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何谓编程结构

发布时间: 2025-01-09 09:54:09

Ⅰ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取:公开数据、python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据,不需要要获取外部数据的,这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分最高的电影列表,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数(链接的菜鸟教程非常好)……以及如何用成熟的 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。如果是初学,建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。(PS:后续的数据分析也需要 Python 的知识,以后遇到的问题也可以在这个教程查看)

网上的爬虫教程不要太多,爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取,一方面是网页结构比较简单,二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等,来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外,常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据,都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据,最关键的是,有很多成熟的代码,可以参考。

数据存取:SQL语言

你可能有一个疑惑,为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据,如果你是一个分析师,也需要懂得SQL的操作,能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:

提取特定情况下的数据:企业数据库里的数据一定是大而繁复的,你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……,SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改:这些是数据库最基本的操作,但只要用简单的命令就能够实现,所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系:这个部分是SQL的进阶操作,多个表之间的关联,在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用,这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理:Python(pandas)

很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据,其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的,有一些数据是记录重复的,还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据,有很多无效的操作对分析没有意义,就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理,比如残缺数据,我们是直接去掉这条数据,还是用临近的值去补全,这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理,学会 pandas 的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:

选择:数据访问(标签、特定值、布尔索引等)

缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理:重复值的判断与删除

空格和异常值处理:清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作:描述性统计、Apply、直方图等

合并:符合各种逻辑关系的合并操作

分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping:快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的?什么是总体和样本?中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?如何在不同的场景中做假设检验?数据分析方法大多源于统计学的概念,所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下:

基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显着性等

其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验:各种分布、假设检验流程

其他概率论知识:条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标,其实可以得出很多结论了,比如排名前100的是哪些,平均水平是怎样的,近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn(python包)在做这些可视化的分析,你会轻松地画出各种可视化图形,并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后,可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断,已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话,就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍,但每一本都很厚,学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息,只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验,其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”,都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下:

回归分析:线性回归、逻辑回归

基本的分类算法:决策树、随机森林……

基本的聚类算法:k-means……

特征工程基础:如何用特征选择优化模型

调参方法:如何调节参数优化模型

Python 数据分析包:scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法,大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析,你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然,随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题,你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类,然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型,对于模型的优化,你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了,其实一个好的数据分析师,应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候,你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务,那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢?

上面提到的公开数据集,可以找一些自己感兴趣的方向的数据,尝试从不同的角度来分析,看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是,你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题,比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候,你可能考虑的问题不是很周全,但随着你经验的积累,慢慢就会找到分析的方向,有哪些一般分析的维度,比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加,你会有一些自己对于数据的感觉,这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告,看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度,其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后,也可以尝试做一些数据分析的竞赛,比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛,提交答案即可获取评分和排名:

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。现在就去,找一个数据集开始吧!!

