索引与散列
查找排序
解：① 先设定3个辅助标志: low,high,mid， 显然有：mid= (low+high)/2 ② 运算步骤：
(1) low =1,high =11 ,故mid =6 ，待查范围是 [1,11]； (2) 若 S[mid] < key，说明 key[ mid+1,high] ， 则令：low =mid+1;重算 mid＝ (low+high)/2；. (3) 若 S[mid] > key，说明key[low ,mid-1]， 则令：high =mid–1;重算 mid ； (4)若 S[ mid ] = key，说明查找成功，元素序号=mid; 结束条件： （1）查找成功 ： S[mid] = key （2）查找不成功 ： high＜low （意即区间长度小于0）
while(low<=high)
{ mid=(low+high)/2; if(ST[mid].key= = key) return (mid); /*查找成功*/
else if( key< ST[mid].key) high=mid-1; /*在前半区间继续查找*/ else } return (0); /*查找不成功*/
4 5 6 7
0
1
2
90
10
(c)
20
40
K=90
80
30
60
Hale Waihona Puke 25(return i=0 )
6
讨论：怎样衡量查找效率？
——用平均查找长度（ASL）衡量。
如何计算ASL？
四种基本的存储结构
四种基本的存储结构在计算机科学中，有四种基本的存储结构，分别是：顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构和散列存储结构。
这四种存储结构在不同场景下都有各自的优势和适用性。
1. 顺序存储结构（Sequential Storage Structure）顺序存储结构是将数据元素按照其逻辑顺序依次存放在一块连续的存储空间中。
这种结构依赖于元素本身的物理顺序，使得数据的访问和处理更为高效。
数组就是一种典型的顺序存储结构，可以通过下标进行随机访问。
优点：存取速度快，适用于静态数据。
缺点：插入和删除操作需要移动大量元素，不适用于频繁的插入和删除操作。
2. 链式存储结构（Linked Storage Structure）链式存储结构是通过指针将数据元素连接起来，每个元素都包含一个指向下一个元素的指针。
这种结构可以在任意位置插入和删除元素，不需要移动其他元素。
链表就是一种典型的链式存储结构。
优点：插入和删除操作高效，适用于动态数据。
缺点：访问一些特定元素需要遍历整个链表，存储和访问效率相对较低。
3. 索引存储结构（Indexed Storage Structure）索引存储结构通过建立索引表来提供对数据元素的快速访问。
索引表包含了数据元素的关键字和对应的物理地址，用户可以通过关键字直接访问到相应的数据元素。
常见的索引存储结构包括有序索引、散列索引等。
优点：访问速度快，适用于查找频繁的场景。
缺点：需要额外的存储空间来维护索引表，使得存储空间开销增加。
4. 散列存储结构（Hash Storage Structure）散列存储结构通过哈希函数将关键字映射到存储位置，可以快速定位到数据元素。
散列表是在实际应用中广泛使用的散列存储结构。
优点：快速查找，存取速度均匀稳定。
缺点：对存储空间的利用率较低，冲突处理可能会引起性能问题。
以上四种基本的存储结构都有各自的优缺点，在不同的应用场景下可以选择适合的存储结构来优化数据的存储和访问效率。
两种基本索引类型
两种基本索引类型：
顺序索引：基于值的顺序排序。
散列索引：基于将值平均分布到若干散列桶中。
顺序索引
聚集索引：索引顺序和物理存储顺序相同，又称为“主索引”
非聚集索引：索引顺序与物理存储顺序不同，又称为“辅助索引”
稠密索引：文件中每个搜索码值都有一个索引记录
稀疏索引：只为搜索码的某些值建立索引
辅助索引必须是稠密索引，而聚集索引可以是稀疏索引。
稠密索引能够比稀疏索引更快的定位一条记录。
但是，稀疏索引相比于稠密索引的优点是：它所占空间更小，且插入和删除时的维护开销也小。
设计者必须在存储时间和空间开销之间权衡，为每个块建立一个稀疏索引是一个比较好的折中。
因为处理数据库请求的开销主要是把块从磁盘读到主存中的时间决定。
一旦把块放入主存，扫描整个块的时间可以忽略。
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构顺序存储结构：顺序存储结构是一种将数据元素依次存放在一块连续的存储空间中的存储方式。
在顺序存储结构中，每个数据元素都占用一个连续的存储单元，而且数据元素之间的逻辑关系与物理位置相对应。
顺序存储结构适用于插入和删除操作较少、查找操作频繁的场景。
顺序存储结构的主要优点是存取元素的速度快、空间利用率高，但是它无法很好地应对元素的插入和删除操作。
当需要在顺序存储结构中插入和删除元素时，需要移动大量的数据元素，因此时间复杂度较高。
另外，顺序存储结构的存储空间需要在初始化时就确定，不能动态扩展，这对于元素数量不确定的情况下有一定的限制。
链式存储结构：链式存储结构是一种将数据元素存储在任意的存储单元中，并通过指针来表示它们之间关系的存储方式。
链式存储结构中的每个存储单元都包含两部分，一部分是实际的数据元素，另一部分是指向下一个存储单元的指针。
