1.创建查询表 1.1 创建班级表 含义 字段名 数据类型 宽度 班级编号 classNo 字符型 6 班级名称 className 字符型 20 所属院系 department 字符型 30 年级 grade 数值型   班级最大人数 classNum 数值型   classNo className department grade classNum AC1301 会计13-1开班 会计学院 2013 35 AC1302 会计12-2班 会计学院 2013 35 CS1401 计算机14-1班

///<summary> ///将查询字符串解析转换为泛型List的名值集合. ///</summary> ///<param name="queryString">查询字符串的值</param> ///<returns>结果</returns> public static List<NameValueCollection> GetMultipleRecords(string records) { Li

前言 上一篇介绍了扩展类库的功能简介,通过json文件配置sql语句 和 sql语句的直接执行,这篇开始说明sql配置的策略模块:策略管理器与各种策略的配置. 类库源码:github:https://github.com/skigs/EFCoreExtend 引用类库:nuget:https://www.nuget.org/packages/EFCoreExtend/ PM> Install-Package EFCoreExtend 策略管理器功能简介 用于管理策略 与 策略执行器和调用(目前分

​ mybatis逆向工程,实现join多表查询,避免多表相同字段名的陷阱 ​ 前言:使用 mybatis generator 生成表格对应的pojo.dao.mapper,以及对应的example的pojo.dao.mapper,自带对单表的增删改查方法,这里实现一下对多表的join查询. ​ 网上join多表查询的博客不少,但避免多表相同字段名的方法没看到比较简单好用的 ​ 最后在https://blog.csdn.net/xzm_rainbow/article/details/153369

  sql 查询慢的48个原因分析. server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍(虚拟内存大小设置的一半). 字句同时执行,SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理.但是更新操作,,还不能并行处理. likeindex  使用索引   不使用索引用   查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用类型,而是.对于字段的值很长的建全文索引. ) Commitrollback:回滚所有的事物. :提交当前

#mysql查询特定数据库中的所有表名select table_namefrom information_schema.tableswhere table_schema='smbms' and table_type='base table';

◆学时·VI◆ SPLAY伸展树 平衡树之多,学之不尽也…… ◇算法概述 二叉排序树的一种,自动平衡,由 Tarjan 提出并实现.得名于特有的 Splay 操作. Splay操作:将节点u通过单旋.双旋移动到某一个指定位置. 主要目的是将访问频率高的节点在不改变原顺序的前提下移动到尽量靠近根节点的位置,以此来解决同一个(相似)问题的多次查询. 但是在非降序查询每一个节点后,Splay 树会变为一条链,降低运算效率. ◇原理&细解 (1)旋转操作 二叉排序树必须满足 左儿子<根节点<右

有这样一个题,用一条SQL语句 查询出每门课都大于80分的学生姓名. 下面是表 分析,查询每门课程都大于80的学生.SELECT DISTINCT name FROM dbo.student WHERE fenshu<=80查询出来的结果是李四王五张三都有. 小于等于80的语句SELECT name FROM dbo.student WHERE fenshu<=80 只有张三一个. 这个是重复的,值得利用,用not in(不在次语句中的)语句将两句拼写到一块如下: SELECT DISTINC

◆学时·IX◆ 整体二分 至于我怎么了解到这个算法的……只是因为发现一道题,明显的二分查找,但是时间会爆炸,被逼无奈搜题解……然后就发现了一些东西QwQ ◇ 算法概述 整体二分大概是把BFS与二分查找完美结合了. 它针对一种可以用二分查找(直接查找答案),但是询问很多,对于每一个询问都做二分查找会超时的问题. 由于多次询问,那么问题的答案很可能在二分的区间中比较分散,那么我们可以用BFS枚举出二分将会产生的所有区间的情况……类似于线段树: 最初区间为 [1,m] 然后从该区间再拓展出 [1,mi

[学时·II] IDA*算法 ■基本策略■ 如果状态数量太多了,优先队列也难以承受:不妨再回头看DFS-- A*算法是BFS的升级,那么IDA*算法是对A*算法的再优化,同时也是对迭代加深搜索(IDFS)的优化.之前的学习中,已经了解到A*算法通过启发函数达到了有效的优化,而迭代加深搜索则通过限制搜索深度,成功地避免了无止境的向下搜索而无解的情况. 现在学习的IDA*算法则是将前两种结合,限制搜索深度,若当前深度加上启发函数预估值(乐观估算:估计值<=实际值)已经大于深度限制,则终止搜索,然后不

查找各个学科的成绩前3名的学生信息Sql,有2种方法,一种是利用sql的row_number() over()函数,另一种是用子查询, 表设计如下 如果不考虑各个学科的成绩有并列的情况的话,有如下两种方法进行查询, 1. ROW_NUMBER() OVER()函数 select * from (select ROW_NUMBER() OVER(partition by CourseName ORDER BY Score desc) AS rownum,* from MyTest) as awhe

