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Bioinformatics Advance Access published March 24,

Bioinformatics Advance Access published March 24,
Bioinformatics Advance Access published March 24,

Bioinformatics Advance Access published March 24, 2007

C.-W. Tung and S.-Y. Ho

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POPI: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides by mining informative physicochemical properties

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C.-W. Tung and S.-Y. Ho

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Fig. 2. Averaged accuracies (AA s) of 10-CV for IBCGA, rank-based meth-ods (RankD and RankI) and the alignment-based method (ALIGN).

Step 5) (Mutation) Apply the swap mutation operator to the randomly

selected p m ·N pop individuals in the new population where p m is the mutation probability. To prevent the best fitness value from deteriorating, mutation is not applied to the best individual.

POPI: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides by mining informative physicochemical properties

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C.-W. Tung and S.-Y. Ho

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POPI: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides by mining informative physicochemical properties

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IBCGA can select a small set of informative properties considering the correlated effects, compared with the rank-based method.

In order to further evaluate POPI, three prediction methods were tested for comparison, namely the alignment-based methods ALIGN and PSI-BLAST, and the affinity-driven prediction method AFFIPRE. Because the reference dataset is not sufficiently large, ALIGN and PSI-BLST cannot work well. This poor per-formance of AFFIPRE shows that affinity is not suitable to predict peptide immunogenicity directly. This result is consistent with previous studies that the peptide immunogenicity does not strongly correlate with its affinity for the MHC molecule (Feltkamp et al ., 1994; Ochoa-Garay et al ., 1997).

To cope with the small size of the training dataset in mining in-formative physicochemical properties, the proposed method can provide each selected property with the effectiveness according to its main effect difference in discriminating immunogenic levels and the robustness in terms of selection frequency. The valuable information is helpful in determining a best set of features to im-plement an accurate prediction system, as well as to further under-stand immune responses from the informative physicochemical properties. The future work is to collect more immunogenicity data by combining biological knowledge and related sources, such as Immune Epitope Database and Analysis Resource (IEDB, Peters et al ., 2005), to advance the prediction performance of IBCGA.

In fact, the feature selection method of IBCGA has been shown effective in solving large-scale binary combinatorial optimization problems (Ho et al , 2004a; 2004b; 2006). On the other hand, the SVM-based learning methods are shown effective for protein se-quence based predictions. As a result, IBCGA with SVM can be easily used to design an SVM-based classifier for solving se-quence-based prediction problems by mining informative features of physicochemical properties from an experimental dataset.

ACKNOWLEDGMENT

The authors would like to thank the National Science Council of Taiwan for financially supporting this research under the contract numbers NSC 95-2627-B-009-002 and NSC 95-2221-E-009-116.

REFERENCES

Altschul, S.F. et al . (1997) Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of

protein database search programs, Nucleic Acids Res., 25, 3389-3402.

Bhasin, M. and Raghava, G.P. (2004) Analysis and prediction of affinity of TAP

binding peptides using cascade SVM, Protein Sci., 13, 596-607.

Bhasin, M. and Raghava, G.P. (2005) Pcleavage: an SVM based method for predic-tion of constitutive proteasome and immunoproteasome cleavage sites in antigenic sequences, Nucleic Acids Res., 33, W202-207.

Blythe, M.J. and Flower, D.R. (2005) Benchmarking B cell epitope prediction: under-performance of existing methods, Protein Sci., 14, 246-248.

Brusic, V. et al. (1998) MHCPEP, a database of MHC-binding peptides: update 1997,

Nucleic Acids Res., 26, 368-371.

Cao, Y. et al. (2006) Prediction of protein structural class with Rough Sets, BMC

Bioinformatics , 7, 20.

Chang, C.C. and Lin, C.J. (2001) LIBSVM: a library for support vector machines.

Software available at https://www.wendangku.net/doc/3116478832.html,.tw/~cjlin/libsvm.

Deavin, A.J. et al. (1996) Statistical comparison of established T-cell epitope predic-tors against a large database of human and murine antigens, Mol. Immunol., 33, 145-155.

Dey, A. (1985) Orthogonal fractional factorial designs . Wiley, New York.

D?nnes, P. and Elofsson, A. (2002) Prediction of MHC class I binding peptides, using

SVMHC, BMC Bioinformatics , 3, 25.

D?nnes, P. and Kohlbacher, O. (2005) Integrated modeling of the major events in the

MHC class I antigen processing pathway, Protein Sci., 14, 2132-2140.

Feltkamp, M.C. et al. (1994) Efficient MHC class I-peptide binding is required but

does not ensure MHC class I-restricted immunogenicity, Mol. Immunol., 31, 1391-1401.

Geisow, M.J. and Roberts, R.D.B. (1980) Amino acid preferences for secondary

structure vary with protein class, Int. J. Biol. Macromol., 2, 387-389.

H?mmerling, G.J. et al. (1999) Antigen processing and presentation--towards the

millennium, Immunol. Rev., 172, 5-9.

Ho, S.-Y. et al. (2004a) Inheritable genetic algorithm for bi-objective 0/1 combinato-rial optimization problems and its applications, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B-Cybern., 34, 609-620.

Ho, S.-Y. et al. (2004b) Intelligent evolutionary algorithms for large parameter opti-mization problems, IEEE Trans. Evol. Comput., 8, 522-541.

Ho, S.-Y. et al. (2006) Interpretable gene expression classifier with an accurate and

compact fuzzy rule base for microarray data analysis, Biosystems , 85, 165-176. Idicula-Thomas, S. et al. (2006) A support vector machine-based method for predict-ing the propensity of a protein to be soluble or to form inclusion body on overex-pression in Escherichia coli, Bioinformatics , 22, 278-284.

Kanduc, D. (2005) Peptimmunology: immunogenic peptides and sequence redun-dancy, Curr. Drug Discov. Technol., 2, 239-244.

Kawashima, S. and Kanehisa, M. (2000) AAindex: amino acid index database, Nu-cleic Acids Res., 28, 374.

Ke ?mir, C. et al. (2002) Prediction of proteasome cleavage motifs by neural networks,

Protein Eng., 15, 287-296.

Larsen, M.V. et al. (2005) An integrative approach to CTL epitope prediction: a

combined algorithm integrating MHC class I binding, TAP transport efficiency, and proteasomal cleavage predictions, Eur. J. Immunol., 35, 2295-2303.

