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  • 文章目录gprMax 正演模拟中Ex、Ey、Ez三个分量之间的关系分析、电场E、磁场B和波传播方向K之间的关系二、模拟结果分析 、电场E、磁场B和波传播方向K之间的关系 电场 E、磁场 B、波传播方向 K 是两两正交的,如下...

    gprMax 正演模拟中Ex、Ey、Ez三个分量之间的关系分析

    在 GPR 应用中,电场分量通常是测得量。我们一般的正演模拟用哪个电场分量呢

    一、电场E、磁场B和波传播方向K之间的关系

    电场 E、磁场 B、波传播方向 K 是两两正交的,如下图所示
    在这里插入图片描述
    一般的天线是电偶极子,激发产生的电磁波传播方向与电场方向垂直。

    二、模拟结果分析

    首先看 Ex 分量
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Ey 分量
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Ez 分量
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    结果很明显,由于 Ey 分量是垂直测量剖面的,所以 Ey 分量电磁波能量最强,Ex、Ez 与在电磁波传播方向与磁场方向的剖面内,能量相对较弱。

    所以得出如下结论,一般的,用 Ey 分量来分析绘图即可。

    当然,用三个分量计算总场也可。

    展开全文
  • 第六章 关系数据理论

    2020-12-25 15:29:44
    作为二维表,关系要符合一个最基本的条件:**分量必须是不可分开的数据项。**满足了这个条件的关系模式就属于第一范式(1NF) 数据依赖 是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系 通过属性间值的相等与否...

    6.1 问题的提出

    关系模式由五部分组成,是一个五元组:R(U, D, DOM, F)

    • 关系名R是符号化的元组语义
    • U为一组属性
    • D为属性组U中的属性所来自的域
    • DOM为属性到域的映射
    • F为属性组U上的一组数据依赖

    作为二维表,关系要符合一个最基本的条件:**每个分量必须是不可分开的数据项。**满足了这个条件的关系模式就属于第一范式(1NF)

    数据依赖

    • 是一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系
      • 通过属性间值的相等与否体现出来的数据间相互联系
    • 是现实世界属性间相互联系的抽象
    • 是数据内在的性质
    • 是语义的体现

    数据依赖的主要类型

    • 函数依赖(Functional Dependency,简记为FD)
    • 多值依赖(Multi-Valued Dependency,简记为MVD)

    函数依赖

    Sname=f(Sno),Sdept=f(Sno)
    即Sno函数决定Sname
    Sno函数决定Sdept
    记作Sno→Sname,Sno→Sdept

    关系模式Student<U, F>中存在的问题

    (1)数据冗余 浪费大量的存储空间

    (2)更新异常(Update Anomalies)
    数据冗余 ,更新数据时,维护数据完整性代价大。

    (3)插入异常(Insertion Anomalies)

    应该插入的数据未被插入

    (4)删除异常(Deletion Anomalies)

    原因
    由存在于模式中的某些数据依赖引起的。
    解决方法
    用规范化理论改造关系模式来消除其中不合适的数据依赖

    6.2 规范化

    6.2.1 函数依赖

    设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r 中不可能存在两个元组在X上的属性值相等, 而在Y上的属性值不等, 则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”,记作X→Y。

    平凡函数依赖与非平凡函数依赖

    X→Y,但Y⊈X则称X→Y是非平凡的函数依赖
    X→Y,但Y⊆X 则称X→Y是平凡的函数依赖

    对于任一关系模式,平凡函数依赖都是必然成立的,它不反映新的语义。

    若X→Y,则X称为这个函数依赖的决定因素(Determinant)。
    若X→Y,Y→X,则记作X←→Y。
    若Y不函数依赖于X,则记作image-20201206193120151

    完全函数依赖与部分函数依赖

    在R(U)中,如果X→Y,并且对于X的任何一个真子集X’, 都有 image-20201206193323216则称Y对X完全函数依赖,记作image-20201206193346340
    若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y对X部分函数依赖,记作image-20201206193420905

