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  • 2019-03-14 18:59:20

    数据结构中,字符串要单独用一种存储结构来存储,称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。

    严格意义上讲,串存储结构也是一种线性存储结构,因为字符串中的字符之间也具有"一对一"的逻辑关系。只不过,与之前所学的线性存储结构不同,串结构只用于存储字符类型的数据。

    无论学习哪种编程语言,操作最多的总是字符串。数据结构中,根据串中存储字符的数量及特点,对一些特殊的串进行了命名,比如说:

    • 空串:存储 0 个字符的串,例如 S = ""(双引号紧挨着);
    • 空格串:只包含空格字符的串,例如 S = "     "(双引号包含 5 个空格);
    • 子串和主串:假设有两个串 a 和 b,如果 a 中可以找到几个连续字符组成的串与 b 完全相同,则称 a 是 b 的主串,b 是 a 的子串。例如,若 a = "shujujiegou",b = "shuju",由于 a  中也包含 "shuju",因此串 a 和串 b 是主串和子串的关系;

    需要注意的是,空格串和空串不同,空格串中含有字符,只是都是空格而已。另外,只有串 b 整体出现在串 a 中,才能说 b 是 a 的子串,比如 "shujiejugou" 和 "shuju" 就不是主串和子串的关系。

    另外,对于具有主串和子串关系的两个串,通常会让你用算法找到子串在主串的位置。子串在主串中的位置࿰

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  • 结构化分析方法及其图形工具

    千次阅读 热门讨论 2019-06-12 17:35:57
    图形化的表达更加直观,清晰,往往一张图比文字更说服力; 有些图能表达系统立体的结构设计,强调逻辑功能; 用图形表达能很好的将系统各部门联系起来,而不是若干个子系统的拼凑 图表工具 数据流图: 数据流图...

    结构化分析方法

    是一种用图形化的方式来表示软件开发的方法,指注重软件设计的结构的合理性。

    优点:

    • 图形化的表达更加直观,清晰,往往一张图比文字更具说服力;
    • 有些图能表达系统立体的结构设计,强调逻辑功能;
    • 用图形表达能很好的将系统各部门联系起来,而不是若干个子系统的拼凑

    图形工具

    数据流图:

    数据流图(Data Flow Diagram)简称:DFD,通过系统对数据“流”的图形表示,是从数据传递和加工角度,显示了系统输入和输出的信息,数据的流向以及最终存储在哪里,能让用户更加直观的明白系统的工作原理。

    基本元素:

    • 数据源
    • 数据存储
    • 处理
    • 数据源点/终点(Input/Output)

    那么,如何画数据流图呢?
    举个栗子:

    • 画出整个系统概括的模型,系统实质上由若干个数据源点/终点以及一个处理组成。处理就代表了系统对数据加工的基本功能。

    在这里插入图片描述

    • 在概括模型的基础上对处理,也就是订货系统进行细化,并且给出数据的最终存储地,标明数据流的内容。

    在这里插入图片描述

    • 对系统细化后产生的两个分支再次进行细化,层层递进的展示内部数据的流向。

    在这里插入图片描述

    • 给已经细化的系统勾画出边界。

    在这里插入图片描述

    • 以划分系统的功能为划分方式再次划分边界。

    在这里插入图片描述


    数据字典:

    数据字典(Data Dictionary),顾名思义,起到了字典的作用,是结构化分析方法的一种重要工具,功能是对数据流图中的各个基本要素的具体内容所做的完整的定义和说明。

    • 举个栗子:

    在这里插入图片描述

    E-R图:

    基本元素:

    • 实体,实体又分为强实体与弱实体;强实体:一般所说的实体;弱实体是指一个实体对于另一个实体(强实体)具有很强的依赖关系,并且该实体主键的一部分或全部从其强实体中获得,则该实体成为弱实体。
    • 属性,即实体的属性
    • 联系,即实体与实体之间联系,可以为1:N,1:1,M:N

    举个栗子:

    在这里插入图片描述

    HIPO:

    HIPO(Hierachy plus input-Process-Output),由层次结构图和IPO图两部分组成的。

    • 层次结构图(H):描述软件的层次结构,矩形框表示一个模块,矩形框之间的直线表示模式之间调用关系。举个栗子:见图1
    • IPO图:H图中只说明了软件系统由诸多模块组成及其控制层次结构,并未说明模块间的信息传递及模块内部处理。因此,需要绘制具体的IPO图来表达模块间信息的传递。IPO的形式为:列出有关的输入数据,对输入数据进行处理,最终填写输出数据。举个栗子:
      在这里插入图片描述

    H图说明了软件系统由哪些模块组成及其层次结构,IPO图说明了模块间的信息传递及模块内部的处理。如果在结构化设计中,一个系统模块结构图很复杂,可采用层次图对其进行进一步的抽象,并且可以给结构图中的每一模块配以相应的IPO图进行描述。对于IPO图,软件开发人员可以利用它进行模块设计,编写、修改或维护程序,也可根据它评价总体设计,所以说IPO图是系统设计阶段的一种重要文档资料。

    程序流程图:

    程序流程图(Program flow chart),是用规定的元素描述程序运行的具体步骤,也就是逻辑思路。
    基本元素:

    • 开始/结束
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    • 流程
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    • 判定
      在这里插入图片描述

    • 数据
      在这里插入图片描述

    • 数据库
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    • 连接线
      在这里插入图片描述

    举个栗子:
    在这里插入图片描述

    总结

    需求分析中首先需要数据流图来展示数据流的走向以及数据最终存储地;再绘制数据字典,是数据流图中的数据源及数据存储的定义及解释,而数据字典只列出了定义,并未展示出它们之间的联系;绘制ER图来表示实体与实体间的联系;而在总体设计中,首先需要绘制HIPO图对整个系统有个宏观的掌控;再绘制程序流程图来表达各个模块的具体逻辑思路。

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  • 用dbschema工具导出Informix数据库的结构具体步骤: (1)导出数据库中所有的表结构到文件db.sql $>dbschema -d your_database -t all db.sql (2)导出数据库中所有的存储过程到文件db.sql $>dbschema...

    用dbschema工具导出Informix数据库结构的具体步骤:

    (1)导出数据库中所有的表结构到文件db.sql

    $>dbschema -d your_database -t all db.sql

    (2)导出数据库中所有的存储过程到文件db.sql

    $>dbschema -d your_database -f all db.sql

    (3)导出数据库中的所有对象(包含表,存储过程,触发器。。。)到文件db.sql

    $>dbschema -d your_database db.sql

    (4)导出数据库中一个表的结构到文件db.sql

    $>dbschema -d your_database_name -t your_table_name db.sql

    (5)导出一个存储过程定义到文件db.sql

    $>dbschema -d your_database_name -f your_PRocedure_name db.sql

    (6)如果导出更多的表的信息(EXTENT...)

    $>dbschema -d your_database_name -ss db.sql

    (7)导出数据库中对用户或角色的授权信息

    $>dbschema -d your_database_name -p all

    $>dbschema -d your_database_name -r all

    (8)导出数据库中的同义词

    $>dbschema -d your_database_name -s all

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  • 一、结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。举一个例子: id name age gender 1...

    一、结构化数据

    结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。举一个例子:

    id      name           age       gender
    1       Liu Yi          20        male
    2       Chen Er         35        female
    3       Zhang San       28        male
    

    所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。

    但是,它的扩展性不好。比如,如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的,这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    典型的结构化数据包括:信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

    结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

    二、半结构化数据

    半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。

    半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。

    常见的半结构数据有XML和JSON,对于对于两个XML文件,第一个可能有

    <person>
        <name>A</name>
        <age>13</age>
        <gender>female</gender>
    </person>
    

    第二个可能为:

    <person>
        <name>B</name>
        <gender>male</gender>
    </person>
    

    从上面的例子中,属性的顺序是不重要的,不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据,怎么理解呢?上面的例子中,标签是树的根节点,和标签是子节点。通过这样的数据格式,可以自由地表达很多有用的信息,包括自我描述信息(元数据)。所以,半结构化数据的扩展性是很好的。

