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第3章 限制数据和对数据排序

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Oracle数据库-SQL+PLSQL-Less02-对数据进行限定和排序

Oracle数据库-SQL+PLSQL-Less02-对数据进行限定和排序

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怎么去改变优先级呢，其实和四级运算是一样的，用圆括号可以改变操作符的优 先级次序，例如 SQL> SELECT ename, job, sal FROM emp WHERE job='SALESMAN' OR job='PRESIDENT' AND sal>1500; 大家可以先想一想，上面的语句会返回什么结果 ENAME JOB SAL ------------------------------ --------------------------- ---------ALLEN SALESMAN 1600 WARD SALESMAN 1250 MARTIN SALESMAN 1250 KING PRESIDENT 5000 TURNER SALESMAN 1500
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如果想查询SALESMAN或者PRESIDENT职位，并且工资大于1500的员工信息，该怎么 查询呢
SQL> SELECT ename, job, sal FROM emp WHERE (job='SALESMAN' OR job='PRESIDENT') AND sal>1500;
– Where子句紧跟在From子句之后.
4

运用WHERE子句
SQL> SELECT ename, job, deptno 2 FROM emp 3 WHERE job='CLERK';
ENAME ---------JAMES SMITH ADAMS MILLER
JOB DEPTNO --------- --------CLERK 30 CLERK 20 CLERK 20 CLERK 10

第三章 SPSS数据的预处理

第三章 SPSS数据的预处理

单值排序：排序变量只有一个 多重排序：第一个指定的排序变量称为主排序变量，其他 依次指定的变量分别称为第二排序变量、第三排序变量等。 SPSS数据排序的基本操作步骤： （1）选择菜单：数据 -> 排序个案
（2）指定主排序变量，并选择是按升序还是降序排列
（3）如果是多重排序，还要依次指定第二、第三排序变 量及相应的排序规则。否则，本步可略。
第三章
SPSS数据的预处理
在数据文件建立好后，通常还要对待分析的数据进行必要 的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环 节。而且，随着数据分析的不断深入，对数据的加工处理还 会多次反复，实现数据加工和数据分析的螺旋上升。数据的 预加工处理是服务于数据分析和建模的。 1、缺失值和异常数据的处理 2、数据的转换处理 3、数据抽样 4、选取变量
三、SPSS条件表达式 SPSS条件表达式是一个对条件进行判断的式子。其结果有两 种取值：如果判断条件成立，则结果为真；如果判断条件不成 立，则结果为假。 1、简单条件表达式 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式等组成的式 子。其中关系运算符包括>、<、＝、～＝（不等于）、>＝ 、<＝。 2、复合条件表达式 又称逻辑表达式，是由逻辑运算符号、圆括号和简单条 件表达式等组成的式子。其中，逻辑运算符号包括&或AND （并且）、|或OR（或者）、～或NOT（非）。NOT的运算 优先级最高，其次是AND，最低是OR。可以通过圆括号改变 运算的优先级。
★按照哪个变量进行分类 ★对哪个变量进行汇总，并指定对汇总变量计算哪些统 计量。
二、分类汇总的应用举例
利用住房状况调查.sav，分析本市户口家庭和外地户口家庭 目前人均住房面积的平均值是否有较大差距，未来打算购买 住房的平均面积是否有较大差距。 SPSS分类汇总的基本操作步骤如下： （1）选择菜单：数据-> 分类汇总 （2）指定变量到分组变量框，汇总变量到汇总变量框。 （3）按函数按钮指定对汇总变量计算哪些统计量。SPSS默 认计算均值。 （4）指定将分类汇总结果保存到何处。 （5）按变量名与标签按钮重新指定结果文件中的变量名或 加变量名标签。默认变量名为原变量名后加_mean （6）如果希望在结果文件中保存各分类组的个案数，则 选择个案数选项，生成一个默认名为N_BREAK的变量。

