如何优化这个数据结构

1. 如何优化这个数据结构

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 

2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。 

3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

2. 数据结构与算法

赤水残阳 的说法有问题，什么叫学好数据结构？你能用数据结构的知识实现STL库、Boost库、解决实际编程问题。

①要学好数据结构，至少要学好一门计算机语言。

②所以如果你的计算机语言是C++，那么不学好C++，数据结构绝对无法学好（铁定）。

③为什么？
    计算机开发领域专业核心课程就几门：数据结构、操作系统原理、数据库系统原理、汇编语言程序设计。

    而数据结构是这另外几门核心课程的基础。
    数据结构最终是为了实现，如果你不边学边实验C++代码，那么学起来就如走马观花，无法从细节上庖丁解牛。 

    到时候，数据结构会出很多编程要求，假设一个人指针没学好，单向链表、双向链表、二叉树、图都没法编程。

    不过，就算你C++之前没怎么投入时间，放假半个月到一个月集中精力投入时间，也是可以弥补的，甚至比你们班大多数做得更好：不断编程实践。

3. 数据结构与算法

平均比较次数（也就是平均查找长度）是(1+2+3+,,,+n)/n= (n+1)/2
答案B

4. 数据结构与算法

5. 数据结构与算法

6. 数据结构 设计高效算法问题

// 要求是删除顺序表中在范围[x, y]内的元素。
// 按常规思路，每删除一个顺序表元素，则要将其后的元素整体前移一个位置。这种算法用到了双重for循环，时间复杂度为O(n^2)。
// 以下的算法只用到了单重for循环，时间复杂度为O(n)。原理是把所有不在范围[x, y]内的元素依次保存到顺序表的前部，而不处理本来要删除的、在范围[x, y]内的元素。当把所有不需要删除的元素都保存到了顺序表前部，只需要重新设置一下顺序表的长度为“前部”的最大下标+1，就模拟了删除操作。

void fun(SqList *&L, ElemType x)
{
	// i为循环计数器。
	// j为不需要删除的元素个数，初始化为0。
	int i, j = 0;
	
	// 依次遍历顺序表的每个元素
	for (i = 0; i length; ++i)
	{
		// 只处理不需要删除的元素，即不属于区间[x, y]的元素
		if (!(L->data[i] >= x && L->data[i] <= y))
		{
			// 每找到一个不需要删除的元素，就把该元素保存到下标j的位置。
			L->data[j] = L->data[i];
			// 随后令j自增1。之前j代表的是处理后的顺序表的最大下标，现在j代表的是处理后的顺序表的长度。由于下标从0开始，所以长度永远比最大下标大1。
			++j;
		}
	}
	
	// 设置顺序表的长度为j，这样以后遍历顺序表只能访问前j个元素。即使下标j之后可能还存在属于[x, y]的元素，但是不会访问到它们，自然相当于“删除”了。
	L->length = j;
}

7. 数据结构与算法

2散列
3.5,18 原因 最小深度书上有公式log2n+1，最大深度也就是结点都在左子树和右子树成一条直线高（每层一个结点）
4.小于，大于
5.数据，指针
6.应该指查找次数，熟悉折半查找的步骤和过程就出来了 ，
7.你没把数据对齐，思路是a[0].link 指向a[4]，a[4]对应的数据元素是23,a[4].link又指向a[1]（上图中应该23下面是1吧）

8. 数据结构与算法

45    
                                                     12        53
                                                 3      24  37   100  
                                                                     61 
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