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报告人：陈思同 cst@mail.ustc.edu.cn
数据结构与数据库习题课 报告人：陈思同
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Chapter9 查找 9.1 对大小均为n的有序顺序表和无序顺序表，平均查找长度是否相同 1查找不成功，没有关键字等于K
平均下（2+3+…+N+1)/N = (N+3)/2 不考虑哨兵，N，(N+1)/2
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Chapter9 查找 9.1 对大小均为n的有序顺序表和无序顺序表，平均查找长度是否相同 2查找成功，仅有一个 相同
（1+2+3+…+N)/N = (1+N)/2
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Chapter9 查找 9.1 对大小均为n的有序顺序表和无序顺序表，平均查找长度是否相同 3查找成功，有若干个
对有序：假定第一个出现在第k个位置，找到第一个k+1,(k<=N)，再加上可能出现p个关键字，(1+k)+p-1+1=(1+k)+p 其中，k<=N, p<=N-k
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Chapter9 查找 9.1 对大小均为n的有序顺序表和无序顺序表，平均查找长度是否相同 3查找成功，有若干个（p)相同
(1+k)+p-1+1=(1+k)+p 其中，k<=N, p<=N-k 求平均：k随机分布至n,k=(1+n)/2； p可能终止于(1+n)/2至n任一点,p=(n-1)/4， 所以1+k+p=(3n+5)/4
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Chapter9 查找 9.2 （a,b,c,d,e,f,g) 折半查找 E: d->f->e F: d->f
G: d->f->g
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Chapter9 查找 9.3 画出对长度为17的有序表进行折半查找的判定树，并分别求成功和失败的ASL
{ }9 { }
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Chapter9 查找 9.3 画出对长度为17的有序表进行折半查找的判定树，并分别求成功和失败的ASL
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Chapter9 查找 9.4已知如下所示长度为12的表：
(Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec) 表中，每个元素的查找概率分别为： (0.1,0.25,0.05,0.13,0.01,0.06,0.11,0.07,0.02,0.03,0.1,0.07) (1)若对该表进行顺序查找，求查找成功的平均查找长度； (2)画出从初态为空开始，依次插入结点，生成的二叉排序树； (3)计算该二叉排序树查找成功的平均查找长度； (4)将二叉排序树中的结点Mar删除，画出经过删除处理后的二叉排序树 (1) ASL = 0.1*1+0.25* *3+…+0.07*12 = 5.43 或 ASL = 0.1* * * 10 +…+0.07*1 = 7.57
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Chapter9 查找 (2)排序方式：ASCII码
9.4已知如下所示长度为12的表： (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec) 表中，每个元素的查找概率分别为： (0.1,0.25,0.05,0.13,0.01,0.06,0.11,0.07,0.02,0.03,0.1,0.07) (1)若对该表进行顺序查找，求查找成功的平均查找长度； (2)画出从初态为空开始，依次插入结点，生成的二叉排序树； (3)计算该二叉排序树查找成功的平均查找长度； (2)排序方式：ASCII码 (3)ASL= 0.1*1+（ )*2+( )*3+… = 3.2
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Chapter9 查找 9.4已知如下所示长度为12的表：
(Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec) 表中，每个元素的查找概率分别为： (0.1,0.25,0.05,0.13,0.01,0.06,0.11,0.07,0.02,0.03,0.1,0.07) (4)将二叉排序树中的结点Mar删除，画出经过删除处理后的二叉排序树
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Chapter9 查找 9.4 (4)将二叉排序树中的结点Mar删除，画出经过删除处理后的二叉排序树 方法一：首先找到P(Mar)在中序下直接前驱S(Jun),P的右子树(Jun July)改为F(Jan)的右子树，P的右子树改为S(Jun)的右子树，
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Chapter9 查找 注：
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Chapter9 查找 成功：ASL = (1*7+3+3)/9=13/9
9.5 {10，25，33，19，06，49，37，76，60}，哈希地址空间0—10，哈希函数H(key)=key % 11 (1)开放定址线性探测法 成功：ASL = (1*7+3+3)/9=13/9 失败：ASL =( ]=38/11
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Chapter9 查找 成功：ASL = (1*7+2+4)/9=13/9 (先-后+)
9.5 {10，25，33，19，06，49，37，76，60}，哈希地址空间0—10，哈希函数H(key)=key % 11 (2)开放定址二次探测法,错误方法（±1，±2） 成功：ASL = (1*7+2+4)/9=13/9 (先-后+) 或：ASL = (1*7+3+3)/9=13/9(先+后-)
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Chapter9 查找 成功：ASL = (1*7+2+4)/9=13/9 (先-后+)
9.5 {10，25，33，19，06，49，37，76，60}，哈希地址空间0—10，哈希函数H(key)=key % 11 (2)开放定址二次探测法,正确方法（±1^2，±2^2） 成功：ASL = (1*7+2+4)/9=13/9 (先-后+) 或：ASL = (1*7+3+5)/9=15/9(先+后-)
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Chapter9 查找 成功：ASL = (1*7+2+2)/9=11/9
