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  • 数据库的物理组织 数据库实现的基础是文件,对数据库的任何操作最终要转化为对文件的操作。...数据库系统中数据的物理组织必须体现实体之间的联系,支持数据库的逻辑结构–各种数据模型。 **数据库要存储:数据描...

    数据库管理系统的层次结构之物理组织

    数据库实现的基础是文件,对数据库的任何操作最终要转化为对文件的操作。所以在数据库的物理组织中,基本问题是如何设计文件组织或者利用操作系统提供的基本的文件组织方法。
    数据库系统是文件系统的发展。文件系统中每个文件存储同质实体的数据,各文件是孤立的,没有体现实体之间的联系。数据库系统中数据的物理组织必须体现实体之间的联系,支持数据库的逻辑结构–各种数据模型。
    **数据库要存储:数据描述(数据外模式、模式、内模式)、数据本身、数据之间的联系、存取路径。**这些都要采用一定的文件组织方式组织、存储起来。

    1、数据字典的组织

    有关数据的描述存储在数据库的数据字典中。数据字段的特点是数据量比较小(与数据本身比)、使用频繁,因为任何数据库操作都要参照数据字典的内容。数据字典在网状、层次数据库中常常用一个特殊的文件来组织。所有关于数据的描述信息存放在一个文件中。
    关系数据库中数据字典的组织通常与数据本身的组织相同。数据字典按不同的内容在逻辑组织为若干字典表对应一个屋里文件,由关系数据库管理系统负责存储组织和管理。

    2、数据及数据联系的组织

    目前,操作系统提供的常用文件结构有顺序文件、索引文件、索引顺序文件、hash文件(杂凑文件)和B树类文件等。
    数据库中数据组织与数据之间的联系是紧密结合的。在数据的组织和存储中必须直接或间接、显示或隐含地体现数据之间的联系,这是数据库物理组织中主要考虑和设计的内容。
    在网状和层次数据库中常用邻接法和连接法实现数据之间的联系。对应到物理组织方式中,就要在操作系统已有的文件结构上实现数据库的存储组织和存取方法。
    举例: 在IMS数据库中,操作系统提供的低级存取方法有:顺序存取方法(SAM)、索引顺序存取方法(ISAM)、虚拟顺序存取方法(VSAM)和溢出顺序存取方法(OSAM)。IBS数据库管理系统在此基础上设计了层次顺序存取方法(HSAM)、层次索引存取方法(HISAN)、层次直接存取方法(HDAM)和层次索引直接存取方法(HISAM)4种数据库的存储组织的相应的存取方法。
    其中,HSAM按照片段值的层次序列码的次序顺序存放各片段值,而层次序列码体现了数据之间的父子和兄弟联系。这是一种典型的按物理邻接方式实现数据之间联系的方法。在这种存取方法中,整个数据库中不同片段型的数据均存储在一个SAM文件中。
    网状数据库中最常用的组织策略是各记录型分别用某种文件结构组织,记录型之间的联系–SET用指引元方式实现。即在每个记录型中增加数据库管理系统控制和维护的系统数据项–指引元,它和用户数据项并存于同一个记录中。
    关系数据库实现了数据表示的单一性。实体及实体之间的联系都用一种数据结构–“表”来表示,因此数据和数据之间的联系两者组织方式相同。在数据库的物理结构中,与数据字典类似,可以一个表对应一个物理文件,由操作系统负责存储管理,也可以多个表对应一个物理文件,由关系数据库管理系统负责存储组织和管理。

    3、存取路径的组织

    在网状和层次数据库中,存取路径是用数据之间的联系来表示的,因此与数据结合并固定。在关系数据库中存取路径和数据是分离的,对用户是隐蔽的。存取路径可以动态建立与删除。存取路径的物理组织通常采用B树类文件结构和hash文件结构。在一个关系上可以建立若干个索引。索引由用户用CREATE INDEX语句来建立,用DROP INDEX删除。在执行查询数据库管理系统查询优化模块也会根据优化策略自动简历索引,以提高查询效率。

    关系数据库中存取路径的建立是十分灵活的。

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  • 轮廓的层次结构

    千次阅读 2020-10-23 08:23:51
    1.什么是层次结构 通常我们使用函数cv2.findContours 图片查找一个对象。有时对象 可能位于不同的位置。还有些情况,一个形状另外一个形状的内部,这种 情况下我们称外部的形状为父,内部的形状为子。按照这种...