    传递函数依赖

    在R(U)中,如果X→Y(Y⊈X),image-20201206193539548,Y→Z,Z⊈Y, 则称Z对X传递函数依赖(transitive functional dependency)。记为:image-20201206193555601
    注: 如果Y→X, 即X←→Y,则Z直接依赖于X,而不是传递函数依赖。

    6.2.2 码

    设K为R<U,F>中的属性或属性组合。若image-20201206193749705,则K称为R的一个候选码(Candidate Key)。
    如果U部分函数依赖于K,即image-20201206193811678,则K称为超码 (Surpkey)。候选码是最小的超码,即K的任意一个真子集都不是候选码。
    若关系模式R有多个候选码,则选定其中的一个做为主码(Primary key)。

    主属性与非主属性
    包含在任何一个候选码中的属性 ,称为主属性 (Prime attribute)
    不包含在任何码中的属性称为非主属性(Nonprime attribute)或非码属性(Non-key attribute)
    全码:整个属性组是码,称为全码(All-key)

    关系模式 R中属性或属性组X 并非 R的码,但 X 是另一个关系模式的码,则称 X 是R 的外部码(Foreign key)也称外码

    主码与外部码一起提供了表示关系间联系的手段

    6.2.3 范式

    范式是符合某一种级别的关系模式的集合。
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足 不同程度要求的为不同范式。
    范式的种类:

    第一范式(1NF)
    第二范式(2NF)
    第三范式(3NF)
    BC范式(BCNF)
    第四范式(4NF)
    第五范式(5NF)

    各种范式之间存在联系:image-20201206194058481
    某一关系模式R为第n范式,可简记为R∈nNF。

    一个低一级范式的关系模式,通过模式分解(schema decomposition)可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合,这种过程就叫规范化(normalization)。

    6.2.4 2NF

    若关系模式R∈1NF,并且每一个非主属性都完全函数依赖于任何一个候选码,则R∈2NF

    单属性候选码最低满足2NF

    一个关系模式不属于2NF,会产生以下问题:
    插入异常
    如果插入一个新学生,但该生未选课,即该生无Cno,由于插入元组时,必须给定码值,因此插入失败。
    删除异常
    如果S4只选了一门课C3,现在他不再选这门课,则删除C3后,整个元组的其他信息也被删除了。
    修改复杂
    如果一个学生选了多门课,则Sdept,Sloc被存储了多次。如果该生转系,则需要修改所有相关的Sdept和Sloc,造成修改的复杂化。

    出现这种问题的原因
    例子中有两类非主属性:
    一类如Grade,它对码完全函数依赖
    另一类如Sdept、Sloc,它们对码不是完全函数依赖
    解决方法:
    用投影分解把关系模式S-L-C分解成两个关系模式
    SC(Sno,Cno,Grade)
    S-L(Sno,Sdept,Sloc)

    6.2.5 3NF

    设关系模式R<U,F>∈1NF,若R中不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z(Z ⊇ Y), 使得X→Y,Y→Z成立,image-20201206200659588不成立,则称R<U,F> ∈ 3NF。

    即不存在传递依赖

    无非主属性码最少属于第三范式

    非键属性不能依赖于其他非键属性

    6.2.6 BCNF

    BCNF是修正的第三范式,有时也称为扩充的第三范式。

    设关系模式R<U,F>∈1NF,若X →Y且Y ⊆ X时X必含有码,则R<U,F>∈BCNF。
    换言之,在关系模式R<U,F>中,如果每一个决定属性集都包含候选码,则R∈BCNF。

    BCNF的关系模式所具有的性质

    • 所有非主属性都完全函数依赖于每个候选码
    • 所有主属性都完全函数依赖于每个不包含它的候选码
    • 没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性

