1.定义 顺序查找又叫线性查找,是最基本的查找技术. 2.基本思想 从表的一端开始(第一个或最后一个记录),顺序扫描线性表,依次将扫描到的结点关键宇和给定值K相比较.若当前扫描到的结点关键字与K相等,则查找成功:若扫描结束后,仍未找到关键字等于K的结点,则查找失败. 3.存储结构 顺序查找方法既适用于线性表的顺序存储结构,也适用于线性表的链式存储结构(使用单链表作存储结构时,扫描必须从第一个结点开始). 注意:单链表为什么从第一个扫描,而不是最后一个,这与其存储结构有关,单链表名字即表示第一个第

Excel的查找替换功能,只能对文本类数据查找较为得力,若需查找数字类型的数据,如查找大于100的数字,就无能为力,此篇Excel催化剂补足其短板. Excel数据类型知识背景介绍 用好Excel,必不可少的是要对Excel单元格内的数据有数据类型的概念,Excel单元格上的数据,大类上分为文本型和数值型,再加上不太常用到的影响不大的错误类型.逻辑类型.处理好数据是文本类型还是数字类型尤为重要. 例如身份证号码,需要将其标注为文本类型,即文本型的数字.而日期,时间,最终其实是数字的变体,可以最终

1.树表查找 (1) 最简单的树表查找算法——二叉树查找算法. [1]基本思想:二叉查找树是先对待查找的数据进行生成树,确保树的左分支的值小于右分支的值,然后在就行和每个节点的父节点比较大小,查找最适合的范围. 这个算法的查找效率很高,但是如果使用这种查找方法要首先创建树. [2]二叉查找树(BinarySearch Tree,也叫二叉搜索树,或称二叉排序树Binary Sort Tree)或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 1)若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的

这段时间 在 准备软件设计师考试    目的是想复习一下  自己以前没怎么学的知识    在这个过程中  有了很大的收获  对以前不太懂得东西  在复习的过程中  有了很大程度的提高 比如在复习 程序语言的时候    对编译程序的处理过程和文法分析 有了全新的了解 作为一个半路出家  没学过程序语言这门课的我来说   有一种醍醐灌顶的感觉   以前在看 javaweb技术内幕是 对里面提的javac 的编译原理  看的真的是 云里雾里   哈哈哈   想想 也是醉了  最基础的程序语言 都没有看

jquery笔记之属性选择器 查找以某种条件开头的页面元素 转载:http://www.blogbus.com/amyqiong-logs/78340326.html $("div[id]")                查找所有含有 id 属性的div元素. $("div[id='ajaxa']")        查找 id 为 ajaxa 的 div 元素. $("div[id!='ajaxa']")       查找 id 不为 ajax

在查看表空间的使用情况的时候,发现有几个LOBSEGMENT.LOBINDEX类型的对象占用了大量的空间.于是想找出那些表占用了大量的空间,以便于清理.        Oracle对BLOB类型的定义为:存储大型的.未被结构化的的变长二进制数据(如二进制文件.图片文件.音频和视频等非文本文件),在Oracle11g中BLOB最大存储容量为128TB:CLOB的定义为:用于存储单字节或多字节的大型字符串对象,支持使用数据库字符集的定长或变长字符,在Oracle11g中CLOB最大存储容量为128T

1.在hive中知道一个表的存储路径可以通过hive命令   desc formatted table_name 显示表的详细信息; 2.然后找到该表的存储路径 "Location:    " "hdfs://nameservice/user/*" 3.利用hadoop fs -du  -s -h location  查看该表的大小

在前面专题中讲的BST.AVL.RBT都是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度与树高相关.那么降低树高自然对查找效率是有所帮助的.另外还有一个比较实际的问题:就是大量数据存储中,实现查询这样一个实际背景下,平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下.那么如何减少树的深度(当然不能减少查询数据量),一个基本的想法就是: 1.  每个节点存储多个元素 (但元素数量不能无限多,否则查找就退化成了节点内部的线性查找了). 2.  摒弃二叉树结构,采用多叉树 (由于节点内元素

二分查找(Binary Search) 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/699 访问. 二分查找也称折半查找,它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列. 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一

在使用linux时,经常需要进行文件查找.其中查找的命令主要有find和grep.两个命令是有区别的: (1)find命令:根据文件的属性进行查找,如文件名,文件大小,所有者,所属组,是否为空,访问时间,修改时间等. (2)grep命令:根据文件的内容进行查找,会对文件的每一行按照给定的模式(patter)进行匹配查找. 一.find命令 基本格式:find path expression 1.按照文件名查找 (1)find / -name httpd.conf #在根目录下查找文件httpd.