Ⅱ 数据结构

何谓数据结构
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数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由那些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 数据结构是信息的一种组织方式,其目的是为了提高算法的效率,它通常与一组算法的集合相对应,通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。
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数据结构主要研究什么?
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数据结构作为一门学科主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构,以及对数据的各种操作。因此,主要有三个方面的内容:数据的逻辑结构;数据的物理存储结构;对数据的操作(或算法)。通常,算法的
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设计取决于数据的逻辑结构,算法的实现取决于数据的物理存储结构。
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什么是数据结构?什么是逻辑结构和物理结构?
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数据是指由有限的符号(比如,"0"和"1",具有其自己的结构、操作、和相应的语义)组成的元素的集合。结构是元素之间的关系的集合。通常来说,一个数据结构DS 可以表示为一个二元组:
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DS=(D,S), //i.e., data-structure=(data-part,logic-structure-part) 这里D是数据元素的集合(或者是“结点”,可能还含有“数据项”或“数据域”),S是定义在D(或其他集合)上的关系的集合,S = { R | R : D×D×...},称之为元素的逻辑结构。 逻辑结构有四种基本类型:集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。表和树是最常用的两种高效数据结构,许多高效的算法可以用这两种数据结构来设计实现。表是线性结构的(全序关系),树(偏序或层次关系)和图(局部有序(weak/local orders))是非线性结构。
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数据结构的物理结构是指逻辑结构的存储镜像(image)。数据结构 DS 的物理结构 P对应于从 DS 的数据元素到存储区M(维护着逻辑结构S)的一个映射:
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(PD,S) -- > M 存储器模型:一个存储器 M 是一系列固定大小的存储单元,每个单元 U 有一个唯一的地址 A(U),该地址被连续地编码。每个单元 U 有一个唯一的后继单元 U'=succ(U)。 P 的四种基本映射模型:顺序(sequential)、链接(linked)、索引(indexed)和散列(hashing)映射。
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因此,我们至少可以得到4×4种可能的物理数据结构:
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sequential (sets)
linked lists
indexed trees
hash graphs
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(并不是所有的可能组合都合理)
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??? 数据结构DS上的操作:所有的定义在DS上的操作在改变数据元素(节点)或节点的域时必须保持DS的逻辑和物理结构。
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DS上的基本操作:任何其他对DS的高级操作都可以用这些基本操作来实现。最好将DS和他的所有基本操作看作一个整体——称之为模块。我们可以进一步将该模块抽象为数据类型(其中DS的存储结构被表示为私有成员,基本操作被表示为公共方法),称之为ADT。作为ADT,堆栈和队列都是一种特殊的表,他们拥有表的操作的子集。 对于DATs的高级操作可以被设计为(不封装的)算法,利用基本操作对DS进行处理。
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好的和坏的DS:如果一个DS可以通过某种“线性规则”被转化为线性的DS(例如线性表),则称它为好的DS。好的DS通常对应于好的(高效的)算法。这是由计算机的计算能力决定的,因为计算机本质上只能存取逻辑连续的内存单元,因此如何没有线性化的结构逻辑上是不可计算的。比如对一个图进行操作,要访问图的所有结点,则必须按照某种顺序来依次访问所有节点(要形成一个偏序),必须通过某种方式将图固有的非线性结构转化为线性结构才能对图进行操作。
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树是好的DS——它有非常简单而高效的线性化规则,因此可以利用树设计出许多非常高效的算法。树的实现和使用都很简单,但可以解决大量特殊的复杂问题,因此树是实际编程中最重要和最有用的一种数据结构。树的结构本质上有递归的性质——每一个叶节点可以被一棵子树所替代,反之亦然。实际上,每一种递归的结构都可以被转化为(或等价于)树形结构。