    如果一个关系数据库中的所有关系模式都属于BCNF,那么在函数依赖范畴内,它已实现了模式的彻底分解,达到了最高的规范化程度,消除了插入异常和删除异常。

    • 所有非主属性都完全函数依赖于每个候选码
    • 所有主属性都完全函数依赖于每个不包含它的候选码
    • 没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性

    如果一个关系数据库中的所有关系模式都属于BCNF,那么在函数依赖范畴内,它已实现了模式的彻底分解,达到了最高的规范化程度,消除了插入异常和删除异常。

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  • 二、关系型数据库理论 2.1 关系型数据库中基本概念 关系(Relation) ... 一列中的分量必须来自同一个域, 必须是同一类 型的数据。(一列数据类型一致) > 不同的列可来自同一个域, 一列称为属性, 不

    二、关系型数据库理论

    2.1 关系型数据库中基本概念

    • 关系(Relation)

      一个关系就是一张二维表,每个关系都有一个关系名
      
    • 元组

      二维表中的行称为元组
      
    • 属性

      二维表中的列称为属性
      
    • 关系模式

      关系模式是对关系的描述。一般格式为R(D1,D2,D3..)
      R关系名,D为属性名
      例如:学生(学号,姓名,性别,年龄,系别)
      

    在这里插入图片描述

    关系的性质

    > 每一列中的分量必须来自同一个域, 必须是同一类
    型的数据。(每一列数据类型一致)
    > 不同的列可来自同一个域, 每一列称为属性, 
      不同的属性必须有不同的名字。(属性名唯一)
    > 列的顺序可以任意交换。
    > 关系中元组的顺序( 即行序) 可任意。
    > 关系中每一分量必须是不可分的数据项。
    

    2.2 关系的键和关系的完整性

    • 候选键(Candidate Key)
    能惟一标识关系中元组的一个属性或属性集,称为候选键
    
    • 主键(Primary Key)
    从多个候选键中选择一个作为查询、插入或删除元组的操作变量
    ,被选用的候选键称为主键。
    每个关系必定有且仅有一个主关系键 
    
    • 外键(Foreign Key)

    image-20210923203559965

    被参照关系的主码和参照关系的外码必须定义在同一个域上 
    
    • 关系的完整性
    实体完整性【必须满足】:主键不能为空或部分为空
    参照完整性【必须满足】:参照关系外键的值必须来自被参照关系的主键,
    或取空值。
    用户自定义完整性:针对某一具体关系数据库的约束条件。
    如:成绩属性的取值范围在0-100之间 
    

    2.3 关系代数

    关系代数是一种抽象的查询语言

    关系代数的运算对象与结果都是关系

    关系代数的运算符

    image-20210923204449012

    传统的集合运算(并、差、交、笛卡尔积)

    相容:1. 两个关系具有相同的度(列数一样)2. 两个关系在第 i 个属性上的值来自同一个域
    除笛卡尔积外,其他的集合运算要求关系必须满足相容性定于。

    传统的集合运算都只是从行的角度进行的。

    image-20210923213338740

    专门的关系运算(选择、投影、连接、除法)

    image-20210923220749970

    2.4 关系规范化提出

    不合理的关系模式存在的存储异常问题

    1. 数据冗余

    2. 插入异常

    3. 删除异常

    4. 更新异常

    根本原因:属性间存在着数据依赖关系

    一个好的关系模式应该具备以下四个条件

    1. 尽可能少的数据冗余

    2. 没有插入异常

    3. 没有删除异常

    4. 没有更新异常

    2.5 函数依赖

    定义

    给定一个X一定能查到Y,就是Y依赖于X,写作X → Y

    例子

    关系S(学号,姓名,年龄)中学号可以唯一确定一个学生,可以找到姓名和年龄。
    就是说(姓名,年龄)函数依赖于学号。

    完全函数依赖

    在一张表中,若X → Y , 且对于X 的任何一个真子集( 假如属性组x 包含超过一个属性的话), X**′** → Y 不成立, 那么我们称Y 对于X完全函数依赖。