    1.什么是层次结构
    通常我们使用函数cv2.findContours 在图片中查找一个对象。有时对象
    可能位于不同的位置。还有些情况,一个形状在另外一个形状的内部,这种
    情况下我们称外部的形状为父,内部的形状为子。按照这种方式分类,一幅图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接的,比如它是不是某个轮廓的子轮廓,或者是父轮廓。这种关系就成为组织结构。
    在这幅图像中,我给这几个形状编号为0-5。2 和2a 分别代表最外边矩形
    的外轮廓和内轮廓。
    在这里边轮廓0,1,2 在外部或最外边。我们可以称他们为(组织结构)
    0 级,简单来说就是他们属于同一级。接下来轮廓2a。我们把它当成轮廓2 的子轮廓。它就成为(组织结构)第1 级。同样轮廓3 是轮廓2 的子轮廓,成为(组织结构)第3 级。最后轮廓4,5 是轮廓3a 的子轮廓,成为(组织结构)4 级(最后一级)。按照这种方式给这些形状编号,我们可以说轮廓4 是轮廓3a 的子轮廓(当然轮廓5 也是)。
    2.opencv中层次结构
    OpenCV使用一个含有四个元素的数组表示父子关系,【Next,Previous,First_Child,Parent】
    Next表示同一级组织结构中的下一个轮廓。
    以上图中的轮廓 0 为例轮廓 1 就是他的 Next。同样轮廓 1 的 Next 是 2Next=2。 轮廓 2 呢在同一级没有 Next。时 Next=-1。而轮廓 4 的 Next 为 5所以它的 Next=5。
    Previous 示同一级结构中的前一个轮廓。
    与前一样轮廓 1 的 Previous 为轮廓 0轮廓 2 的 Previous 为 轮廓 1。轮廓 0 没有 Previous所以 Previous=-1。
    First_Child 示它的第一个子轮廓。
    没有必再了轮廓 2 的子轮廓为 2a。所以它的 First_Child 为 2a。轮廓 3a 呢它有两个子轮廓。但是我们只第一个子轮廓所以是 轮廓 4按照从上往下从左往右的序排序。
    Parent 示它的父轮廓。
    与 First_Child 刚好相反。轮廓 4 和 5 的父轮廓是轮廓 3a。而轮廓 3a 的父轮廓是 3。
    【如果没有父或子,就为-1】
    3.轮廓检索模式
    RETR_LIST 从的度来看中应是简单的。它只是提取所有的轮廓而不去创建任何父子关系。换句就是‘’人人平等‘’它们属于同一级组织轮廓。
    所以在种情况下组织结构数组的第三和第四个数是 -1。但是很明 显Next 和 Previous 有对应的值。
    RETR_EXTERNAL 如果你择种模式的只会回外的的轮廓,所有的子轮廓会忽略掉。

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  • Power BI层次结构

    万次阅读 2018-12-05 16:22:43
    Power BI层次结构

    层次结构列指的是一个表单当中,具有上下级层级关系的两个或多个数据列组成的列组。这个列组可以作为一个普通数据列来创建可视化图形,并且使得构造的可视化图形具备向下穿透的能力。

    在Power BI当中,最典型的的层次结构列就是日期列。默认情况下,当导入数据时,Power BI Desktop会默认将字段列表中的日期类型数据显示为层次结构列。例如Date列就是一个日期类型数据列,Power BI会按照日期信息,构造一个包含年份,季度,月份以及日期的层次结构列Date Hierarchy。
    在这里插入图片描述
    当使用这个Date列去创建一个柱状图时,就能在柱形图上方看到一组层次结构跳转按钮。
    在这里插入图片描述
    点击向下的双箭头图标,柱状图会根据当前日期的层次结构设定,从以年份为单位进行统计,改成以季度为单位进行统计。
    在这里插入图片描述