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从机器语言到高级语言的抽象
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我们知道,算法被定义为一个运算序列。这个运算序列中的所有运算定义在一类特定的数据模型上,并以解决一类特定问题为目标。这个运算序列应该具备下列四个特征。 有限性,即序列的项数有限,且每一运算项都可在有限的时间内完成;确定性,即序列的每一项运算都有明确的定义,无二义性;可以没有输入运算项,但一定要有输出运算项;可行性,即对于任意给定的合法的输入都能得到相应的正确的输出。这些特征可以用来判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法。 但是,我们现在的问题不是要判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法,而是要对一个己经称得上是算法的运算序列,回顾我们曾经如何用程序设计语言去表达它。
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算法的程序表达,归根到底是算法要素的程序表达,因为一旦算法的每一项要素都用程序清楚地表达,整个算法的程序表达也就不成问题。
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作为运算序列的算法,有三个要素。 作为运算序列中各种运算的运算对象和运算结果的数据;运算序列中的各种运算;运算序列中的控制转移。这三种要素依序分别简称为数据、运算和控制。 由于算法层出不穷,变化万千,其中的运算所作用的对象数据和所得到的结果数据名目繁多,不胜枚举。最简单最基本的有布尔值数据、字符数据、整数和实数数据等;稍复杂的有向量、矩阵、记录等数据;更复杂的有集合、树和图,还有声音、图形、图像等数据。 同样由于算法层出不穷,变化万千,其中运算的种类五花八门、多姿多彩。最基本最初等的有赋值运算、算术运算、逻辑运算和关系运算等;稍复杂的有算术表达式和逻辑表达式等;更复杂的有函数值计算、向量运算、矩阵运算、集合运算,以及表、栈、队列、树和图上的运算等:此外,还可能有以上列举的运算的复合和嵌套。 关于控制转移,相对单纯。在串行计算中,它只有顺序、分支、循环、递归和无条件转移等几种。
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我们来回顾一下,自从计算机问世以来,算法的上述三要素的程序表达,经历过一个怎样的过程。
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最早的程序设计语言是机器语言,即具体的计算机上的一个指令集。当时,要在计算机上运行的所有算法都必须直接用机器语言来表达,计算机才能接受。算法的运算序列包括运算对象和运算结果都必须转换为指令序列。其中的每一条指令都以编码(指令码和地址码)的形式出现。与算法语言表达的算法,相差十万八千里。对于没受过程序设计专门训练的人来说,一份程序恰似一份"天书",让人看了不知所云,可读性
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极差。
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用机器语言表达算法的运算、数据和控制十分繁杂琐碎,因为机器语言所提供的指令太初等、原始。机器语言只接受算术运算、按位逻辑运算和数的大小比较运算等。对于稍复杂的运算,都必须一一分解,直到到达最初等的运算才能用相应的指令替代之。机器语言能直接表达的数据只有最原始的位、字节、和字三种。算法中即使是最简单的数据如布尔值、字符、整数、和实数,也必须一一地映射到位、字节和字
中,还得一一分配它们的存储单元。对于算法中有结构的数据的表达则要麻烦得多。机器语言所提供的控制转移指令也只有无条件转移、条件转移、进入子程序和从子程序返回等最基本的几种。用它们来构造循环、形成分支、调用函数和过程得事先做许多的准备,还得靠许多的技巧。 直接用机器语言表达算法有许多缺点。
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大量繁杂琐碎的细节牵制着程序员,使他们不可能有更多的时间和精力去从事创造性的劳动,执行对他们来说更为重要的任务。如确保程序的正确性、高效性。程序员既要驾驭程序设计的全局又要深入每一个局部直到实现的细节,即使智力超群的程序员也常常会顾此失彼,屡出差错,因而所编出的程序可靠性差,且开发周期长。 由于用机器语言进行程序设计的思维和表达方式与人们的习惯大相径庭,只有经过
较长时间职业训练的程序员才能胜任,使得程序设计曲高和寡。因为它的书面形式全是"密"码,所以可读性差,不便于交流与合作。因为它严重地依赖于具体的计算机,所以可移植性差,重用性差。这些弊端造成当时的计算机应用未能迅速得到推广。
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克服上述缺点的出路在于程序设计语言的抽象,让它尽可能地接近于算法语言。 为此,人们首先注意到的是可读性和可移植性,因为它们相对地容易通过抽象而得到改善。于是,很快就出现汇编语言。这种语言对机器语言的抽象,首先表现在将机器语言的每一条指令符号化:指令码代之以记忆符号,地址码代之以符号地址,使得其含义显现在符号上而不再隐藏在编码中,可让人望"文"生义。其次表现在这种语言摆脱了具体计算机的限制,可在不同指令集的计算机上运行,只要该计算机配上汇编语言的一个汇编程序。这无疑是机器语言朝算法语言靠拢迈出的一步。但是,它离算法语言还太远,以致程序员还不能从分解算法的数据、运算和控制到汇编才能直接表达的指令等繁杂琐碎的事务中解脱出来。 到了50年代中期,出现程序设计的高级语言如Fortran,Algol60,以及后来的PL/l, Pascal等,算法的程序表达才产生一次大的飞跃。