统计学课件 第三张章 数据的整理与显示

统计学课件 第三张章 数据的整理与显示

1. 2.掌握3.掌握 4.用Excel5.§3.1数据的预处理3.1.1 数据审核3.1.2 数据筛选3.1.3 数据排序1.错误2.符合条件3.升序和降序4.按需要汇总(raw data)完整性准确性检查数据是否有错误，计算是否正确等数值型数据，计算检查）(second hand data)1.适用性2.时效性3.确认(data filter)1. 2.不符合明显错误剔除符合筛选出来，而不用Excel 进行数据筛选8名学生的考试成绩数据(data filter)(data rank)1.一定顺序2.有助于3.排序本身就是分析的目的4.借助于计算机(方法)1.分类数据 字母型习惯上用升序汉字型首位拼音字母笔画多少2.数值型–递增递增–递减x (2)>…>x (n)数据透视表(pivot table )1.复杂提取有用 2.重要信息汇总和作图3. 4.首行列标题拖至区域，将需要汇总的“变【向导—3步骤之3】对，即可输出数据透视表§3.2 分类和顺序数据的整理与显示3.2.1 分类数据的整理与显示3.2.2 顺序数据的整理与显示(基本问题)1.弄清数据类型2.分类数据和顺序数据分类整理3.数值型数据分组整理4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整(基本过程) BAEDC比率百分比比例频数分类(可计算的统计量)1.个数2.一类别全部数据3.4.不同类别制作频数分布表(bar Chart )1.宽度相同高度或长短2.单式复式3.分类数据频数分布4.条形图可以横置或纵置汇源果汁露露品牌(side - 1.不同时间或不同空间2.差异或变化趋势688563328247戴尔电脑品牌1.频数多少排序2.分类数据不同品牌饮料的帕累托图百事可乐露露汇源果汁品牌(pie Chart)1.圆形及圆内扇形的角度2.各组成部分所占的比例结构性问题3.绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占不同品牌饮料的构成旭日升冰茶22%分类数据显示图例(可计算的指标)频数逐级累加频率(百分比)的逐级累加☺☺☺☺☺☺———100.092562510276168753044.075.090.0100.0132225270300乙城市回答类别100.093.060.034.012.7300279180102387.040.066.087.3100.0211201982623007.033.026.021.312.72199786438非常不满意不满意一般满意非常满意百分比(%)户数(户)百分比(%)户数(户)向下累积向上累积百分比(%)户数(户)乙城市家庭对住房状况评价的频数分布(243001322252700100200300400非常不满意不满意一般满意非常满意累积户数（户）(a)向上累积非常不满意不满意一般满意非常满意(b)向下累积甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布(annular chart)1. 2.同时绘制多个总体3. 4.环形图主要用于展示分类和顺序数据满意非常满意§3.3 数值型数据的整理与显示3.3.1 数据分组3.3.2 数值型数据的图示等距分组等距分组异距分组异距分组(要点)一个变量值离散变量值较少的情况☺☺☺☺(要点)1.一个区间2.连续变量3.变量值较多4.“不重不漏”5.等距不等距☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺(步骤)1.确定组数2.确定组距上限与下限之差，可根据全部数据的最大统计频数并整理成频数分布表(几个概念)(例题分析)【例】某电脑公司2005年前四个月各天的销售量数据(单位：台)。

10-第三章基本排序-7讲-文档资料

10-第三章基本排序-7讲-文档资料
回顾
1
3.1 查找
顺序查找 对分查找 分块查找 哈希查找
O(n)
O(log2n) O(log2(m+1)+n/m) O(1)
2
3.3 排序
交换排序 插入排序 选择排序 堆排序 二叉排序树
3
1. 排序△
△：将一个无序序列整理成按值非递减顺序排列的 有序序列。
排序可以在不同的存储结构上实现。 基本排序是在顺序存储的线性表中实现的； 二叉排序树利用二叉树的链式存储结构实现无序 表的有序化。
最坏情况下的时间复杂度（工作量）为O(n(n-1)/2).
7
2.3 快速排序的算法实现
实现步骤
首先，在表的第一个、中间一个或最后一个元素中选取 中间项赋予T，设为P(k),再将表中第一个元素移到P(k)位 置。
设置两个指针i和j分别指向表的起始与中止位置，反复 操作以下两步：
(1) 将j指针逐渐减小，并逐次比较P(j)与T，直到发现一个 P(j)<T为止，将P(j)移到P(i)的位置上；
中序遍历二叉排序树即可得到有序序列 ！ 查找效率与有序表的 对分查找基本接近。 举例：
例：
（ 47， 91， 53， 85， 30， 12， 24， 36）
47
91
53
85
30 12
24
36
13
5.3 堆排序步骤
1.首先，将无序序列以完全二叉树表示； 2.将给定的 无序序列构造堆 ； 3.将堆顶元素与堆中最后一个元素交换，然后将最
后一个元素从原堆结构中删去，再将前面元素构成 的 二叉树调整成堆。 4.反复进行（3）步，直到堆空为止。
最坏情况下的时间复杂度（工作量）为O(n(n-1)/2).