    image-20210923233355683

    解释:在这张表中,Y是依赖于X的(X → Y)。X中的真子集(学号和课程),通过单独的学号是不能得到分数的,通过单独的课程也是不能得到分数的。
    只有X中的所有真子集(学号和课程)一起才能得到Y(分数)。所以说Y是完全依赖于X的。

    image-20210923233719761

    在来看看这张表,Y是依赖X的,并且因为X的真子集只有一个,所以Y必然是完全依赖于X的。

    部分函数依赖

    假如Y 函数依赖于x , 但同时Y 并不完全函数依赖于x , 那么我们就称Y 部分函数依赖于
    x 。

    image-20210923233522001

    解释:X的其中一个真子集学号就可以得到系名Y,即Y是部分函数依赖于X的。

    传递函数依赖

    假如Z函数依赖于Y, 且Y 函数依赖于X , 且Y 不包含于X ,X 不函数依赖于Y , 那么我们就
    称Z传递函数依赖于X

    image-20210924000845793

    2.6 候选码判定

    1. 如果有属性不在函数依赖集中出现,那么它必须包含在候选码中。
    2. 如果有属性只在函数依赖集右边出现,那么它必不包含在候选码中。
    3. 如果有属性只在函数依赖集的左边出现,则该属性一定包含在候选码中。
    4. 如果有属性或属性组能唯一标识元组,则它就是候选码,也就是说,通过函数依赖所求出的候选码的闭包中,能够包含所有的属性。

    什么是闭包?

    有关系R(A,B,C,D),函数依赖集F(D →B,B →D,AD→B,AC→D)

    A的闭包:A

    B的闭包:B、D

    C的闭包:C

    D的闭包:D、B

    AC的闭包:A、C、D、B

    例子

    有关系模式R<U,F>,U={A,B,C,D},

    1)F={A→B,B→C,C→D,D→A}
    2)F=Φ(空集)
    3)F={A→B,B→A,A→C}
    4)F={(A,B)→C,D→A}
    5)F={(A,B)→C,C→A}

    1):所有属性ABCD在左右两侧均出现,因此前三条判断均不起作用。通过(4)的判断方法可以得知,A的闭包为{A,B,C,D};B的闭包为{A,B,C,D};C的闭包为{A,B,C,D};D的闭包为{A,B,C,D}。四者的闭包均包含了所有的属性,因此此关系模式的候选码为A、B、C、D。
    2):函数依赖为空集,根据(1)可知,此关系模式的候选码为A、B、C、D。
    3):属性D在函数依赖集中从未出现,因此候选码中一定有它,而属性C只在右侧出现,因此候选码中一定没有它,结合上述方法(4)闭包的判断,候选码为(A,D),(B,D)。
    4):同上,C只在右侧出现,而B和D只在左侧出现,因此候选码中一定有D无C,最后判断A,可知候选码为(B,D)
    5):同理,候选码为(A,B,D)和(B,C,D)

    2.7 关系模式的范式

    第一范式

    关系模式R所有的属性均为简单属性,即每个属性都是不可再分的,则称R属于第一范式,简称1NF。

    image-20210924111832462

    上图是不满足1NF的,很显然,在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此,你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

    存在问题:

    1. 数据冗余

    2. 插入异常

    3. 删除异常

    4. 更新异常

    第二范式

    在1NF的基础上,数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖,也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。简称2NF。

    image-20210924114419234

    存在问题

    1. 数据冗余

      同一门课程由n个学生选修,"学分"就重复n-1次;
      同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-1次。
      
    2. 插入异常

      假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,
      由于还没有"学号"关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。
      
    3. 删除异常

      假设一批学生已经完成课程的选修,这些选修记录就应该从数据库表
      中删除。但是,与此同时,课程名称和学分信息也被删除了。很显然,
      这也会导致插入异常。
      
