符串集合的管理。显然,如何有效管理大的字符串集合的首要问题是如何存储和组织它们即选择一个合适的数据结构。在实际中为一个应用选择一个好的数据结构取决于许多因素,如存储需求、查找速度、是否在内存、是否要求有序存储等等。已有许多用于字符串管理的数据结构,下面将分别进行分析和讨论。 2 常用的字符串数据结构 2.1 BST树 BST树((Binary Search T ree,即二叉搜索树)是最简单且最直观的一种。在一棵BST树中,每一个结点存储一个字符串和两个分别指向左右孩子结点的指针。在BST树中查找一个给定的字符串的过程是:首先和根结点的字符串比较,若相等则查找成功。若不相等则按比较结果决定沿左分支或右分支继续比较。BST树的结构性能主要取决于树的形态,与输入字符串集的排列有关。假设字符串集合的分布是稳定的、且常用词的集合是已知的且常用词分布在根结点的附近,则BST结构是相当快的,如果字符串集合的分布不稳定,特别地如果是有序的,BST的性能最差(为O(n)),BST退化为一棵单枝树。因此,BST特别不适合有序排列的输入字符串集合。 2.2 BST树的变种 实际应用中,有许多BST的变种。如AV L-树和红-黑树及splay树等,它们与BST树的不同在于插入字符串的过程中重组树的结构,保持树的近似平衡,从而保证不会出现单枝树。但是,AV L-树和红-黑树结构的不足在于每一个结点中要保存附加的信息位(AV L-树中2位,红-黑树中1位)。另一方面,由于重组树的结构使一些经常存取的关键词聚集在树的根附近。并且,在不经常作插入运算的情况下,保持树的平衡的代价相对较低。因此保持树的平衡所带来的好处相对于BST树来说可以抵消由于插入运算引起的附加时间。S play树是另一种BST树的变种。其特点是:每一次搜索,都要将操作的结点通过一系列的结点旋转即splaying 运算将结点移到根结点的附近。这样使得一些经常存取的关键词总在根的附近,以便在后续查找中可以快速找到。但是,这种结构也有明显的不足。相对于BST树,一棵S play树需要较多的存储空间(每一个结点中要存储一个指向双亲的指针),其次, S playing运算本身比较复杂。在实际的应用中,应该根据实际的应用需求选择合适的结构。 2.3 Hash表 字符串处理中常用的另外一种数据结构是哈希表(Hash table)。哈希表是一种直接计算记录存放地址的方法,它在关键码(字符串)与存储位置之间直接建立映像。当采用链式哈希表结构、位方式的哈希函数、不要求字符串集合有序存储时,哈希表结构及其查找技术性能最佳。由于哈希表中的字符串通常是随机地分布在表中,不是有序的,在某些要求字符串有序存储(如索引维护及前缀查找)的应用中,不适合采用哈希表。 2.4 T rie树 T rie树是一种有效的字符串处理数据结构,广泛地用于自然语言处理、模式匹配、IP路由表以及文本压缩等。 T rie是一种树型数据结构,用于存储字符串,可以实现字符串的快速查找。有三种类型的trie:标准trie,压缩trie,后缀trie; ?标准trie
几道常用数据结构考试试题及答案
一、编程题 (一) 对于二维整数数组A[m][n]，对下列三种情况，分别编写相应的函数。 1.求数组所有边缘元素的数值和。 int sum1(int A[M][N],int m ,int n) { 2.求从A[0][0]开始的互不相邻的所有元素的和 注：一个元素的八个方向上的第一个元素均为相邻元素。 int sum2 (int A[M][N] , int m , int n) { 3. 假定m=n，并为偶数，请分别计算正、反两条对角线上的元素值之和。 int sum3(int A[M][N] , int n) { 答 （1）本小题是计算数组A的最外围的4条边的所有元素之和。可以先累加各个靠边的元素的值，再减去位于4个角上重复相加的元素的值。 int sum1(int A[M][N],int m ,int n){ int s=0,i,j; for(i=0;i 几种常见晶体结构的应用与拓展 中学课本中列举了ＮａＣｌ、ＣｓＣｌ、金刚石、石墨、干冰、二氧化硅等典型晶体的结构示意图。它们的结构都是立体的，如何从平面图想像出三维实物的结构形态，这是解决有关问题的关键。 首先可以利用直观结构模型，逐步建立起准确、清晰的立体形象，提高空间想像力。 其次还需掌握基本的解题技巧：在晶体结构中切割一个基本结构单元，弄清该单元中点、边、面为多少个基本结构单元所共有。构成晶体的结构粒子是按着一定的排列方式所形成的固态群体。在晶体结构中具有代表性的最小重复单位叫晶胞。 根据晶体的晶胞，求粒子数的方法： ①处于顶点上的粒子：同时为8个晶胞共有，每个粒子有1/8属于晶胞。 ②处于棱上的粒子：同时为4个晶胞共有，每个粒子有1/4属于晶胞。 ③处于面上的粒子；同时为2个晶胞共有，每个粒子有1/2属于晶胞。 ④处于体心的粒子：则完全属于该晶胞。 中学阶段所需掌握的几种晶体结构类型及有关问题： 图3 干冰晶体 图1 NａＣｌ晶体图2 ＣｓＣｌ晶体 图4 金刚石晶体图5 ＳｉＯ2晶体 图6 石墨晶体 一、离子晶体 ＮａＣｌ型（如图1） 1．在晶体中，每个Ｎａ＋同时吸引 个Ｃｌ－，每个Ｃｌ－同时吸引着 个Ｎａ＋ ，阴、阳离子数目之比是 。 