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诚然,算法最终要表达为具体计算机上的机器语言才能在该计算机上运行,得到所需要的结果。但汇编语言的实践启发人们,表达成机器语言不必一步到位,可以分两步走或者可以筑桥过河。即先表达成一种中介语言,然后转成机器语言。汇编语言作为一种中介语言,并没有获得很大成功,原因是它离算法语
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言还太远。这便指引人们去设计一种尽量接近算法语言的规范语言,即所谓的高级语言,让程序员可以用它方便地表达算法,然后借助于规范的高级语言到规范的机器语言的"翻译",最终将算法表达为机器语言。而且,由于高级语言和机器语言都具有规范性,这里的"翻译"完全可以机械化地由计算机来完成,就像汇编语言被翻译成机器语言一样,只要计算机配上一个编译程序。 上述两步,前一步由程序员去完成,后一步可以由编译程序去完成。在规定清楚它们各自该做什么之后,这两步是完全独立的。它们各自该如何做互不相干。前一步要做的只是用高级语言正确地表达给定的算法,产生一个高级语言程序;后一步要做的只是将第一步得到的高级语言程序翻译成机器语言程序。至于程序员如何用高级语言表达算法和编译程序如何将高级语言表达的算法翻译成机器语言表达的算法,显然毫不相干。
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处理从算法语言最终表达成机器语言这一复杂过程的上述思想方法就是一种抽象。汇编语言和高级语言的出现都是这种抽象的范例。 与汇编语言相比,高级语言的巨大成功在于它在数据、运算和控制三方
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面的表达中引入许多接近算法语言的概念和工具,大大地提高抽象地表达算法的能力。 在运算方面,高级语言如Pascal,除允许原封不动地运用算法语言的四则运算、逻辑运算、关系运算、算术表达式、逻辑表达式外,还引入强有力的函数与过程的工具,并让用户自定义。这一工具的重要性不仅在于它精简了重复的程序文本段,而且在于它反映出程序的两级抽象。
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在函数与过程调用级,人们只关心它能做什么,不必关心它如何做。只是到函数与过程的定义时,人们才给出如何做的细节。用过高级语言的读者都知道,一旦函数与过程的名称、参数和功能被规定清楚,那么,在程序中调用它们便与在程序的头部说明它们完全分开。你可以修改甚至更换函数体与过程体,而不影响它们的被调用。如果把函数与过程名看成是运算名,把参数看成是运算的对象或运算的结果,那么
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,函数与过程的调用和初等运算的引用没有两样。利用函数和过程以及它们的复合或嵌套可以很自然地表达算法语言中任何复杂的运算。
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在数据方面,高级语言如Pascal引人了数据类型的概念,即把所有的数据加以分类。每一个数据(包括表达式)或每一个数据变量都属于其中确定的一类。称这一类数据为一个数据类型。 因此,数据类型是数据或数据变量类属的说明,它指示该数据或数据变量可能取的值的全体。对于无结构的数据,高级语言如Pascal,除提供标准的基本数据类型--布尔型、字符型、整型和实型外,还提供用户可自定义的枚举类、子界类型和指针类型。这些类型(除指针外),其使用方式都顺应人们在算法语言中使用的习惯。对于有结构的数据,高级语言如Pascal,提供了数组、记录、有限制的集合和文件等四种标准的结构数据类型。其中,数组是科学计算中的向量、矩阵的抽象;记录是商业和管理中的记录的抽象;有限制的集合是数学中足够小的集合的势集的抽象;文件是诸如磁盘等外存储数据的抽象。
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人们可以利用所提供的基本数据类型(包括标准的和自定义的),按数组、记录、有限制的集合和文件的构造规则构造有结构的数据。 此外,还允许用户利用标准的结构数据类型,通过复合或嵌套构造更复杂更高层的结构数据。这使得高级语言中的数据类型呈明显的分层。 高级语言中数据类型的分层是没有穷尽的,因而用它们可以表达算法语言中任何复杂层次的数据。 在控制方面,高级语言如Pascal,提供了表达算法控制转移的六种方式。
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(1)缺省的顺序控制";"。
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(2)条件(分支)控制:"if表达式(为真)then S1 else S2;" 。
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(3)选择(情况)控制:
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"Case 表达式 of
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值1: S1
值2: S2
...
值n: Sn
end"
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(4)循环控制:
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"while 表达式(为真) do S;" 或
"repeat S until 表达式(为真);" 或
"for变量名:=初值 to/downto 终值do S;"
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(5)函数和过程的调用,包括递归函数和递归过程的调用。
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(6)无条件转移goto。