Liu, W. et al. (2006) Quantitative prediction of mouse class I MHC peptide binding

affinity using support vector machine regression (SVR) models, BMC Bioinfor-matics , 7, 182.

Miyazawa, S. and Jernigan, R.L. (1985) Estimation of effective interresidue contact

energies from protein crystal structures: Quasi-chemical approximation, Macro-molecules , 18, 534-552.

Myers, E.W. and Miller, W. (1988) Optimal alignments in linear space, Comput. Appl.

Biosci., 4, 11-17.

Nanni, L. and Lumini, A. (2006) An ensemble of K-local hyperplanes for predicting

protein-protein interactions, Bioinformatics , 22, 1207-1210.

Nielsen, M. et al. (2004) Improved prediction of MHC class I and class II epitopes

using a novel Gibbs sampling approach, Bioinformatics , 20, 1388-1397.

Ochoa-Garay, J. et al. (1997) The ability of peptides to induce cytotoxic T cells in

vitro does not strongly correlate with their affinity for the H-2Ld molecule: impli-cations for vaccine design and immunotherapy, Mol. Immunol., 34, 273-281.

Peters, B. et al. (2003) Identifying MHC class I epitopes by predicting the TAP trans-port efficiency of epitope precursors, J. Immunol., 171, 1741-1749.

Peters, B. et al . (2005) The immune epitope database and analysis resource: from

vision to blueprint, PLoS Biol., 3, e91.

Sarda, D. et al. (2005) pSLIP: SVM based protein subcellular localization prediction

using multiple physicochemical properties, BMC Bioinformatics , 6, 152.

Van Regenmortel, M.H. (2001) Antigenicity and immunogenicity of synthetic pep-tides, Biologicals , 29, 209-213.

Wu, Q. (1978) On the optimality of orthogonal experimental design, Acta Math. Appl.

Sinica , 1, 283-299.

access2010第三章操作题

第一部分 查询的条件设置 1.关系运算 > 、>= 、< 、<= 、<> 、= 2.逻辑运算 Not 、And 、Or 3.特殊运算 In 用于指定一个字段的取值列表,列表中的任意一个值都可以与查询字段相匹配。 Between …And …指定一个字段的取值范围(闭区间) Like 与* ? # [ ] 配合使用,进行模式匹配查找 Is Null 判断字段取值是否为空 Is Not Null 判断字段取值是否为非空 4.常用的查询条件 数值区间判断 (1)成绩Between 60 And 100 等价于:>=60 And <=100 字符的判断 (2)“教授” OR “副教授” 等价于: Right([职称],2)= “教授” InStr([职称],“教授”)=1 OR InStr([职称],“教授”)=2 IN(“教授”,“副教授”) (3) Left([姓名],1)=”王”

等价于:Like “王*” InStr( [姓名],”王”)=1 (4)Mid( [学号],5,2)=”03” 等价于:InStr( [学号],”03”)=5 日期判断 (5) >=#1992-01-01# AND <=#1992-12-31# 等价于:Year( [工作时间] )=1992 Between #1992-01-01# And #1992-12-31# 空值判断 (6)查询“简历”字段为空并且成绩不及格的学生的信息。 Is Null AND <60 第二部分 打开文件夹下的数据库database1,里面已经建立了有关的表,利用这些表完成以下查询设计。 1. 根据”学生”和”成绩”表建立以下查询: (1)以表"学生"为数据源创建一个选择查询,查找并显示所有姓李并且年龄大于25岁,学生的"姓名"、"年龄"和"出生地"三个字段,查询命名为"qa1"。 (2)创建一个更新查询,将表"学生"中"年龄"字段值加1,并把"团员否"字段的值,修改为“非团员”,查询命名为"qa2"。

Access数据库实验报告

《数据库及其应用》 (课程编号:BO9O1OO0) 实验报告 (2013-2014学年第2学期) 实验成绩: 学号: 姓名: 专业班级: 课堂号: 任课教师:___________ _ ________ 完成日期:2014.05.27

练习不同的Access的启动方法。 3.观察并了解Access用户界面 不同方式启动进入Access,其界面有所差异。 通过"开始”按钮或桌面Access快捷方式启动进入Backstage视图;通过Access数据库文件关联则直接进入Access数据库窗口。 Access用户界面主要由三个组件组成: 功能区。 Backstage 视图。 导航窗格。 观察Backstage视图:不同方式进入Backstage视图,注意其差别。

①"新建”命令的Backstage视图 直接启动Access,或在“文件”选项卡中选择“新建”命令项,出现新建空数据库的Backstage 视图界面。在窗口左侧列出了可以执行的命令项。包括“打开”、“最近使 用文件”、“新建”、“帮助”、“选项”等。 ②已有打开数据库的Backstage视图若已打开数据库,单击“文件”选项卡,进入当前数据库的 Backstage视图。包 括“数据库另存为”、“关闭数据库”、“信息” “打印” “保存并发布”等。 )观察功能区:了解组成功能区的选项卡。 4.Access选项及其设置 在Backstage视图中选择“选项”命令单击,进入Access选项对话框窗口。在该窗口 可设置默认文件夹等。选择“当前数据库”页,在该页面可设置文档窗口显示方式、定制导航窗格、定制工具栏的项目等。 #.回答问题 (1)启动Access 一般有几种方法? 答:3种. 1.单击“开始”按钮,选择“所有程序” | “ Microsoft Office ” | “ Microsoft Access 2010 ”菜单项单 击。 2 ?双击Access桌面快捷方式(若没有快捷方式可先创建) 。 3.打开“计算机”窗口,找到要操作的Access数据库文件,双击 (2)按键退出Access,对应的键是什么? 答:Alt+F4