    4. 更新异常

      若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的"学分"值都要更新,
      否则会出现同一门课程学分不同的情况。
      

    规范化

    消除部分函数依赖,满足完全函数依赖,就可以得到2NF。

    把选课关系表改为如下三个表:

    image-20210924115441612

    这样的数据库表是符合第二范式的。不过2NF还是存在数据冗余、插入、删除、修改异常的。
    所以需要继续对关系进行规范化。

    第三范式

    在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。简称3NF。

    image-20210924121234098

    存在问题

    1. 数据冗余
    2. 插入异常
    3. 删除异常
    4. 更新异常

    自行分析可以得知。

    规范化

    消除函数传递依赖。就可以得到3NF

    把学生关系表分为如下两个表:

    image-20210924122602458

    这样的数据库表是符合第三范式的。3NF解决了2NF中存在的四个问题:

    1. 数据冗余降低了
    2. 不存在插入异常
    3. 不存在删除异常
    4. 不存在更新异常

    巴斯-科德范式(BCNF)

    在第三范式的基础上,数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合BCNF范式。

    image-20210924134302693

    存在问题

    1. 删除异常
    2. 插入异常
    3. 更新异常

    规范化

    把仓库管理关系表分解为二个关系表

    image-20210924134622518

    这样的数据库表是符合BCNF的,消除了删除异常、插入异常和更新异常。

    2.8 小结

    image-20210924163253696
    展开全文
  • 行为图的结点数n,之后的n行为邻接矩阵的内容,行n数表示。其中A[i][j]=1表示两结点邻接,而A[i][j]=0表示两结点无邻接关系。 【输出形式】 输出此图连通分量的个数。 【样例输入】 5 0 1 1 0 0 1 0 1...

    问题描述】
     根据输入的图的邻接矩阵A,判断此图的连通分量的个数。

    【输入形式】
     第一行为图的结点个数n,之后的n行为邻接矩阵的内容,每行n个数表示。其中A[i][j]=1表示两个结点邻接,而A[i][j]=0表示两个结点无邻接关系。

    【输出形式】
     输出此图连通分量的个数。

    【样例输入】
     5
     0 1 1 0 0
     1 0 1 0 0
     1 1 0 0 0
     0 0 0 0 1
     0 0 0 1 0

    【样例输出】
     2

    所以咱们这么构思一下

     

     

    #include<iostream>
    using namespace std;
    #define Maxsize 1024      //定义全局变量 数组visit[]
    int visit[Maxsize];
    typedef struct Graph
    {
    	int a[64][64];        //建立邻接矩阵  Graph图类型
    }Graph;               
    void Creat(int n,Graph *s)
    {
    	int i, j;
    	for ( i = 0; i < n; i++)
    	{
    		for ( j = 0; j < n; j++)    //双循环 写入Graph s
    		{
    			cin >> s->a[i][j];
    		}
    	}
    }
    void Dfs(Graph *s,int visit[],int i,int n)  //此处传参i为行值 
    {
    	visit[i] = 1;      //设标记 已访问过
    	for (int j = 0; j < n; j++)         //内部循环(列) 寻找是否和行点有通路
    	{
    		if (!visit[j]&&s->a[i][j]==1)
    			//如果AB两点之间都没有被访问过 并且 A点和 A B C D点之间有连通
    		{
    			Dfs(s, visit, j, n);    //继续搜索
    		}
    	}
    }           //此处Dfs搜索的意义在于:将访问过(可联通的)点做标记,通过调用外部一次性bfs的次数 判断连通分量的个数
    
