Lucene3.0之结果排序
Lucene3.0之结果排序（1）：原理
传统上，人们将信息检索系统返回结果的排序称为“相关排序” （relevance ranking），隐含其中各条目的顺序反映结果和查询的相关程度。
1、基本排序原理
①向量空间模型
Gerald Salton等在30多年前提出的“向量空间模型” （Vector Space Model，VSM）[Salton and Lesk,1968, Salton,1971]。该模型的基础是如下假设：文档d和查询q的相关性可以由它们包含的共有词汇情况来刻画。
经典的TF*IDF词项权重的计算公式：
给定某种权重的定量设计，求文档和查询的相关性就变成了求d和q向量的
某种距离，最常用的是余弦（cos）距离
②链接分析PageRank原理
链接分析技术主要基于两个假设：1）一个网页被多次引用，则它可能是很重要的，如果被重要的网页引用，说明自身也是重要的，网页的重要性在网页之间可以传递。
2）随机冲浪模型：认为假定用户一开始随机地访问网页集合中的一个网页，然和跟随网页的链接向前浏览网页，不会退浏览，那么浏览下一个网页的概率是被浏览网页的量化的重要程度值。
按照以上的用户行为模型，每个网页可能被访问到的次数越多就越重要，这样的“可能被访问的次数”也就定义为网页的权值，PageRank值。如何计算这个权值呢？PageRank采用以下公式进行计算：
其中wj代表第j个网页的权值；lij只取0、1值，代表从网页i到网页j是否存在链接；ni代表网页i有多少个连向其它网页的链接；d代表“随机冲浪”中沿着链接访问网页的平均次数。选择合适的初始数值，递归的使用上述公式，即可得到理想的网页权值。
2、Lucene排序计算公式
Lucene的排序公式如下：
1)，协调因子，表示文档（d）中Term(t)出现的百分比，也就是计算查询条
件（q）中不同Term(t)，以及在文档中出现的数量之和，两者的数量之比。通常在文档中出现查询Term种类越多，分值越高。
2)，调节因子，不影响索引排序情况，只在检索时使用，主要是用来让排序结果在不同的查询条件之间可以比较。这个条件是在搜索时候计算。数值是根据每一个查询项权重的平方和计算得到。计算公式如下：
3) ，文档频率，表示查询词中，每个Term在对应的结果文档中(d)中出现的次数。查询词出现的次数越多，表示出现频率越高，文档的检索得分就越高。为了避免获得更大的相关性函数，实际中，使用次数的平方跟作为文档频率tf的值，避免数值过度放大。
4)，逆文档频率，检索匹配文档数量的反向函数。按照信息理论，文档出现的次数越少，每一篇文档的信息量就会越大。所以匹配的文档数越少，得分就越高。而索引库中文档总数越多，找到一篇目标文档难度越大，相应的信息量也会比较大。
5)，长度因子，每个索引词汇在域中的总体长度决定的，这个参数在索引建立时确定。数值根据文档中实际具有的索引项个数确定。检索词长度在文档总长度中占的比例越大，长度因子的数值也越大。
Lucene3.0之排序(2)：操作
1、Lucene相关排序流程
2、Lucene相关类
①Query类：一个抽象类，Lucene检索结果最终评分的总控制中心。其它评分有关
的类和对象都是由Query类来管理和生产。
②Weight类接口：定义Query权重计算的一个实现接口，可以被重用。Weight类可
以用来生成Scorer类，也可以解析评分的详细信息，另外还定义了获取Query权值的方法。
③Scorer类：Lucene评分机制的核心类。类的定义是抽象类，提供的一些抽象基本
的计分功能方法提供所有的评分类实现，同时还定义了评分的详细解析方法，Scorer 类内部有一个Similarity对象，用来指明计算公式。
④Scorer类：Lucene相似度计算的核心抽象类。Similarity类主要处理评分计算，系
统缺省使用类DefaultSimilarity类对象
3、排序控制
使用Sort对象定制排序，通过改变文档Boost值来改变排序结果以及使用自定义的Similarity方法更改排序
4、文档Boost加权排序
①Boost是指索引建立过程中，给整篇文档或者文档的某一特定域设定的权值因子，
在检索时，优先返回分数高的。
Document和Field两重Boosting参数。通过Document对象的setBoost()方法和Field对象的setBoost()方法。不同在于前者对文档中每一个域都修改了参数，而后者只针对指定域进行修改。
文档加权=Document-boosting*Field-boosting，默认情况下为1，一般不做修改。
②Sort对象检索排序
Sort使用时通过实例化对象作为参数，通过Searcher类的search接口来实现。Sort支持的排序功能以文档当中的域为单位，通过这种方法，可以实现一个或者多个不同域的多形式的值排序。
实际使用排序对象Sort进行排序。主要有两种模式，一种是以字符串表示文档域的名称作为参数指定域排序，一种是直接以排序域的包装域的包装类作为参数进行排序。
Sort对象使用比较简单，只需要在对文档索引进行检索时，在检索器的Search方法中带Sort对象作为参数即可。
1)Sort对象相关性排序
按照相关性排序时最基本的结果排序方法，使用Sort对象无参数构造函数完成的排序效果相当于Lucene默认的按相关性降序排序。
2)Sort对象文档编号排序
某些应用场合需要对所有符合匹配度的结果，按照文档内部编号排序输出。使用Sort 对象的静态实例Sort.INDEXORDER来实现
3)Sort对象独立域排序
在检索过程中，把检索结果按照某一个特定域排序，非常重要。在使用搜索引擎过程中，有时会选择使用时间排序，而在搜索引擎库中，检索词完全是另外一个域的内容，与时间没有任何关系。这种应用中，检索关键词的匹配仍然是首要因素，匹配太低或者不匹配的文档直接不必处理，而匹配的文档则需进一步排序输出。
