笛卡爾積程序員會怎麼用

『壹』 vb中，差、交、並、自然連接、選擇、投影、笛卡爾積分別都是什麼運算

交（Intersection）

關系R與關系S的交由既屬於R又屬於S的元組組成，即R與S中相同的元組，組成一個新關系，其結果仍為n目關系。記作：R∩S={t|t∈R ∧ t∈S}。

並（Union）

關系R和關系S的並由屬於R或屬於S的元組組成，即R和S的所有元組合並，刪去重復元組，組成一個新關系，其結果仍為n目關系（「n目」指關系模式中屬性的數目為n） 。記作：R∪S={t|t∈R∨t∈S}。

差（Difference）

關系R與關系S的差由屬於R而不屬於S的所有元組組成，即R中刪去與S中相同的元組，組成一個新關系，其結果仍為n目關系。記作：R-S={t|t∈R∧┐t∈S}。

廣義笛卡爾積（Extended Cartesian Proct）

兩個分別為n目和m目關系R和S的廣義笛卡爾積是一個（n+m）列的元組的集合，元組的前n列是關系R的一個元組，後m列是關系S的一個元組。

若R有k1個元組，S有k2個元組，則關系R和關系S的廣義笛卡爾積有k1*k2個元組，記作：R×S={tr⌒ts| tr∈R∧ts∈S}或記做R×S={(r1,…,rn ,s1,…,sm)∣((r1,…,rn)∈R∧(s1,…,sm)∈S)。

選取（Selection）

選取運算是單目運算，是根據一定的條件在給定的關系R中選取若干個元組，組成一個新關系，記作：σF(R)={t|t∈R∧F(t)為真}。

投影（Projection）

關系R上的投影是從R中選擇出若干屬性列，組成新的關系，即對關系在垂直方向進行的運算，從左到右按照指定的若干屬性及順序取出相應列，刪去重復元組。記作：ΠA(R)={t[A]|t∈R}。

連接（Join）

當連接屬性X與Y具有相同屬性組時，把在連接結果中重復的屬性列去掉。即如果R與S具有相同的屬性組Y，則自然連接可記作：R*S={t r⌒ts |tr∈R∧ts∈S∧tr[Y]=ts[Y]}。

(1)笛卡爾積程序員會怎麼用擴展閱讀

語言編程，VB是世界上使用人數最多的語言——不僅是盛贊VB的開發者還是抱怨VB開發者的數量。它源自於BASIC編程語言。

VB擁有圖形用戶界面（GUI）和快速應用程序開發（RAD）系統，可以輕易使用DAO、RDO、ADO連接資料庫，或者輕松的創建ActiveX控制項。程序員可以輕松的使用VB提供的組件快速建立一個應用程序。

優點：

1、Visual Basic 提供了強大的可視化編程能力，可以讓你輕松地做出漂亮的程序。

2、眾多的控制項讓編程變得象壘積木一樣簡單。

3、Visual Basic 全部漢化，對於不會英語的人也能輕松使用。

缺點：

1、Visual Basic 不是真正的面向對象的開發工具。

2、Visual Basic 的數據類型太少，而且不支持指針，這使得它的表達能力很有限。

3、Visual Basic 不是真正的編譯型語言，它產生的最終代碼不是可執行的，是一種偽代碼。它需要一個動態鏈接庫去解釋執行，這使得Visual Basic 的編譯速度大大變慢。

（Visual Basic 5以及以前的版本產生的代碼是偽代碼，Visual Basic 6 編譯出來的代碼是真正的可執行代碼。）

『貳』 java程序員在寫SQL時常犯的錯誤！

Java程序員編程時需要混合面向對象思維和一般命令式編程的方法，能否完美的將兩者結合起來完全得依靠編程人員的水準：

但當Java程序員寫SQL語句時，一切都不一樣了。SQL是說明性語言而非面向對象或是命令式編程語言。在SQL中要寫個查詢語句是很簡單的。但在Java里類似的語句卻不容易，因為程序員不僅要反復考慮編程範式，而且也要考慮演算法的問題。

下面是Java程序員在寫SQL時常犯的10個錯誤（沒有特定的順序）。

1、忘掉NULL

Java程序員寫SQL時對NULL的誤解可能是最大的錯誤。也許是因為（並非唯一理由）NULL也稱作UNKNOWN。如果被稱作 UNKNOWN，這還好理解些。另一個原因是，當你從資料庫拿東西或是綁定變數時，JDBC將SQL NULL 和Java中的null對應了起來。這樣導致了NULL = NULL（SQL）和null=null（Java）的誤解。