    
    void Makevisit(Graph *s,int visit[],int n)
    {
    	int i, f = 0;
    	for (i = 0; i < n; i++)
    		visit[i] = 0;			//初始化辅助数列
    	for (i = 0; i < n; i++)     //外部循环是从第一个点(行上的点)(若访问过则不再访问)
    	{        // (确保所有的点都要访问,才能准确的判断连通分量个数)
    		if (!visit[i])           //判断该点是否遍历过 若未遍历过 则进入
    		{ 
    			f++;                  
    			Dfs(s, visit, i, n);    
    			      //调用搜索的次数 即为连通分量的个数
    		}
    	}
    		cout << f;
    }
    
    int main()
    {
    	int n;  
    	Graph *s=NULL;           //表s初始化为空
    	s = new Graph[64];       //给表s赋值空间
    	cin >> n;
    	Creat(n,s);              //创建表
    	Makevisit(s, visit, n);  //搜索
    	return 0;
    }

    展开全文
  • 元素中的每一个值d叫做一个分量一个域运行的不同取值个数称为这个域的基数) 关系模式 关系数据库 关系模式的存储结构 关系操作 基本关系操作 关系数据语言的分类 关系完整性 关系代数 专门的关系运算 1.选择 2....
  • 我们读不同的描写数据库的文章,会看到不同的概念名称,从某种意义上来讲,是公说公...至于如何定义一个实体,则会根据不同的需要,不同的视角有所不同,比如我们将生物作为实体,那么我们就考虑这个实体有哪些属性,
  • 第1章绪论

    2021-03-04 08:31:34
    1.1.1四基本概念 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统 1.数据(data) 数据是数据库中存储的基本对象,数据不仅仅只是数字,也包括文本、图形、图像、音频、视频、学生的档案记录、货物的运输情况等 描述...
  • 第二章 关系数据库

    2021-04-08 19:15:04
    关系数据库
  • 参考博客:... DFS+标记(求连通分量个数)题目描述 在无向图中,如果从顶点vi到顶点vj有路径,则称vi和vj连通。如果图中任意两顶点之间都连通,则称该图为连通...
  • 第2章 关系数据库

    2021-03-04 10:24:09
    第2章 关系数据库 本文全部内容来自数据库系统概论(第5版)—王珊、萨师煊著 2.1 关系数据结构及形式化定义 2.1.1 关系关系模型中,现实世界的实体以及实体间的各种联系均用单一的数据结构类型—关系表示 1、...
  • 1、作为一个二维表,关系要符合一个最基本的条件:每一个分量必须是不可分的数据项。满足了这个条件 的关系模式就属于第一范式(1NF)。 2、 完全函数依赖 部分函数依赖 传递函数依赖 直接函数依赖 3、属性/属性组...
  • 目录一,问题的提出二,规范化1.函数依赖2.平凡函数依赖与非平凡函数依赖3....关系模式由五部分组成,是一个五元组: R(U, D, DOM, F) R是符号化的元组语义 U为一组属性 D为属性组U中的属性所来自的域 DOM为属性到域
  • 连通分量和生成树

    2021-10-27 15:59:31
    连通分量和生成树 连通分量是无向图的极大连通子图(包含尽可能多的顶点和边) 生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图
  • 本帖最后由 领养的羚羊 于 2015-5-27 17:10 编辑就是一个很简单的信号,图2是时域图1是频域。然后在网上找到这样的话:假设FFT之后某点n用复数a+bi表示,那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b,相位就是Pn=atan2(b,a)...
  • 关系数据结构及形式化定义 关系 关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构--关系。在用户看来,关系模型中数据的逻辑结构使一张...每一个元素(d1,d2,...,dn)叫做一个n元组,或简称元组。元组中每一个di叫
  • 基本图算法一、图的表示对于图G=(V,E),可以用两种表示...邻接链表由一个包含|V|条链表的数组Adj构成,个节点有一条链表。若G是无向图,则Adj[u]包含所有与u邻接的节点,所有邻接链表之和为2|E|;若G是有向图,...
  • 无向图的双连通分量

