经典数据库试题.docx
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经典数据库试题.docx
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经典数据库试题
在通常的连接操作中,只有满足连接条件的元组才能作为结果输出,也就是所谓的内连接。
如果想输出表中不满足连接条件的元组,那就要使用外连接
外连接分为左连接和右连接
右连接说明等号右侧的所有记录均会被显示,无论其在左侧是否得到匹配,左连接与之相反
a:
id name
6D
1A
2B
3C
b:
id name
110
220
330
540
右连接:
SQL> select a.id,a.name,b.id,b.name from a, b WHERE a.id(+) = b.id;
ID NAME ID NAME
--- ------------------------------ --- --------------------
1 A 1 10
2 B 2 20
3 C 3 30
5 40
左连接
SQL> select a.id,a.name,b.id,b.name from a, b WHERE a.id = b.id(+);
ID NAME ID NAME
--- ------------------------------ --- --------------------
1 A 1 10
2 B 2 20
3 C 3 30
6 D
内连接
SQL> select * from a inner join b on a.id=b.id;
ID NAME QQQ ID NAME
--- ------------------------------ --- --- --------------------
1 A 1 1 10
2 B 1 2 20
3 C 1 3 30
相当于select a.*,b.* from a,b where a.id=b.id
外连接
SQL> select * from a left join b on a.id=b.id;
ID NAME QQQ ID NAME
--- ------------------------------ --- --- --------------------
1 A 1 1 10
2 B 1 2 20
3 C 1 3 30
6 D 1
外部联接 "+" 按其在 "=" 的左边或右边分左联接和右联接 . 若不带 "+" 运算符的表中的一个行不直接匹配于带 "+" 预算符的表中的任何行 , 则前者的行与后者中的一个空行相匹配并被返回 . 若二者均不带 '+', 则二者中无法匹配的均被返回 . 利用外部联接 "+", 可以替代效率十分低下的 not in 运算 , 大大提高运行速度 . 例如 , 下面这条命令执行起来很慢
select a.empno from emp a where a.empno not in
(select empno from emp1 where job='SALE');
---- 倘若利用外部联接 , 改写命令如下 :
select a.empno from emp a ,emp1 b
where a.empno=b.empno(+)
and b.empno is null
and b.job='SALE';
在并发程序设计中,死锁(deadlock)是一种十分常见的逻辑错误。
通过采用正确的编程方式,死锁的发生不难避免。
死锁的四个必要条件
在计算机专业的本科教材中,通常都会介绍死锁的四个必要条件。
这四个条件缺一不可,或者说只要破坏了其中任何一个条件,死锁就不可能发生。
我们来复习一下,这四个条件是:
互斥(Mutualexclusion):
存在这样一种资源,它在某个时刻只能被分配给一个执行绪(也称为线程)使用;
持有(Holdandwait):
当请求的资源已被占用从而导致执行绪阻塞时,资源占用者不但无需释放该资源,而且还可以继续请求更多资源;
不可剥夺(Nopreemption):
执行绪获得到的互斥资源不可被强行剥夺,换句话说,只有资源占用者自己才能释放资源;
环形等待(Circularwait):
若干执行绪以不同的次序获取互斥资源,从而形成环形等待的局面,想象在由多个执行绪组成的环形链中,每个执行绪都在等待下一个执行绪释放它持有的资源。
解除死锁的必要条件
不难看出,在死锁的四个必要条件中,第二、三和四项条件比较容易消除。
通过引入事务机制,往往可以消除第二、三两项条件,方法是将所有上锁操作均作为事务对待,一旦开始上锁,即确保全部操作均可回退,同时通过锁管理器检测死锁,并剥夺资源(回退事务)。
这种做法有时会造成较大开销,而且也需要对上锁模式进行较多改动。
消除第四项条件是比较容易且代价较低的办法。
具体来说这种方法约定:
上锁的顺序必须一致。
具体来说,我们人为地给锁指定一种类似“水位”的方向性属性。
无论已持有任何锁,该执行绪所有的上锁操作,必须按照一致的先后顺序从低到高(或从高到低)进行,且在一个系统中,只允许使用一种先后次序。
请注意,放锁的顺序并不会导致死锁。
也就是说,尽管按照锁A,锁B,放A,放B这样的顺序来进行锁操作看上去有些怪异,但是只要大家都按先A后B的顺序上锁,便不会导致死锁。
排序小结
排序算法是一种基本并且常用的算法。
由于实际工作中处理的数量巨大,所以排序算法对算法本身的速度要求很高。
而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度,一般用O方法来表示。
在后面我将给出详细的说明。
对于排序的算法我想先做一点简单的介绍,也是给这篇文章理一个提纲。
我将按照算法的复杂度,从简单到难来分析算法。
第一部分是简单排序算法,后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)(因为没有使用word,所以无法打出上标和下标)。
第二部分是高级排序算法,复杂度为O(Log2(N))。
这里我们只介绍一种算法。
另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念,所以这里不于讨论。