對於NULL最大的誤解是當NULL被用作行值表達式完整性約束條件時。另一個誤解出現在對於NULL 在 NOT IN anti-joins的應用中。

解決方法：

2、在Java內存中處理數據

很少有Java開發者能將SQL理解的很好。偶爾使用的JOIN,還有古怪的UNION，好吧，但是對於窗口函數呢？還有對集合進行分組呢？許多 的Java開發者將SQL數據載入到內存中，將這些數據轉換成某些相近的集合類型，然後再那些集合上面使用邊界循環控制結構（至少在Java8的集合升級 以前）執行令人生厭的數學運算。

但是一些SQL資料庫支持先進的（而且是SQL標准支持的）OLAP特性,這一特性表現更好而且寫起來也更加方便。一個（並不怎麼標準的）例子就 是Oracle超棒的MODEL分句。只讓資料庫來做處理然後只把結果帶到Java內存中吧。因為畢竟所有非常聰明的傢伙已經對這些昂貴的產品進行了優 化。因此實際上,通過將OLAP移到資料庫，你將獲得一下兩項好處：

解決方法：

每次你使用Java實現一個以數據為中心的演算法時，問問自己：有沒有一種方法可以讓資料庫代替為我做這種麻煩事。

3、使用UNION代替UNION ALL

和UNION相比UNION ALL還需要額外的關鍵字。如果SQL標准已經規定了支持，那麼可能會更好點。

移除重復行不僅很少需要（有時甚至是錯的），而且對於帶很多行的大數據集合會相當慢，因為兩個子select需要排序，而且每個元組也需要和它的子序列元組比較。

注意即使SQL標准規定了INTERSECT ALL和EXCEPT ALL，很少資料庫會實現這些沒用的集合操作符。

解決方法：

每次寫UNION語句時，考慮實際上是否需要UNION ALL語句。

4、通過JDBC分頁技術給大量的結果進行分頁操作

大部分的資料庫都會支持一些分頁命令實現分頁效果，譬如LIMIT..OFFSET,TOP..START AT,OFFSET..FETCH語句等。即使沒有支持這些語句的資料庫，仍有可能對ROWNUM（Oracle）或者是ROW NUMBER()、OVER()過濾（DB2、SQL Server2008等），這些比在內存中實現分頁更快速。在處理大量數據中，效果尤其明顯。

解決方法：

僅僅使用這些語句，那麼一個工具（例如JOOQ）就可以模擬這些語句的操作。

5、在Java內存中加入數據

從SQL的初期開始，當在SQL中使用JOIN語句時，一些開發者仍舊有不安的感覺。這是源自對加入JOIN後會變慢的固有恐懼。假如基於成本的 優化選擇去實現嵌套循環，在創建一張連接表源前，可能載入所有的表在資料庫內存中，這可能是真的。但是這事發生的概率太低了。通過合適的預測，約束和索 引，合並連接和哈希連接的操作都是相當的快。這完全是是關於正確元數據（在這里我不能夠引用Tom Kyte的太多）。而且，可能仍然有不少的Java開發人員載入兩張表通過分開查詢到一個映射中，並且在某種程度上把他們加到了內存當中。

解決方法：

假如你在各個步驟中有從各種表的查詢操作，好好想想是否可以表達你的查詢操作在單條語句中。

6、在一個臨時的笛卡爾積集合中使用 DISTINCT 或 UNION 消除重復項

通過復雜的連接，人們可能會對SQL語句中扮演關鍵角色的所有關系失去概念。特別的，如果這涉及到多列外鍵關系的話，很有可能會忘記在JOIN .. ON子句中增加相關的判斷。這會導致重復的記錄，但或許只是在特殊的情況下。有些開發者因此可能選擇DISTINCT來消除這些重復記錄。從三個方面來說 這是錯誤的：

解決方法：

根據經驗，如果你獲得了不需要的重復記錄，還是檢查你的JOIN判斷吧。可能在某個地方有一個很難覺察的笛卡爾積集合。

7、不使用MERGE語句

這並不是一個過失，但是可能是缺少知識或者對於強悍的MERGE語句信心不足。一些資料庫理解其它形式的更新插入（UPSERT）語句， 如 MYSQL的重復主鍵更新語句，但是MERGE在資料庫中確是很強大，很重要，以至於大肆擴展SQL標准，例如SQL SERVER。

解決方法：

如果你使用像聯合INSERT和UPDATE或者聯合SELECT .. FOR UPDATE然後在INSERT或UPDATE等更新插入時，請三思。你完全可以使用一個更簡單的MERGE語句來遠離冒險競爭條件。