    使用这种层次结构列可以使得可视化图形具备向下穿透的能力,增强数据分析体验。如果要构建自定义的层次结构列也很简单,例如下图是一张产品销售表单,其中的Category列和Product列具有层级关系,即一个Category值可以包含多个Product信息。
    在这里插入图片描述

    要想基于Category列创造一个层次结构,可以右键选择该列或者点击列名旁边的“…”图标,然后点击新建层次结构,会得到一个Category层次结构列。
    在这里插入图片描述

    当前这个层次结构中只包含一个Category列,要想添加Product列,只需在字段栏下选中Product列,然后将其拖拽到Category层次结构中即可。构成完成之后,选中Category层次结构和TotalSales两个列就可以创建一个支持向下穿透的柱状图表。如果使用原始的Category去创建可视化图形,则无法获得穿透功能。
    在这里插入图片描述

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  • 达到这个层次后,我们至少讨论过基本的数据结构。我们听说过一些像搜索树和散列表这样的基本数据结构,或许还注意到它们所支持的一些操作。但是,程序使用它们或者技术面试熟练分析它们

    我们对数据结构的理解达到了什么层次?我们需要达到的层次是什么?

    第0层次:“数据结构是什么?”

    第0层次是指对数据结构一无所知。我们从来没有听说过数据结构,从来没有注意到对数据进行合理的组织能够大幅度提升程序的运行效率。

    第1层次:“我听说过散列表,虽然不太明白,但感觉它很强大。”

    第1层次是鸡尾酒会[2]水平的认识度。在达到这个层次后,我们至少讨论过基本的数据结构。我们听说过一些像搜索树和散列表这样的基本数据结构,或许还注意到它们所支持的一些操作。但是,在程序中使用它们或者在技术面试中熟练分析它们仍然非常困难。

    第2层次:“这个问题看来需要用堆才能搞定。”

    在进入第2层次后,我们开始进入状态。我们已经熟练地掌握了数据结构的基础知识,可以在程序中熟练地使用各种数据结构,并对哪种类型的数据结构适用于哪种类型的编程任务有着良好的感觉。

    第3层次:“我只用自己手工定制的数据结构。”

    第3层次是最高级的层次,适合专家级程序员和计算机科学家,他们已经不满足仅仅以客户的身份使用现有的数据结构的实现。在进入这个层次之后,我们对基本数据结构的所有细节了如指掌,对它们的实现方式也是烂熟于心。

    最大的提升空间就是提升到第2层次。大多数程序员总会在某个时刻需要以客户的身份使用基本的数据结构,如堆、搜索树和散列表。《算法详解(卷1)》第4章至卷2第6章的主要目标是帮助读者把数据结构的理解能力提升到这个层次,并把注意力集中在它们所支持的操作以及它们的标准应用上。大多数现代编程语言的标准库提供了这些数据结构,我们可以在程序中便捷地使用它们。

    高级程序员有时候需要从头实现某种数据结构的自定义版本。第4-12章都包含一个关于这些数据结构的典型实现的小节。这些小节适合那些希望把自己对数据结构的理解提升到第3层次的读者。

    《算法详解(卷1)》第4章至卷2第6章到底有哪些内容?