    2021-04-03 10:35:30
    对于(1)边双联通分量的定义,我们需要引入桥的概念,桥是指连通图中的条边,这条边满足:如果删除这条边,整个图会变的不连通,则这条边被称为桥。极大的不含有桥的连通区域称为边连通分量。根据定义可知e-DCC有...
  • 详解图像中的高频分量与低频分量

    千次阅读 2020-12-31 13:55:00
    在网上有一个解释非常形象:将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,个成分的颜色由波长(或频率)来决定。 傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分...
  • 在超声检测中,无论是人为因素还是非人为因素,都不可避免的会出现影响实验数据的因素,其中噪声是很重要的环,实验数据的可靠性会因为噪声的干扰而大打折扣,以为了提高检测数据的精确性需要将噪声去除掉.噪声的处理...
  • 关系数据库——关系代数

    千次阅读 2021-04-05 10:56:41
    文章目录关系数据库关系代数关系代数的分类及其运算符传统的集合运算专门的关系运算 关系数据库 关系代数 关系模型与其它模型相比,最有特色的是它的数据库语言 这种语言灵活方便、表达能力和功能都很强 目前关系...
  • 计算机二级《公共基础》第四章关系代数知识点导语:关系代数在计算机二级考试笔试中出现的机率为30%,下面是关于关系代数的知识点介绍,欢迎参考!关系代数考试链接:关系代数在笔试考试中出现的机率为30%,主要是以...
  • 组委会把这个难题交给了LHC,LHC分析了一下所有营员的地域关系,发现有些营员是一个城市的,其实他们只需要一张就可以了,因为一个人拿到光盘后,其他人可以带着U盘之类的东西去拷贝啊! 可是,LHC调查后发现,由于...
  • 第二章 关系数据库第一节 关系数据库概述关系数据库的特征关系数据库的优点第二节 关系数据模型关系数据库模型三要素关系数据结构 ...表:也称为关系一个二维数据结构,由表名、构成表的列及若干
  • 一个连通分量加上任何一些点都不是连通分量了,该连通分量就是强连通分量。 强连通分量的作用: 将任意有向图通过==缩点(将所有连通分量缩成一个点)==转换成向无环图(DAGDAGDAG)。 常见应用:对于上图,将有向图缩...
  • 1.关系规范化中的删除操作异常是指 ① ,插入操作异常是指 ② 。 A.不该删除的数据被删除 B.不该插入的数据被插入 C....根据这理论,关系数据库中的关系必须满足:其每一属性都是( )。 A.互
  • 第三讲关系模型之基本概念 ​ 关系模型简述 关系模型是从表(table)以及表的处理方式中抽象出来的 形象的说,一个关系...元组分量:元组中的个值都叫做一个分量 笛卡尔积:所有可能组合而成的元组的集合
  • 给定组域D1、D2、....Dn,这n域的笛卡尔积为: 例如: 2、关系的定义 满足一定语义的D1*D2*...*Dn的子集叫做域在D1、D2、...、Dn上的关系R(D1,D2,...Dn) R:关系的名字 n:关系的目或度 ...
  • 必要概念 如果两个顶点是相互可达的,那么他们是强连通的。 如果一幅有向图中任意两个顶点都是相互连通的,那么这个有向图也是强连通的。...如果是强连通图,那么他只有一个强联通分量。一般的,联通分量
  • 小编前言1918年,福蒂斯丘(G.L.Fortescue)发表了篇杰出的论文 Method of Symmetrical Coordinates Applied to the Solution of Polyphase Networks,提出了对称分量法。正负零序分量的计算,对电力系统故障分析和...
  • 强连通分量例题

    2021-11-21 20:43:22
    强连通分量例题 带明星 题意: 头奶牛都梦想成为牛棚里的明星。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛。所有奶牛都是自恋狂,头奶牛总是喜欢自己的。奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果 A 喜欢 BB,B 喜欢 ...

空空如也

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关系的每一个分量必须