指定的排序域并没有进行特别限制，可以是检索词的关联域，也可以是文档中的任意其它域。
4)Sort对象联合域排序
多个文档域联合排序时，需要注意文档域的添加次序。排序的结果先按照第一个域排序，然后第二个域作为次要关键字排序。开发时，需要根据自己的需要选择合适的次序。
5)Sort对象逆向排序
Sort(field,true)或者Sort(field,false)实现升降序排序。
SQL语句从大到小排序
根据下面三个关系模式完成下面习题：答案已设为白色需要就全选设为黑色学生表student 第一章课件：编写基本的sql语句。 1．查询所有学生情况。 3．查询所有学生的姓名，性别以及年龄。 5．查询所有学生10年后的年龄。 7．查询所有课程（列名用中文显示）。 9．查看竟有那些学生选课（重复学号显示一次）。 11．显示课程表的边结构。第二章课件：约束和排序数据。 01．查询计算机系的所有学生的姓名和年龄。 02．查询体育课的学分。 03．查询年龄小于18的学生。 04．查询年龄大于20的学生。 05．查询年龄介于18和20之间的学生（包括18和20）。 06．查询年龄不在18和20之间的学生。 07．查询年龄为18，20，22的学生。 08．查询年龄不是18，20，22的学生。 09．查询所有姓张的学生。 10．查询所有没有先行课的课程。 11．查询有先行课的课程。 12．在计算机系中找，姓张的男生。 13．在计算机系中找，姓张的或者姓李的男生并且按照年龄从大到小排序。 14．查询所有学生信息，显示结果先按系从大到小排序，再按年龄排序。 第三章课件：多表查询 1．查询每个学生（学号）选了哪门课（课程）得了多少分 2．查询每个学生（姓名）选了哪门课（课程号）得了多少分 3．查询每个学生（姓名）选了哪门课（课程名）得了多少分 4．查询一下王林选可哪门课得了多少分。 5．查询每个学生的成绩类别（优、良还是及格）。 6．查询哪个学生没有选课（用外查询）。 7．查询哪门课没有人选（用外查询）。 第四章课件：组函数
1．查询一下所有课程的平均分，最高分，最低分和总分数。 2．查询一下有多少个学生参加选课。 3．查询一下计算机系有多少人过20岁。 4．统计一下计算机系的男生多少人。 5．查询一下每个学生考试的最高分和最低分。 6．查询每门课（课程号）的最高分和最底分。 7．查询每门课（课程名）的最高分和最底分。 8．查询计算机系中男生多少人，女生多少人。 9，查询人数在三百人以上的系。 10．查询选修人数在三人（包括三人）的课程（课程名）。 11．查询各科考试成绩最低的同学。 12．查询考试成绩小于所选课程平均分的人。（有能力的同学选做） 第五章课件：子查询 1．查询所有比王林大的同学信息。 2．查询和王林同在一个系的所有学生信息。 3．查询一下谁的成绩（所有成绩）最低。 4．查询一下每门课成绩最底的同学（要姓名，和成绩）。 5．查询一下哪个学生没有选课（用子查询）。 6．查询一下哪门课没有人选（用子查询）。 7．查询一下和王林一个系，但是比他年龄大的同学。 第六章课件：ddl语句 1．创建以上四个表，要求每个表必须有主键，表和表之间必须有外间关联。 3．写出insert语句，给表添加以上数据。 5．提交所有操作。 7．将王林的年龄设置为空。 9．将张大民调到计算机系。 11．将体育课的学分设置成和管理学学分一样（update 中带有子查询）。 13．回滚所有操作。 9．某公司印了一批充值卡，卡的密码是随机生成的，现在出现这个问题：卡里面的“o和0”（哦和零）“i和1”（哎和一），用户反映说看不清楚，公司决定，把存储在数据
稳定排序和不稳定排序
稳定排序和不稳定排序 这几天笔试了好几次了，连续碰到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选，对于我以及和我一样拿不准的同学可不是一个能轻易下结论的题目，当然如果你笔试之前已经记住了数据结构书上哪些是稳定的，哪些不是稳定的，做起来应该可以轻松搞定。本文是针对老是记不住这个或者想真正明白到底为什么是稳定或者不稳定的人准备的。 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。 其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时
SQL数据库查询语句范例
推荐一、简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和Where子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。Select nickname,email FROM testtable Where n ame=’张三’ (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据：Select * FROM testtable 2、选择部分列并指定它们的显示次序 查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如：Select nickname,email FROM testtable 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题=列名列名列标题 如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： Select 昵称=nickname,电子邮件=email FROM testtable 4、删除重复行 Select语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINC T选项时，对于所有重复的数据行在Select返回的结果集合中只保留一行。 