最新全国计算机等级考试——二级ACCESS程序设计和公共基础知识总结

全国计算机等级考试——二级A C C E S S程序设计和公共基础知 识总结

计算机二级考试公共基础知识120题 (1) 下面叙述正确的是______。(C) A. 算法的执行效率与数据的存储结构无关 B. 算法的空间复杂度是指算法程序中指令(或语句)的条数 C. 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止 D. 以上三种描述都不对 (2) 以下数据结构中不属于线性数据结构的是______。(C) A. 队列 B. 线性表 C. 二叉树 D. 栈 (3) 在一棵二叉树上第5层的结点数最多是______。(B) A. 8 B. 16 C. 32 D. 15 (4) 下面描述中,符合结构化程序设计风格的是______。(A) A. 使用顺序、选择和重复(循环)三种基本控制结构表示程序的控制逻辑 B. 模块只有一个入口,可以有多个出口 C. 注重提高程序的执行效率 D. 不使用goto语句 (5) 下面概念中,不属于面向对象方法的是______。(D) A. 对象 B. 继承 C. 类 D. 过程调用 (6) 在结构化方法中,用数据流程图(DFD)作为描述工具的软件开发阶段是______。(B) A. 可行性分析 B. 需求分析 C. 详细设计 D. 程序编码 (7) 在软件开发中,下面任务不属于设计阶段的是______。(D) A. 数据结构设计 B. 给出系统模块结构 C. 定义模块算法 D. 定义需求并建立系统模型

(8) 数据库系统的核心是______。(B) A. 数据模型 B. 数据库管理系统 C. 软件工具 D. 数据库 (9) 下列叙述中正确的是______。(C) A. 数据库是一个独立的系统,不需要操作系统的支持 B. 数据库设计是指设计数据库管理系统 C. 数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D. 数据库系统中,数据的物理结构必须与逻辑结构一致 (10) 下列模式中,能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的是______。 (A) A. 内模式 B. 外模式 C. 概念模式 D. 逻辑模式 (11) 算法的时间复杂度是指______。(C) A. 执行算法程序所需要的时间 B. 算法程序的长度 C. 算法执行过程中所需要的基本运算次数 D. 算法程序中的指令条数 (12) 下列叙述中正确的是______。(A) A. 线性表是线性结构 B. 栈与队列是非线性结构 C. 线性链表是非线性结构 D. 二叉树是线性结构 (13) 设一棵完全二叉树共有699个结点,则在该二叉树中的叶子结点数为 ______。(B) A. 349 B. 350 C. 255 D. 351 (14) 结构化程序设计主要强调的是______。(B) A. 程序的规模 B. 程序的易读性 C. 程序的执行效率 D. 程序的可移植性

销售管理系统数据库设计

某制造企业销售管理系统数据库设计 一、需求分析 (一)业务流程: 1、销售部统计商品信息,向客户发布商品信息。 2、客户根据销售部发布的商品信息,向销售部发送订单。 3、销售部将订单发送给主管部门审核。 4、主管部门对订单进行核对: (1)如果不批准订单,主管部门向客户发布不批准的信息; (2)如果批准,主管部门向客户发布批准的信息;销售部获取批准的订单,核对客户信息,登记新客户的基本资料或修改原有客户的基本资料,同时及时发布商品修改后的信息;生产部门接受订单,生产客户所需的商品,生产完成后,将发货单与商品一同发出。 5、客户确认发货单。 (二)数据流程图 员客客 填写上报核对确认 P3发货P2订单基本信息处理订单P1基本处理处理信息 客户信息员工信息 销售管理系统第一层数据流程图

第二层数据流程图: 核对员工客户上报填写 客P1.1员P1.2 户信息工信息 客户信息员工信息 P1 基本信息 客主管部 订单数审P2.P2.P2.理订核订预订订下

发货确认预订单商品信息订单 信贷状况客户 P2订单处理 (三)数据字典 1、订单号数据项可以描述如下 : 数据项 : 订单号 含义说明 : 唯一标识每张订单 别名 : 订单编号 类型 : 字符型 长度 : 4 取值范围 : 0000至 9999 取值含义 : 前 2 位标别所在地区,后 2 位按顺序编号 与其他数据项的逻辑关系 :唯一识别订单 2、商品信息是该系统中的一个重要数据结构,它可以描述如下 : 数据结构 : 商品信息 含义说明 : 是销售管理系统的重要数据结构,定义了销售商品的具体信息组成 : 产品号,产品名,单价,重量 3、数据流“订单数据可描述如下 : 数据流 : 订单数据 说明 : 客户选购商品所下的初始订单 数据流来源 : 客户 数据流去向 : 接受订单 组成 : 客户基本信息+商品编号+数量等 平均流量 : 5张/天 高峰期流量 : 100张/天 4、数据存储“订单可描述如下 : 数据存储 : 订单表 说明 : 记录每张订单的具体情况 流入数据流 : 订单处理 流出数据流 : …… 订单号,客户编号,产品,数量,单价等 : 组成 数据量 : 每年2000张 存取方式 : 随机存取 5、处理过程“接收订单尠可描述如下 : 处理过程 : 接收订单 说明 : 核准客户所下订单 输入 : 订单数据,商品信息,主管审批 输出 : 核对订单至主管部门,是否确认信息给客户 处理 : 接收到客户订购产品的初始订单后,根据商品信息以及客户以往

Access实验报告

Access数据库实验报告 院系:计算机科学与技术学院 班级:1205班(文理) 姓名:李奇 学号:2012415210104

实验目的: 1.掌握Access数据库的创建和打开 2.掌握Access中数据表的设计和创建及维护。 3.掌握Access中窗体、查询、报表等的设计和创建 4.熟练掌握SQL结构化查询语言。 5.初步掌握数据库系统的开发与应用 6.并对Access做一定的总结 实验内容与步骤: 1.Access数据库的建立和维护: 了解数据库、数据库管理系统,数据库系统的概念;了解Access数据库;了解表;了解数据的录入和维护;了解数据表间关联;了解数据表对象的复制、删除与更名,学会创建“教务管理”数据库;学会利用表设计视图创建表;学会导入表;学会建立表间联系;学会修改表结构;学会操作表记录 2.Access查询、窗体和报表: 了解查询及创建方法;了解窗体及创建方法;了解报表及创建方法;学会选择查询、参数查询、总计查询;学会窗体设计;学会报表设计 3.结构化查询语言(SQL):