链式存储结构适用于插入和删除操作频繁、查找操作较少的场景。
链式存储结构的主要优点是插入和删除操作的时间复杂度为O(1)，只需要修改指针的指向就可以完成操作。
同时，链式存储结构的容量可以动态扩展，不受存储空间的限制。
然而，链式存储结构对于查找操作的时间复杂度为O(n)，需要遍历整个链表才能找到目标元素。
此外，链式存储结构需要额外的存储空间来存储指针，会占用较多的内存空间。
索引存储结构：索引存储结构是一种通过建立索引来提高查找效率的存储方式。
在索引存储结构中，除了存储数据元素外，还会建立一个索引表，索引表中包含了数据元素的关键字和相应的指针。
通过查找索引表，可以快速定位到目标数据元素的存储位置，从而提高查找效率。
索引存储结构适用于查找操作频繁、插入和删除操作较少的场景。
索引存储结构的主要优点是在查找操作时的时间复杂度为O(logn)，比顺序存储结构和链式存储结构的O(n)要小。
同时，在插入和删除操作时，索引存储结构只需调整索引表和指针的指向，操作效率较高。
数据的四种基本存储结构是指
数据的四种基本存储结构是指数据的四种基本存储结构是指顺序结构、链式结构、索引结构和散列结构。
这四种存储结构在数据存储和检索中起着重要的作用，下面将对它们进行详细介绍。
首先是顺序结构，顾名思义，顺序结构是将数据按照一定的顺序存储在连续的存储单元中。
这种结构的优点是存取速度快，适合于对数据频繁进行查找和遍历的场景。
比如，在一个有序数组中查找特定的元素，可以使用二分查找算法，时间复杂度为O(logn)，效率非常高。
但顺序结构的缺点是插入和删除操作比较耗时，需要移动大量的数据。
接下来是链式结构，链式结构是通过节点之间的指针链接来实现数据的存储和访问。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链式结构的优点是插入和删除操作方便快捷，只需修改指针的指向即可。
而查找操作则需要从头节点开始依次遍历，时间复杂度为O(n)。
链式结构适用于频繁进行插入和删除操作的场景，比如链表、树等数据结构。
第三种存储结构是索引结构，索引结构是通过建立索引表来加快数据的检索速度。
索引表包含关键字和指向实际数据的指针。
通过在索引表中进行查找，可以快速定位到实际数据所在的位置。
索引结构的优点是检索速度快，适用于对大量数据进行频繁检索的场景。
常见的索引结构有B树、B+树等。
例如，在数据库中创建索引可以大大提高查询性能。
最后是散列结构，散列结构是根据关键字直接计算出数据所在的位置，而无需进行比较和遍历。
散列结构通过散列函数将关键字映射到存储位置，这个存储位置称为散列地址。
散列结构的优点是存取速度快，适用于对数据进行快速查找的场景。
然而，散列结构的缺点是可能会存在散列冲突，即不同的关键字映射到相同的散列地址，需要采取冲突解决方法，如链地址法、开放地址法等。
散列结构在哈希表、哈希函数等方面有广泛应用。
数据的四种基本存储结构分别是顺序结构、链式结构、索引结构和散列结构。
它们各自适用于不同的场景和需求，选择合适的存储结构可以提高数据存储和检索的效率。
数据仓库数据存储策略
数据仓库数据存储策略数据仓库是指在企业中集成和存储各种数据的一个系统。
为了保证数据仓库的高效性和可靠性，需要采用一些存储策略来管理数据。
本文将介绍几种常见的数据仓库数据存储策略。
一、表分区策略表分区是将表按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括按日期、按地区、按业务等。
表分区可以提高查询效率，减少IO开销，并且可以方便地进行数据维护和管理。
二、列存储策略传统的关系型数据库采用的是行存储方式，即将一行数据存储在一起。
而列存储则是将同一列的数据存储在一起。
列存储可以提高查询效率，特别是在需要进行聚合计算或者只查询部分列的情况下。
三、压缩策略数据仓库中的数据量通常很大，为了减少存储空间和提高查询效率，需要采用压缩策略。
常见的压缩策略包括字典压缩、位图压缩、哈弗曼压缩等。
通过压缩可以减少存储空间的占用，并且可以减少IO 开销，提高查询效率。
四、索引策略索引是提高查询效率的重要手段，可以加快数据的访问速度。
在数据仓库中，常用的索引策略包括B树索引、位图索引、散列索引等。
不同的索引策略适用于不同的查询场景，需要根据实际情况进行选择。
五、数据分区策略数据分区是将数据按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括水平分区和垂直分区。
水平分区是将同一表中的不同行按照某个条件进行分割，垂直分区是将同一表中的不同列按照某个条件进行分割。
数据分区可以提高查询效率，并且可以方便地进行数据维护和管理。
六、备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，需要采用备份策略来定期备份数据。
常见的备份策略包括完全备份、增量备份、差异备份等。
完全备份是将整个数据库备份，增量备份是将数据库中自上次备份以来发生变化的部分备份，差异备份是将数据库中自上次完全备份以来发生变化的部分备份。
通过备份可以保证数据的安全性，并且可以方便地进行数据恢复。
七、数据清理策略数据仓库中的数据量通常很大，为了保证查询效率和存储空间的合理利用，需要定期进行数据清理。
数据结构的存储方式以及优缺点
数据结构的存储⽅式以及优缺点在计算机中，数据的存储结构可以采⽤如下四种⽅法来实现。