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。例如： Select TOP 2 *FROM testtable Select TOP 20 PERCENT * FROM testtable (二) FROM子句 FROM子句指定Select语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。 在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和cityta ble表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定： Select username,citytable.cityid FROM usertable,citytable Where usertable.cityid=citytable.cityid 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名表名别名
SqlServer排序规则简介.选择.应用
Sql Server排序规则的简介、选择、应用 一、排序规则简介： 什么叫排序规则呢？MS是这样描述的："在Microsoft SQL Server 中， 字符串的物理存储由排序规则控制。排序规则指定表示每个字符的位模式以及存 储和比较字符所使用的规则。" 在查询分析器内执行下面语句，可以得到SQL SERVER支持的所有排序规则。 select * from ::fn_helpcollations() 排序规则名称由两部份构成，前半部份是指本排序规则所支持的字符集。 如： Chinese_PRC_CS_AI_WS 前半部份：指UNICODE字符集，Chinese_PRC_指针对大陆简体字UNICODE的排序规则，按拼音排序。 Chinese_PRC_Stroke 表示按汉字笔画排序； 排序规则的后半部份即后缀含义： _BIN 二进制排序 _CI(CS) 是否区分大小写，CI不区分，CS区分(case-insensitive/case-sensitive) _AI(AS) 是否区分重音，AI不区分，AS区分(accent-insensitive/accent-sensitive) _KI(KS) 是否区分假名类型,KI不区分，KS区分(kanatype-insensitive/kanatype-sensitive) _WI(WS) 是否区分宽度WI不区分，WS区分(width-insensitive/width-sensitive) 区分大小写:如果想让比较将大写字母和小写字母视为不等，请选择该选项。 区分重音:如果想让比较将重音和非重音字母视为不等，请选择该选项。如果选择该选项， 比较还将重音不同的字母视为不等。 区分假名:如果想让比较将片假名和平假名日语音节视为不等，请选择该选项。 区分宽度:如果想让比较将半角字符和全角字符视为不等，请选择该选项。 二、排序规则选择： 如果SQL Server 实例的所有用户都使用同一种语言，则应选取支持该语言的排序规则。例如，如果所有用户都讲法语，则选择法语排序规则。如果您的SQL Server 实例的用户讲多种语言，则应选择能最好地满足各种语言需要的排序规则。例如，如果用户一般都讲西欧语言，则选择Latin1_General 排序规则。 如果要支持讲多种语言的用户，则对于所有字符数据使用Unicode 数据类型nchar、nvarchar 和nvarchar(max) 是非常重要的。Unicode 可避免非Unicode 的char、varchar 和text 数据类型带来的代码页转换难题。因为排序规则定义用于比较操作的排序次序和Unicode 字符的排序，所以当用Unicode 数据类型实现所有列时，排序规则仍会产生不同。即使使用Unicode 数据类型存储字符数据时，也应选择支持大多数用户的排序规则，以防使用非Unicode 数据类型实现列或变量。 SQL Server 只支持由基础操作系统支持的代码页。在执行取决于排序规则的操作时，引用的对象所使用的SQL Server 排序规则必须使用计算机上运行的操作系统所支持的代码页。 如果指定的排序规则（或引用的对象所使用的排序规则）使用Windows 操作系统不支持的代码页，则SQL Server 将发出错误。对此错误的响应取决于计算机上安装的Windows 操作系统的版本。Windows 2000 及更新版本支持由SQL Server 排序规则使用的所有代码页。因此，不会出现该错误消息。
实验五查找及排序讲解
实验五 查找及排序 实验课程名： 数据结构与算法 一、实验目的及要求 1、掌握查找的不同方法，并能用高级语言实现查找算法。 2、熟练掌握顺序表的查找方法和有序顺序表的折半查找算法。 3、掌握常用的排序方法，并能用高级语言实现排序算法。 4、深刻理解排序的定义和各种排序方法的特点，并能加以灵活运用。 5、了解各种方法的排序过程及依据的原则，并掌握各种排序方法的时间复杂度的分析方法。 二、实验内容 任务一：顺序表的顺序查找。 有序表的折半查找。 完成下列程序，该程序实现高考成绩表（如下表所示）的顺序查找，在输出结果中显示查找成功与查找不成功信息。 解答： （1）源代码：#include
快速排序
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实作出来，且在大部分真实世界的资料，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能