这六种表达方式不仅覆盖了算法语言中所有控制表达的要求,而且不再像机器语言或汇编语言那样原始、那样繁琐、那样隐晦,而是如上面所看到的,与自然语言的表达相差无几。 程序设计语言从机器语言到高级语言的抽象,带来的主要好处是: 高级语言接近算法语言,易学、易掌握,一般工程技术人员只要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作;高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具,使得设计出来的程序可读性好,可维护性强,可靠性高;高级语言远离机器语言,与具体的计算机硬件关系不大,因而所写出来的程序可移植性好,重用率高; 由于把繁杂琐碎的事务交给了编译程序去做,所以自动化程度高,开发周期短,且程、序员得到解脱,可以集中时间和精力去从事对于他们来说更为重要的创造性劳动,以提高、程序的质量。
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数据结构、数据类型和抽象数据类型
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数据结构、数据类型和抽象数据类型,这三个术语在字面上既不同又相近,反映出它们在含义上既有区别又有联系。
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数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由哪些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,物理上的数据结构反映成分数据在计算机内的存储安排。数据结构是数据存在的形式。
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数据是按照数据结构分类的,具有相同数据结构的数据属同一类。同一类数据的全体称为一个数据类型。在程序设计高级语言中,数据类型用来说明一个数据在数据分类中的归属。它是数据的一种属性。这个属性限定了该数据的变化范围。为了解题的需要,根据数据结构的种类,高级语言定义了一系列的数据类型。不同的高级语言所定义的数据类型不尽相同。Pascal语言所定义的数据类型的种类。
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其中,简单数据类型对应于简单的数据结构;构造数据类型对应于复杂的数据结构;在复杂的数据结构里,允许成分数据本身具有复杂的数据结构,因而,构造数据类型允许复合嵌套;指针类型对应于数据结构中成分数据之间的关系,表面上属简单数据类型,实际上都指向复杂的成分数据即构造数据类型中的数据,因此这里没有把它划入简单数据类型,也没有划入构造数据类型,而单独划出一类。
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数据结构反映数据内部的构成方式,它常常用一个结构图来描述:数据中的每一项成分数据被看作一个结点,并用方框或圆圈表示,成分数据之间的关系用相应的结点之间带箭号的连线表示。如果成分数据本身又有它自身的结构,则结构出现嵌套。这里嵌套还允许是递归的嵌套。
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由于指针数据的引入,使构造各种复杂的数据结构成为可能。按数据结构中的成分数据之间的关系,数据结构有线性与非线性之分。在非线性数据结构中又有层次与网状之分。 由于数据类型是按照数据结构划分的,因此,一类数据结构对应着一种数据类型。数据类型按照该类型中的数据所呈现的结构也有线性与非线性之分,层次与网状之分。一个数据变量,在高级语言中的类型说明必须是读变量所具有的数据结构所对应的数据类型。最常用的数据结构是数组结构和记录结构。数组结构的特点是:
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成分数据的个数固定,它们之间的逻辑关系由成分数据的序号(或叫数组的下标)来体现。这些成分数据按照序号的先后顺序一个挨一个地排列起来。每一个成分数据具有相同的结构(可以是简单结构,也可以是复杂结构),因而属于同一个数据类型(相应地是简单数据类型或构造数据类型)。这种同一的数据类型称为基类型。所有的成分数据被依序安排在一片连续的存储单元中。 概括起来,数组结构是一个线性的、均匀的、其成分数据可随机访问的结构。