了解SQL语言;理解数据定义语言,掌握数据库对象的建立(CREATE)、删除(DROP)和修改(ALTER)等操作;理解数据操纵语言,掌握数据操作的命令由插入(INSERT)、删除(DELETE)、更新(UPDATE)、检索(SELECT)等组成;掌握SQL语言的核心——SELECT语言;学会使用SQL查询;使用报表向导创建基于SQL查询数据源的报表;学会SQL语句创建表;学会使用SQL语句修改表结构、表记录;学会使用SQL语句创建查询 第二章构建Access数据库 一、创建Access数据库的方式 <1>. 使用数据库向导创建数据库 1.跟随Access的数据库向导创建“讲座管理”数据库 步骤: (1)启动数据库向导,打开数据库“模板”对话框 (2)启动“数据库向导” (3)回答向导提出的问题 (4)自动创建数据库及数据库对象 “我的公司信息”对话框

全国计算机等级考试二级Access考试大纲

全国计算机等级考试二级Access考试大 纲 公共基础知识部分30分 70分 Access数据库程序设计 1. 具有数据库系统的基础知识。 2. 基本了解面各对象的概念。 3. 掌握关系数据库的基本原理。 4. 掌握数据库程序设计方法。 5. 能使用Access建立一个小型数据库应用系统。 数据库基础知识 1. 基本概念:

2. 关系数据库基本概念: 性,)关系模式,关系,元组,属性,字段,域,值,主关键字等。 3. 关系运算基本概念: 4. SQL基本命令。 5. Access系统简介: 1)Access系统的基本特点。 2)基本对象:表,查询,窗体,报表,页,宏,模块。 数据库和表的基本操作 1、创建数据库: 1)创建空数据库。 2)使用向导创建数据库。 2、表的建立: 1)建立表结构:使用向导,使用表设计器,使用数据表。 2)设置字段属性。 3)输入数据:直接输入数据,获取外部数据。 3、表间关系的建立与修改: 1)表间关系的概念:一对一,一对多。 2)建立表间关系。 3)设置参照完整性。

4、表的维护: 1)修改表结构:添加字段,修改字段,删除字段,重新设置主关键字。 2)编辑表内容:添加记录,修改记录,复制记录。 3)调整表外观。 5、表的其他操作: 1)查找数据。 2)替换数据。 3)排序记录。 4)筛选记录。 查询的基本操作 1、查询分类: 1)选择查询。 2)参数查询。 3)交叉表查询。 4)操作查询。 5)SQL查询。 2、查询准则: 1)运算符。 2)函数。 3)表达式。 3、创建查询:

1)使用向导创建查询。2)使用设计器创建查询。3)在查询中计算。 4、操作己创建的查询。1)运行己创建的查询。2)编辑查询中的字段。3)编辑查询中的数据源。4)排序查询的结果。

商品销售系统数据库设计

商品销售系统数据库设计 1.数据库基本信息 1.1.数据库名称 ●DatebaseName: goodssaledb ●主逻辑名: goodssaledb ●日志逻辑名: goodssaledblog 1.2.数据库文件名 ●goodssaledb.mdf ●goodssaledb.ldf 1.3.用户名/密码 ●DBusername:sa ●DBpassword: 123 1.4.数据库管理系统(DBMS) ●Microsoft SQL Server 2008 1.5.设计工具 ●PowerDesign 1.6.编程工具 ●JDBC访问数据库

1.7.数据库命名规则 ●数据表:以“t_”开头,后接表名 ●视图名:以“v_”开头,后接视图名 ●存储过程名:以“p_”开头,后接过程名 ●索引名:以“i_”开头,后接索引名 ●所有字段名都用大写表示 2.数据库表结构 序号分类名称表名备注1 用户管理用户表t_user_info 2 商品销售管 理商品信息表t_goods_info 3 购物车表t_shoppingcar

2.1.用户信息表表名:t_user_info 字段名描述名类型是否 为空 缺省值 约束 条件 说明 USERNAME 用户名nvarchar(50) N P 唯一,不允许重名USERPWD 密码nvarchar(16) N 明文存储USERTYPE 用户类型int N 1 0:超级用户 1:普通用户 2:管理员用户STATUS 状态int N 0 -1:锁定 0:未登录(正常) 1:已登录 2:禁用 备注:当前用户输错3次密码时,即被锁定(-1),当下次正确登录时,则解锁。 2.2.商品信息表 表名:t_goods_info 字段名描述名类型是否 为空 缺省值 约束 条件 说明 GOODSNO 商品编号nvarchar(32) N P 唯一,不允许重名GOODSNAME 商品名称nvarchar(100) N GOODSNUM 商品数量int N 0 GOODSPRICE 商品价格numeric(8,2) N 0 备注:此表为商品的库存表 2.3.购物车表 表名:t_shoppingcar 字段名描述名类型是否缺省值约束说明

Access数据库实验报告范文

深圳大学实验报告课程名称:计算机基础 实验名称:数据库管理系统 学院:专业:报告人:学号:班级:同组人: 指导教师: 实验时间: 实验报告提交时间: 教务处制

一.实验目的 1. 加深对数据库管理系统的直观认识和理解。 2. 掌握Access 2003数据库的创建和打开方式。 3. 掌握Access 2003中数据表的设计和创建方法。 4. 掌握Access 2003中窗体、查询、报表和数据访问页的设计和创建 方法。 二.实验步骤 1. Access 2003的启动与退出 执行“开始”→“所有程序”→“Microsoft office”→“Microsoft office Access 2003”命令,或双击桌面上的Access 2003快捷图标,打开Microsoft Access应用程序窗口,如图7-1所示。 图7-1 Access2003主窗口 Access 2003的主窗口与Microsoft Office 2003中其他应用程序的主窗口十分相似,同样包括标题栏、菜单栏、工具栏、工作区、任务窗格和状态栏等。 (1)标题栏和任务栏

Access2003主窗口的上边是窗口的标题栏,下边是任务栏,它们的结构、功能以及使用方法与一般Windows应用程序窗口的标题栏和任务栏相同。 (2)菜单栏 Access 2003主窗口的菜单栏形式也和一般的Windows应用程序类似,提供了有关数据库操作的主要功能。单击每一个菜单项都会激活一个下拉菜单,列出有关此项功能的具体操作命令选项。除下拉菜单外,Access 2003也允许在任何对象上右击鼠标,弹出快捷菜单,显示对该对象操作的命令选项。 (3)工具栏 工具栏显示的是最常用的Access 2003命令选项,用以快速启动这些应用。工具栏的内容用户可以自行设置。执行“视图”→“工具栏”命令,在下拉菜单中会列出Web、任务窗格、数据库、自定义等选项。用户可通过各个工具栏选项前的复选框自行选择某一个工具栏的显示与否。 自定义工具栏对话框中包括“工具栏”、“命令”、“选项”三个选项卡,图7-2为“自定义”对话框的“工具栏”选项卡。在自定义工具栏中提供了更多的工具选项,用户可以根据自己的需要,利用每一项工具前面的复选框决定显示或取消显示该项工具。 图7-2 自定义工具栏对话框 (4)工作区

