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2 拖拽模型_关系模型怎么画?图文详解带你绘制关系模型图
2021-01-15 07:58:28关系模型是1970年由E.F.Codd提出的,用以表示实体和实体间联系的数据模型。关系就是包含行与列表,会随时间变化而变化,一个若干个表可组成关系数据库;而关系模型是符合一定条件的相对固定的关系模式。关系模型由...关系模型是1970年由E.F.Codd提出的,用以表示实体和实体间联系的数据模型。关系就是包含行与列表,会随时间变化而变化,一个若干个表可组成关系数据库;而关系模型是符合一定条件的相对固定的关系模式。关系模型由关系数据结构、关系操作集合和完整的关系数据组成。关系模型中的关系是建立在严格的理论基础上的,并且概念简单,数据结构单一,用户易于理解和操作。
关系模型常见用途
关系模型是数据库管理的专业名词,它表示一种抽象的固定的抽象关系模式,是SQL语言的基础,便于创建、操纵和查询关系数据库,提高数据库管理效率。还可以表示实体和实体间联系,所以在生产及商业管理等也有所应用。比如商品关系模型等等。一张清晰简洁关系模型可促使商业活动管理规范化进行,减少工作失误,提高效率。
关系模型绘制方法
以下几步操作简单地呈现了关系模型的绘制方法。
第一步:打开“亿图图示"软件,点击“新建”。
第二步:点击搜索框,输入“关系模型”,开始搜索。
第三步:在下方模板中,任选一个关系模型模板,点击“使用”进入编辑。
第四步:双击替换文本,在素材库中拖动需要的形状,增加或替换元素。最后调节字体、主题等。
第五步:绘制完成后,点击“导出&发送”可将关系模型存储为多种图片格式,还可以选择导出为PS、office等格式。还可以进行下载、打印、分享。
关系模型绘制软件——亿图图示
亿图图示是一款适用于市场分析,商务办公,战略规划,人力资源,数据和工程管理的办公绘图软件,内含绘图类型260多种,丰富的模板素材可以帮助数据管理人士轻松快速绘制关系模型、甘特图、商务图表、流程图、组织结构图等图形,有效提高工作效率。亿图图示PC客户端支持windowsmaclinux系统平台,亿图在线版免安装,能够直接登录作图。多场景使用,实现无障碍绘图。
为什么选择亿图图示绘制关系模型?
1、操作便捷
拖拽式操作,自动对齐,模板直接套用编辑。使用顺畅。2、兼容多个版本,跨平台无障碍绘图
亿图图示支持Mac、Linux和Windows三种系统,云存档功能可随时找回绘图进度。还可以免安装使用,进行在线绘图,小巧方便。3、模板丰富
绘图类型超过260种,广泛覆盖多个领域。模板和矢量符号超过26000种,可随心选用。4、多格式导入
可批量转化Visio文件到Edraw文件。支持 一键导入Visio,SVG格式文件。5、关系呈现清晰
让复杂的数据和关系简单化呈现。可使用超链接,添加注解和附件功能,图表呈现更加立体。6、兼容性强,支持多种格式导出
绘制好的关系模型图表可以一键转化为PDF、PNG、Word、Excel、PowerPoint、等格式,并支持Visio格式的批量导入和导出。 -
【图(上)】什么是图,抽象数据类型,怎么表示一个图
2018-10-25 11:44:07表示“多对多”的关系 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v,w)∈E(v, w) \in\mathbb E(v,w)∈E,其中v,w∈Vv, w \in\mathbb Vv,w∈V 有向边&...什么是图
- 表示“多对多”的关系
- 包含
- 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合
- 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合
- 边是顶点对:,其中
- 有向边< v, w> 表示从v指向w的边(单行线)
- 不考虑重边和自回路
抽象数据类型定义
-
类型名
:图(Graph) -
数据对象集
:G(V,E)由一个非空的有限顶点集合V和一个有限边集合E组成(顶点不为空,边可以为空)。 -
操作集
:对于任意图,以及,- Graph Create():建立并返回空图;
- Graph InsertVertex(Graph G, Vertex v):将v插入G;
- Graph InsertEdge(Graph G, Edge e):将e插入G;
- void DFS(Graph G, Vertex v):从顶点v出发深度优先遍历图G;
- void BFS(Graph G, Vertex v):从顶点v出发宽度优先遍历图G;
- void ShortestPath(Graph G, Vertex v, int Dist[]):计算图G中顶点v到任意其他顶点的最短距离;
- void MST(Graph G):计算图G的最小生成树;
常用术语
网络:就是边上有权值的图
怎么在程序中表示一个图
1、邻接矩阵
问题:对于无向图的存储,怎样可以省一半空间?