8、使用聚合函數代替窗口函數（window functions）

在介紹窗口函數之前，在SQL中聚合數據意味著使用GROUP BY語句與聚合函數相映射。在很多情形下都工作得很好，如聚合數據需要濃縮常規數據，那麼就在join子查詢中使用group查詢。

但是在SQL2003中定義了窗口函數，這個在很多主流資料庫都實現了它。窗口函數能夠在結果集上聚合數據，但是卻沒有分組。事實上，每個窗口函數都有自己的、獨立的PARTITION BY語句，這個工具對於顯示報告太好了。

使用窗口函數：

解決方法：

當你在子查詢中使用GROUP BY語句時，請再三考慮是否可以使用窗口函數完成。

9、使用內存間接排序

SQL的ORDER BY語句支持很多類型的表達式，包括CASE語句，對於間接排序十分有用。你可能重來不會在Java內存中排序數據，因為你會想：

解決方法：

如果你在內存中排序任何SQL數據，請再三考慮，是否不能在資料庫中排序。這對於資料庫分頁數據十分有用。

10、一條一條地插入大量記錄

JDBC「懂」批處理（batch），你應該不會忘了它。不要使用INSERT語句來一條一條的出入成千上萬的記錄，（因為）每次都會創建一個新 的PreparedStatement對象。如果你的所有記錄都插入到同一個表時，那麼就創建一個帶有一條SQL語句以及附帶很多值集合的插入批處理語 句。你可能需要在達到一定量的插入記錄後才提交來保證UNDO日誌瘦小，這依賴於你的資料庫和資料庫設置。

解決方法：

總是使用批處理插入大量數據。

來自：OSChina

譯者：oschina.net/translate/10-common-mistakes-java-developers-make-when-writing-sql

『叄』 笛卡爾積如何運算

笛卡爾乘積是指在數學中，兩個集合X和Y的笛卡爾積，又稱直積，表示為X×Y，第一個對象是X的成員而第二個對象是Y的所有可能有序對的其中一個成知員，而笛卡爾乘積的具體演算法及過程如下：

設A,B為一個集合，將A中的元素作為第一個元素，B中的元素作為第二個元素，形成有序對。所有這些有序對都由一個稱為a和B的笛卡爾積的集合組成，並被記錄為AxB。

笛卡爾乘積中專業符號的意義:

1、「∈」是數學中的一種符號。讀作「內屬於」。如果∈a，那麼a屬於集合a，a是集合a中的元素．．當你在數學上讀這個符號時，你可以直接用「歸屬」這個詞表達它。

2、∧，稱為合取，就是邏輯與，例如，當且僅當P∧Q均為真（T），其餘均為假（F）時，P為真。

3、∨，被稱為分離，邏輯或，例如：P∨Q，當且僅當P和Q到F同時，結果為假，其餘為真。

4、┐為邏輯非容。

『肆』 計算機二級c語言知識點

2017計算機二級c語言知識點精選

計算機二級C語言考試內容是什麼?為幫助大家更好備考3月計算機考試，我為大家分享計算機C語言二級考試知識點如下：

第一章 數據結構與演算法

1.1 演算法

1.演算法的基本概念

(1) 概念：演算法是指一系列解決問題的清晰指令。

(2) 4個基本特徵：可行性、確定性、有窮性、擁有足夠的情報。

(3) 兩種基本要素：對數據對象的運算和操作、演算法的控制結構(運算和操作時問的順序)。

(4) 設計的基本方法：列舉法、歸納法、遞推法、遞歸法、減半遞推技術和回溯法。

2.演算法的復雜度

(1) 演算法的時間復雜度：執行演算法所需要的計算工作量。

(2) 演算法的空間復雜度：執行演算法所需的內存空間。

1.2 數據結構的基本概念

數據結構指相互有關聯的數據元素的集合，即數據的組織形式。其中邏輯結構反映數據元素之間邏輯關系;存儲結構為數據的邏輯結構在計算機存儲空間中的存放形式，有順序存儲、鏈式存儲、索引存儲和散列存儲4種方式。