二级(Access数据库程序设计)考试大纲

二级(Access数据库程序设计)考试大纲 公共基础知识 基本要求 1. 掌握算法的基本概念。 2. 掌握基本数据结构及其操作。 3. 掌握基本排序和查找算法。 4. 掌握逐步求精的结构化程序设计方法。 5. 掌握软件工程的基本方法,具有初步应用相关技术进行软件开发的能力。 6. 掌握数据库的基本知识,了解关系数据库的设计。 考试内容 一、基本数据结构与算法 1. 算法的基本概念;算法复杂度的概念和意义(时间复杂度与空间复杂度)。 2. 数据结构的定义;数据的逻辑结构与存储结构;数据结构的图形表示;线性结构与非线性结构的概念。 3. 线性表的定义;线性表的顺序存储结构及其插入与删除运算。 4. 栈和队列的定义;栈和队列的顺序存储结构及其基本运算。 5. 线性单链表、双向链表与循环链表的结构及其基本运算。 6. 树的基本概念;二叉树的定义及其存储结构;二叉树的前序、中序和后序遍历。 7. 顺序查找与二分法查找算法;基本排序算法(交换类排序,选择类排序,插入类排序)。 二、程序设计基础

1. 程序设计方法与风格。 2. 结构化程序设计。 3. 面向对象的程序设计方法,对象,方法,属性及继承与多态性。 三、软件工程基础 1. 软件工程基本概念,软件生命周期概念,软件工具与软件开发环境。 2. 结构化分析方法,数据流图,数据字典,软件需求规格说明书。 3. 结构化设计方法,总体设计与详细设计。 4. 软件测试的方法,白盒测试与黑盒测试,测试用例设计,软件测试的实施,单元测试、集成测试和系统测试。 5. 程序的调试,静态调试与动态调试。 四、数据库设计基础 1. 数据库的基本概念:数据库,数据库管理系统,数据库系统。 2. 数据模型,实体联系模型及E-R图,从E-R图导出关系数据模型。 3. 关系代数运算,包括集合运算及选择、投影、连接运算,数据库规范化理论。 4. 数据库设计方法和步骤:需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计的相关策略。 考试方式 1. 公共基础知识的考试方式为笔试,与Access数据库程序设计的笔试部分合为一张试卷。公共基础知识部分占全卷的30分。 2. 公共基础知识有10道选择题和5道填空题。

电脑销售管理系统数据库课程设计

数据库原理与应用 课程设计(论文) 电脑销售管理系统 院(系)名称 电子与信息工程学院 专业班级软件工程 学号8 学生姓名 指导教师 起止时间:—课程设计(论文)任务及评语 院(系):电子与信息工程学院教研室:软件工程学号学生姓名专业班级

摘要 电脑管理是通过采购、仓储、综合、出库、配送等活动,解决物资供需之间存在的时间、空间、数量、品种、价格等方面的矛盾,以此衔接社会生产的各环节,从而确保生产的顺利进行。随着社会经济的发展,当企业的物流业务发展到一定规模之后,执行效率就成为物流发展的瓶颈。计算机信息管理技术的迅速发展恰恰解决了这个问题,它使计算机技术与现代管理技术相互配合,来更加准确、高速地完成工业企业日常的电脑销售管理工作,使企业能够以最少的人员来完成更多的工作。 系统的开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。本系统使用SQL Server 2008建立数据库后台,使用C#进行前台界面和处理程序的开发,前者建立成数据一致性和完整性强、数据安全性好的数据库,而后者具有应用程序功能完备,易使用等特点。 关键词:电脑;销售管理系统;C#

目录 第1章绪论 (1) 研究背景 ..................................... 错误!未定义书签。 开发意义 ..................................... 错误!未定义书签。第2章系统需求分析 (3) 开发环境和软件 ............................... 错误!未定义书签。 Microsoft Visual Studio ..................... 错误!未定义书签。 SQL Server数据库............................ 错误!未定义书签。 系统功能分析 ................................. 错误!未定义书签。第3章系统设计. (7) 系统功能结构设计 (7) 数据库概念结构设计 (7) 数据库逻辑结构设计 (8) 数据库实现 (8) 数据库关系图 (8) SQL语句实现 (9) 第4章系统实现 (12) 用户登录界面 (12) 主要功能界面 (12) 主界面 (12) 电脑信息界面 (13) 商品管理界面 (16) 店面信息查询界面 (16) 其他界面 (17) 第5章课设总结 (18) 参考文献 (19)

《ACCESS数据库程序设计(第四版)》习题参考答案

附录B 习题参考答案 第一篇理论部分 第1章Access基础 一、选择题 1~10:BDDCB ACABA 11~20:DCDBA BAABC 二、填空题 1.投影2.一个关系3..mdb 4.DBMS 5.二维表6.课号 7.身份证号8.选择9.分量 10.联接 第2章数据库 一、选择题 1~5:ADCDB 第3章表 一、选择题 1~10:ACBCB DCCBC 11~20:CCABA DDDCA 11~30:BCCDC ACADC 31~40:CACDB DADAB 二、填空题 1.文本数据类型2.L 3.外部关键字 4.唯一5.主关键字 第4章查询 一、选择题 1~10:CBCDC BBDDC 11~20:CACCA BAABD 20~30:CDDBD ADCCA 31~35:BDDBD ·353·

