范式

看这个题目之前可以先看POJ2186复习一下强联通分量的分解 题意：给出N个开始时间和结束时间和持续时间三元组，持续时间可以在开始后或者结束前，问如何分配可以没有冲突。 先解释一下合取范式（离散数学已经学过）： 如果合取范式中的每个字句的文字个数不超过两个就称为2-SAT问题 一般性称为n-SAT问题 举个栗子： ( a ∨ b ) ∧ a ( a ∨ b ) ∧ a 在a为false而b为true时整个范式的取值为真。 利用强连通分量的知识，就可以在布尔公式字句个数的线性时间内解决2-SAT问题。在离散数学中我们已经学过蕴含范式。对于 a ∨ b a ∨ b 可以转换为 （ a b ) ∧ ( b a ) （ a b ) ∧ ( b a ) 下面就是建图过程了： 对于每一个布尔变量x，构造两个顶点x和 x x ；以 为有向边建立有向图。 在有向图中，如果a能到达b的话，a为真则b也为真。 因此在同一个强连通分量中所含的所有文字代表的布尔值都相同。 特别注意的是，假设x和 x 都在同一个强连通分量中，则显然，这个强连通分量始终不可能为真。 相反，如果不存在这样的布尔变量，对于每个布尔变量x，让 x所在的强连通分量的拓扑序在 x x 所在的强连通分量之后，（也就是比较二者的拓扑序） 就是使得该公式的值为真的一组合适的布尔变量的解。 ――――――-我是分割线――――――――-

数据库概念 冗余度 ，较高的数据独立性和易扩展性，可谓不同用户共享使用！ 什么是冗（rong）余度？ 通俗的讲就是数据的重复度。在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余。 常见的数据库模型 范式（规范模式） 六种范式： 常用 的就是第 一二三范式 就可以满足数据库存储 E-R模型（Entity-Relationship） 组成部分之间关系的描述，由 四个部分 组成 1.数据库引擎、 2.Reporting Services（报表服务）、 3.Analysis Services（分析服务） 4.Integration Services（集成服务）可以高效处理各种各样的数据源！ 前三个相互独立的模块，和集承服务相关联！ 联机丛书 这是下载的链接： 2008联机丛书 数据管理 语句创建数据库： Create Database 查看数据库状态 1.使用目录视图 2.使用函数 3.使用系统存储过程 在新建查询中输入sp_helpdb 最后点击查询 修改数据库名称方法 ALTER DATAABASE 语句 删除数据库语句 DROP DATABASE 输入我们数据库的名字 ------------------------------------------- 创建数据库快照 恢复数据库快照语句 '括号中是自己需要还原的数据库名称 数据表 字段的数据类型 字符数据类型：

转载自： http://blog.csdn.net/goncely/article/details/616589 1 概念介绍 哈夫曼编码是一种最优的前缀编码技术，然而其存在的不足却制约了它的直接应用。首先，其解码时间为O(lavg), 其中lavg为码字的平均长度；其次，更为最重要的是，解码器需要知道哈夫曼编码树的结构，因而编码器必须为解码器保存或传输哈夫曼编码树。对于小量数据的压缩而言，这是很大的开销。因而，应用哈夫曼编码的关键是如何降低哈夫曼编码树的存储空间。Faller[1973]提出的自适应哈夫曼编码技术使哈夫曼编码树的存储空间降为零，即在使用某种约定的情况下，解码器能动态地重构出和编码器同步的哈夫曼编码树，而不需要任何附加数据。这样做的代价便是时间开销的增大。另一种技术是编码器和解码器使用事先约定的编码树，这种方法只能针对特定数据使用，不具备通用性。另外一种，也是最为常用的方法，便是范式哈夫曼编码。现在流行的很多压缩方法都使用了范式哈夫曼编码技术，如GZIB、ZLIB、PNG、JPEG、MPEG等。 范式哈夫曼编码最早由Schwartz[1964]提出，它是哈夫曼编码的一个子集。其中心思想是：使用某些强制的约定，仅通过很少的数据便能重构出哈夫曼编码树的结构。其中一种很重要的约定是数字序列属性(numerical sequence property)

数据库的三大特性可谓是：实体属性和关系。 第一范式（1NF）：数据表中的每一列（每个字段）必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性； 第二范式（2NF）：满足1NF后，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系，也就是说一个表只描述一件事情； 第三范式（3NF）：必须先满足第二范式（2NF），要求：表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，（表中的每一列只能依赖于主键）； 【如何更好的区分三大范式】 【数据库五大约束】 1.primary KEY:设置主键约束； 2.UNIQUE：设置唯一性约束，不能有重复值； 3.DEFAULT 默认值约束，height DOUBLE(3,2)DEFAULT 1.2 height不输入是默认为1,2 4.NOT NULL：设置非空约束，该字段不能为空； 5.FOREIGN key :设置外键约束。 【主键】 1.主键的注意事项？ 主键默认非空，默认唯一性约束，只有主键才能设置自动增长，自动增长一定是主键，主键不一定自动增长； 2.设置主键的方式？ 在定义列时设置：ID INT PRIMARY KEY 在列定义完之后设置：primary KEY（id） 【外键】 2设置外键的语法： 参照操作可选值：