數據結構按各元素之間前後件關系的復雜度可劃分為：

(1) 線性結構：有且只有一個根節點，且每個節點最多有一個直接前驅和一個直接後繼的非空數據結構。

(2) 非線性結構：不滿足線性結構的數據結構。

1.3 線性表及其順序存儲結構

1.線性表的基本概念

線性結構又稱線性表，線性表是最簡單也是最常用的一種數據結構。

2.線性表的順序存儲結構

元素所佔的存儲空間必須連續。

元素在存儲空間的位置是按邏輯順序存放的。

3.線性表的插入運算

在第i個元素之前插入一個新元素的步驟如下：

步驟一：把原來第n個節點至第i個節點依次往後移一個元素位置。

步驟二：把新節點放在第i個位置上。

步驟三：修正線性表的節點個數。

在最壞情況下，即插入元素在第一個位置，線性表中所有元素均需要移動。

4.線性表的刪除運算

刪除第i個位置的元素的步驟如下：

步驟一：把第i個元素之後不包括第i個元素的n-i個元素依次前移一個位置;

步驟二：修正線性表的結點個數。

1.4 棧和隊列

1.棧及其基本運算

(1) 基本概念：棧是一種特殊的線性表，其插入運算與刪除運算都只在線性表的一端進行，也被稱為「先進後出」表或「後進先出」表。

棧頂：允許插入與刪除的一端。

棧底：棧頂的另一端。

空棧：棧中沒有元素的棧。

(2) 特點。

棧頂元素是最後插入和最早被刪除的元素。

棧底元素是最早插入和最後被刪除的元素。

棧有記憶作用。

在順序存儲結構下，棧的插入和刪除運算不需移動表中其他數據元素。

棧頂指針top動態反映了棧中元素的變化情況

(3) 順序存儲和運算：入棧運算、退棧運算和讀棧頂運算。

2.隊列及其基本運算

(1) 基本概念：隊列是指允許在一端進行插入，在另一端進行刪除的線性表，又稱「先進先出」的線性表。

隊尾：允許插入的一端，用尾指針指向隊尾元素。

排頭：允許刪除的一端，用頭指針指向頭元素的前一位置。

(2) 循環隊列及其運算。

所謂循環隊列，就是將隊列存儲空間的最後一個位置繞到第一個位置，形成邏輯上的環狀空間。

入隊運算是指在循環隊列的隊尾加入一個新元素。

當循環隊列非空(s=1)且隊尾指針等於隊頭指針時，說明循環隊列已滿，不能進行人隊運算，這種情況稱為「上溢」。

退隊運算是指在循環隊列的隊頭位置退出一個元素並賦給指定的變數。首先將隊頭指針進一，然後將排頭指針指向的元素賦給指定的變數。當循環隊列為空(s=0)時，不能進行退隊運算，這種情況稱為「下溢」。

1.5 線性鏈表

在定義的鏈表中，若只含有一個指針域來存放下一個元素地址，稱這樣的鏈表為單鏈表或線性鏈表。

在鏈式存儲方式中，要求每個結點由兩部分組成：一部分用於存放數據元素值，稱為數據域;另一部分用於存放指針，稱為指針域。其中指針用於指向該結點的前一個或後一個結點(即前件或後件)。

1.6 樹和二叉樹

1.樹的基本概念

樹是簡單的非線性結構，樹中有且僅有一個沒有前驅的節點稱為「根」，其餘節點分成m個互不相交的有限集合T1，T2，…，T}mm，每個集合又是一棵樹，稱T1，T2，…，T}mm為根結點的子樹。

父節點：每一個節點只有一個前件，無前件的節點只有一個，稱為樹的根結點(簡稱樹的根)。

子節點：每～個節點可以後多個後件，無後件的節點稱為葉子節點。

樹的度：所有節點最大的度。

樹的深度：樹的最大層次。

2.二叉樹的定義及其基本性質

(1) 二叉樹的定義：二叉樹是一種非線性結構，是有限的節點集合，該集合為空(空二叉樹)或由一個根節點及兩棵互不相交的左右二叉子樹組成。可分為滿二叉樹和完全二叉樹，其中滿二叉樹一定是完全二叉樹，但完全二叉樹不一定是滿二叉樹。二叉樹具有如下兩個特點：

二叉樹可為空，空的二叉樹無節點，非空二叉樹有且只有一個根結點;

