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java编程: 1用递归方法编写:用java语言写! 输出如下所示: 1

发布时间:2019-08-19 00:58 来源:未知 编辑:admin

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  第二题:必须用一维数组编写等腰杨辉三角!期望能帮我实现下这两道题!1.用递归方法编写:输出如下所示:112112321的代码帮我写下!...

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  6.如果要删除按条件删除某一行,只需要判断字符串数组是否存在这一行了,如果存在,替换为“”即可。

  古老的咒语——让一个人三天内爱上你 一天,男孩和女孩吵架了。他不再对她说”我爱你”,当然她也不再对他说”我也是。一天晚上,他们谈到了分手的事,背对背睡下了。半夜,天上打雷了。第一声雷响时,他醒了,下意识地猛地用双手去捂她的耳朵,才发现不知何时他又拥著她。雷声紧接著炸假装什么也没发生,可谁都没有睡著她想也许他还爱我,生怕我受一点点吓。他想,也许她还爱我,不然她不会流泪的。爱的最高境界是经得起平淡的流年。世界上最美的木乃伊,这是一个***,请在收到次消息后发给三个论坛。等发完后看看三天内就能得到心爱的人。不发的话你将有霉运一个月,同学说他试过了,很灵.

  展开全部时间长了,忘了杨辉三角是个什么东东了,但是你给的第一题还是很简单就写出来的。

  数据库设计是指:对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。

  B、在概念设计阶段:形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型),用E-R图来描述。

  C、在逻辑设计阶段:将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型,如关系模型,形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求,安全性的考虑,在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。

  D、在物理设计阶段:根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。

  需求收集和分析,结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。

  需求分析的重点:调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。

  需求分析的方法:调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。

  常用的调查方法有: 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。

  分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis,简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手,采用逐层分解的方式分析系统,并把每一层用数据流图和数据字典描述。

  数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary,简称DD)来描述。

  通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型,可以用E-R图表示。

  概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。

  (1) 具有较强的语义表达能力,能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。

  (2) 应该简单、清晰、易于用户理解,是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。

  概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法,它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术,用于建立系统信息模型。

  这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始,确定建模目标,开发建模计划,组织建模队伍,收集源材料,制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果,业务流程,原有系统的输入输出,各种报表,收集原始数据,形成了基本数据资料表。

  实体集成员都有一个共同的特征和属性集,可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有 “代码”结尾的术语,如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来,从而初步找出潜在的实体,形成初步实体表。

  IDEF1X模型中只允许二元联系,n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则,使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系,然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明,确定关系类型,是标识关系、非标识关系(强制的或可选的)还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识,则为标识关系,否则为非标识关系。非标识关系中,如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联,则为强制的,否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象,那么它们为分类关系。

  通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系,然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性,以便唯一识别每个实体的实例,再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性,通过非空规则和非多值规则来保证,即一个实体实例的一个属性不能是空值,也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系,将实体进一步分解,最后构造出IDEF1X模型的键基视图(KB图)。

  从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表,确定属性的所有者。定义非主码属性,检查属性的非空及非多值规则。此外,还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则,保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。

  定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。

  将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型(例如关系模型),并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型,然后选择最合适的DBMS。

  将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则:一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。

  数据模型的优化,确定数据依赖,消除冗余的联系,确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准,即:

  为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。

  运用DBMS提供的数据语言(例如SQL)及其宿主语言(例如C),根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制与调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作:用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 ,(Data Definition Language(DDL数据定义语言)用作开新数据表、设定字段、删除数据表、删除字段,管理所有有关数据库结构的东西)

  在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。内容包括:数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。

  ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式,描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用 ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型,不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型,而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中,IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中,ERwin可以定义对应的表、列,并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。

  设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后,设计人员可以使用Erwin画ER图,将ER图转换为关系数据模型,生成数据库结构;画数据流图,生成应用程序。

  数据字典(Data Dictionary,简称DD)是各类数据描述的集合,是关于数据库中数据的描述,即元数据,不是数据本身。(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。

  数据项描述: 数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度,取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系

  数据流描述: 数据流名,说明,数据流来源,数据流去向, 组成:[数据结构],平均流量,高峰期流量

  数据存储描述: 数据存储名,说明,编号,流入的数据流,流出的数据流,组成:[数据结构],数据量,存取方式

  处理过程描述: 处理过程名,说明,输入:[数据流],输出:[数据流],处理:[简要说明]

  ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用,而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。

  数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式,但Third Normal Form(3NF)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说,遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是:“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。