递回关系式为： T(n) = O(n) + T(1) + T(n - 1) = O(n) + T(n - 1) 这与插入排序和选择排序有相同的关系式，以及它被解为T(n) = O(n2)。 [编辑] 乱数快速排序的期望复杂度 乱数快速排序有一个值得注意的特性，在任意输入资料的状况下，它只需要O(n log n)的期望时间。是什么让随机的基准变成一个好的选择？假设我们排序一个数列，然后把它分为四个部份。在中央的两个部份将会包含最好的基准值；他们的每一个至少都会比25%的元素大，且至少比25%的元素小。如果我们可以一致地从这两个中央的部份选出一个元素，在到达大小为1的数列前，我们可能最多仅需要把数列分割2log2 n 次，产生一个 O(nlogn)算法。 不幸地，乱数选择只有一半的时间会从中间的部份选择。出人意外的事实是这样就已经足够好了。想像你正在翻转一枚硬币，一直翻转一直到有 k 次人头那面出现。尽管这需要很长的时间，平均来说只需要 2k 次翻动。且在 100k 次翻动中得不到 k 次人头那面的机会，是像天文数字一样的非常小。借由同样的论证，快速排序的递回平均只要 2(2log2 n)的呼叫深度就会终止。但是如果它的平均呼叫深度是O(log n)且每一阶的呼叫树状过程最多有 n 个元素，则全部完成的工作量平均上是乘积，也就是 O(n log n)。 [编辑] 平均复杂度 即使如果我们无法随机地选择基准数值，对于它的输入之所有可能排列，快速排序仍然只需要O(n log n)时间。因为这个平均是简单地将输入之所有可能排列的时间加总起来，除以n这个因子，相当于从输入之中选择一个随机的排列。当我们这样作，基准值本质上就是随机的，导致这个算法与乱数快速排序有一样的执行时间。 更精确地说，对于输入顺序之所有排列情形的平均比较次数，可以借由解出这个递回关系式可以精确地算出来。 在这里，n-1 是分割所使用的比较次数。因为基准值是相当均匀地落在排列好的数列次序之任何地方，总和就是所有可能分割的平均。 这个意思是，平均上快速排序比理想的比较次数，也就是最好情况下，只大约比较糟39%。这意味着，它比最坏情况较接近最好情况。这个快
sql 语句实现数据库数据的更新查询
实验二：简单查询和连接查询 一、实验目的：熟练掌握用SQL语句实现的简单查询和多个数据表连接查询。 二、实验内容： （一）完成下面的简单查询： ①查询所有“天津”的供应商明细； ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。 ③查询工程名称中含有“厂”字的工程明细。 （二）完成下面的连接查询： ①等值连接：求s表和j表的相同城市的等值连接。 ②自然连接：查询所有的供应明细，要求显示供应商、零件和工程的名称，并按照供应、工程、零件排序。 ③笛卡尔积：求s和p表的笛卡尔积 ④左连接：求j表和spj表的左连接。 ⑤右连接：求spj表和j表的右连接。 三、完成情况： 成功完成各项查询任务查询的sql语句如下： SELECT* FROM S WHERE CITY='天津'; SELECT* FROM P WHERE COLOR='红'AND WEIGHT>=14; SELECT* FROM J WHERE JNAME like'%厂'; SELECT* FROM S,J WHERE S.CITY=J.CITY; select SPJ.SNO,S.SNAME,SPJ.PNO,P.PNAME,SPJ.JNO,J.JNAME,SPJ.QTY from S,P,J,SPJ where S.SNO=SPJ.SNO AND P.PNO=SPJ.PNO AND J.JNO=SPJ.JNO
ORDER BY QTY; select* from S,P SELECT J.JNO,J.JNAME,J.CITY,SPJ.SNO,SPJ.PNO,QTY FROM J LEFT JOIN SPJ on(J.JNO=SPJ.JNO); SELECT J.JNO,J.JNAME,J.CITY,SPJ.SNO,SPJ.PNO,QTY FROM J right JOIN SPJ on(J.JNO=SPJ.JNO); SELECT J.JNO,J.JNAME,J.CITY,SPJ.SNO,SPJ.PNO,QTY FROM SPJ right JOIN J on(J.JNO=SPJ.JNO); 四、实验结果： ①查询所有“天津”的供应商明细； SNO SNAME STATUS CITY S1 精益 20 天津 S4 丰盛泰 20 天津 ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。 PNO PNAME COLOR WEIGHT P1 螺母红17 P4 螺丝刀红19 P6 齿轮红35 （会出现这样的情况，是因为在实验一中，执行过将所有红色零件的weight加5，所以会如此） ③查询工程名称中含有“厂”字的工程明细。 JNO JNAME CITY J3 弹簧厂天津 J4 造船厂天津 J5 机车厂唐山 J6 无线电厂常州 J7 半导体厂南京 (第一次查询结果居然为空，，，经检查，原来是模糊查询那块儿，谓词应该用like自己却忘了，还是用的=) ①等值连接：求s表和j表的相同城市的等值连接。 SNO SNAME STATUS CITY JNO JNAME CITY
排序算法稳定性