每個節點最多可有兩棵子樹，稱為左子樹和右子樹。

(2) 二叉樹的基本性質。

性質1：在二叉樹的第k層上至多有2k-1個結點(k≥1)。

性質2：深度為m的二叉樹至多有2m-1個結點。

性質3：對任何一棵二叉樹，度為0的結點(即葉子結點)總是比度為2的結點多一個。

性質4：具有n個結點的完全二叉樹的深度至少為[log2n]+1，其中[log2n]表示log2n的整數部分。

3.滿二叉樹與完全二叉樹

(1) 滿二叉樹：滿二叉樹是指這樣的一種二叉樹：除最後一層外，每一層上的所有結點都有兩個子結點。滿二叉樹在其第i層上有2i-1個結點。

從上面滿二叉樹定義可知，二叉樹的每一層上的結點數必須都達到最大，否則就不是滿二叉樹。深度為m的滿二叉樹有2m-1個結點。

(2) 完全二叉樹：完全二叉樹是指這樣的二叉樹：除最後一層外，每一層上的結點數均達到最大值;在最後一層上只缺少右邊的若干結點。

如果—棵具有n個結點的深度為k的二叉樹，它的每—個結點都與深度為k的滿二叉樹中編號為1～n的結點——對應。

3.二叉樹的存儲結構

二叉樹通常採用鏈式存儲結構，存儲節點由數據域和指針域(左指針域和右指針域)組成。二叉樹的鏈式存儲結構也稱二叉鏈表，對滿二叉樹和完全二叉樹可按層次進行順序存儲。

4.二叉樹的遍歷

二叉樹的遍歷是指不重復地訪問二叉樹中所有節點，主要指非空二叉樹，對於空二叉樹則結束返回。二叉樹的遍歷包括前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷。

(1) 前序遍歷。

前序遍歷是指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹;並且，在遍歷左右子樹時，仍然先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹。前序遍歷描述為：若二叉樹為空，則執行空操作;否則①訪問根結點;②前序遍歷左子樹;③前序遍歷右子樹。

(2) 中序遍歷。

中序遍歷是指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先遍歷左子樹，然後訪問根結點，最後遍歷右子樹;並且，在遍歷左、右子樹時，仍然先遍歷左子樹，然後訪問根結點，最後遍歷右子樹。中序遍歷描述為：若二叉樹為空，則執行空操作;否則①中序遍歷左子樹;②訪問根結點;③中序遍歷右子樹。

(3) 後序遍歷。

後序遍歷是指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先遍歷左子樹，然後遍歷右子樹，最後訪問根結點，並且，在遍歷左、右子樹時，仍然先遍歷左子樹，然後遍歷右子樹，最後訪問根結點。後序遍歷描述為：若二叉樹為空，則執行空操作;否則①後序遍歷左子樹;②後序遍歷右子樹;③訪問根結點。

1.7 查找技術

(1) 順序查找：在線性表中查找指定的元素。

(2) 最壞情況下，最後一個元素才是要找的元素，則需要與線性表中所有元素比較，比較次數為n。

(3) 二分查找：二分查找也稱折半查找，它是一種高效率的查找方法。但二分查找有條件限制，它要求表必須用順序存儲結構，且表中元素必須按關鍵字有序(升序或降序均可)排列。對長度為n的有序線性表，在最壞情況下，二分查找法只需比較log2n次。

1.8 排序技術

(1) 交換類排序法。

冒泡排序：通過對待排序序列從後向前或從前向後，依次比較相鄰元素的排序碼，若發現逆序則交換，使較大的元素逐漸從前部移向後部或較小的元素逐漸從後部移向前部，直到所有元素有序為止。在最壞情況下，對長度為n的線性表排序，冒泡排序需要比較的次數為n(n-1)/2。

快速排序：是迄今為止所有內排序演算法中速度最快的一種。它的基本思想是：任取待排序序列中的某個元素作為基準(一般取第一個元素)，通過一趟排序，將待排元素分為左右兩個子序列，左子序列元索的排序碼均小於或等於基準元素的排序碼，右子序列的排序碼則大於基準元素的排序碼，然後分別對兩個子序列繼續進行排序，直至整個序列有序。最壞情況下，即每次劃分，只得到一個序列，時間效率為O(n2)。

(2) 插人類排序法。

簡單插入排序法：把n個待排序的元素看成為一個有序表和一個無序表，開始時有序表中只包含一個元素，無序表中包含有n-1個元素，排序過程中每次從無序表中取出第一個元素，把它的排序碼依次與有序表元素的排序碼進行比較，將它插入到有序表中的適當位置，使之成為新的有序表。在最壞情況下，即初始排序序列是逆序的情況下，比較次數為n(n-1)/2，移動次數為n(n-1)/2。

希爾排序法：先將整個待排元素序列分割成若干個子序列(由相隔某個「增量」的元素組成的)分別進行直接插入排序。待整個序列中的元素基本有序(增量足夠小)時，再對全體元素進行一次直接插入排序。