1、顺序存储⽅式：顺序存储⽅式就是在⼀块连续的存储区域⼀个接着⼀个的存放数据。
顺序存储⽅式把逻辑上相邻的节点存储在物理位置放在相邻的存储单元⾥，节点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
顺序存储⽅式也称为顺序存储结构，⼀般采⽤数组或结构数组来描述。
2、链接存储⽅式：链接存储⽅式⽐较灵活，不要求逻辑上相邻的节点在物理位置上相邻，节点间的逻辑关系由附加的引⽤字段来表⽰。
⼀个节点的引⽤字段往往指向下⼀个节点的存放位置。
链接存储⽅式也成为链式存储结构。
3、索引存储⽅式：索引存储⽅式是采⽤附加的索引表的⽅式来存储节点信息的⼀种存储⽅式。
索引表由若⼲索引项组成。
索引存储⽅式中索引项的⼀般形式为(关键字、地址)。
其中，关键字是能够唯⼀标识⼀个节点的数据项。
索引存储⽅式还可以细分为如下两类。
稠密索引：这种⽅式中每个节点在索引表中都有⼀个索引项，其中索引项的地址知识节点所在的存储位置。
稀疏索引：这种⽅式中⼀组节点在索引表中只对应⼀个索引项。
其中，索引项的地址指⽰⼀组节点的起始存储位置。
4、散列存储⽅式：散列存储⽅式是根据节点的关键字直接计算出该节点的存储地址的⼀种存储⽅式。
1、顺序存储优点：在结点等长时可以随机存取存储密度⾼节省存储空间⽤结点的物理次序反映结点之间的逻辑关系缺点：插⼊和删除结点时要移动⼤量的结点必须静态分配连续空间2、链接存储优点：插⼊和删除⽐较灵活，不需要⼤量移动结点动态分配空间⽐较灵活，不需要预先申请最⼤的连续空间缺点：增加指针的空间开销检索必须沿链进⾏，不能随机存取。
数据结构的散列与索引技术
数据结构的散列与索引技术散列与索引技术是数据结构中常用的两种方法，用于优化数据的存储和查找过程。
散列技术是通过哈希函数将数据映射到一个固定长度的数组中，而索引技术是通过建立索引表来加速数据检索。
本文将详细介绍散列与索引技术的原理、应用场景以及其在实际开发中的使用方法。
1. 散列技术散列技术是一种将数据映射到哈希表的方法，通过哈希函数将关键字转化为一个数组中的地址，从而实现对数据的快速访问。
散列技术的核心是哈希函数的设计，一个好的哈希函数能够使数据均匀地散列到哈希表中，尽量避免碰撞（即不同的关键字映射到了同一个地址）的发生。
1.1 哈希函数的设计原则一个好的哈希函数应该满足以下几个原则：1.1.1 均匀性原则：哈希函数应能够将数据均匀地散列到哈希表中，避免碰撞的发生。
1.1.2 简单性原则：哈希函数的计算应简单快速，以提高散列效率。
1.1.3 一致性原则：对于相同的关键字，哈希函数应始终返回相同的散列地址。
1.1.4 随机性原则：哈希函数的输出应具有随机性，避免出现特定模式的散列结果。
1.2 常见的散列方法常见的散列方法包括直接定址法、除留余数法、平方取中法等。
除留余数法是最常用的散列方法之一，其思想是通过对关键字取余数来获取散列地址。
例如，对于一个哈希表的大小为n的散列表，哈希函数可以定义为：h(key) = key % n。
2. 索引技术索引技术是建立索引表来加速数据的检索过程。
索引表通常由键值和指向数据的指针组成，可以根据键值快速地查找到对应的数据记录。
索引技术的核心是索引表的设计，索引表的结构应具有高效的查找和更新操作。
2.1 主索引与辅助索引主索引是基于主关键字建立的索引表，通过主索引可以直接找到对应的数据记录。
辅助索引是基于其他非主关键字建立的索引表，通过辅助索引可以加速对数据的查询和过滤操作。
主索引和辅助索引的组合可以构建复杂的索引结构，以满足不同的查找需求。
2.2 B树索引B树是一种常用的平衡多路查找树，广泛应用于数据库系统中的索引结构。
B树索引、位图索引和散列索引知识点
B树索引、位图索引和散列索引知识点索引在数据结构上可以分为三种B树索引、位图索引和散列索引B树索引键值重复率低的字段⽐较适合使⽤B树索引。
结构：上图是B树索引的结构⽰意图，根节点和分⽀节点的结构类似，都包含指向下⼀层的指针及其键值范围，叶节点包含键值和⾏编号(RowID)。
B树索引适合于选择性较低（即键值重复率较低）的列，当键值重复率较⾼时，使⽤B树索引有时可能还不如⽤全表扫描，因为需要在索引和原表之间不断切换，对表进⾏过多的单数据块访问，产⽣额外的I/O。
特点：1.索引不存储null值。
更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为ｎｕｌｌ的值索引不能存储Null，所以对这列采⽤is null条件时，因为索引上根本没Null值，不能利⽤到索引，只能全表扫描。
为什么索引列不能存Null值呢？将索引列值进⾏建树，其中必然涉及到诸多的⽐较操作。
Null值的特殊性就在于参与的运算⼤多取值为null。
这样的话，null值实际上是不能参与进建索引的过程。
也就是说，null值不会像其他取值⼀样出现在索引树的叶⼦节点上。
B树索引测试1：NULL是否存在索引上。