各种排序算法稳定性的探讨 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。为了简便下面讨论的都是不降序排列的情形，对于不升序排列的情形讨论方法和结果完全相同。 其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序是通过相邻比较、实时交换、缩小范围实现排序的。第1次操作n个元素，通过相邻比较将0~n-1中的最大元素交换到位置n-1上，第2次操作n-1个元素，通过相邻比较将0~n-2中的最大元素交换到位置n-2上……第n-1次操作2个元素，通过相邻比较将0~1上的最大元素交换到位置1上完成排序。在相邻比较时如果两个元素相等，一般不执行交换操作，因此冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是通过不断缩小排序序列长度来实现的。第1次操作n个元素，选择0~n-1中的最小者交换到位置0上，第2次操作n-1个元素，选择1~n-1中的最小者交换到位置1上……第n-1次操作2个元素，选择n-2~n-1上的最小者交换到位置n-2上完成排序。在每次选择最小元素进行交换时，可能破坏稳定性。这种情况可以描述为：约定要发生交换的位置称为当前位置，被交换的位置称为被交换位置，被交换位置上的元素为选中的最小元素。如果当前位置之后和被交换位置之前存在与当前位置相等的元素，执行交换后就破坏了稳定性。如序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是通过不断扩大排序序列的长度来实现的。第1次操作1个元素，直接放到位置0上即可；第2次操作2个元素，在0~1上为当前元素找到合适位置并插入；第3次操作3个元素，用在0~2上为当前元素找到合适位置并插入它……第n次操作n个元素，在0~n-1上为当前元素找到合适位置并插入完成排序。讨论元素的插入过程，假设当前是第n次操作，要在0~n-1上为当前元素寻找合适位置，设置一个工作指针初始化为n-1，向前移动工作指针直到遇到一个不大于当前元素的元素，就在这个元素的后面插入当前元素，仔细体会这个插入过程，不难理解插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标当a[i] <= a[center]时一直往右走，其中center是中枢元素的数组下标，一般取为当前排序段的第一个元素。而右边的j下标当a[j] > a[center]时一直往左走。如果i和j都走不动了，这时必有结论a[i] > a[center] >= a[j]，我们的目的是将a 分成不大于a[center]和大于a[center]的两个部分，其中前者位于左半部分后者位于右半部分。所以如果i>j(i不能等于j，为什么？)表明已经分好，否则需要交换两者。当左右分好时，j 指向了左侧的最后一个元素，这时需要将a[center]与a[j],交换，这个时侯可能会破坏稳定性。
数据库汉字排序规则__按笔画排序
sqlserver:整理一下SQLSERVER的排序规则疯狂代码 https://www.wendangku.net/doc/ac99759.html,/ ?:http:/https://www.wendangku.net/doc/ac99759.html,/DataBase/Article68892.html SQL SERVER排序规则平时使用不是很多也许不少初学者还比较陌生但有 个大家应是经常碰到: SQL SERVER数据库在跨库多表连接查询时若两数据 库默认集区别系统就会返回这样: “无法解决 equal to 操作排序规则冲突” .分析: 这个是排序规则不致造成我们做个测试比如: create table #t1( name varchar(20) collate Albanian_CI_AI_WS, value ) create table #t2( name varchar(20) collate Chinese_PRC_CI_AI_WS, value ) 表建好后执行连接查询: select * from #t1 A inner join #t2 B _disibledevent=>这样就出现了: 服务器: 消息 446级别 16状态 9行 1 无法解决 equal to 操作排序规则冲突 要排除这个最简单思路方法是表连接时指定它排序规则这样就 不再出现了语句这样写: select * from #t1 A inner join #t2 B on https://www.wendangku.net/doc/ac99759.html,=https://www.wendangku.net/doc/ac99759.html, collate Chinese_PRC_CI_AI_WS 2.排序规则介绍: 什么叫排序规则呢？MS是这样描述:"在 Microsoft SQL Server 2000 中 串物理存储由排序规则控制排序规则指定表示每个位模式以及存 储和比较所使用规则" 在查询分析器内执行下面语句可以得到SQL SERVER支持所有排序规则 select * from ::fn_helpcollations 排序规则名称由两部份构成前半部份是指本排序规则所支持集 如: Chinese_PRC_CS_AI_WS 前半部份:指UNICODE集Chinese_PRC_指针对大陆简体字UNICODE排序规则 排序规则后半部份即后缀 含义: _BIN 2进制排序 _CI(CS) 是否区分大小写CI不区分CS区分 _AI(AS) 是否区分重音AI不区分AS区分
sql将查询结果插入表中
SQL 将查询结果插入到现有表中
在数据库日常维护工作中，我们可能经常需要把某个查询结果插入到现有的表中。如需要把两张表进行合 并、需要把另外一张表能够符合条件的的记录插入到现有的表中、需要把另外一张表中的某些字段重新整 理后插入到现有的表中等等。但是，我们都知道在数据库中对此进行操作，不想 Excel 表格那么方便，通 过选择、 复制、 粘贴即可以完成工作表之间的合并。 在数据库中， 不能够对列直接进行复制与粘贴的操作。 那么在数据库中能否有简单而有效的解决措施呢?其实在 SQLServer 数据库中，灵活使用 insert into Select(插入结果查询)语句就可以实现这个需求。 如现在由于公司人事部门合并后需要把数据库中的 USER_A 中的数据复制到表 USE_B 中。那么就可 以利用如下的语句来实现:
Insert into USER_B (ad_user_id,Value,name,manager_id) Select ad_user_id,Value,name,manager_id from USER_A Where( manager_id =100001) 通过如上这条简单的 insert into select 语句就可以把某一张表中符合条件的记录插入到目标表中。不 过这条语句虽然比较简单，但是其中的条条框框仍然有很多。具体的来说，在使用这条语句的时候，需要 遵守如下的这些条条框框。 一、需要指定源表中需要复制的列。 需要指定源表中需要复制的列。 有时候可能复制与被复制的表表结构不同。如需要把表 A 中的 name(英文名字)字段复制到表 B 中的 name2(中文名字)中。此时原有复制表与被复制表中字段的名称不同，为此需要在上面的语句中，把所需 要复制列名称一一列举出来。另外可能只需要把被复制表中的部分列复制到目的表总，此时也有显示的指 名所需要复制的列。注意复制对象与目标对象都需要列出，以免发生张冠李戴的现象。笔者在使用这条语 句的时候，不管任何情况，及时两者表格中的内容完全一致，笔者也习惯在语句中把字段的名称一一的列 出。虽然这会增加一定的工作量，但是却可以提高这条语句执行的准确性。简而言之，就是需要在语句中 指定源表 zhon 纲要复制其内容的列;指定目标表总要向其中复制数据的目标列。即使两这个表中的这些列 名称相同，也最好能够显示的指定。此时数据库管理员不能够偷懒，否则的话很容易导致数据插入错误， 而一切要重头再来。 二、存储数据时的顺序。 存储数据时的顺序。 如果现在在源表中有一万条符合条件的记录要保存到目的表中，那么这些记录在数据库中存储的顺序 应该是什么呢?默认情况下， 其存储的数据顺序就是查询结果所得到的顺序。 在没有采用排序语句的情况下， 其实就是源表中实际存储的顺序(一般按记录创建的先后顺序来保存)。不过有时候可能这个排序顺序不怎 么合理。笔者在认为，最好对需要插入的结果进行恰当的排序，这有利于提高插入记录的查询效率。如在 牧地中，可能对员工编号设置了索引;或者在目的表中查询员工的信息是按员工编号来排序的。那么在目的 表中插入数据的时候，最好能够按员工的编号来进行排列。是顺序还是逆序排列要跟目的表中保持一致。 如此的话， 插入数据后进行查询的话， 如需要查询所有后来插入的结果， 那么就不需要对其进行重新排序。 因为存储的时候就是按照员工编号来插入，那么查询出来的数据也是按照员工编号来的。可见，为需要插 入的数据设置合理的排序顺序，这有利于提高以后查询的性能。故笔者建议，为了提高数据库的性能，最 好在插入数据的时候利用 Order BY 语句指定插入数据时的顺序。虽然这不是强制性的，但是笔者建议各 位数据库管理员还是要这么做。 三、指定复制行的条件。 指定复制行的条件。
数据库实验2：使用分组,排序,汇总
GDOU-B-11-112广东海洋大学学生实验报告书 实验名称实验二：使用分组，排序，汇 总 课程名称数据库原理与设计成绩 学院（系）软件学院专业计算机软件工程班级1093 学生姓名唐智羽学号200911701326 实验地点科技楼513 实验日期 一、实验目的： 1.掌握通配符的用法 2.掌握 GROUP BY 子句的使用 3.掌握 ORDER BY子句的使用 4.掌握 TOP和DISTINCT关键字的使用 5.掌握 COMPUTE和COMPUTE BY子句的使用 6.掌握聚集函数的使用 二、实验内容 完成在在Recruitment，GlobalToyz和Student数据库基础上的查询，按要求完成给出的下列题目，要求写出相应数据库的查询语句（SELECT语句） 1.显示以‘S’开头，并且玩具名称不少于7个字符的玩具名称vToyName。SELECT* FROM Toys WHERE vToyName LIKE'S______%' 2.显示名称里包含字母‘u’或‘x’的玩具ID和名称以及价格。 SELECT cToyId, vToyName, mToyRate FROM Toys WHERE vToyName LIKE'%[u]%'OR vToyName LIKE'%[x]%' 3.查询信用卡号（cCreditCardNo）中包含4个8的订购者（Shopper）的详细 信息。 SELECT* FROM Shopper WHERE cCreditCardNo LIKE'%8%8%8%8%' 4.统计订单号为‘000001’的订单订购的玩具的数量和玩具的总花费 （mToyCost）。 SELECT SUM(siQty),SUM(mToycost) FROM OrderDetail WHERE cOrderNo='000001'; 5.统计每份提单订购的玩具数量和玩具花费。 SELECT SUM(siQty),SUM(mToycost)
数据库数据查询