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由于这、种结构有这些良好的特性,所以最常被人们所采用。在高级语言中,与数组结构相对应的、数据类型是数组类型,即数组结构的数据变量必须说明为array [i] of T0 ,其中i是数组、结构的下标类型,而T0是数组结构的基类型。 记录结构是另一种常用的数据结构。它的特点是:与数组结构一样,成分数据的个数固定。但成分数据之间没有自然序,它们处于平等地位。每一个成分数据被称为一个域并赋予域名。不同的域有不同的域名。不同的域允许有不同的结构,因而允许属于不同的数据类型。与数组结构一样,它们可以随机访问,但访问的途径靠的是域名。在高级语言中记录结构对应的数据类型是记录类型。记录结构的数据的变量必须说明为记录类型。
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抽象数据类型的含义在上一段已作了专门叙述。它可理解为数据类型的进一步抽象。即把数据类型和数据类型上的运算捆在一起,进行封装。引入抽象数据类型的目的是把数据类型的表示和数据类型上运算的实现与这些数据类型和运算在程序中的引用隔开,使它们相互独立。对于抽象数据类型的描述,除了必须描述它的数据结构外,还必须描述定义在它上面的运算(过程或函数)。抽象数据类型上定义的过程和函
数以该抽象数据类型的数据所应具有的数据结构为基础。
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泛型设计和数据结构与算法
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下面我想再说说关于泛型程序设计模型对于数据结构和算法方面的最新推动,泛型思想已经把数据结
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构和算法方面的基本思想抽象到了一个前所未有的高度,现在有多种程序设计语言支持泛型设计,比如
ADA,C++,而且据说在JAVA的下一版本和C#中也将对泛型设计进行全面的支持。
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先说说泛型设计的基本思想:泛型编程(generic programming,以下直接以GP称呼)是一种全新的程序设计思想,和OO,OB,PO这些为人所熟知的程序设计想法不同的是GP抽象度更高,基于GP设计的组件之间偶合度底,没有继承关系,所以其组件间的互交性和扩展性都非常高。我们都知道,任何算法都是作用在一种特定的数据结构上的,最简单的例子就是快速排序算法最根本的实现条件就是所排序的对象是存
贮在数组里面,因为快速排序就是因为要用到数组的随机存储特性,即可以在单位时间内交换远距离的对象,而不只是相临的两个对象,而如果用联表去存储对象,由于在联表中取得对象的时间是线性的既O[n],这样将使快速排序失去其快速的特点。也就是说,我们在设计一种算法的时候,我们总是先要考虑其应用的数据结构,比如数组查找,联表查找,树查找,图查找其核心都是查找,但因为作用的数据结构不同
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将有多种不同的表现形式。数据结构和算法之间这样密切的关系一直是我们以前的认识。泛型设计的根本思想就是想把算法和其作用的数据结构分离,也就是说,我们设计算法的时候并不去考虑我们设计的算法将作用于何种数据结构之上。泛型设计的理想状态是一个查找算法将可以作用于数组,联表,树,图等各种数据结构之上,变成一个通用的,泛型的算法。这样的理想是不是很诱惑人?
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泛型编程带来的是前所未有的弹性以及不会损失效率的抽象性,GP和OO不同,它不要求你通过额外的间接层来调用函数:它让你撰写完全一般化并可重复使用的算法,其效率与针对特定数据结构而设计的算法旗鼓相当。我们大家都知道数据结构在C++中可以用用户定义类型来表示,而C++中的模板技术就是以类型作为参数,那么我可以想象利用模板技术可以实现我们开始的GP思想,即一个模板函数可以对于各种传递进来的类型起作用,而这些类型就可以是我们定义的各种数据结构。
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泛型算法抽离于特定类型和特定数据结构之外,使得其适应与尽可能的一般化类型,算法本身只是为了实现算法其需要表达的逻辑本质而不去被为各种数据结构的实现细节所干扰。这意味着一个泛型算法实际具有两部分。1,用来描叙算法本质逻辑的实际指令;2,正确指定其参数类型必须满足的性质的一组需求条件。到此,相信有不少人已经开始糊涂了,呵呵,不要紧。毕竟GP是一种抽象度非常高的程序设计思想,里面的核心就是抽象条件成为成为程序设计过程中的核心,从而取代了类型这在OO里面的核心地位,正是因为类型不在是我们考虑的重点,类型成为了抽象条件的外衣,所以我们称这样的程序思想为泛型思想------把类型泛化。