用一个长度为N(N+1)/2的1维数组A存储{G00,G10,G11,……,G(n-1)0,…,G(n-1)(n-1)},
则Gij在A中对应的下标是:( i*(i+1)/2 + j )
对于网络,只要把G[i][j]的值定义为边
<vi,vj>的权重即可。邻接矩阵优点
- 直观、简单、好理解
- 方便检查任意一对顶点间是否存在边
- 方便找任一顶点的所有“邻接点”(有边直接相连的顶点)
- 方便计算任一顶点的“度”(从该点发出的边数为“出度”,指向该点的边数为“入度”)
- 无向图:对应行(或列)非0元素的个数
- 有向图:对应行非0元素的个数是“出度”;对应列非0元素的个数是“入度”
邻接矩阵缺点
- 浪费空间—— 存稀疏图(点很多而边很少)有大量无效元素
- 对稠密图(特别是完全图)还是很合算的
- 浪费时间—— 统计稀疏图中一共有多少条边
2、邻接表
邻接表优缺点
- 方便找任一顶点的所有“邻接点”
- 节约稀疏图的空间
- 需要N个头指针+ 2E个结点(每个结点至少2个域)
- 方便计算任一顶点的“度”?
- 对无向图:是的
- 对有向图:只能计算“出度”;需要构造“逆邻接表”(存指向自己的边)来方便计算“入度”
- 不能检查任意一对顶点间是否存在边
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设计模式(ProcessOn)----如何画uml图? 用ProcessOn在线画图工具
2020-03-10 21:18:34类使用包含类名、属性(field) 和方法(method) 且带有分割线的矩形来表示。 三.接口 在UML中,接口有两种表示方式: 1.普通接口表示法(飞翔)。 2.棒棒糖表示法(讲人话),使用一个带有名称的小圆圈来表示,在旁边...下面主要介绍一下UML类图怎么画
一.注释
注释就是对类图的补充说明,通过虚线连接被注释的元素。
二.类
类使用包含类名、属性(field) 和方法(method) 且带有分割线的矩形来表示。
三.接口
在UML中,接口有两种表示方式:
1.普通接口表示法(飞翔)。
2.棒棒糖表示法(讲人话),使用一个带有名称的小圆圈来表示,在旁边写上相应接口名称,没有具体接口方法。
四.类与类之间的关系
1.依赖关系
如果A类用到了B类 ,则A依赖于B, 没有B,A编译也不通过。
2.关联关系
实际上就是类与类之间的联系,是依赖关系的特例。
3.继承关系
也称泛化关系,是依赖关系的特例。 A类继承了B类也相当于A类用到了B类。
4.实现关系
实际上就是A类实现B接口,是依赖关系的特例,依赖关系更强。
5.聚合关系
6.组合关系
关系是可以分开的,则是聚合关系;
关系是不可以分开的,则是组合关系。
综合如下图所示:
依赖:虚线箭头
关联:实线箭头
继承:空心三角形+实线
实现:空心三角形+虚线
聚合:空心菱形+实线
组合:实心菱形+实线
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图-上
2020-02-20 17:09:31什么是图? 1.表示一种多对多的关系 ...怎么在程序中表示一个图 1.邻接矩阵(只有稠密才划算) *优点:* 1.直观、简单、好理解 2.方便检查任意一对顶点间是否存在边 3.方便找任一顶点的所...什么是图?
1.表示一种多对多的关系
数据对象集:G(V,E)由一个非空的有限顶点集合V和一个有限边集合E组成;
包含
1.一组顶点:通常用V(vertex)表示顶点集合;
2.一组边:通常用E(Edge)表示边的集合;常见术语
怎么在程序中表示一个图
1.邻接矩阵(只有稠密才划算)
*优点:*
1.直观、简单、好理解
2.方便检查任意一对顶点间是否存在边
3.方便找任一顶点的所有“邻接点”(有边直接相连的顶点)
4.方便计算任一顶点的“度”(从该点发出的边数为“出 度”,指向该点的边数为“入度”)
无向图与有向图的度的计算方法
**无向图:**对应行(或列)非0元素的个数 ;
**有向图:**对应行非0元素的个数是“出度”;对应列非0元素的 个数是“入度;
缺点:
1.浪费空间——存稀疏图(点很多而边很少)有大量无效元素
2.对稠密图(特别是完全图)还是很合算的 浪费时间——统计稀疏图中一共有多少条边
用领接矩阵表示图
顶点信息:有n个顶点的图G(V, E) 用一维数组D [ n ] 表示
边的信息:用邻接矩阵A [ n ] [ n ] 表示为:
用上图的用玲接矩阵表示为
对于无向图的存储,怎样可以省一半空间
用一个长度为N(N+1)/2的1维数组A存储 {G00,G10,G11,……,Gn-1 0,…,Gn-1 n-1}, 则Gij在A中对应的下标是: ( i(i+1)/2 + j );
对于网络,只要把G[i][j]的值定义为边 <vi,vj>的权重即可.2.邻接表(只有稀疏才划算)
定义:G[N]为指针数组,对应矩阵每行一个链表, 只存非0元素;
优点
1.方便找任一顶点的所有“邻接点”
2.节约稀疏图的空间 需要N个头指针+ 2E个结点(每个结点至少2个域)
3.方便计算任一顶点的“度”?