网络转载 范式：英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。下面就简单介绍下这三个范式。 ◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 ◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个

MySQL 基础篇 三范式 MySQL 军规 MySQL 配置 MySQL 用户管理和权限设置 MySQL 常用函数介绍 MySQL 字段类型介绍 MySQL 多列排序 MySQL 行转列 列转行 MySQL NULL 使用带来的坑 MySQL AND 和 OR 联合使用带来的坑 MySQL 触发器的使用 三范式 第一范式（ 1NF） ：字段具有原子性，不可再分。 所有关系型数据库系统都满足第一范式，数据库表中的字段都是单一属性的， 不可再分。 第二范式（ 2NF） ：要求实体的属性完全依赖于主键。 所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主键一部分的属性，如果存在， 那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体， 新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之， 第二范式就是属性完全依赖主键。 第三范式（ 3NF） ：满足第三范式（ 3NF） 必须先满足第二范式（ 2NF）。 简而言之， 第三范式（ 3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键信息。 简单理解： 每一列只有一个单一的值，不可再拆分。 每一行都有主键能进行区分。 每一个表都不包含其他表已经包含的非主键信息。 三范式带来的问题 充分的满足第一范式设计将为表建立太量的列， 数据从磁盘到缓冲区，缓冲区脏页到磁盘进行持久的过程中

在一个关系表中，消除重复字段，且各字段都是最小的逻辑储存单位。 1、数据组的每个属性只可以包含一个值。 2、关系中的每个数据组必须包含相同数量的值。 3、关系中每个数据组一定不能相同。 例如： [班级]列中不可以包含[系别]和[班级]两个属性信息。

1. 数据库简介： 数据库（database）: 数据库是数据的汇集，它以一定的组织形式存于存储介质上。 补充说明： 数据库软件称为数据库管理系统（DBMS）， DBMS实现数据库系统的各种功能，是数据库系统的核心。 关系型数据库: 各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据: 非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。 有NoSql、Cloudant等。 2.关系型数据库常见术语： 行（row）: 表是一种结构化的文件，可用于存储特定类型的数据，表中的每一行，也称为一条记录。 列（column）： 表中的一个字段，所有表都是由一个或多个列组成的。表中的每一列，称为属性，字段。 索引： 将表中的一个或多个字段中的数据复制一份另存，并且按特定次序排序存储。 视图： 视图是虚拟的表。与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询。 约束(constraint)条件： 表中的数据要遵守的限制。 主键： 一个或多个字段的组合，填入的数据必须能在本表中唯一标识本行。 惟一键： 一个或多个字段的组合，填入的数据必须能在本表中唯一标识本行；允许为NULL，一个表可以存在多个 外键：

正本基本是自己翻译，翻译绝对有错误，就是这么自信，看的时候，自己注意下，如果感觉有语句不通，那么可能就是我翻译的出现了问题，可以自己翻找原文对比下。 其中自己的见解，我写在脚注中。 在 1997 年， James Gosling （ java 之父），将刚诞生的 java 描述为 蓝领语言 1 ，它是非常简单的。与此同时， C++ 之父 Bjarne Stroustrup 描述 C++ 是一门 多范式 的语言，设计的思路，故意不同于那些只支持单一方式实现程序的语言 2 。 Stroustrup 警告： java 的相对简单性和大部分的新语言一样，它的简单性，一部分是幻觉，一部分是功能的不完善，所以看起来比较简洁、简单 3 。随着时间的推移， java 的规模和复杂性将显著增加。以后 java 的规模将会成倍或者三倍的增加，以及增加其依赖的实现和扩展。 现在，二十年过去了，公平的说， James Gosling 和 Bjarne Stroustrup 说的都是正确的。随着 java 添加了对许多东西的抽象表示：添加并行执行、添加迭代器、对时间和日期类的重构， java 变得又大又庞杂。 尽管随着 java 平台的发展，我的热情减退了一些，但我依然喜欢 java 。考虑到 java 日益增加的复杂性和规模，对最新的最佳实践的需求变得更加尖锐。我尽我最大的可能为大家提供了一个最佳实践 ―

数据库设计三大范式 什么是范式：简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。 什么是三大范式： 第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为 1NF 。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。 第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为 2NF 。 第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为 3NF 。 注： 关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性 理解三大范式 第一范式 每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性 两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。 如果需求知道那个省那个市并按其分类，那么显然第一个表格是不容易满足需求的，也不符合第一范式。 显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求，还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。 第二范式 每一行的数据只能与其中一列相关，即一行数据只做一件事