Ⅲ 何谓数据的逻辑结构何谓数据的存储结构两者有何联系

逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括:
1、集合结构:数据结构中的元素之间除了“同属一个集合”
的相互关系外,别无其他关系。
2、线性结构:数据结构中的元素存在一对一的相互关系。
3、树形结构:数据结构中的元素存在一对多的相互关系。
4、图形结构:数据结构中的元素存在多对多的相互关系。
存储结构指数据元素连同其逻辑关系在存储器上的存放形式,主要的有四类:顺序、链接、索引、散列。一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。
两者的关系在于:逻辑结构用于设计算法,存储结构用于算法编码实现。具体而言某种存储结构与某种逻辑结构没有必然的联系,算法的实现效率越高、解决问题越方便。
(3)何谓编程结构扩展阅读
数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构(物理结构)和数据的运算。
数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型,是描述数据元素及其关系的数学特性的,有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构是在计算机存储中的映像,形式地定义为(K,R)(或(D,S)),其中,K是数据元素的有限集,R是K上的关系的有限集。
根据数据元素间关系的不同特性,通常有下列四类基本的结构:集合结构、线性结构、树型结构、图形结构。
线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系,数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的,或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。
线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。
它有两种存储方法:顺序存储和链式存储,它的主要基本操作是插入、删除和检索等。
数据结构在计算机中的表示(映像)称为数据的物理(存储)结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法:顺序映象和非顺序映象,并由此得到两种不同的存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。
1、顺序存储方法:它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里,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。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法,通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
2、链接存储方法:它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构,链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现
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。
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。
数据结构中,逻辑上(逻辑结构:数据元素之间的逻辑关系)可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。
线性结构的顺序存储结构是一种顺序存取的存储结构,线性表的链式存储结构是一种随机存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。
参考资料来源:搜狗网络:数据结构

Ⅳ c/s结构和b/s结构的优缺点

1、C/S结构一般指Client/Server,优缺点如下:

C/S结构的优点是能充分发挥客户端PC的处理能力,很多工作可以在客户端处理后再提交给服务器。对应的优点就是客户端响应速度快。缺点主要有以下几个:

只适用于局域网。而随着互联网的飞速发展,移动办公和分布式办公越来越普及,这需要我们的系统具有扩展性。这种方式远程访问需要专门的技术,同时要对系统进行专门的设计来处理分布式的数据。

客户端需要安装专用的客户端软件。首先涉及到安装的工作量,其次任何一台电脑出问题,如病毒、硬件损坏,都需要进行安装或维护。特别是有很多分部或专卖店的情况,不是工作量的问题,而是路程的问题。还有,系统软件升级时,每一台客户机需要重新安装,其维护和升级成本非常高。

对客户端的操作系统一般也会有限制。可能适应于Win98, 但不能用于win2000或Windows XP。或者不适用于微软新的操作系统等等,更不用说Linux、Unix等。

2、B/S结构指Browser/Server,浏览器/服务器模式,优缺点如下:

B/S结构最大的优点就是可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用,客户端零维护。最大的问题是,应用服务器运行数据负荷较重。

(4)何谓编程结构扩展阅读:

技术比较:

1、C/S结构软件(即客户机/服务器模式)分为客户机和服务器两层,客户机不是毫无运算能力的输入、输出设备,而是具有了一定的数据处理和数据存储能力,通过把应用软件的计算和数据合理地分配在客户机和服务器两端,可以有效地降低网络通信量和服务器运算量。

由于服务器连接个数和数据通信量的限制,这种结构的软件适于在用户数目不多的局域网内使用。国内的大部分ERP(财务)软件产品即属于此类结构。

2、B/S(浏览器/服务器模式)是随着Internet技术的兴起,对C/S结构的一种改进。在这种结构下,软件应用的业务逻辑完全在应用服务器端实现,用户表现完全在Web服务器实现,客户端只需要浏览器即可进行业务处理,是一种全新的软件系统构造技术。

这种结构更成为当今应用软件的首选体系结构。e通管理系列产品即属于此类结构。

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