    • 标记语言XML这是一种半结构化的文档语言。XML是一组定义人机可读格式的文档编码规则(虽然说XML是人类可读的,但并没有带来太大的好处,因为人员阅读XML文档都会让他们更加耗费时间。)其价值在于它的标签驱动结构非常灵活,编码人员可以使其适应在Web上普及数据结构、存储和传输。

    • 开放标准JSON(JavaScript Object
      Notation)是另一种半结构化数据交换格式。Java隐含在名称中,但其他类似C语言的编程语言可以识别它。其结构由名称/值对(或对象、散列表等)和有序值列表(或数组、序列、列表)组成。由于结构在各种语言之间可以互换,JSON擅长在Web应用程序和服务器之间传输数据。

    • NoSQL半结构化数据也是许多NoSQL(不仅是SQL)数据库的重要组成部分。NoSQL数据库与关系数据库不同,因为它们不会将组织(模式)与数据分开。这使得NoSQL成为存储不容易适应记录和表格格式的信息(比如长度不同的文本)的更好选择。它还允许数据库之间进行更容易的数据交换。一些较新的NoSQL数据库(如MongoDB和Couchbase)也通过将它们以JSON格式本地存储来包含半结构化文档。

    在大数据环境中,NoSQL不需要管理员将运营和分析数据库分离为单独的部署。NoSQL是可操作的数据库,并托管用于商业智能的本地分析工具。在Hadoop环境中,NoSQL数据库摄取并管理传入数据并提供分析结果。

    这些数据库在大数据基础架构和LinkedIn等实时Web应用程序中很常见。在LinkedIn网站上,数以亿计的商业用户可以自由分享职位、地点、技能等等。LinkedIn以半结构化格式捕捉海量数据。当求职用户创建搜索时,LinkedIn会将查询与其大规模的半结构化数据存储相匹配,将数据交叉引用到招聘趋势中,并与求职者分享结果推荐。 Salesforce等高级LinkedIn服务中的销售和营销查询也采用相同的流程。亚马逊还将读者推荐建立在半结构化数据库上。

    半结构化数据,包括邮件、HTML、报表、资源库等等,典型场景如邮件系统、WEB集群、教学资源库、数据挖掘系统、档案系统等等。这些应用对于数据存储、数据备份、数据共享以及数据归档 等基本存储需求。

    三、非结构化数据

    非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

    非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

    非结构化数据,包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。具体到典型案例中,像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器(PDM/FTP)、媒体资源管理等具体应用,这些行业对于存储需求包括数据存储、数据备份以及数据共享等。

    典型的人为生成的非结构化数据包括:

    • 文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。
    • 电子邮件:电子邮件由于其元数据而具有一些内部结构,我们有时将其称为半结构化。但是,消息字段是非结构化的,传统的分析工具无法解析它。
    • 社交媒体:来自新浪微博、微信、QQ、Facebook,Twitter,LinkedIn等平台的数据。
    • 网站: YouTube,Instagram,照片共享网站。
    • 移动数据:短信、位置等。
    • 通讯:聊天、即时消息、电话录音、协作软件等。
    • 媒体:MP3、数码照片、音频文件、视频文件。
    • 业务应用程序:MS Office文档、生产力应用程序。

    典型的机器生成的非结构化数据包括:

    • 卫星图像:天气数据、地形、军事活动。
    • 科学数据:石油和天然气勘探、空间勘探、地震图像、大气数据。
    • 数字监控:监控照片和视频。
    • 传感器数据:交通、天气、海洋传感器。

    四、结构化数据与非结构化数据有什么区别?

    结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构,而是基于使用它们的应用程序:关系数据库用于结构化数据,大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外,最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具,但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。
    并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上,并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据,企业数据的巨大价值都将无法发挥。

    参考:
    结构化数据与非结构化数据有什么区别?

    结构化数据、半结构化数据和非结构化数据

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