Access数据库程序设计 二、填空题 1.>DATE()-20 2.GROUP BY 3.参数生成表删除4.ORDER BY 5.联合查询传递查询6.select * From 图书表 7.生成表查询、追加查询、更新查询8.多、一、一 9.Like “赵*”10.In(0,Null) 第5章窗体 一、选择题 1~10:BBBAD ACBDB11~20:BCDDC BDCDC 21~30:BBCBC CCCDD 二、填空题 1.显示,设置窗体的标题2.命令3.事件过程4.一对多5.Label1.caption=“性别”6.“允许编辑”和“允许添加”都设置为“否”7.控件 8.接口,Docmd.openform 9.控制句柄10.格式 第6章报表 一、选择题 1~10:CBBDA BACAD 11~20:CBBCB BDACD 二、填空题 1.分页符2.打印预览3.先后4.6层 5.报表页眉 第7章数据访问页 一、选择题 1~10:DDBBC DDBAC 二、填空题 1.4 2.设计视图3.单个记录源4.IE浏览器 5.数据访问页 第8章宏 一、选择题 1~10:DBADD CCDDD 11~20:CBADD CCBBB 二、填空题 1.条件操作宏2.顺序3.AutoExec OpenTable 4.GoToRecord 5.RunSQL ·354·

(完整版)Access2010实验报告

计算机实验报告 ◆-课程名称: Access2010数据库程序设计教程 ◆-指导老师:吴华荣 ◆-姓名: 陈雪颖 ◆-班级: 英语151班 ◆-学号: 1820154586 实验一:图书借阅管理系统需求分析 (一)实验目的 1、了解数据库结构设计的过程与实验方法,根据实体-属性图、实体-联系图以及数据,分析并设计出合理的数据库表记录。 2、体验表间关系和数据的完整性。 (二)实验步骤 通过案例分析了解该系统数据包括: 1、读者信息表:每对应一个读者,有相应的一条记录。 2、图书档案信息表:对于每一种书,有一条记录。 3、书目编码信息表:对应每一本书即一个条形码,都有一条记录。 4、借阅信息表:对应每一次借书/还书,都有一条记录。 (三)实验内容 分别建立四种表的实体-属性图,设计图书借阅管理系统数据库及四种表的结构设计图表,并为每个表设置主关键字。 (四)实验结果及总结 设计合理的数据库结构,可以对图书馆的图书进行更好的管理,提高工作效率。 实验二:创建Access数据库和数据表 (一)实验目的 1、熟悉Access2010的工作环境,掌握启动和关闭Access的方法。 2、掌握创建和打开Access数据库的方法。 3、掌握使用“表设计”按钮创建表,及通过“表”按钮输入数据创建表的操作。

4、掌握表结构的修改方法、表记录的输入和编辑方法。 5、掌握字段属性的设置。 (二)实验步骤 1、启动Access2010:单击任务栏“开始”按钮,单击“开始”菜单。 2、创建并打开空数据库“图书借阅库”。 3、使用设计器创建四种表结构并输入表记录。 4、修改表结构,编辑字段设置。 (三)实验内容 打开Access2010,分别输入四种表的数据,使用设计器设计表的结构如增加、删除、修改相应字段,在设计视图中进行字段的属性设置,最后保存表,关闭所有窗口。 (四)实验结果及总结 掌握Access2010的启动及创建过程,能够熟练的运用设计器设计表的各个属性,了解表的有效性规则,熟练的运用表的各种操作。 实验三:数据表的常用操作 (一)实验目的 1、熟悉数据表的外观定制的方法。 2、掌握表文件的复制、删除等操作。 3、理解数据的导入和导出功能。 4、熟练掌握数据的查找和替换的方法。 5、熟练掌握记录筛选和排序操作。 (二)实验步骤 1、在数据表视图下进行表的外观定制。 2、对表文件进行复制。 3、表数据操作。 (三)实验内容 对表的外观如字体、格式、行高和列宽进行合理设置,掌握如何隐藏、移动和冻结列。运用不同方法实现表的复制,并学会如何导入和导出表。针对具体要求,对表数据进行查找、筛选和排序操作。 (四)实验结果及总结 通过对表的外观设置,知道如何操作表数据。运用不同的方法进行表文件的复制,也掌握了数据的查找、筛选和排序方法。 实验四:创建表间关系 (一)实验目的 1、掌握创建两个表间关系的方法,学会编辑表间关系。 2、理解参照完整性的含义。 3、了解级联更新数据和级联删除数据的功能和作用。 (二)实验步骤 1、打开数据库,单击“数据库”选项卡,单击“关系”进行操作。 2、对关系实施参照完整性。

浅谈生物信息学在生物医药方面的应用

浅谈生物信息学在生物医药方面的应用 生物信息学(Bioinformatics)是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言,生物信息学作为一门新的学科领域,它是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。是结合了计算机科学、数学和生物学的一门多学科交叉的学科。它依赖计算机科学、工程和应用数学的基础,依赖实验和衍生数据的大量储存。他将各种各样的生物信息如基因的DNA序列、染色体定位、基因产物的结构和功能及各种生物种间的进化关系等进行搜集、分类和分析,并实现全生命科学界的信息资源共享。 从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因,找出基因的位置和功能位点的位置,以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析,可以预测出蛋白质的许多物理特性,包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测,三维结构预测等。 基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法,查询生物分子信息数据库,取得相应的序列数据,通过序列比对,找出特征序列,作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面,即探针的设计和探针在芯片上的布局,必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理,给出实验结果,并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析,得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中,将基因芯片数据与公共数据库进行链接,利用数据挖掘方法,揭示各种数据之间的关系。 大规模测序是基因组研究的最基本任务,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前,从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙,到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧

最新Dlnkuo全国计算机等级考试——二级ACCESS程序设计和公共基础知识总结汇总

D l n k u o全国计算机等 级考试——二级 A C C E S S程序设计和公 共基础知识总结

秋风清,秋月明,落叶聚还散,寒鸦栖复惊。 1.算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。 2.算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。 3.算法的空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 4.一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构。而采用不同的存储结构,其数据处理的效率 是不同。 5.线性结构又称线性表,线性结构与非线性结构都可以是空的数据结构。 6.线性表的顺序存储结构具有以下两个基本特点:①线性表中所有元素所占的存储空间是连续的;②线 性表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序依次存放的。 7.栈是一种特殊的线性表,在这种线性表的结构中,一端是封闭的,不允许进行插入与删除元素;另一 端是开口的,允许插入与删除元素。先进后出或后进先出。 8.队列(queue)是指允许在一端进行插入、而在另一端进行删除的线性表。后进后出或先进先出。 9.队列的顺序存储结构一般采用循环队列的形式。 10.元素变动频繁的大线性表不宜采用顺序存储结构,而是采用链式存储结构。 11.在链式存储方式中,要求每个结点由两部分组成:一部分用于存放数据元素值,称为数据域;另一部 分用于存放指针,称为指针域。 12.树(tree)是一种简单的非线性结构。属于层次模型。 13.二叉树通常采用链式存储结构 14.二叉树的基本性质 性质1在二叉树的第k层上,最多有2k-1(k≥1)个结点。 性质2深度为m的二叉树最多有2m-1个结点。 性质3在任意一棵二叉树中,度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个。 15.二叉树的遍历可以分为三种:前序遍历(中前后)、中序遍历(前中后)、后序遍历(前后中)。 16.对于长度为n的有序线性表,在最坏情况下,二分查找只需要比较log2n次,而顺序查找需要比较n次。 17.在最坏情况下,冒泡排序需要比较次数为n(n-1)/2。 18.在最坏情况下,简单插入排序需要n(n-1)/2次比较。 19.在最坏情况下,堆排序需要比较的次数为O(nlog2n)。

access第3章数据表习题及答案

第三章创建和维护数据表习题及答案 一、选择题 (1)Access数据库的设计一般由5个步骤组成,对以下步骤的排序正确的是 a.确定数据库中的表b.确定表中的字段 c.确定主关键字d.分析建立数据库的目的 e.确定表之间的关系 A) dabec B) dabce C) cdabe D) cdaeb (2)学校欲建立一个“教学管理”的数据库,由教师表、学生表、课程表、选课成绩表组成,教师表中有教师编号、姓名性别、工作时间、职称、学历、系别等字段,试确认该表的主关键字是 A) 姓名B) 教师编号C) 系别D) 职称 (3)以下字符串不符合Access字段命名规则的是 A) ^_^birthday^_^ B) 生日C) Jim.jeckson D)//注释 (4)某学校欲建立一个“教学管理”的数据库,设计该数据库由教师表、学生表、课程表、选课成绩表组成,其中教师表由TeacherID、TeacherName、sex、[telephone]组成,现确定该表的主关键字为TeacherName。以下分析正确的是 A) 教师表字段命名有错误,其他正确 B) 教师表主关键字选择错误,其他正确 C) 教师表字段命名和主关键字错误 D) 该表设计没有错误 (5)一张“学生”表中,要使“年龄”字段的取值范围设在14~50之间,则在“有效性规则”属性框中输入的表达式为 A) >=14AND<=50 B) >=140R=<50 C) >=50AND<=14 D) >=14&&=<50

(6)可以选择输入数据或空格的输入掩码是 A) 0 B) < C) > D) 9 (7)将所有字符转换为大写的输入掩码是 A) > B) < C) 0 D) A (8)某文本型字段的值只能为字母且不允许超过6个,则将该字段的输入掩码属性定义为 A) AAAAAA B) LLLLLL C) CCCCCC D) 999999 (9)某数据库的表中要添加Intemet站点的网址,则该采用的字段的数据类型是 A) OLE对象数据类型B) 超级链接数据类型 C) 查阅向导数据类型D) 自动编号数据类型 (10)某数据库的表中要添加一张图片,则采用的该字段的数据类型是 A) OLE对象数据类型B) 超级链接数据类型, C) 查阅向导数据类型D) 自动编号数据类型 (11)Access数据库中哪个数据库对象是其他数据库对象的基础? A) 报表B) 表C) 窗体D) 模块 (12)在使用Access创建数据库中的表时,以下不能导入到Access数据库中的是 A) Excel表格B) ForPro创建的表C) Access数据库中的表D) Word文档里的表 (13)某字段中已经有数据,现要改变该字段大小的属性,将该字段大小重新设置为整数型,则以下所存数据会发生变化的是 A) 123 B) 2.5 C) -12 D) 1563 (14)Access中表与表的关系一般定义为 A) 一对多关系B) 多对多关系C) 一对一关系D) 多对一关系 (15)若要在某表中“姓名”字段中查找t:A wh开头的所有人名,则应在查找内容框中输入的字符串是 A) wh? B) wh* C) wh[ ] D) wh# (16)将文本字符串"23,18,9,66"按升序排序,排序的结果将是

access实习报告

access实习报告 篇一:Access实习报告 3 数 据 库 实 训 报 告 学号: 联系方式: Access实习报告 (一)Access认识 Access用户界面风格与Office其他成员相似,比较容易上手,数据库编辑完全可视化,且内臵强大的Office编程环境VBA,无需第三方编程软件,即可迅速开发桌面数据库系统。 Access是一种关系型数据库管理系统,其主要特点如下: (1)存储方式单一Access管理的对象有表、查询、窗体、报表、页、宏和模块,以上对象都存放在后缀为(.mdb)的数据库文件种,便于用户的操作和管理。 (2)面向对象Access是一个面向对象的开发工具,利用

面向对象的方式将数据库系统中的各种功能对象化,将数据库管理的各种功能封装在各类对象中。它将一个应用系统当作是由一系列对象组成的,对每个对象它都定义一组方法和属性,以定义该对象的行为和外国,用户还可以按需要给对象扩展方法和属性。通过对象的方法、属性完成数据库的操作和管理,极大地简化了用户的开发工作。同时,这种基于面向对象的开发方式,使得开发应用程序更为简便。 (3)界面友好、易操作Access是一个可视化工具,是风格与Windows完全一样,用户想要生成对象并应用,只要使用鼠标进行拖放即可,非常直观方便。系统还提供了表生成器、查询生成器、报表设计器以及数据库向导、表向导、查询向导、窗体向导、报表向导等工具,使得操作简便,容易使用和掌握。 (4)集成环境、处理多种数据信息Access基于Windows 操作系统下的集成开发环境,该环境集成了各种向导和生成器工具,极大地提高了开发人员的工作效率,使得建立数据库、创建表、设计用户界面、设计数据查询、报表打印等可以方便有序地进行。 (二)数据库实习目的 数据库技术是信息技术的重要分支,也是信息社会的重要支撑技术。Access数据库是微软公司开发的office办公软件中的一个最重要的组件,是一个强大的功能且易于实现