(3) 選擇類排序法。

簡單選擇排序法：掃描整個線性表。從中選出最小的元素。將它交換到表的最前面;然後對剩下的子表採用同樣的方法，直到子表空為止。最壞情況下需要比較n(n-1)/2次。

堆排序的方法：首先將一個無序序列建成堆;然後將堆頂元素(序列中的最大項)與堆中最後一個元素交換(最大項應該在序列的最後)。不考慮已經換到最後的那個元素，只考慮前n-1個元素構成的子序列，將該子序列調整為堆。反復做步驟②，直到剩下的子序列空為止。在最壞情況下，堆排序法需要比較的次數為0(nlog2n)

第二章 程序設計基礎

2.1 程序設計方法與風格

(1)設計方法：指設計、編制、調試程序的方法和過程，主要有結構化程序設計方法、軟體工程方法和面向對象方法。

(2)設計風格：良好的'設計風格要注重源程序文檔化、數據說明方法、語句的結構和輸入輸出。

2.2 結構化程序設計

1.結構化程序設計的原則

結構化程序設計強調程序設計風格和程序結構的規范化，提倡清晰的結構。。

(1)自頂向下：即先考慮總體，後考慮細節;先考慮全局目標，後考慮局部目標。

(2)逐步求精：對復雜問題，應設計一些子目標做過渡，逐步細化。

(3)模塊化：把程序要解決的總目標分解為分目標，再進一步分解為具體的小目標，把每個小目標稱為一個模塊;

(4)限制使用GOT0語句。

2.結構化程序的基本結構與特點

(1)順序結構：自始至終嚴格按照程序中語句的先後順序逐條執行，是最基本、最普遍的結構形式。

(2)選擇結構：又稱為分支結構，包括簡單選擇和多分支選擇結構。

(3)重復結構：又稱為循環結構，根據給定的條件，判斷是否需要重復執行某一相同的或類似的程序段。

結構化程序設計中，應注意事項：

(1)使用程序設計語言中的順序、選擇、循環等有限的控制結構表示程序的控制邏輯。

(2)選用的控制結構只准許有一個人口和一個出口。

(3)程序語言組成容易識別的塊，每塊只有一個入口和一個出口。

(4)復雜結構應該用嵌套的基本控制結構進行組合嵌套來實現。

(5)語言中所沒有的控制結構，應該採用前後一致的方法來模擬。

(6)盡量避免GOT0語句的使用。

2.3 面向對象的程序設計

面向對象方法的本質是主張從客觀世界固有的事物出發來構造系統，強調建立的系統能映射問題域。

對象：用來表示客觀世界中任何實體，可以是任何有明確邊界和意義的東西。

類：具有共同屬性、共同方法的對象的集合。

實例：一個具體對象就是其對應分類的一個實例。

消息：實例間傳遞的信息，它統一了數據流和控制流。

繼承：使用已有的類定義作為基礎建立新類的定義技術。

多態性：指對象根據所接受的信息而作出動作，同樣的信息被不同的對象接收時有不同行動的現象。面向對象程序設計的優點：與人類習慣的思維方法一致、穩定性好、可重用性好、易於開發大型軟體產品、可維護性好。

第三章 軟體工程基礎

3.1 軟體工程基本概念

1.軟體的定義與特點

(1)定義：軟體是指與計算機系統的操作有關的計算機程序、規程、規則，以及可能有的文件、文檔和數據。

(2)特點。

是邏輯實體，有抽象性。

生產沒有明顯的製作過程。

運行使用期間不存在磨損、老化問題。

開發、運行對計算機系統有依賴性，受計算機系統的限制，導致了軟體移植問題。

復雜性較高，成本昂貴。

開發涉及諸多社會因素。

2.軟體的分類

軟體可分應用軟體、系統軟體和支撐軟體3類。

(1)應用軟體是特定應用領域內專用的軟體。

(2)系統軟體居於計算機系統中最靠近硬體的一層，是計算機管理自身資源，提高計算機使用效率並為計算機用戶提供各種服務的軟體。

(3)支撐軟體介於系統軟體和應用軟體之間，是支援其它軟體的開發與維護的軟體。

3.軟體危機與軟體工程

軟體危機指在計算機軟體的開發和維護中遇到的一系列嚴重問題。軟體工程是應用於計算機軟體的定義、開發和維護的一整套方法、工具、文檔、實踐標准和工序，包括軟體開發技術和軟體工程管理。

4.軟體生命周期

軟體產品從提出、實現、使用維護到停止使用的過程稱為軟體生命周期。

在國家標准中，軟體生命周期劃分為8個階段①軟體定義期：包括問題定義、可行性研究和需求分析3個階段。②軟體開發期：包括概要設計、詳細設計、實現和測試4個階段。③運行維護期：即運行維護階段。