    • 主方法

    本章讨论决定递归算法的运行时间的“黑盒”方法,并讨论递归算法的一些关键特性,然后推导出算法的运行时间上界。这种“主方法”适用于读者所看到的绝大多数分治算法,包括Karatsuba的整数相乘算法(第1.3节)和Strassen的矩阵相乘算法(第3.3节)[1]。本章还将描述算法研究中一个更通用的理论:对新奇的算法思路进行适当的评估常常需要不直观的数学分析。

    在第4.1节介绍了递归过程之后,我们将在第4.2节提供主方法的正式定义,并观察它的6个应用例子(第4.3节)。第4.4节讨论了主方法的证明,着重强调它的3种著名情况背后的含义。这个证明非常优雅地建立在第1.5节对MergeSort算法分析的基础之上。

    • 快速排序(QuickSort

    本章讨论快速排序(QuickSort)。如果要排个“算法名人堂”,快速排序应该能够第一批入选。在高级层次上地描述了该算法的工作原理之后(第5.1节),我们讨论怎样在线性时间内根据一个“基准(pivot)元素”对数组进行划分(第5.2节),并讨论如何选择良好的基准元素(第5.3节)。第5.4节讨论了随机化的QuickSort,第5.5节证明了它对n个元素的数组进行排序的渐进性平均运行时间为O(nlogn)。第5.6节证明不会有任何“基于比较”的排序算法能够比O(nlogn)更快,从而为排序的讨论画上了一个完美的句号。

    • 线性时间级的选择

    本章研究选择问题,它的目的是在一个未排序的数组中寻找第i小的元素。如果使用排序方法,很容易在O(n log n)时间内解决这个问题,但是我们想要做得更好。

    第6.1节描述了一种极端实用的随机化算法,它的精神与随机化的QuickSort非常相似,但它的平均运行时间达到了线性时间。第6.2节提供了这个算法的优雅分析,有一种很好的方法可以按照简单的掷硬币试验来推进这个算法,证明它具有线性时间期望值。

    倾向于理论的读者可能会疑惑怎么可能在不借助随机化的情况下在线性时间内解决选择问题。第6.3节描述了该问题的一种著名的确定性算法,参与该算法的图灵奖得主多于我所知道的其他任何算法的。它是一种确定性的算法(即不允许使用随机化),建立在一种独特的“中位的中位元素”思路之上,以保证选择了良好的基准元素。第6.4节证明了它的线性时间上界,这可不是个简单的任务!

    本章假设读者已经熟悉第5.2节的可以在线性时间内围绕一个基准元素对数组进行划分的Partition子程序,并对基准元素的好坏具有良好的直觉。

    • 图的基础知识免费

    本章将会简单地介绍图的概念、图的用途以及计算机程序中常见的图表示形式。接下来的两章将深入讨论一些著名的与图有关的实用算法。

    • 图的搜索及其应用

    本章讨论与图的搜索及其应用有关的基础知识。本章讨论的内容有一个特点,就是我们将要讨论的所有算法都具有令人惊叹的高速度(具有较小常数因子的线性时间),但它们的工作方式并不是特别容易理解。本章的重点——只用两遍深度优先的搜索就完成了有向图的强连通分量的计算(见2.6节),生动地描述了高速的算法往往需要我们对问题的结构具有深刻的洞察力。

    本章首先是概述内容(见2.1节),描述了一些为什么要关注图的搜索的原因,并描述了在不进行任何冗余工作的前提下对图进行搜索的一种通用策略。本节还对两种重要的搜索策略——宽度优先的搜索(BFS)和深度优先的搜索(DFS)——进行了高层次的描述。2.2节和2.3节详细描述了BFS,包括它在最短路径计算和无向图的连通分量的计算方面的应用。2.4节和2.5节深入探讨了DFS,并讨论了如何用它计算有向无环图的拓扑顺序(相当于在遵循优先级约束的前提下对任务进行序列化)。2.6节使用DFS在线性时间内计算有向图的强连通分量。2.7节解释了为什么这种快速图元可用于对Web的结构进行探索。

    • Dijkstra最短路径算法

    Dijkstra最短路径算法[1]。这个算法适用于边的长度均不为负数的有向图,它计算从一个起始顶点到其他所有顶点的最短路径的长度。在正式定义这个问题(3.1节)之后,我们讲解这个算法(3.2节)以及它的正确性证明(3.3节),然后介绍一个简单直接的实现(3.4节)。在第4章中,我们将看到这种算法的一种令人惊叹的快速实现,它充分利用了堆这种数据结构。