create table btree_test(id number,code varchar2(10));create index idx_btree_test_id on btree_test(id,code);select object_id from user_objects where object_name='IDX_BTREE_TEST_ID';alter session set events 'immediate trace name treedump level 59097';insert into btree_test values(null,null);alter session set events 'immediate trace name treedump level 59097';insert into btree_test values(null,'1');alter session set events 'immediate trace name treedump level 59097';insert into btree_test values(1,null);alter session set events 'immediate trace name treedump level 59097';然后查看转储⽂件，admin\数据库名\udump发现这样的信息：*** 2013-07-19 14:56:41.827----- begin tree dumpleaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 0 rrow: 0)----- end tree dump*** 2013-07-19 14:56:54.480----- begin tree dumpleaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 1 rrow: 1)----- end tree dump*** 2013-07-19 14:57:08.139----- begin tree dumpleaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 2 rrow: 2)----- end tree dumpnrow当前节点所含索引条⽬的数量（包括delete的条⽬）rrow有效的索引条⽬的数量可以发现：插⼊null,null时，有效的索引条⽬为0插⼊null,1时，有效的索引条⽬为1插⼊1,null时，有效的索引条⽬为2所以，复合索引只有当要插⼊的值全为Null时才不能放⼊存⼊索引中。
数据结构填空题
一、填空题 (每空1分,共156分)1. 数据结构的存储结构包括顺序、()、索引和散列等四种。
【答案】链接2. 设关键字序列{7,12,26,30,47,58,66,70,82,90},当用折半查找方法查找时,所需比较的次数为3次的关键字分别是()。
【答案】7 26 58 823. 假定一个线性表为 {12, 23, 74, 55, 63, 40, 82, 36},若按key%3条件进行划分,使得同一余数的元素成为一个子表,则包含74的子表长度为()。
【答案】24. 和二分查找相比,顺序查找的优点是除了不要求表中数据元素有序之外,对( )结构也无特殊要求。
【答案】存储5. 设双向循环链表每个结点结构为(data,llink,rlink),则结点*p的前驱结点的地址为( )。
【答案】p->llink6. n个顶点的连通无向图的生成树含有( )条边。
【答案】n-17. 在一个最大堆中,堆顶结点的值是所有结点中的( )。
【答案】最大值8. 假定对长度n=50的有序表进行折半搜索,则对应的判定树中最底下一层的结点数为()个。
【答案】199. 对于带头结点的链栈top,取栈顶元素的操作是()。
【答案】*y=top->next->data 10. 假定一棵三叉树(即度为3的树)的结点个数为50,则它的最小高度为()。
假定树根结点的深度为0。
【答案】411. 二维数组是一种非线性结构,其中的每一个数组元素最多有( )个直接前驱(或直接后继)。
【答案】两个12. 在堆排序中,对任意一个分支结点进行调整运算的时间复杂度为( )。
【答案】O(log2n)13. 队列的删除操作在()进行。
【答案】队头(或队首)14. 设图G = (V, E),V = {1, 2, 3, 4}, E = {<1, 2>, <1, 3>, <2, 4>, <3, 4>},从顶点1出发,对图G进行广度优先搜索的序列有( )种。
索引与散列
简单删除
删除55
被删关键码所在叶结点不是根结点且删除前该结 点中关键码个数 n m/2，则直接删去该关键码并 将修改后的结点写回磁盘，删除结束。 被删关键码所在叶结点删除前关键码个数 n = m/2 -1，若这时与该结点相邻的右兄弟 (或左兄弟) 结点的关键码个数 n m/2，则可按以下步骤调整 该结点、右兄弟 (或左兄弟) 结点以及其双亲结点， 以达到新的平衡。 将双亲结点中刚刚大于 (或小于) 该被删关键码 的关键码 Ki (1 i n) 下移； 将右兄弟 (或左兄弟) 结点中的最小 (或最大)关 键码上移到双亲结点的 Ki 位臵；
次索引结构 在次索引中，列出该属性的所有取值，并对每一个取值建立有序链表， 把所有具有相同属性值的对象按存放地址递增的顺序或按主关键码递 增的顺序链接在一起。 次索引的索引项由次关键码、链表长度和链表本身等三部分组成。通 过对“性别”和“婚否”次索引中的“女性”链和“已婚”链进行求 “交”运算，就能够找到所有既是女性又已婚的职工对象
B树的插入