5.軟體工程的原則

軟體工程的原則包括：抽象、信息隱蔽、模塊化、局部化、確定性、一致性、完備性和可驗證性。

3.2 結構化分析方法

需求分析的任務是發現需求、求精、建模和定義需求的過程，可概括為：需求獲取、需求分析、編寫需求規格說明書和需求評審。

1.常用的分析方法

結構化分析方法：其實質著眼於數據流，自頂向下，逐層分解，建立系統的處理流程。

面向對象分析方法。

2.結構化分析常用工具

結構化分析常用工具包括數據流圖、數字字典(核心方法)、判斷樹和判斷表。

(1)數據流圖：即DFD圖，以圖形的方式描繪數據在系統中流動和處理的過程，它只反映系統必須完成的邏輯功能。是一種功能模型。

符號名稱作用：

箭頭代表數據流，沿箭頭方向傳送數據的通道

圓或橢圓代表加工，輸入數據經加工變換產生輸出

雙杠代表存儲文件，表示處理過程中存放各種數據文件

方框代表源和潭，表示系統和環境的介面

(2)數據字典：結構化分析方法的核心。數據字典是對所有與系統相關的數據元素的一個有組織的列表。以及精確的、嚴格的定義，使得用戶和系統分析員對於輸入、輸出、存儲成分和中間計算結果有共同的理解。

(3)判定樹：使用判定樹進行描述時，應先從問題定義的文字描述中分清判定的條件和判定的結論，根據描述材料中的連接詞找出判定條件之問的從屬關系、並列關系、選擇關系，根據它們構造判定樹。

(4)判定表：與判定樹相似，當數據流圖中的加工要依賴於多個邏輯條件的取值，即完成該加工的一組動作是由於某一組條件取值的組合引發的，使用判定表比較適宜。

3.軟體需求規格說明書

軟體需求規格說明書是需求分析階段的最後成果，是軟體開發的重要文檔之一。

(1)軟體需求規格說明書的作用：①便於用戶、開發人員進行理解和交流;②反映出用戶問題的結構，可以作為軟體開發工作的基礎和依據;③作為確認測試和驗收的依據。

(2)軟體需求規格說明書的內容：①概述;②數據描述;③功能描述;④性能描述;⑤參考文獻;⑥附錄。

(3)軟體需求規格說明書的特點：①正確性;②無歧義性;③完整性;④可驗證性;⑤一致性;⑥可理解性;⑦可修改性;⑧可追蹤性。

3.3 結構化設計方法

1.軟體設計的基本概念和方法

軟體沒計是一個把軟體需求轉換為軟體表示的過程。

(1)基本原理：抽象、模塊化、信息隱藏、模塊獨立性(度量標准：耦合性和內聚性，高耦合、低內聚)。

(2)基本思想：將軟體設計成由相對獨立、單一功能的模塊組成的結構。

2.概要設計

(1)4個任務：設計軟體系統結構、數據結構及資料庫設計、編寫概要設計文檔、概要設計文檔評審。

(2)面向數據流的設計方法：數據流圖的信息分為交換流和事物流，結構形式有交換型和事務型。

3.詳細設計的工具

詳細設計的工具包括：

圖形工具：程序流程圖、N-S、PAD、HIPO。

表格工具：判定表。

語言工具：PDL(偽碼)。

3.4 軟體測試

1.目的

為了發現錯誤而執行程序的過程。

2.准則

所有測試應追溯到用戶需求。

嚴格執行測試計劃，排除測試的隨意性。

充分注意測試中的群集現象。

程序員應避免檢查自己的程序。

窮舉測試不可能。

妥善保存設計計劃、測試用例、出錯統計和最終分析報告。

3.軟體測試技術和方法

軟體測試的方法按是否需要執行被測軟體的角度，可分為靜態測試和動態測試，按功能分為白盒測試和黑盒測試。

(1)白盒測試：根據程序的內部邏輯設計測試用例，主要方法有邏輯覆蓋測試、基本路徑測試等。

(2)黑盒測試：根據規格說明書的功能來設計測試用例，主要診斷方法有等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等，主要用於軟體確認測試。