    • 堆数据结构

    本书剩余的3章分别讨论3种极为重要并且广泛使用的数据结构:堆、搜索树和散列表。我们的目标是了解这些数据结构所支持的操作(以及它们的运行时间),并通过应用实例培养读者识别哪种数据结构适用于哪种类型问题的能力。另外,我们还可以对它们的幕后实现方式有所了解。我们首先讨论堆,这种数据结构可以帮助我们实现最小值或最大值的快速计算。

    • 搜索树

    与堆相似,搜索树也是一种存储一个不断变化的与键相关联的对象(可能还有大量其他数据)集合的数据结构。它维护它所存储的对象的整体顺序,并支持比堆更丰富的操作集合,其代价就是需要更多的额外空间,并且有些操作的运行速度比堆更慢一些。在讨论“为什么(应用)”和“怎么样(可选的实现细节)”之前,我们首先讨论“什么(即支持的操作)”。

    • 散列表和布隆过滤器

    在本书的最后一章,我们讨论一种极其实用并且被广泛使用的数据结构,即散列表(又称散列映射)。与堆和搜索树相似,散列表维护一组不断变化的与键相关联的对象(每个对象可能还包含许多其他数据)。与堆和搜索树不同,散列表并不维护与顺序有关的信息。散列表的存在意义是因为它支持超级快速的搜索,在这种场合下又称为查找。散列表可以告诉我们数据结构中是否存在某个对象,并且真的能够做到极端快速(远远快于堆或搜索树)。与往常一样,我们首先讨论散列表所支持的操作(见6.1节),然后讨论它的应用(见6.1节)以及一些可选的实现细节(见6.3节和6.4节)。6.5节和与6.6节讨论了布隆过滤器,它与散列表相似,它需要的空间更少,但付出的代价是偶尔会出现错误。

    选择正确的数据结构

    在软件的主要部分中,经常会用到数据结构。因此,对于严谨的程序员而言,知道在什么时候以及怎样使用数据结构是一项重要的基本技巧。数据结构的存在意义是它可以对数据进行组织,使我们可以快速、实用地访问数据。我们已经看到了数据结构的一些例子。2.2节介绍的用于实现线性时间的宽度优先的搜索的队列数据结构采用了线性形式组织数据,可以实现在常数级时间内从队列的头部删除对象或者在队列的尾部添加对象。2.4节介绍了在深度优先的搜索的迭代性实现中起到重要作用的堆栈数据结构,它允许我们在常数级时间内在堆栈的头部添加或删除对象。

    我们可以使用的数据结构还有很多。在本系列图书中,我们将看到堆、二叉搜索树、散列表、布隆过滤器以及并查集(union-find,详见本系列图书的卷3)。为什么要列出这几个看上去颇为复杂的例子呢?因为不同的数据结构支持不同的操作集合,所以它们适用于不同类型的编程任务。例如,宽度优先的搜索和深度优先的搜索具有不同的需求,分别由两种不同的数据结构满足。Dijkstra最短路径算法的快速实现(见4.4节)还有一些不同的需求,需要使用更为复杂的堆数据结构。

    不同的数据结构的利弊是什么?我们应该怎样在程序中选择具体的数据结构呢?一般而言,一种数据结构所支持的操作越多,这些操作的速度也就越慢,它们所需要的空间开销也就越大。爱因斯坦的这句名言恰如其分地说明了这一点:“尽可能让事情变得简单,但不能过于简单。”

    在实现一个程序时,重要的是认真考虑它需要频繁执行的操作。例如,我们是不是只关心一些对象是否存储在一个数据结构中?或者还需要以一种特殊的方式对它们进行排序?一旦理解了程序的需要,我们就可以遵循精简原则,选择一种支持所有必要的操作同时又没有太多不必要操作的数据结构。

    精简原则
    选择能够支持应用程序所需要的所有操作的最简单数据结构。
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在数据组织的层次结构中