前言:利用 oracle 的视图来查询表的相关信息. oracle 查询当前用户下的表名 + 表注释 select t.table_name tableName, f.comments comments from user_tables t inner join user_tab_comments f on t.table_name = f.table_name oracle 查询某表的所有字段 + 字段注释 + 字段类型 SELECT t.TABLE_NAME tableName, t.COL

select [name] from sysobjects where [id] in (select [id] from syscolumns where [name]='ReceiptNbr') -- ReceiptNbr为想要查询的字段名

[学时·III] 二分图 ■基本策略■ 其实本质是图论中的网络流 二分图是两个由多个点组成的集合(上部和下部,且没有重叠),两个集合中的点不与该集合内其他的点连通,但和另一个集合内的点连通.我们称这两个集合为上部.下部,或X.Y部,比如: 判定 我们可以通过染色的方法将一个普通的连通图转换为二分图(如果不是连通图,则说明该图存在多个二分图或不为二分图).由于X部只与Y部相连,Y部也只与X部相连,我们可以把X.Y部染成不同的颜色.通过BFS(DFS也可以)从图里的一个点开始,假设它为X部,则与它相

[学时·I]A*算法 ■基本策略■ --A*(A Star)无非就是BFS的升级,当BFS都超时的时候-- 同样以队列为基础结构,BFS使用FIFO队列(queue),而A*则使用优先队列(priority_queue).与BFS的优化极其相似,但一般的BFS优化只是相当于使用了一个最优性剪枝,偶尔不会起到足够的优化所以就TLE了. 所以A*算法改进了其优先级的判定方法,使用了一个启发函数(没错,就是这么水的名字),它可以"乐观"地预估出一个从当前状态到达目标状态的代价,且此预估值必然

◆学时·VIII◆ 树形DP DP像猴子一样爬上了树……QwQ ◇ 算法概述 基于树的模型,由于树上没有环,满足DP的无后效性,可以充分发挥其强大统计以及计算答案的能力. 一般来说树形DP的状态定义有三种:偏简单的,dp[u]表示以u为根的子树的最优解/方案数:带选择性质的:dp[u][0/1],表示以u为根的子树中选择/不选择u的最优解/方案数:dp[u][i] 表示以u为根的子树中,u的状态为i的最优解/方案数(其实就是第二种定义的扩展). 一般来说题目给的是一个树形图,那么我们只需要从图中

◆学时·VII◆ 高维DP 自学之余,偶遇DP…… ◇ 算法概述 顾名思义——一种处理多方面状态的DP,这种DP特点是……每一维的大小都不算太大(不然用dp数组存储下来内存会炸),而且枚举时容易超时……(一般来说,DP的复杂度为每一维的可取值之积.毕竟是乘积,很容易炸掉). 众所周知,除了状压DP,一般的DP都是每一维表示了一个方面的状态,因此我们需要按照一定顺序枚举状态. 高维DP的大多数题中,各个方面的状态是互相关联.影响的,因此注意状态之间的互相限制是高维DP的难点,这也导致高维DP非常费

◆学时·V◆ 逆元法 □算法概述□ 逆元运算是模运算中的一个技巧,一般用于解决模运算的除法问题.模运算对于加.减.乘是有封闭性的,即 (a±b)%m=a%m±b%m,以及 (a×b)%m=a%m×b%m.但是对于除法运算不满足这样的规律.因此在处理两个大数相除的商模一个数会遇到困难.这时候需要逆元.逆元的定义如下: 若 ab≡1 (mod m),则对于模m,a.b互为逆元 那么就有 b≡a-1.这就可以发挥作用了—— p/a%m=p*b%m,也就是除以一个数N再取模,等于乘上N的逆元再取模. 我

[学时·IV] 数位DP ■基本策略■ 说白了就是超时和不超时的区别 :) 有一些特别的题与数位有关,但是用一般的枚举算法会超时.这时候就有人提出了--我们可以用动态规划!通过数字前一位和后一位之间的关系,逐渐推导出所有数位上的值作为初始化(也有些不是),实现大部分计数问题的高效解决. 主要题型大概就是求 Min~Max 之间满足条件 E() 的数的个数,这里使用了前缀和的思想,即 F[i~j]=F[0~ j]-F[0~(i-1)].一般是将 F[] 初始化,但是针对某些特别题型,比如 E()

一.本单元两次作业的架构设计总结 作业一.UML类图查询 1. 统计信息图 2. 复杂度分析 基本复杂度(Essential Complexity (ev(G)).模块设计复杂度(Module Design Complexity (iv(G))).Cyclomatic Complexity (v(G))圈复杂度 OCavg为平均循环复杂度;WMC为总循环复杂度 3. 结构信息图 4. 分析架构设计 本次没有架构设计,本次只用了两个类,一个main类,用于启动,一个MyUmlInteraction

转自:https://my.oschina.net/u/3783799/blog/2870207 1.oracle 查询当前用户下的表名,表注释 select t.table_name, f.comments  from user_tables t inner join user_tab_comments f    on t.table_name = f.table_name 2.oracle 查询某表的所有字段,字段注释,字段类型 SELECT a.TABLE_NAME, a.COLUMN_N