4.軟體測試的實施

軟體測試是保證軟體質量的重要手段，軟體測試是一個過程，其測試流程是該過程規定的程序，目的是使軟體測試工作系統化。

軟體測試過程分4個步驟，即單元測試、集成測試、驗收測試和系統測試。

單元測試是對軟體設計的最小單位——模塊(程序單元)進行正確性檢驗測試。

單元測試的目的是發現各模塊內部可能存在的各種錯誤。

單元測試的依據是詳細的設計說明書和源程序。

單元測試的技術可以採用靜態分析和動態測試。

3.5 程序的調試

(1)任務：診斷和改正程序中的錯誤。

(2)調試方法：強行排錯法、回溯法和原因排除法。

第四章 資料庫設計基礎

4.1 資料庫系統的基本概念

(1) 數據(Data)：描述事物的符號記錄。

(2) 資料庫(DataBase)：長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的數據集合。

(3) 資料庫管理系統的概念

資料庫管理系統(DataBase Management System，DBMS)是資料庫的機構，它是一種系統軟體，負責資料庫中的數據組織、數據操作、數據維護、數據控制及保護和數據服務等。為完成以上6個功能，DBMS提供了相應的數據語言;數據定義語言(負責數據的模式定義與數據的物理存取構建);數據操縱語言(負責數據的操縱);數據控制語言(負責數據完整性、安全性的定義)。資料庫管理系統是資料庫系統的核心，它位於用戶和操作系統之間，從軟體分類的角度來說，屬於系統軟體。

(4) 資料庫技術發展經歷了3個階段。

人工管理階段→文件系統階段→資料庫系統階段

(5) 資料庫系統的特點：集成性、高共享性、低冗餘性、數據獨立性、數據統一管理與控制等。

(6) 資料庫系統的內部機構體系：三級模式(概念模式、內模式、外模式)和二級映射(外模式/概念模式的映射、概念模式/內模式的映射)構成了資料庫系統內部的抽象結構體系。

4.2 數據模型

數據模型是數據特徵的抽象，從抽象層次上描述了系統的靜態特徵、動態行為和約束條件，描述的內容有數據結構、數據操作和數據約束。有3個層次：概念數據模型、邏輯數據模型和物理數據模型。

(1) E—R模型：提供了表示實體、屬性和聯系的方法。實體間聯系有「一對一」、「一對多」和「多對多」。

(2) E-R模型用E-R圖來表示。

(3) 層次模型：利用樹形結構表示實體及其之問聯系。其中節點是實體，樹枝是聯系，從上到下是一對多關系。

(4) 網狀模型：用網狀結構表示實體及其之間聯系。是層次模型的擴展。網路模型以記錄型為節點，反映現實中較為復雜的事物聯系。

(5) 關系模型：採用二維表(由表框架和表的元組組成)來表示，可進行數據查詢、增加、刪除及修改操作。關系模型允許定義「實體完整性」、「參照完整性」和「用戶定義的完整性」三種約束。

鍵(碼)：二維表中唯一能標識元組的最小屬性集。

候選鍵(候選碼)：二維表中可能有的多個鍵。

主鍵：被選取的一個使用的鍵。

4.3 關系代數

(1) 關系代數的基本運算：投影、選擇、笛卡爾積。

(2) 關系代數的擴充運算：交、連接與自然連接、除。

4.4 資料庫設計與管理

1.資料庫設計概述

基本思想：過程迭代和逐步求精。

方法：面向數據的方法和面向過程的方法。

設計過程：需求分析→概念設計→邏輯設計→物理設計→編碼→測試→運行→進→步修改。

2.資料庫設計的需求分析

需求收集和分析是資料庫設計的第一階段，常用結構化分析方法(自頂向下、逐層分解)和面向對象的方法，主要工作有繪制數據流程圖、數據分析、功能分析、確定功能處理模塊和數據間關系。

數據字典：包括數據項、數據結構、數據流、數據存儲和處理過程，是對系統中數據的詳盡描述。

3.資料庫的設計

(1) 資料庫的概念設計：分析數據問內在的語義關聯，以建立數據的抽象模型。

(2) 資料庫的邏輯設計：從E-R圖向關系模型轉換，邏輯模式規范化，關系視圖設計可以根據用戶需求隨時創建。實體轉換為元組，屬性轉換為關系的屬性，聯系轉換為關系。

(3) 資料庫的物理設計：是數據在物理設備上的存儲結構與存取方法，目的是對資料庫內部物理結構作出調整並選擇合理的存取路徑，以提高速度和存儲空間。

4.資料庫管理

資料庫管理包括資料庫的建立、資料庫的調整、資料庫的重組、資料庫的安全性與完整性控制、資料庫故障恢復和資料庫的監控。

『伍』 二級計算機中交、並、除、自然連接、投影、選擇和笛卡爾積是怎麼計算的

交運算：集合論中，設A，B是兩個集合，由所有屬於集合A且屬於集合B的元素所組成的元素，叫做子集A與集合B的交集（intersection），記作A∩B。