Angular4.x 创建组件|绑定数据|绑定属性|数据循环|条件判断|事件|表单处理|双向数据绑定 创建 angular 组件 https://github.com/angular/angular-cli 创建组件命令 为了便于项目的管理和维护,我们将自己创建的组件存放进单独的文件夹. 在 app 文件夹下,我们创建一个名为 components 的文件夹用于存放我们的自定义组件. 然后我们使用命令,创建组件 ng g component components/header 组件内文件介绍 其

多条件+ 分页 + 多表联查 多条件查询 1.pom依赖 <dependency> <groupId>commons-dbutils</groupId> <artifactId>commons-dbutils</artifactId> <version>1.6</version></dependency> 2.ServiceImpl获取数据源 @AutowiredDataSource dataSource; 3

文章标题: 自由导入你的增量数据-根据条件将sqlserver表批量生成INSERT语句的存储过程增强版 关键字 : mssql-scripter,SQL Server 文章分类: 技术分享 创建时间: 2020年4月5日 _.-"\ _.-" \ ,-" \ \ \ \ \Zoomla逐浪CMS\ \ \ web开发秘笈\ \ \ \ z01.com _.-; \ \ _.-" : \ \,-" _.-" \( _.-" `--&qu

一.树形结构例子分析: 以360问答页面为例:http://wenda.so.com/c/ 我们通过观察URL,可以明确该页面的数据以树形结构存储,下面三块模块分别为: ①根节点 ②根节点的第一层子节点 ③为左侧所选择节点的下一层子节点 (图1) 该例简化的树形结构图如下: (图2) 我们不难发现,每当点击图1红框内的类别时,页面主体问题部分会显示该类别节点下所有子节点的问题.因此,需要实现查询出某节点所有子节点的功能. 二.表的存储: 需要存储两张表: 1.类别表 create table [

面试官问:你知道mysql有哪些存储引擎,区别是啥? 我:一脸闷逼,于是乎下来补一补,以作备查 1.和大多数数据库不同,MySQL 中有一个存储引擎的概念,针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎. 2.插件式存储引擎是MySQL 数据库最重要的特性之一,用户可以根据应用的需要选择如何存储和索引数据.是否使用事务等.MySQL 默认支持多种存储引擎,以适用于不同领域的数据库应用需要,用户可以通过选择使用不同的存储引擎提高应用的效率,提供灵活的存储,用户甚至可以按照自己的需要定制和使用自己的存储引

一.查看支持的存储引擎以及设置修改存储引擎 1.查看默认存储引擎:show variables like '%storage_engine%'; 2.查看当前数据库支持的存储引擎:show ENGINES \G 3.查看某个表使用的存储引擎: show create table 表名; 4.创建新表时指定存储引擎(如果不设置ENGINE则使用默认的存储引擎) mysql) NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY(i)) -> ENGINE=MyISAM DEFA

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 堆表行记录存储格式(Heap) 案例分析(Case) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有的时候你需要计算堆表的一行记录有多大?又或者想计算一个数据页(8K)能保存多少条记录?字段类型是设计成nchar还是nvarchar?他们有什么区别呢?在做数据库表设计的时候会经常出现这些问题.要计算一行记录的大小,并不是简单把列字段类型大小直接相加就行的,具体原因请看下文

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

查看当前数据库的所支持的数据库引擎以及默认数据库引擎 mysql> show engines; +--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+ | Engine | Support | Comment | Transactions | XA | Savepoints | +----

[root@yoon ~]# more /etc/oracle-releaseOracle Linux Server release 5.7 Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit ProductionPL/SQL Release 11.2.0.3.0 - ProductionCORE 11.2.0.3.0 ProductionTNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Pro

MySQL更改数据库表的存储引擎 1.查看表的原存储引擎 show create table user; 'user', 'CREATE TABLE `user` (\n `id` int(11) NOT NULL DEFAULT \'0\',\n `num` int(8) DEFAULT NULL,\n `name` varchar(20) DEFAULT NULL,\n `sex` varchar(10) DEFAULT NULL,\n `age` int(3) DEFAULT NULL,\