第3章数据结构基本类型3.3操作受限的线性表——队列-高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》(教案

第3章数据结构基本类型3.3操作受限的线性表——队列-高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》(教案
作业布置
编程实践：请实现一个循环队列，包含入队（enqueue）、出队（dequeue）、判断队列是否为空（is_empty）等基本操作。你可以使用Python语言进行编程，并编写相应的测试用例来验证你的实现。
理论思考：
思考并解释为什么队列的“先进先出”特性在现实生活中有广泛的应用。
假设你是一家大型超市的经理，你需要设计一个顾客结账排队系统。请说明你会如何利用队列的原理来设计一个既高效又公平的排队系统。
队列的应用：
结合日常生活中的排队场景，解释队列原理的实际应用，如银行取号系统、医院挂号系统等。
强调队列在处理具有“先来先服务”特性问题时的有效性，以及如何通过队列来优化服务流程。
教学难点
循环队列的实现与理解：
理解循环队列如何通过循环使用数组空间来避免“假溢出”现象。
掌握如何根据队列的头部和尾部指针判断队列的空和满状态。
完成后与同学交流并分享自己的解题思路和经验。
通过编程练习巩固所学知识，提高学生的编程能力和解决实际问题的能力。
鼓励学生互相交流和讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
课堂小结
作业布置
课堂小结
本节课我们深入学习了数据结构中的队列（Queue）这一重要概念。首先，通过日常生活中排队的例子，我们直观地理解了队列的基本特点——先进先出（FIFO），即新加入的元素总是排在队尾，而需要处理的元素总是从队头开始。
准备课后作业：设计一些与队列相关的课后作业，如编写顺序队列和链式队列的实现代码、分析队列在实际问题中的应用等，以巩固学生的学习效果。
教学媒体
教材或讲义：
提供了队列的基本概念、特征、实现方式以及应用实例的文字描述。
包含了队列的抽象数据类型定义、队列的存储结构（顺序队列、循环队列、链队列）等核心知识点的详细解释。

第三章_查找与排序技术

第三章_查找与排序技术

• 有80个记录，关键字为8位十进制数，哈希地 址为2位十进制数。
…..
81346532 81372242 81387422 81301367 81322817 81338967 81368537 81419355
分析： 只取8 只取1 只取3、4 只取2、7、5 数字分布近乎随机
所以：取任意两位或两位 与另两位的叠加作哈希地址
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
22 12 13 08 09 20 33 42 44 38 24 46 60 58 74 47 86 53
图3.1 分块有序表例（第161页）
分析
• 根据分块有序表的结构，其查找过程可以分以 下两步进行：
(1)首先查找索引表，以便确定被查元素所在的 子表。由于索引表数据域中的数据是有序的且 顺序存储，因此可以采用对分查找。
H
H(ki) ri
……
3.2 哈希表
一.有关概念
1、哈希函数 用来定义记录的关键字与记录存储位 置的对应关系的函数。其自变量是记 录的关键字，函数值是记录存储位置
……
关
键
码 ki 集 合
哈希函数
H
H(ki) ri
i=f1(key)=key
……
3.2 哈希表
一.有关概念
2、哈希地址 由哈希函数求出的记录存储位置称 为哈希地址
– 如果x不在数 组中，则以 下标0作为查 找结果。
• 算法：顺序搜索法（Sequential Search）。
输入：一维数组L(1:n)，被查项x。
输出：第一次使L(j)=x的j，若x不
在数组L中，则输出j=0。
j←1