B树是从空树起，逐个插入关键码而生成的。在B树，每个 非失败结点的关键码个数都在 [ m/2 -1, m-1] 之间。 插入在某个叶结点开始。如果在关键码插入后结点中的关 键码个数超出了上界 m-1，则结点需要“分裂”，否则可 以直接插入。
实现结点“分裂”的原则是： 设结点 p 中已经有 m-1 个关键码，当再插入一个关键码后结点 中的状态为 ( m, P0, K1, P1, K2, P2, ……, Km, Pm) 其中 Ki < Ki+1, 1 i < m 这时必须把结点 p 分裂成两个结点 p 和 q，它们包含的信息分 别为： 结点 p： ( m/2 -1, P0, K1, P1, ……, Km/2 -1, Pm/2 -1) 结点 q： (m - m/2, Pm/2, Km/2+1, Pm/2+1, ……, Km, Pm) 位于中间的关键码 Km/2 与指向新结点 q 的指针形成一个二元组 ( Km/2, q )，插入到这两个结点的双亲结点中去。
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储存储结构分四类：顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储。
顺序结构和链接结构适⽤在内存结构中。
索引结构和散列结构适⽤在外存与内存交互结构。
顺序存储：在计算机中⽤⼀组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构。
特点：1、随机存取表中元素。
2、插⼊和删除操作需要移动元素。
链接存储：在计算机中⽤⼀组任意的存储单元存储线性表的数据元素(这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的)。
它不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻.因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但也同时失去了顺序表可随机存取的优点。
特点：1、⽐顺序存储结构的存储密度⼩ (每个节点都由数据域和指针域组成，所以相同空间内假设全存满的话顺序⽐链式存储更多)。
2、逻辑上相邻的节点物理上不必相邻。
3、插⼊、删除灵活 (不必移动节点，只要改变节点中的指针)。
4、查找结点时链式存储要⽐顺序存储慢。
5、每个结点是由数据域和指针域组成。
索引存储：除建⽴存储结点信息外，还建⽴附加的索引表来标识结点的地址。
索引表由若⼲索引项组成。
特点：索引存储结构是⽤结点的索引号来确定结点存储地址，其优点是检索速度快，缺点是增加了附加的索引表,会占⽤较多的存储空间。
散列存储：散列存储，⼜称hash存储，是⼀种⼒图将数据元素的存储位置与关键码之间建⽴确定对应关系的查找技术。
散列法存储的基本思想是：由节点的关键码值决定节点的存储地址。
散列技术除了可以⽤于查找外，还可以⽤于存储。
特点：散列是数组存储⽅式的⼀种发展，相⽐数组，散列的数据访问速度要⾼于数组，因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置，进⽽能够快速实现数据的访问，理想的散列访问速度是⾮常迅速的，⽽不像在数组中的遍历过程，采⽤存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输⼊，映射函数的输出就是存储数据的位置，这样的访问速度就省去了遍历数组的实现，因此时间复杂度可以认为为O(1)，⽽数组遍历的时间复杂度为O(n)。
常用的文件物理结构
常用的文件物理结构文件物理结构是指文件在磁盘上的组织方式，常用的文件物理结构包括顺序文件、索引文件、散列文件、树形文件等。
以下是对它们的介绍。
1. 顺序文件顺序文件是将数据记录按照逻辑顺序依次存储在磁盘上的，每个记录占据固定的存储空间。
记录的插入、删除和查找都需要耗费大量的时间。
插入记录需要移动其他记录，删除记录时同样需要移动其他记录，查找记录需要遍历整个文件。
2. 索引文件索引文件是通过建立索引来加快记录查找速度的文件物理结构。
索引文件通常包括两个部分，一个是数据部分，一个是索引部分。
数据部分包含所有的实际数据记录，而索引部分包含指向数据部分记录的索引项。
通过索引项中的指针，可以直接访问数据部分中的记录，避免了顺序查找过程中的大量时间浪费。
3. 散列文件散列文件是一种将数据分散存储在磁盘上的文件物理结构。
它通过将每个数据记录映射到一个唯一的散列地址，实现快速的点查找。
散列文件的查找速度快，但数据记录的插入和删除则需要进行大量的地址映射操作。
4. 树形文件树形文件是一种通过组织数据记录形成的树形结构来提高文件查找效率的文件物理结构。
它允许数据记录按照任意顺序进行添加和删除，同时支持快速的查找操作。
常用的树形文件结构包括二叉树、B树、B+树、R树等。
这些结构有着不同的插入、删除和查找性能，用户可以根据实际需求选择适合的结构。
总结：不同物理结构的使用要根据实际情况和需求来选择。
在实际应用中，需要根据数据访问模式和访问频率来选择物理结构。
例如，需要频繁进行查找操作的应用，可以使用索引文件或树形文件结构；需要高效地存取大量的数据记录，可以选择顺序文件或散列文件结构。
哈希索引散列索引
哈希索引散列索引介绍哈希索引（Hash Index）和散列索引（Hashing Index）是数据库中常用的索引技术，用于提高数据的检索效率。