实验四数据查询 【实验目的】 1.掌握使用SQL语句查询数据 【实验内容】 1.使用企业管理器进行数据查询 2.在查询分析器内使用SQL语句进行数据查询 【实验准备】 1.复习与本次实验内容相关知识 2.复习查询分析器的使用 3.对本次实验中要求自己完成的部分做好准备(第二部分,请预先写出来) 【实验步骤】 1.用SQL Server Management Studio（SSMS）进行数据查询 o打开SQL Server Management Studio o展开服务器-->展开数据库-->展开自己的数据库-->单击表。 o在需要查询的表上单击右键,在弹出的快捷菜单中选择"打开表(O)",在已打开的表格形式下,右键,其下级菜单即为： ?关系图(D) --显示关系图 ?条件(C) --以交互方式设计查询 ?SQL (S) --打开查询窗口,以命令方式设计查询o o请从学生表(U_STUDENTS)上右击，使用"条件(C)"命令建立一个查询，请选中学号(SID)、姓名(NAME)两个字段，再单击上面的 执行按钮(!按钮)执行查询，查看结果。
o 再在关系图窗格内右击鼠标在弹出菜单中选择添加表，添加班级表 (U_CLASSES )，在班级表的CID 字段上按下鼠标左键，拖至学生表的CID 上建立关联,在班级表上选中班级(CLASS )、系 (DEPARTMENT )字段，再在网格窗格上选择姓名(NAME )行上选择
排序类型为"升序"。执行该查询，查看结果。结果如下图所示。 （注意查看SQL窗格内的SQL查询语句） o该操作实现了从班级表、学生表中查询出所有学生的姓名(NAME)、班级(CID)、班级名称(CLASS)、所在系(DEPARTMENT) 的记录数据。 2.用SQL语句查询数据 o启动数据库引擎查询器 o在查询器中分别执行下列查询语句(有的语句请自己写出),体会或说明各语句的功能（请将下面的语句复制到查询分析器，逐条执行
数据库查询语句顺序
1.在SQL中，第一个要处理的子句是from子句，尽管select语句第一个出现，但几乎总是放在最后处理，每一步会生成一个虚拟表，该虚拟表会作为下一步的输入，这些虚拟表对于调用者（客户端应用程序或外部查询）是不可用的，只有最后一步生成的虚拟表才会返回给调用者，如果在查询中没有指定某一个子句，则会跳过相应的步骤。 2.逻辑查询处理阶段简介： （1）from from阶段标识出查询的来源表，处理表运算符。每个表运算符也会应用一系列的子阶段， 1.执行笛卡尔级（交叉联接） 2.应用on筛选器（联接条件） 3.添加外部行 这一步只在外联接中才会发生，对于外联结，通过为其指定一种联接类型（left，right，full），就把一个或两个输入表标记为保留表，把表标记为保留表，即表示希望返回该表的所有行，即使筛选器on过滤掉了一些行，加上被过滤的行称为外部行，外部行中非保留表的属性（列值）被赋值为null 如果from子句中有多个表运算符，则按从左到右的顺序进行处理，每个表运算符的结果作为下一个表运算符的左输入，最终生成的虚拟表作为下一阶段的输入， （2）where （3）Group by （4）Having Count（*）会把外部行也统计在内，而count（expression）将忽略null值，子查询不能作为聚合函数的输入，不能使用having sum（select（...）>10） （5）Select 1.计算表达式 SQL具有另一个特性：多个运算是同时进行计算的 从逻辑上讲，应该假设所有的操作是同时发生的，就好像在整个操作完成之前，没有修改过表，接着再用计算结果替换原来的列值，基于类似的原因，一下update语句将更新T1中的所有行，为c1列加上更新开始时T1中的最大c1值： Update T1 set c1=c1+(select max(c1) from T1);不用担心最大的c1值会随着操作的进行而持续变化，不会这样，因为操作是瞬间同时发生的。 2.Distinct 3.top 如果指定了不唯一的order by 列表，而且未指定with ties选项，或是根本就没有指定order by 子句，那么top查询就是非确定的，也就是说，返回的行只是SQL Server 碰巧在物理上最先访问到得行，因此可能产生不同的结果。 （6）Order by 对于带有排序作用的order by 子句的查询，可以返回一个对象，其中的行按特定的顺序组织在一起，ansi把这种对象叫做游标。 3.三值逻辑 在SQL的谓词（逻辑表达式）的可能取值为true ，false，和unknown这就是所谓的三值逻辑， 4.当在最外层的查询中使用了top，而不是用top查询定义表表达式时，order by有两种不同的作用:(1),为top选项定义行之间的逻辑优先顺序，（2）为结果游标定义排序顺序 如果带有order by子句的top查询是用于定义表表达式，这时它代表的就是一个没有固定顺序的表，因此在这种情况下，order by子句只是为top 选项定义逻辑顺序，而不保证结果
搜索引擎如何对搜索结果进行排序
搜索引擎如何对搜索结果进行排序 目前，不同的搜索引擎使用了不同的相关度排序方法。比较流行的有两类：超链接分析法，即一个网页被链接的次数越多而且链接的站点越权威就说明此网页的质量越高；词频统计法，即网页文档中出现查询词的频率越高，其排序就越靠前。此外，还有点击率法，即网页被点击的次数越多，相关度越高；付费jingjia 法，以网站付费的多少来决定排序前后。 任何一个搜索引擎的目的就是更快速地响应用户搜索，把满足用户需求的搜索结果反馈给搜索用户。能否把与用户检索需求最相关的高质量文档纳入结果排序的前面是衡量搜索引擎性能的关键技术之一。Google最成功的地方在于利用PageRank对Google排名结果排序，让好的结果排在前面，从而提高了检索质量。 1．链接分析法 面对网络这个新的环境，必须使用新的排序技术才能达到较好的检索效果。由此，基于超链分析的各种排序算法被搜索引擎界提出。绝大部分超链分析算法都有共同的出发点：更多地被其他页面链接的页面是质量更好的页面，并且从更重要的页面出发的链接有更大的权重。最着名的链接分析法是Brin．s和Page．L于1 998年提出并应用到Google搜索引擎中的PageRank，以及IBM用于CLEVER搜索引擎的HITS(Hypertext InducedTopic Selection)。 2．词频统计法 词频统计法也就是向量空间模型采用的相似度计算方法。许多搜索引擎都以索引项的词频和位置作为相关度的判定标准，采用前述的词频加权方法来计算相关度。一个词在网页文档中出现的频率越高，它代表该文档主题的程度就越大，其作为索引项的准确性也就越高，权重就越大。在与查询词匹配时，它所代表的文档与查询请求的相关度就越高。除词频外，一个词在文档中的位置也对索引器选词和计算词的权值产生影响。 例如在网页title标签、链点标签、Meta keyword标签、Meta descrip tion标签中选关键词并按词频计算权值时，或索引项出现在网页标题、文章前几段、段首等位置时，其权值会加大。虽然大多数搜索引擎都以词频和词的位置