销售管理系统数据库设计

销售管理系统数据库设 计 文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

某制造企业销售管理系统数据库设计 一、需求分析 (一)业务流程: 1、销售部统计商品信息,向客户发布商品信息。 2、客户根据销售部发布的商品信息,向销售部发送订单。 3、销售部将订单发送给主管部门审核。 4、主管部门对订单进行核对: (1)如果不批准订单,主管部门向客户发布不批准的信息; (2)如果批准,主管部门向客户发布批准的信息;销售部获取批准的订单,核对客户信息,登记新客户的基本资料或修改原有客户的基本资料,同时及时发布商品修改后的信息;生产部门接受订单,生产客户所需的商品,生产完成后,将发货单与商品一同发出。 5、客户确认发货单。 (二)数据流程图

填写上报 客户信息员工信息 P1 基本信息 1、订单号数据项可以描述如下 : 数据项 : 订单号 含义说明 : 唯一标识每张订单 别名 : 订单编号 类型 : 字符型 长度 : 4 取值范围 : 0000至 9999 取值含义 : 前 2 位标别所在地区,后 2 位按顺序编号 与其他数据项的逻辑关系 :唯一识别订单 2、商品信息是该系统中的一个重要数据结构,它可以描述如下 :数据结构 : 商品信息

含义说明 : 是销售管理系统的重要数据结构,定义了销售商品的具体信息 组成 : 产品号,产品名,单价,重量? 3、数据流“订单数据 " 可描述如下 : 数据流 : 订单数据 说明 : 客户选购商品所下的初始订单 数据流来源 : 客户 数据流去向 : 接受订单 组成 : 客户基本信息+商品编号+数量等 平均流量 : 5张/天 高峰期流量 : 100张/天 4、数据存储“订单 " 可描述如下 : 数据存储 : 订单表 说明 : 记录每张订单的具体情况 流入数据流 : 订单处理 流出数据流 : …… 组成 : 订单号,客户编号,产品,数量,单价等 数据量 : 每年2000张 存取方式 : 随机存取 5、处理过程“接收订单 "可描述如下 : 处理过程 : 接收订单 说明 : 核准客户所下订单

ACCESS 2010实训(报告)

实训一 (会计与审计(1)班——实训时间:2016年3月9日) (会计与审计(2)班——实训时间:2016年3月9日) (会计与审计(3)班——实训时间:2016年3月8日) (会计与审计(4)班——实训时间:2016年3月7日) 一、实训名称:基本理论、软件安装、熟悉软件界面与功能、数据库和表文件的创建 二、实训目的: 1.掌握数据库的基本理论(数据管理、数据库、数据库系统、数据库管理系统、数据模 型、关系运算概念、数据库设计的基本步骤和原则) 2.掌握软件的安装全过程 3.了解ACCESS软件的应用与特性 4.熟悉ACCESS软件用户界面 5.掌握ACCESS数据库的六大对象(表、查询、窗体、报表、宏、模块——逻辑文件) 6.掌握数据库文件(accdb——物理文件)的创建 7.掌握数据类型 8.掌握表文件的创建 三、实训原理与方法: 1.数据库基本理论 2.软硬件的基础理论知识 3.软件的基本原理 4.面向对象的程序设计原理 5.软件具体功能实现的六大对象的原理 6.文件的基础知识 7.资料佐证法 8.上机实验练习法 四、实训内容与过程(结论): 1.实训内容 (1)绘制基本E-R图、绘制基本关系数据模型 (2)软件的安装与激活 (3)了解ACCESS软件应用(财务、行政、金融、教育)和特性(安全性、智能性)(4)熟悉ACCESS软件主要组件(工作首界面、功能区、导航窗格、选项卡式文档)(5)熟悉六大对象的选项卡式文档界面 (6)数据库文件的创建与管理 (7)掌握数据类型 (8)表文件的创建与管理 2.实训过程(结论) (1)利用OFFICE VISIO软件绘制E-R图、关系模型 (2)熟悉安装的具体步骤与激活工具

公共基础知识复习要点上红色为要点

公共基础知识复习要点上(红色为要点) 第一章 一、算法: 1、基本概念: 是解题方案的准确而完整的描述。 有可行性,确定性,有穷性,拥有足够的情报四个基本特征。 有数据对象的运算和操作和算法的控制机构。 基本的运算和操作包括算数运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 算法的控制机构分为顺序、选择、循环三种基本结构。 2、复杂度: 包括时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量用算法的基本运算次数来度量。 空间复杂度指执行这个算法所需要的内存空间。 二、数据结构: 1、数据逻辑结构 包含数据元素的信息和各数据元素之间的前后件关系。 分为线性结构和非线性结构。 线性结构只有一个根节点,最多只有一个前件也最多有一个后件。 2、数据存储结构 是逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式。也称数据的物理结构。 分为顺序、链接,索引。不同的存储结构,数据处理的效率是不同的。 三、线性表及顺序存储结构 1、线性表式最简单、最常用的一种数据结构。 2、顺序存储结构有存储空间是连续的和各数据元素在存储空间中按逻辑顺序依次存放的。 3、顺序存储结构插入和删除运算不太方便,平均情况下要移动一半的元素。 顺序存储结构适合小线性表和元素不常变动的线性表,不适合元素经常变动的大线性表。 四、栈和队列 1、栈限定在一端进行插入和删除的线性表。特点是先进后出或后进先出。 2、队列是允许在一端进行插入而在另一端进行删除的线性表。特点是先进先出或后进后出。 3、队列的顺序存储结构一般是循环队列的形式。 4、循环队列中元素个数计算公式。 尾指针>头指针时尾指针-头指针 例如:容量为15的循环队列中,头指针为6,尾指针为9,循环队列中共有()个元素。 答:9-6=3 尾指针<头指针时尾指针-头指针+容量. 例如:容量为15的循环队列中,头指针为6,尾指针为3,循环队列中共有()个元素。 答:3-6+15=12 5、栈中元素个数的计算。栈顶-栈底+1 例如:已知栈顶指针为8,栈底指针为1,栈中共有8个元素。 五、线性链表 1、线性表的链式存储结构称为线性链表。 2、链式存储结构中存储空间可以不连续,存储顺序与逻辑关系可以不一致。逻辑关系可以不一致。 3、链式存储方式既可以表示线性结构,也可以表示非线性结构。 4、带链的栈和带链的队列。 六、树与二叉树 1、树:

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