本文将深入探讨哈希索引和散列索引的原理、优缺点以及应用场景。
哈希索引哈希索引是一种基于哈希表的索引结构，通过将索引列的值通过哈希函数映射到一个固定长度的哈希码，然后将哈希码作为索引的关键字进行存储和检索。
哈希函数哈希函数是哈希索引的核心，它将任意长度的输入转换为固定长度的输出。
好的哈希函数应该具备以下特点： - 快速计算：哈希函数的计算速度应该很快，以保证索引的高效性。
- 均匀分布：哈希函数应该能够将输入的不同值映射到不同的哈希码上，以减少哈希冲突的概率。
- 低冲突率：哈希函数应该尽量避免冲突，即不同的输入值映射到相同的哈希码上。
哈希索引的构建过程1.创建哈希表：哈希索引首先需要创建一个哈希表，用于存储索引的关键字和对应的数据地址。
2.哈希函数映射：对于每个索引列的值，通过哈希函数将其映射到一个哈希码上。
3.存储索引：将哈希码作为关键字，将数据地址存储到哈希表中。
4.检索数据：对于查询操作，通过哈希函数将查询条件的值映射到哈希码，然后在哈希表中查找对应的数据地址。
哈希索引的优点•快速检索：由于哈希索引通过哈希函数映射到固定长度的哈希码，因此可以通过哈希码直接访问到对应的数据地址，大大提高了检索效率。
结构，占用的空间更小。
哈希索引的缺点•哈希冲突：由于哈希函数的映射是有限的，不同的输入值可能映射到相同的哈希码上，导致哈希冲突。
哈希冲突会增加数据的检索时间，并且需要解决冲突的方法，如链地址法、开放地址法等。
•不支持范围查询：哈希索引只能进行等值查询，不支持范围查询。
因为哈希函数将不同的值映射到不同的哈希码上，无法按照值的大小进行排序。
散列索引散列索引是一种基于散列函数的索引结构，它将索引列的值通过散列函数计算得到一个散列码，然后将散列码作为索引的关键字进行存储和检索。
四种基本的存储结构
数据的四种基本存储方法数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到：（1）顺序存储方法该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构（Sequential Storage Structure），通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。
非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。
（2）链接存储方法该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。
由此得到的存储表示称为链式存储结构（Linked Storage Structure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。
（3）索引存储方法该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。
若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。
若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。
索引项的一般形式是：(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。
稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
（4）散列存储方法该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。
选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
数据结构三方面的关系数据的逻辑结构、数据的存储结构及数据的运算这三方面是一个整体。
孤立地去理解一个方面，而不注意它们之间的联系是不可取的。
存储结构是数据结构不可缺少的一个方面：同一逻辑结构的不同存储结构可冠以不同的数据结构名称来标识。
【例】线性表是一种逻辑结构，若采用顺序方法的存储表示，可称其为顺序表；若采用链式存储方法，则可称其为链表；若采用散列存储方法，则可称为散列表。
数据库主要名词解释
1.属性和域：在现实世界中，一个事物常常取若干特性来描述，这些特性成为属性。
每个属性的取值范围对应一个值的集合，成为该属性的域。
一般在关系数据模型中，限制所有的域都是原子数据。
例如，整数、字符串是原子数据，而集合、记录、数组是非原子数据。
关系数据模型的这种限制称为第一范式条件。
2. 事务：关系数据库中，一般使用“事务”来处理用户对数据库执行的一系列操作。
事物是一种机制，是一个操作序列，它包含了一组数据库操作命令，所有的命令作为一个整体，一起向系统提交或撤消操作请示，即要么都执行，要么都不执行。
因此，事务是一个不可分割的逻辑单元，类似于操作系统中的原语。
3.目或度：属性个数n是关系的目或度。
4.候选码：若关系中某一属性（或属性组）的值能唯一地标识一个元组，则称该属性（属性组）为候选码。
5.超码：是一个或多个属性的集合，这些属性的集合可以在一个关系中唯一地标识一个元组5.主码(Primary Key)：若一个关系能多个候选码，则选定其中一个为主码。
6.主属性(Key attribute)：包含在任何候选码中的属性称为主属性。