第三部分类似动脑筋。
这里的两种算法并不是最好的(甚至有最慢的),但是算法本身比较奇特,值得参考(编程的角度)。
同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。
第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。
由于是模板函数可以对任何数据类型排序(抱歉,里面使用了一些论坛专家的呢称)。
现在,让我们开始吧:
一、简单排序算法
由于程序比较简单,所以没有加什么注释。
所有的程序都给出了完整的运行代码,并在我的VC环境下运行通过。
因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容,所以在BORLANDC++的平台上应该也不会有什么问题的。
在代码的后面给出了运行过程示意,希望对理解有帮助。
1.冒泡法:
这是最原始,也是众所周知的最慢的算法了。
他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡:
#include
voidBubbleSort(int*pData,intCount)
{
intiTemp;
for(inti=1;i { for(intj=Count-1;j>=i;j--) { if(pData[j] { iTemp=pData[j-1]; pData[j-1]=pData[j]; pData[j]=iTemp; } } } } voidmain() { intdata[]={10,9,8,7,6,5,4}; BubbleSort(data,7); for(inti=0;i<7;i++) cout< cout<<"\n"; } 倒序(最糟情况) 第一轮: 10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次) 第二轮: 7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次) 第一轮: 7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次) 循环次数: 6次 交换次数: 6次 其他: 第一轮: 8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次) 第二轮: 7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次) 第一轮: 7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次) 循环次数: 6次 交换次数: 3次 上面我们给出了程序段,现在我们分析它: 这里,影响我们算法性能的主要部分是循环和交换,显然,次数越多,性能就越差。 从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的,为1+2+...+n-1。 写成公式就是1/2*(n-1)*n。 现在注意,我们给出O方法的定义: 若存在一常量K和起点n0,使当n>=n0时,有f(n)<=K*g(n),则f(n)=O(g(n))。 (呵呵,不要说没学好数学呀,对于编程数学是非常重要的! ! ! ) 现在我们来看1/2*(n-1)*n,当K=1/2,n0=1,g(n)=n*n时,1/2*(n-1)*n<=1/2*n*n=K*g(n)。 所以f(n)=O(g(n))=O(n*n)。 所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。 再看交换。 从程序后面所跟的表可以看到,两种情况的循环相同,交换不同。 其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系,当数据处于倒序的情况时,交换次数同循环一样(每次循环判断都会交换),复杂度为O(n*n)。 当数据为正序,将不会有交换。 复杂度为O(0)。 乱序时处于中间状态。 正是由于这样的原因,我们通常都是通过循环次数来对比算法。 2.交换法: 交换法的程序最清晰简单,每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。 #include voidExchangeSort(int*pData,intCount) { intiTemp; for(inti=0;i { for(intj=i+1;j { if(pData[j] { iTemp=pData[i]; pData[i]=pData[j]; pData[j]=iTemp; } } } } voidmain() { intdata[]={10,9,8,7,6,5,4}; ExchangeSort(data,7); for(inti=0;i<7;i++) cout< cout<<"\n"; } 倒序(最糟情况) 第一轮: 10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次) 第二轮: 7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次) 第一轮: 7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次) 循环次数: 6次 交换次数: 6次 其他: 第一轮: 8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次) 第二轮: 7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次) 第一轮: 7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次) 循环次数: 6次 交换次数: 3次 从运行的表格来看,交换几乎和冒泡一样糟。 事实确实如此。 循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n,所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。 