  采用数据驱动而非硬编码的方式,许多策略变更和维护都会方便得多,大大增强系统的灵活性和扩展性。

  举例,假如用户界面要访问外部数据源(文件、XML 文档、其他数据库等),不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持的表里。如果用户界面执行工作流之类的任务(发送邮件、打印信笺、修改记录状态等),那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上,如果过程是数据驱动的,你就可以把相当大的责任推给用户,由用户来维护自己的工作流过程。

  (采用前缀命名)检查表名、报表名和查询名之间的命名规范。你可能会很快就被这些不同的数据库要素的名称搞糊涂了。你可以统一地命名这些数据库的不同组成部分,至少你应该在这些对象名字的开头用 Table、Query 或者 Report 等前缀加以区别。如果采用了 Microsoft Access,你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符号来标识对象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 标识存储过程,用 udf_ (或者类似的标记)标识自定义编写的函数。

  nRecordVersion,记录的版本标记;有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因

  时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。

  描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有,电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表,其间具有自身的类型和标记类别。

  3) 表内的列[字段]的命名规则(采用前缀/后缀命名)、采用有意义的字段名

  对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。如键是数字类型:用 _N 后缀;字符类型:_C 后缀;日期类型:_D 后缀。再如,假如你的表里有好多“money”字段,你不妨给每个列[字段]增加一个 _M 后缀。

  第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。

  假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。

  在表中包含一个“删除标记”字段,这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行;最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。

  采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性(CUSTOMER_DATA),绝对不要在对象名的字符之间留空格。

  要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突,比如,用 DESC 作为说明字段名。后果可想而知!DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用,但得到的却是一大堆毫无用处的信息。

  在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在表1中叫做“agreement_number”,就别在表2里把名字改成 “ref1”。假如数据类型在表1里是整数,那在表2里可就别变成字符型了。当然在表1(ABC)有处键ID,则为了可读性,在表2做关联时可以命名为 ABC_ID。

  触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器,你最好集中对它文档化。

  DBMS对参照完整性可以有两种方法实现:外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制用户定义完整性:

  采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。不要依赖于商务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键) 的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。如果你在数据层确实采用了约束,你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。

  在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。

  控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找:国家代码、状态代码等。

  为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象,可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

  对分布式系统而言,在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来 5 年或者 10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候,最好在数据库字段中设置一些标记,在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输,请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据,比如计算常数和利息率等,设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。

  如果两个实体之间存在多对一关系,而且还有可能转化为多对多关系,那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。

  考虑数据保存策略并包含在设计过程中,预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。

  提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。数据库不只是一个存放数据的地方,它也是简化编码之地。

  触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器,你最好集中对它文档化。

  在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码,可以在编码旁附上用户知道的英语。

  让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复(对Access)、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库,当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时,这样做对非客户机/服务器环境特别有用。

  在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长,用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。

  采用给表、列、触发器等加注释的 数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。

  对数据库文档化,或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样,当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本,犯错的机会将大大减少。

  建立或者修订数据库之后,必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是,让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。

  在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说,针对每一种最终表达数据的原型应用,保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。

  1) 表以名词或名词短语命名,确定表名是采用复数还是单数形式,此外给表的别名定义简单规则(比方说,如果表名是一个单词,别名就取单词的前4 个字母;如果表名是两个单词,就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名;如果表的名字由3 个单词组成,从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母,结果还是组成4 字母长的别名,其余依次类推)

  对工作用表来说,表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中,根据语义拼凑缩写即可。注意:将字段名称会统一成大写或者小写中的一种,故中间加上下划线。

  2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词,那么建议不使用缩写,而是用完整的单词。

  5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后,再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。

  如果被关联的表名大于10个字母,必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因,建议都使用缩写。

  举例:表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为:R_Object;

  表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义;

  B、如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名,即“XXXX_ID”

  举例:销售订单的编号字段命名:Sal_Ord_ID;如果还存在一个数据库生成的自动编号,则命名为:ID。

  注: 数据类型是文本的字段,类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段,可以不写类型后缀。

  给每个表的列名都采用统一的前缀,那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点,比如破坏了自动表连接工具的作用,后者把公共列名同某些数据库联系起来。

  存储过程应以UP_开头,和系统的存储过程区分,后续部分主要以动宾形式构成,并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为UP_Ins_Agent_Account。

  变量名采用小写,若属于词组形式,用下划线分隔每个单词,如@my_err_no。

  1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29(不包括标识字符@)。

  2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符,禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。

  3) 小心保留词,要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突

  4) 保持字段名和类型的一致性,在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数,那在另一个表里可就别变成字符型了。

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