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  • 没有要求话打印一个乘法口诀是非常简单,也有多种方式解题,比较简单就不多做叙述,代码如下: for (int i=1;i<=9;i++){ for (int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(j+"*"+i+"="+i*j+"\t"); } Sys....

    没有要求的话打印一个乘法口诀表是非常简单的,也有多种方式解题,比较简单就不多做叙述,代码如下:

     for (int i=1;i<=9;i++){
                for (int j=1;j<=i;j++){
                    System.out.print(j+"*"+i+"="+i*j+"\t");
                }
                System.out.println();
            }
    

    编写一个程序使用二维数组存储乘法口诀表

    按照题目要求就必须用二维数组,代码如下:

    String mulTable[][] =new String[9][];
    
            for(int i=0;i<mulTable.length;i++){ //生成数组空间
                mulTable[i]=new String[i+1];
            }
    
            for(int i=0;i<mulTable.length;i++){  //存储
                for(int j=0;j<=i;j++){
                    mulTable[i][j]=(j+1)+"*"+(i+1)+"="+((i+1)*(j+1));
                }
            }
           for (int i=0;i<mulTable.length;i++){  //打印
               for (int j=0;j<mulTable[i].length;j++){
                   System.out.print(mulTable[i][j]+"\t");
               }
               System.out.println();
           }
    
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  • SAP ABAP中内表的类型

    2010-03-29 13:57:44
    这一点要比其他语言中自己定义二维数组要容易理解、方便运用的多。  内表不仅可以包含基础数据,内表中还可以以内表为元素呵呵。也就是内表的嵌套。知道内表强大了吧,不仅如此,内表还有多种类型,定义不同的类型...

         前文《SAP ABAP中的内表》叙述了ABAP语言中‘内表’这一概念,利用内表我们在当前的程序中就包含了一个虚拟的数据库表。这一点要比其他语言中自己定义二维数组要容易理解、方便运用的多。

         内表不仅可以包含基础数据,内表中还可以以内表为元素呵呵。也就是内表的嵌套。知道内表强大了吧,不仅如此,内表还有多种类型,定义不同的类型的内表可以对应不同的操作。

     

         内表(INTERNAL TALBE)分为两大类:

         一、索引内表-INDEX TABLE

         索引内表分为两种:标准内表(STANDARD TABLE)和排序表(SORTED TABLE)。

         标准内表每一行数据都有关键字和系统为之生成的逻辑索引。程序对内表中行的寻址操作可以通过关键字或者索引进行。

         排序表也具有逻辑索引,不同的是排序表总是按照其关键字升序排序后再进行存储,其访问方式与标准表相同。

     

         二、哈希表-HASHED TABLE

         没有索引的表,只能靠关键字进行寻址。系统用哈希算法管理表中的数据,因而其寻址一个数据行的时间与表的行数无关。

     

         看到以上的内表分类我都要内牛满面了呵呵,太爽了,不用自己一步一步的去构建2维数组了,也不用自己去想排序的事情了呵呵。哈希算法也不用自己去想去理解了呵呵!虽然C语言对底层算法和存储管理的力度比较大,但是ABAP把这些交给系统去做能让程序员更加专注到实际业务当中吧。

     

                                                      elemark

                                          2010年3月29日14:01:00

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  • 第二章 关系数据库 一选择题 1对于关系模型叙述错误是 建立在严格数学理论集合论和谓词演算公式基础之一B微机 DBMS 绝大部分采取关系数据模型C用二维表表示关系模型是其一大特点 D不具有连接操作 DBMS 也可以...
  • 绝大部分采取关系数据模型 C用二维表表示关系模型是其一大特点 D不具有连接操作?DBMS?也可以是关系数据库管理系统 2关系模式任何属性 A不可再分 B可再分 C命名在该关系模式中可以不唯一 D以上都不是 3在通常情况...
  • 2. 二维状态state-event实现。逻辑清晰。可是矩阵通常比較稀疏,并且维护麻烦。 3. 用状态转移stateTransfer Table实现,数组大小等于状体转移边个数,易扩展; 以下用一个样例来进行具体说明,描写叙述的例如...

    状态机在project中使用很的频繁,有例如以下常见的三种实现方法:
    1. switch-case 实现。适合简单的状态机。
    2. 二维状态表state-event实现。逻辑清晰。可是矩阵通常比較稀疏,并且维护麻烦。
    3. 用状态转移表stateTransfer Table实现,数组大小等于状体转移边个数,易扩展;
    以下用一个样例来进行具体说明,描写叙述的例如以下场景:

    描写叙述对象:门
    状态:开着、关着、锁着 (这里的关着指关了但未锁的状态)
    事件:开门、关门、上锁、解锁

    代码实现用枚举来定义状态和事件,操作数据节点转移到目的状态用函数实现。枚举本身默认是从0開始的int类型,利用这个特点将状态转移函数放到函数指针数组中与状态相应起来。方便操作。
    核心数据结构例如以下:

    状态:枚举类型
    事件:枚举类型
    状态转移结构体:{当前状态、事件、下个状态},定义一个全局数组来使用
    状态变更函数:到下个状态(放到数组中与状态枚举相应起来)

    此种实现方法easy扩展,添加状态和事件都比較easy。

    假设存在一个状态通过相应事件能够转移到多个状态的情形,则能够扩展状态转移函数。或者在状态转移结构中添加一个推断函数字段。
    代码实现例如以下:

    #include <iostream>
    using namespace std;
    
    typedef enum{
        OPENED,
        CLOSED,
        LOCKED,
    }  State;
    
    typedef enum{
        OPEN,
        CLOSE,
        LOCK,
        UNLOCK
    } Event;
    
    typedef struct{
        State currentState;
        Event event;
        State NextState;
    } StateTransfer;
    
    typedef struct{
        State state;
        int transferTimes;
    }Door;
    
    StateTransfer g_stateTransferTable[]{
        {OPENED, CLOSE,  CLOSED},
        {CLOSED, OPEN,   OPENED},
        {CLOSED, LOCK,   LOCKED},
        {LOCKED, UNLOCK, CLOSED},
    };
    
    void toOpen(Door& door);
    void toClose(Door& door);
    void toLock(Door& door);
    typedef void (*pfToState)(Door& door);
    pfToState g_pFun[] = {toOpen, toClose, toLock}; //状态枚举值相应下标
    
    void toOpen(Door& door){
        door.state = OPENED;
        cout << "open the door!\n";
    }
    
    void toClose(Door& door){
        door.state = CLOSED;
        cout << "close the door!\n";
    }
    
    void toLock(Door& door){
        door.state = LOCKED;
        cout << "lock the door!\n";
    }
    
    void transfer(Door& door,const Event event){
        for (int i = 0; i < sizeof(g_stateTransferTable)/sizeof(StateTransfer); ++i) {
            if(door.state == g_stateTransferTable[i].currentState &&
               event == g_stateTransferTable[i].event){
                g_pFun[g_stateTransferTable[i].NextState](door);
                door.transferTimes++;
                cout << "transfer ok!\n";
                return;
            }
        }
        cout << "This event cannot transfer current state!!\n";
        return;
    }
    
    void printDoor(const Door& door){
        string stateNote[] = {"opened","closed","locked"}; // 下标正好相应状态枚举值
        cout << "the door's state is: " << stateNote[door.state] << endl;
        cout << "the door transfer times is: " << door.transferTimes << endl;
    }
    
    int main(){
        Door door = {CLOSED, 0};
        printDoor(door);
        transfer(door, OPEN);
        printDoor(door);
        transfer(door, LOCK);
        printDoor(door);
        transfer(door, CLOSE);
        printDoor(door);
        return 0;
    }

    执行结果例如以下:

    the door’s state is: closed
    the door transfer times is: 0
    open the door!
    transfer ok!
    the door’s state is: opened
    the door transfer times is: 1
    This event cannot transfer current state!!
    the door’s state is: opened
    the door transfer times is: 1
    close the door!
    transfer ok!
    the door’s state is: closed
    the door transfer times is: 2

    转载于:https://www.cnblogs.com/lxjshuju/p/7162232.html

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  • 一个事实、维表维表 3、数据仓库三种模式之间的关系。 星型、雪花、星座 4、在设计数据仓库时,为什么确定事实表的粒度非常重要? 事实与粒度相匹配。 5、以下关于数据粒度的叙述中哪些是错误...

    1、简述数据仓库的设计步骤。

    数据仓库规划(用户业务目标、仓库目标)和需求分析、建模、物理模型设计、部署、维护。

     

    2、简述星型模式和雪花模式的区别。

    一个事实、一组维表

    一个事实、维表接维表

     

    3、数据仓库三种模式之间的关系。

    星型、雪花、星座

     

    4、在设计数据仓库时,为什么确定事实表的粒度非常重要?

    事实与粒度相匹配。

     

    5、以下关于数据粒度的叙述中哪些是错误。

    (1)粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别。

    (2)数据越详细,粒度就越小,抽象级别也就越高。

    (3)数据综合度越高,粒度就越大,抽象级别也就越高。

    (4)粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量。

     

    6、以下关于数据仓库开发特点的叙述中哪些是错误的。

    (1)数据仓库开发要从数据出发。

    业务需求

    (2)数据仓库使用的需求在开发出来后才会明确。

    先明确,再开发。设计时要能够应对未来的变化。

    (3)数据仓库开发一个不断循环的过程。

    (4)数据仓库中数据的分析和处理十分灵活,没有固定的开发模式。

    7、以下关于数据仓库设计的说法中哪些是正确的。

    (1)数据仓库项目的需求很难把握,所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计,只能从数据出发进行设计。

    (2)在进行数据仓库主题数据模型设计时,应该按部门业务应用的方式来设计数据模型。

    (3)在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性。

    (4)在进行数据仓库概念模型设计时,需要设计实体关系图,给出数据表的划分,并给出每个属性的定义域。

    8、维表中维有哪些类型?

    结构维、信息维、分区维、分类维、退化维、一致维、父子维

     

    9、在数据仓库的物理模型设计中,为什么要考虑维的概念分层?

    多级汇总、深入洞察、不同用户不同维、灵活

    10、在数据仓库的物理模型设计中,合并表组织策略有哪些好处?

    节省I/O开销

     

    思考:

    1、源变化。

    急:先处理、再分责

     

    2、bottom-up/top-down

    top-down:技术成熟、业务过程理解透彻。规范化程度高,最小化数据冗余与不一致性。便于全局。

    周期长、见效慢;风险高。

    bottom-up:见效快,投资少,灵活;由于部门需求简单,容易实现。

    数据逐步清洗提炼。

    转载于:https://www.cnblogs.com/moqingtong/p/8284293.html

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