SQL排序规则
一、排序规则简介： 什么叫排序规则呢？MS是这样描述的："在Microsoft SQL Server 中， 字符串的物理存储由排序规则控制。排序规则指定表示每个字符的位模式以及存 储和比较字符所使用的规则。" 在查询分析器内执行下面语句，可以得到SQL SERVER支持的所有排序规则。 select * from ::fn_helpcollations() 排序规则名称由两部份构成，前半部份是指本排序规则所支持的字符集。 如： Chinese_PRC_CS_AI_WS 前半部份：指UNICODE字符集，Chinese_PRC_指针对大陆简体字UNICODE的排序规则，按拼音排序。 Chinese_PRC_Stroke 表示按汉字笔画排序； 排序规则的后半部份即后缀含义： _BIN 二进制排序 _CI(CS) 是否区分大小写，CI不区分，CS区分(case-insensitive/case-sensitive) _AI(AS) 是否区分重音，AI不区分，AS区分(accent-insensitive/accent-sensitive) _KI(KS) 是否区分假名类型,KI不区分，KS区分(kanatype-insensitive/kanatype-sensitive) _WI(WS) 是否区分宽度WI不区分，WS区分(width-insensitive/width-sensitive) 区分大小写:如果想让比较将大写字母和小写字母视为不等，请选择该选项。 区分重音:如果想让比较将重音和非重音字母视为不等，请选择该选项。如果选择该选项，比较还将重音不同的字母视为不等。 区分假名:如果想让比较将片假名和平假名日语音节视为不等，请选择该选项。 区分宽度:如果想让比较将半角字符和全角字符视为不等，请选择该选项。 二、排序规则选择： 如果SQL Server 实例的所有用户都使用同一种语言，则应选取支持该语言的排序规则。例如，如果所有用户都讲法语，则选择法语排序规则。如果您的SQL Server 实例的用户讲多种语言，则应选择能最好地满足各种语言需要的排序规则。例如，如果用户一般都讲西欧语言，则选择Latin1_General 排序规则。 如果要支持讲多种语言的用户，则对于所有字符数据使用Unicode 数据类型nchar、nvarchar 和nvarchar(max) 是非常重要的。Unicode 可避免非Unicode 的char、varchar 和text 数据类型带来的代码页转换难题。因为排序规则定义用于比较操作的排序次序和Unicode 字符的排序，所以当用Unicode 数据类型实现所有列时，排序规则仍会产生不同。即使使用Unicode 数据类型存储字符数据时，也应选择支持大多数用户的排序规则，以防使用非Unicode 数据类型实现列或变量。 SQL Server 只支持由基础操作系统支持的代码页。在执行取决于排序规则的操作时，引用的对象所使用的SQL Server 排序规则必须使用计算机上运行的操作系统所支持的代码页。 如果指定的排序规则（或引用的对象所使用的排序规则）使用Windows 操作系统不支持的
第10章 排序练习题及答案
第十章排序 一、选择题 1．某内排序方法的稳定性是指( D )。 A．该排序算法不允许有相同的关键字记录B．该排序算法允许有相同的关键字记录C．平均时间为0（n log n）的排序方法D．以上都不对 2．下列排序算法中，其中（ D ）是稳定的。 A. 堆排序，冒泡排序 B. 快速排序，堆排序 C. 直接选择排序，归并排序 D. 归并排序，冒泡排序 3．稳定的排序方法是（ B ） A．直接插入排序和快速排序B．折半插入排序和起泡排序 ] C．简单选择排序和四路归并排序D．树形选择排序和shell排序 4．下列排序方法中，哪一个是稳定的排序方法（ B） A．直接选择排序B．二分法插入排序C．希尔排序D．快速排序 5．若要求尽可能快地对序列进行稳定的排序，则应选（B）。 A．快速排序 B．归并排序 C．冒泡排序 6．如果待排序序列中两个数据元素具有相同的值，在排序前后它们的相互位置发生颠倒，则称该排序算法是不稳定的。（ CE ）就是不稳定的排序方法。 A．起泡排序B．归并排序C．Shell排序D．直接插入排序E．简单选择排序 7．若需在O(nlog2n)的时间内完成对数组的排序，且要求排序是稳定的，则可选择的排序方法是（ C ）。 A. 快速排序 B. 堆排序 C. 归并排序 D. 直接插入排序 8．下面的排序算法中，不稳定的是（ CDF ） ! A.起泡排序 B.折半插入排序 C.简单选择排序 D.希尔排序 E.基数排序 F.堆排序。9．下列内部排序算法中： A．快速排序 B.直接插入排序 C. 二路归并排序 D. 简单选择排序 E. 起泡排序 F. 堆排序（1）其比较次数与序列初态无关的算法是（CDF ）（2）不稳定的排序算法是（ADF ）（3）在初始序列已基本有序（除去n个元素中的某k个元素后即呈有序，k<