2020-wfx-第3章 分治法-2-排序

成一个有序子序列。
③ 合并：由于整个序列存放在数组中a中，排序过程是就地
进行的，合并步骤不需要执行任何操作。
2，5， 1，7，10，6， 9，4， 3，8
2，5 1，7 6，10 4，9 3，8
//二路归并算法
1，2，5，7 4，6，9，10
void MergeSort(int a[]，int n)
3
4,5
45
7
{2，5，1，7，10，6，9，4，3，8}
2 5 1 7 10 6 9 4 3 8
1 2 5 7 10 6 9 4 3 8
34 5
3
4
6 9 10 7 8
6 9 10 7 8
8 7 9 10
7
8
无序区
a[s] a[s+1] … … …
a[t]
无序区1
划分
无序区2
a[s] … a[i-1] a[s] a[i+1] … a[t]
*
吴粉侠
[2] [5] [1] [7] [10] [6] [9] [4] [3] [8] 2，5， 1，7，10，6， 9，4， 3，8
快 速 排 序 2，5 1，7 6，10 4，9 3，8
1，2，5，7 4，6，9，10 3，8
1，2，4，5，6，7，9，10 3，8
1，2，3，4，5，6，7,8，9，10
}
}
{2，5，1，7，10，6，9，4，3，8}
i
j
tmp 2 5
2 5 1 7 10 6 9 4 3 8
1 2 5 7 10 6 9 4 3 8
3,4
5
6 9 10 7 8
算法分析
快速排序的时间主要耗费在划分操作上，对长度为n的区间进行划分，

第三章 SPSS数据的预处理

第三章 SPSS数据的预处理3.1 数据的排序SPSS的数据排序是将数据编辑窗口中的数据按照某个或多个指定变量的变量值升序或降序重新排列。

这里的变量也称为排序变量。

排序变量只有一个时，排序称为单值排序。

排序变量有多个时，排序称为多重排序。

多重排序中，第一个指定的排序变量称为主排序变量，其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第三排序变量等。

3.1.1数据排序的作用●数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值状况、缺失值数量的多少等；●通过数据排序能够快捷的找到数据的最大值和最小值，进而可以计算出数据的全距，初步把握和比较数据的离散程度；通过数据排序能够快捷地发现数据的异常值，为进一步明确它们是否会对分析产生重要影响提供帮助。

3.1.2 数据排序的基本操作SPSS数据排序的基本操作步骤（1）选择菜单Data－Sort Cases（2）将主排序变量从左边的列表中选到Sort by框中，并在Sort Order框中选择按该变量的升序还是降序排序。

（3）如果是多重排序，还要一次指定第二、第三排序变量及相应的排序规则。

在左边的源变量框中选择排序变量进入Sort by框。

如果选择2个以上的变量，观测量的排序结果与排序变量在Sort by框中的顺序有关。

列于首位的为第一排序变量。

在Sort Order 栏内选择排序方式——升序与降序说明1、数据排序是整行数据排序，而不是只对某列变量排序；2、多重排序中指定排序变量的次序很关键。

先指定的变量优先于后指定的变量。

多重排序可以在按某个变量值升序（或降序）排序的同时再按其他变量值降序（或升序）排序；3、数据排序后，原有数据的排序次序必然被打乱。

3.2 变量计算数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产生一些含有更丰富信息的新数据。

例如根据职工的基本工资、失业保险、奖金等数据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有效的特点。

3.2.1 变量计算的目的●SPSS变量计算是在原有数据的基础上，根据用户给出的SPSS算术表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一系列新变量。

第三章 数据库高级操作

SORT TO <排序文件名> ON <字段名1> [/A|/D][/C] [,<字段名2> [/A|/D][/C]…] [ASCENDING|DESCENDING] [<范围>] [FOR <条件1>][WHILE <条件2>] [FIELDS <字段名表> | FIELDS LIKE <通配符> | FIELDS EXCEPT<通配符>] 功能：根据当前表，建立一个经过排序的新表。
结构复合索引文件:结构复合索引文件的文件名与表名相同，它能 随表的打开而自动打开，这是最重要也是使用最普遍的一种索引 文件。 非结构复合索引文件:非结构复合索引文件的文件名与表名不同， 它由用户指定，不能随表的打开而自动打开，必须由用户手工操 作才能打开；
2．索引的种类
根据关键字可将索引分为四种类型： 主索引：即索引关键字值绝对不允许有重复值的索引。
对关键字值相同的记录，索引中只列入其中第一个记 录；
5．CANDIDATE子句：建立候选索引。
6．ASCENDING | DESCENDING：
只用于.CDX，设置复合索引排序方式。 记录逻辑顺序默认为升序。
7．ADDITIVE：建立本索引文件时并不关闭先前打 开的索引文件。 8．FOR <条件>：设置有条件的索引。
第三章 数据库高级操作
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6
排序和索引 查找和统计 多重表的操作 存储过程和触发器 视 图 查 询
3.1 排序和索引
对已建好的表，表中的记录通常是随机存 储的，因此，表中记录的排列没有规则。 即使记录录入时有一定规则，随着对记录 的增加、删除、修改等编辑操作，也会改 变原有的规则。 如果希望表中记录按一定规则排列，通常 可以采用两种方法：