7.非码属性(Non-Key attribute)：不包含在任何候选码中的属性称为非码属性。
8.外码(Foreign Key)：如果关系模式R中的属性（属性组）不是该关系的码，但它是其他关系的码，那么该属性（属性组）对关系模式R而言是外码。
例如，客户与货款之间的借贷联系c-l(c-id, loan-no)，属性c-id是客户关系的码，所以c-id是外码；属性loan-no是贷款关系中的码，所以loan-no 也是外码。
数据库完整性主要作用：防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据；利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率；在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误数据库设计概述：需求分析（确定存储哪些数据、数据之间的联系和约束）概念数据库设计（在需求分析的基础上，形成独立于DBMS的概念模型）逻辑数据库设计（将概念模型映射为某个特定的DBMS模式数据）物理数据库设计（为逻辑数据模型建立一个完整的能实现的数据库结构）实施（物理设计的结果把原始数据装入数据库，建立一个具体的数据库）运行与维护（进一步调整和修改数据库）。
数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。
顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。
一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。
链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。
它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
扩展资料顺序存储和链接存储的基本原理在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。
数据的链式存储结构可用链接表来表示。
其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。
Pl，p2，…，Pill(1n ≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
四种基本的存储结构
四种基本的存储结构 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】数据的四种基本存储方法数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到：（1）顺序存储方法该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构（SequentialStorageStructure），通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。
非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。
（2）链接存储方法该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。
由此得到的存储表示称为链式存储结构（LinkedStorageStructure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。
（3）索引存储方法该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。
若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（DenseIndex）。
若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(SpareIndex)。
索引项的一般形式是：(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。
稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
（4）散列存储方法该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。
选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
数据结构三方面的关系数据的逻辑结构、数据的存储结构及数据的运算这三方面是一个整体。
孤立地去理解一个方面，而不注意它们之间的联系是不可取的。
存储结构是数据结构不可缺少的一个方面：同一逻辑结构的不同存储结构可冠以不同的数据结构名称来标识。
哈希表的工作原理
哈希表的⼯作原理什么是哈希表？哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)⽽直接进⾏访问的数据结构。
也就是说，它通过把关键码值映射到表中⼀个位置来访问记录，以加快查找的速度。
这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