由于我们无法给出所有的情况,所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕(在某些情况下稍好,在某些情况下稍差)。 3.选择法: 现在我们终于可以看到一点希望: 选择法,这种方法提高了一点性能(某些情况下)这种方法类似我们人为的排序习惯: 从数据中选择最小的同第一个值交换,在从省下的部分中选择最小的与第二个交换,这样往复下去。 #include voidSelectSort(int*pData,intCount) { intiTemp; intiPos; for(inti=0;i { iTemp=pData[i]; iPos=i; for(intj=i+1;j { if(pData[j] { iTemp=pData[j]; iPos=j; } } pData[iPos]=pData[i]; pData[i]=iTemp; } } voidmain() { intdata[]={10,9,8,7,6,5,4}; SelectSort(data,7); for(inti=0;i<7;i++) cout< cout<<"\n"; } 倒序(最糟情况) 第一轮: 10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次) 第二轮: 7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次) 第一轮: 7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次) 循环次数: 6次 交换次数: 2次 其他: 第一轮: 8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次) 第二轮: 7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次) 第一轮: 7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次) 循环次数: 6次 交换次数: 3次 遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。 所以算法复杂度为O(n*n)。 我们来看他的交换。 由于每次外层循环只产生一次交换(只有一个最小值)。 所以f(n)<=n 所以我们有f(n)=O(n)。 所以,在数据较乱的时候,可以减少一定的交换次数。 4.插入法: 插入法较为复杂,它的基本工作原理是抽出牌,在前面的牌中寻找相应的位置插入,然后继续下一张 #include voidInsertSort(int*pData,intCount) { intiTemp; intiPos; for(inti=1;i { iTemp=pData[i]; iPos=i-1; while((iPos>=0)&&(iTemp { pData[iPos+1]=pData[iPos]; iPos--; } pData[iPos+1]=iTemp; } } voidmain() { intdata[]={10,9,8,7,6,5,4}; InsertSort(data,7); for(inti=0;i<7;i++) cout< cout<<"\n"; } 倒序(最糟情况) 第一轮: 10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次) 第二轮: 9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次) 第一轮: 8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次) 循环次数: 6次 交换次数: 3次 其他: 第一轮: 8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次) 第二轮: 8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次) 第一轮: 7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次) 循环次数: 4次 交换次数: 2次 上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象,让我们认为这种算法是简单算法中最好的,其实不是,因为其循环次数虽然并不固定,我们仍可以使用O方法。 从上面的结果可以看出,循环的次数f(n)<=1/2*n*(n-1)<=1/2*n*n。 所以其复杂度仍为O(n*n)(这里说明一下,其实如果不是为了展示这些简单排序的不同,交换次数仍然可以这样推导)。 现在看交换,从外观上看,交换次数是O(n)(推导类似选择法),但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘=’操作。 正常的一次交换我们需要三次‘=’而这里显然多了一些,所以我们浪费了时间。 最终,我个人认为,在简单排序算法中,选择法是最好的。 二、高级排序算法: 高级排序算法中我们将只介绍这一种,同时也是目前我所知道(我看过的资料中)的最快的。 它的工作看起来仍然象一个二叉树。 首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值,然后把比它小的放在左边,大的放在右边(具体的实现是从两边找,找到一对后交换)。 然后对两边分别使用这个过程(最容易的方法——递归)。 1.快速排序: #include voidrun(int*pData,intleft,intright) { inti,j; intmiddle,iTemp; i=left; j=right; middle=pData[(left+right)/2]; //求中间值 do{ while((pData[i] i++;
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