4.对无向图:是的
5.对有向图:只能计算“出度”;需要构造“逆邻接表”(存指向自己 的边)来方便计算“入度图的遍历
DFS在空间上占优势,但往往耗时,BFS在时间上占优势,但浪费空间。
1.深度优先搜索(DFS)
原路返回(堆栈)
时间复杂度
用邻接表存储图:有O(N+E)
用邻接矩阵存储图,有O(N2);
DFS例题
邻接矩阵存储图的深度优先遍历void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ) { Vertex i; Visited[V] = 1; Visit(V); for(i = 0; i < Graph->Nv ; i++) { if(Graph->G[V][i] ==1&&!Visited[i]) { DFS(Graph, i, Visit); } } return; }
2.广度优先搜索(BFS)
相当于树的层序遍历
时间复杂度
用邻接表存储图:有O(N+E)
用邻接矩阵存储图,有O(N2);BFS例题
void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ) { int q[MaxVertexNum],head = 0,tail = 0; q[tail ++] = S; Visited[S] = true; while(head < tail) { int temp = q[head ++]; Visit(temp); Visited[temp] = true; PtrToAdjVNode k = (Graph -> G[temp]).FirstEdge; while(k) { int d = k -> AdjV; if(!Visited[d]) { Visited[d] = true; q[tail ++] = d; } k = k -> Next; } } }
图不连通怎么办?
连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称 V和W是连通的
路径:V到W的路径是一系列顶点{V, v1, v2, …, vn, W}的集合,其中任一对相邻的顶点间都有图 中的边。路径的长度是路径中的边数(如果带 权,则是所有边的权重和)。如果V到W之间的所 有顶点都不同,则称简单路径
回路:起点等于终点的路径
连通图:图中任意两顶点均连通
连通分量:无向图的极大连通子图
极大顶点数:再加1个顶点就不连通了
极大边数:包含子图中所有顶点相连的所有边
强连通:有向图中顶点V和W之间存在双向路 径,则称V和W是强连通的
强连通图:有向图中任意两顶点均强连通
强连通分量:有向图的极大强连通子图应用实例
拯救
深度优先(DFS)
//visited[]标记是否走过了 voidListComponents( Graph G ) { for( each V in G ) if( !visited[V] ) { DFS( V ); } } intDFS ( Vertex V ) { visited[V] = true; if( IsSafe(V) )//判断是否可以上岸,可以就直接结束 answer = YES; else { for( each V in G ) if( !visited[W]&&Jump(v,w))Jump(v,w)//是否在跳的范围内 { answer = DFS(W); if(answer==YES) break; } } return answer; }
应用例题
六度空间“六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。假如给你一个社交网络图,请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。输入格式:输入第1行给出两个正整数,分别表示社交网络图的结点数N(1<N≤103,表示人数)、边数M(≤33×N,表示社交关系数)。随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个结点的编号(节点从1到N编号)。输出格式:对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:(空格)百分比%”。输入样例:10 9
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10输出样例:1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%分析
对每个节点,进行广度优先搜索
搜索过程中累计访问的节点数
需要记录“层”数,仅计算 6层以内的节点数
BFS代码区void BFS(int P) { struct ints { int sp, cnt; }; queue<ints> Q; Q.push({P, 0}); book[P] = true; int pass{1}; while (!Q.empty()) { ints top = Q.front(); if (top.cnt == 6) break; for (int i = 1; i <= N; ++i) { if (mat[top.sp][i] && !book[i]) { pass++; Q.push({i, top.cnt + 1}); book[i] = true; } } Q.pop(); } printf("%d: %.2lf%%\n", P, (static_cast<double>(pass) / N) * 100); }
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