数据库第三章

数据库第三章数据库，作为当今信息时代的重要基石，其知识体系犹如一座庞大的城堡，每一章都蕴含着独特而关键的内容。

在这第三章中，我们将深入探索数据库的一些核心概念和关键技术。

首先，让我们来谈谈数据模型。

数据模型就像是为数据库搭建的框架，它决定了数据如何组织、存储和关联。

常见的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。

其中，关系模型因其简洁性和强大的表达能力，成为了当今应用最为广泛的数据模型。

在关系模型中，数据表是基本的存储单元。

每个数据表由行和列组成，行代表着一个个具体的记录，而列则定义了数据的属性。

通过定义主键和外键，我们能够建立起数据表之间的关联，从而实现数据的一致性和完整性。

数据完整性是数据库设计中不容忽视的重要方面。

它确保了数据库中的数据准确、有效和一致。

实体完整性要求主键的值不能为空且唯一，而参照完整性则保证了外键所引用的数据存在且有效。

此外，还有用户自定义的完整性规则，用于满足特定业务需求对数据的约束。

接下来，我们要探讨的是数据库的规范化。

规范化的目的是减少数据冗余，避免数据不一致和异常。

第一范式要求每个属性都是不可再分的原子值；第二范式消除了部分依赖；第三范式则进一步消除了传递依赖。

通过逐步规范化，可以使数据库的结构更加合理，提高数据的操作效率和准确性。

索引，是提高数据库查询性能的重要手段。

就像书籍的目录一样，索引能够快速定位数据所在的位置。

常见的索引类型包括 B 树索引、哈希索引等。

然而，过多或不当的索引也可能会带来性能开销，因此需要根据实际的查询需求进行合理的设计。

数据库的存储结构也至关重要。

它包括了数据在磁盘上的物理存储方式和组织形式。

了解存储结构有助于我们优化数据库的性能，比如合理分配磁盘空间、选择合适的存储引擎等。

再来说说数据库的事务处理。

事务是一组不可分割的操作序列，要么全部成功，要么全部失败。

事务的特性包括原子性、一致性、隔离性和持久性，通常被称为 ACID 特性。

通过事务处理，可以确保数据的可靠性和一致性，防止并发操作带来的数据错误。

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第三章
1. 选择部门30中的雇员
2. 列出所有办事员的姓名、编号和部门（jobid为'clerk’）
3. 找出佣金高于薪金的雇员
4. 找出佣金高于薪金60%的雇员
5. 找出部门10中所有经理和部门20中的所有办事员的详细资料
6. 找出部门10中所有经理、部门20中所有办事员，既不是经理又不是办事员但其薪
金>=2000的所有雇员的详细资料
7. 找出收取佣金的雇员的不同工作
8. 找出不收取佣金或收取的佣金低于100的雇员
9. 显示10号部门号码，部门名称
10. 显示82年之前参加工作的员工姓名，参加工作时间，工作名称
11. 显示姓名为"SMITH"的员工的员工姓名，参加工作时间，工作名称
12. 显示工资在2000到4000之间的员工姓名，工资
13. .显示出总经理的姓名
14. 显示出姓名中倒数第二个字母为"R"的员工姓名
15. 显示姓名为"SMITH"或为"KING"的员工的员工姓名，参加工作时间，工作
16. 显示工作名称中包含"MAN"并且工资大于2000的员工姓名，工作
17. 名字中包含两个’L’，部门号是30号，或经理号为7782的员工