9.5 {10，25，33，19，06，49，37，76，60}，哈希地址空间0—10，哈希函数H(key)=key % 11 (3)拉链法 成功：ASL = (1*7+2+2)/9=11/9
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Chapter9 查找 9.6 折半查找的递归算法 int binary_search(SSTable ST, KeyType key, int low, int high) { if (high < low) // test if array is empty return KEY_NOT_FOUND; //return 0; else { int mid = (low + high)/2 ; if (ST.elem[mid] > key) // key is in lower subset return binary_search(ST, key, low, mid-1); else if (ST.elem[mid] < key) // key is in upper subset return binary_search(ST, key, mid+1, high); else return mid; // key has been found }
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} 各种排序 (1)直接插入 5… 15… 156… 0156…
01569…
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (2)希尔排序（5，3，1增量）
5,1,6,0,9,2,8,3,7,4 d1=5: 2,1,3,0,4,5,8,6,7,9 d2=3: 0,1,3,2,4,5,8,6,7,9 d3=1: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (3)快速排序 5,1,6,0,9,2,8,3,7,4
1: {4,1,3,0,2}5{8,9,7,6} 2: {{2,1,3,0}4}5{{6,7},8,{9}} 3: {0,1,2,3}4,5,6,7,8,9
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (4)冒泡排序(升序)
5,1,6,0,9,2,8,3,7,4 1,5,0,6,2,8,3,7,4,9 1,0,5,2,6,3,7,4,8,9 0,1,2,5,3,6,4,7,8,9 0,1,2,3,5,6,4,7,8,9 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (4)冒泡排序(降序)
5,1,6,0,9,2,8,3,7,4 5,6,1,9,2,8,3,7,4,0 6,5,9,2,8,3,7,4,1,0 6,9,5,8,3,7,4,2,1,0 9,6,8,5,7,4,3,2,1,0 9,8,6,7,5,4,3,2,1,0 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (5)归并排序
[5,1],[6,0],[9,2],[8,3],[7,4] 1: [1,5,0,6],[2,9,3,8],[4,7] 2: [0,1,5,6 2,3,8,9],[4,7] 3: [0,1,2,3,5,6,8,9,4,7] 4: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (6)堆排序 得到0
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (6)堆排序 得到0,1
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Chapter10 排序 10.1 {5，1，6，0，9，2，8，3，7，4} (6)堆排序 0,|1,2,3,4,6,8,5,7,9
0,1,|3,2,5,4,6,8,9,7 0,1,2,|3,6,5,4,7,8,9 0,1,2,3,|4,6,5,9,7,8 0,1,2,3,4,|5,6,8,9,7 0,1,2,3,4,5,|7,6,8,9 …
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Chapter10 排序 10.2 稳定：直接插入、冒泡、归并 不稳定：希尔、快排、堆
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Chapter10 排序 10.3 (96,86,48,73,35,39,42,57,66,21) 是大顶堆
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Chapter10 排序 10.3 (12,70,33,65,24,56,48,92,86,33) 不是堆，调整成小顶堆
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Chapter10 排序 10.4 双向起泡法
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Chapter10 排序 10.5 单链表实现选择排序算法
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Chapter DB1 7. 实体（Entity）：客观存在并可互相区别的事物 属性（Attribute）：实体所具有的某一特性
码（Key）：唯一标识实体的属性集（关键属性） 域（Domain）：属性的取值范围 实体型（Entity Type）：用实体名及其属性集合来抽象和刻画同类实体 实体集（Entity Set）：同型实体的集合
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Chapter DB1 7. 实体（Entity）：客观存在并可互相区别的事物 属性（Attribute）：实体所具有的某一特性
码（Key）：唯一标识实体的属性集（关键属性） 域（Domain）：属性的取值范围 实体型（Entity Type）：用实体名及其属性集合来抽象和刻画同类实体 实体集（Entity Set）：同型实体的集合
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Chapter DB1 9.学校 E-R概念模型
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Chapter DB1 13.关系模型实例 商店（商店编号，商店名，地址） 职工（职工编号，姓名，性别，业绩，商店编号，聘期，月薪）
商品（商品号，商品名，规格，单价） 销售（商店编号，商品号，月销售量
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Chapter DB1 15.试述数据库三级模式结构，并说明优缺点 外模式（用户模式） 概念模式 内模式（存储模式）
优点：简化用户接口；有利于数据共享，减少冗余；有利于数据安全等 缺点：在传输数据时需要通过映射逐级传输，一定程度上降低了系统效率
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谢谢大家！
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