2．在晶体结构中，每个晶胞由 个小立方体构成，每个小立方体的8个顶点分别由 个 Ｎａ＋、 个Ｃｌ－相邻占据，每个小立方体含Ｎａ＋： 个、含Ｃｌ－ ： 个。故每个晶胞有ＮａＣｌ微粒 个。 3．在晶体中，经过立方体的中心Ｎａ＋的平面有三个，每个平面的四个顶点上的Ｎａ＋ 都同 晶体中与中心Ｎａ＋最接近且距离相等。所以，在晶体中，每个Ｎａ＋ 周围与它最接近的距离 相等的Ｎａ＋的个数共有 个。同理，每个Ｃｌ－周围与它最接近且距离相等的Ｃｌ－ 的个数也有 个。 ＣｓＣｌ型（如图2） 1．在晶体中，每个Ｃｌ－吸引 个Ｃｓ＋，每个Ｃｓ＋吸引 个Ｃｌ－，Ｃｓ＋与Ｃｌ－ 的个数比为 。 2．每个基本结构单元中（小立方体）含Ｃｌ－： 个，含Ｃｓ＋ 个。 3．在晶体中，每个Ｃｓ＋周围与它最接近且距离相等的Ｃｓ＋ 的个数共有 个。同理， 每 个Ｃｌ－周围与它最接近的且距离相等的Ｃｌ－ 共有 个。 [拓展练习] 1．在高温超导领域中，有一种化合物叫钙钛矿，其晶体结构中有代表性的最小单位结构如图所示试回答： (1)在该晶体中每个钛离子周围与它最近且相等距离的钛离子有 多少个? (2)在该晶体中氧、钙、钛的粒子个数化是多少? 2.某物质的晶体中含A 、B 、C 三种元素，其排列方式如图所示(其中前后两面心上的B 原子未能画出)，晶体中A 、B 、C 的中原子个数之比依次为 A.1:3:1 B.2:3:1 C.2:2:1 D.1:3:3 3．2001年曾报道，硼镁化合物刷新了金属化合物超导温度的最高 记录。该化合晶体结构中的晶胞如右图所示。镁原子间形成正六棱柱，六个硼原子位于棱柱内。则该化合物的化学式可表示为 A Mg 14 B 6 B Mg 2B C MgB 2 D Mg 3B 2 4.如图是氯化铯晶体的晶胞(晶体中最小的重复单元)，已知晶体中2个最近的Cs + 离子核间距为a cm ，氯化铯的式量为M ，NA 为阿伏加德罗常数，则氯化铯晶体的 密度为 A. 8M a 3N A g/cm 3 B. M 8a 3N A g/cm 3 C. M a 3N A g/cm 3 D. Ma 3 N A g/cm 3 数据结构中常用的逻辑结构和存储结构 一、概念 数据是指由有限的符号（比如，"0"和"1"，具有其自己的结构、操作、和相应的语义）组成的元素的集合。结构是元素之间的关系的集合。 数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。数据结构是信息的一种组织方式，其目的是为了提高算法的效率，它通常与一组算法的集合相对应，通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。 数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系即逻辑结构，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排即存储结构。数据结构是数据存在的形式。 数据结构作为一门学科主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构，以及对数据的各种操作。因此，主要有三个方面的内容：数据的逻辑结构；数据的物理存储结构；对数据的操作（或算法）。通常，算法的设计取决于数据的逻辑结构，算法的实现取决于数据的物理存储结构。因而研究数据结构的逻辑结构与存储结构显得十分重要。 二、结构分析 （一）逻辑结构 数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。 逻辑结构元素决定输入、存储、发送、处理和信息传递的基本操作功能，常将逻辑结构元素称为逻辑模块。逻辑结构元素可以是计算机操作系统、终端模块、通信程序模块等。逻辑结构元素还可以是相关的几个逻辑模块联合起来的更复杂的实体。分析逻辑结构元素的相互作用，应考虑整个系统的操作，研究处理与信息流有关的进程（操作系统中的一个概念，表示程序的一次执行），并决定系统的逻辑资源。 逻辑结构有四种基本类型：集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。表和树是最常用的两种高效数据结构，许多高效的算法能够用这两种数据结构来设计实现。 一、基本分类 数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系，分两种，线性结构和非线性结构。 线性结构：有且只有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前驱和一个直接后继。）线性表就是一个典型的线性结构它有四个基本特征：1．集合中必存在唯一的一个"第一个元素"； 2．集合中必存在唯一的一个"最后的元素"； 3．除最后元素之外，其它数据元素均有唯一的"后继"； 4．除第一元素之外，其它数据元素均有唯一的"前驱"。 相对应于线性结构，非线性结构的逻辑特征是一个结点元素可能对应多个直接前驱和多个直接后继。常见的非线性结构有：树(二叉树等)，图(网等)。 二、常用结构几种常见晶体结构的应用与拓展
数据结构中常用的逻辑结构和存储结构