哈希表hashtable(key，value) 的做法其实很简单，就是把Key通过⼀个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成⼀个整型数字，然后就将该数字对数组长度进⾏取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间⾥。
⽽当使⽤哈希表进⾏查询的时候，就是再次使⽤哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此⼀来，就可以充分利⽤到数组的定位性能进⾏数据定位。
什么是HashHash，⼀般翻译做“散列”，也有直接⾳译为“哈希”的，就是把任意长度的输⼊（⼜叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
这种转换是⼀种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远⼩于输⼊的空间，不同的输⼊可能会散列成相同的输出，⽽不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。
简单的说就是⼀种将任意长度的消息压缩到某⼀固定长度的消息摘要的函数。
HASH主要⽤于信息安全领域中加密算法，它把⼀些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到⼀种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。
数组的特点是：寻址容易，插⼊和删除困难；⽽链表的特点是：寻址困难，插⼊和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出⼀种寻址容易，插⼊删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现⽅法，我接下来解释的是最常⽤的⼀种⽅法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”，如图：左边很明显是个数组，数组的每个成员包括⼀个指针，指向⼀个链表的头，当然这个链表可能为空，也可能元素很多。
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索引与散列
10-1 什么是静态索引结构？什么是动态索引结构？它们各有哪些优缺点？
【解答】
静态索引结构指这种索引结构在初始创建，数据装入时就已经定型，而且在整个系统运行期间，树的结构不发生变化，只是数据在更新。
动态索引结构是指在整个系统运行期间，树的结构随数据的增删及时调整，以保持最佳的搜索效率。
静态索引结构的优点是结构定型，建立方法简单，存取方便；缺点是不利于更新，插入或删除时效率低。
动态索引结构的优点是在插入或删除时能够自动调整索引树结构，以保持最佳的搜索效率；缺点是实现算法复杂。
10-2 设有10000个记录对象, 通过分块划分为若干子表并建立索引, 那么为了提高搜索效率, 每一个子表的大小应设计为多大?
【解答】
每个子表的大小s = ⎡n⎤ = ⎡10000⎤ = 100 个记录对象。
10-3如果一个磁盘页块大小为1024 (=1K) 字节，存储的每个记录对象需要占用16字节，其中关键码占4字节，其它数据占12字节。
所有记录均已按关键码有序地存储在磁盘文件中，每个页块的第1个记录用于存放线性索引。
另外在内存中开辟了256K字节的空间可用于存放线性索引。
试问：
(1) 若将线性索引常驻内存，文件中最多可以存放多少个记录？(每个索引项8字节，其中关键码4字节，地址4字节)
(2) 如果使用二级索引，第二级索引占用1024字节（有128个索引项），这时文件中最多可以存放多少个记录？
【解答】
(1) 因为一个磁盘页块大小为1024字节，每个记录对象需要占用16字节，则每个页块可存放1024 / 16 = 64个记录，除第一个记录存储线性索引外，每个页块可存储63个记录对象。
又因为在磁盘文件中所有记录对象按关键码有序存储，所以线性索引可以是稀疏索引，每一个索引项存放一个页块的最大关键码及该页块的地址。
若线性索引常驻内存，那么它最多可存放256 * (1024 / 8 ) = 256 * 128 = 32768个索引项，文件中可存放32768 * 63 = 2064384个记录对象。
(2) 由于第二级索引占用1024个字节，内存中还剩255K 字节用于第一级索引。
第一级索引有255 * 128 = 32640个索引项，作为稀疏索引，每个索引项索引一个页块，则索引文件中可存放32640 * 63 = 2056320。
10-4 假设在数据库文件中的每一个记录是由占2个字节Array的整型数关键码和一个变长的数据字段组成。
数据字段都
是字符串。
为了存放右面的那些记录，应如何组织线性索
引？
【解答】
将所有字符串依加入的先后次序存放于一个连续的
存储空间store中，这个空间也叫做“堆”，它是存放所有
字符串的顺序文件。
它有一个指针free，指示在堆store中当前可存放数据的开始地址。
初始时free置为0，表示可从文件的0号位置开始存放。
线性索引中每个索引项给出记录关键码，字符串在store中的起始地址和字符串的长度：
索引表ID 堆store
1。