欢迎讨论数据结构设计问题，做数据库是把一些信息做成一个大表好，还是做成几个分表好。在速度和使用效果上有什么区别。
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《数据结构》中有关排序算法的教学研究
本​文​阐​述​了​《​数​据​结​构​》​中​主​要​排​序​算​法​的​教​学​方​法​,​以​加​深​其​对​算​法​的​掌​握​和​理​解​。
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&&&&本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。
&本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。
本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。
审、译者简介
决策支持系统的发展 1
直接存取存储设备的产生 2
个人计算机/第四代编程语言技术 3
进入抽取程序 3
自然演化体系结构的问题 5
数据缺乏可信性 5
生产率问题 8
从数据到信息 10
方法的变迁 11
体系结构设计环境 12
体系结构设计环境的层次 13
用户是谁 15
开发生命周期 15
硬件利用模式 16
建立重建工程的舞台 16
监控数据仓库环境 17
数据仓库环境 20
数据仓库的结构 22
面向主题 23
第1天到第n天的现象 26
粒度的一个例子 29
粒度的双重级别 31
分割问题 34
样本数据库 34
数据分割 35
数据仓库中的数据组织 37
数据仓库—标准手册 41
审计和数据仓库 41
成本合理性 41
清理仓库数据 42
报表和体系结构设计环境 42
机遇性的操作型窗口 43
设计数据仓库 45
从操作型数据开始 45
数据/过程模型和体系结构设计环境 49
数据仓库和数据模型 50
数据模型 52
中间层数据模型 54
物理数据模型 58
数据模型和反复开发 59
规范化/反规范化 60
数据仓库中的快照 65
数据仓库中的管理参照表 66
数据周期 67
转换和集成的复杂性 70
触发数据仓库记录 71
快照的构成 72
一些例子 72
简要记录 73
管理大量数据 74
创建多个简要记录 75
从数据仓库环境到操作型环境 75
正常处理 75
数据仓库数据的直接访问 76
数据仓库数据的间接访问 76
航空公司的佣金计算系统 76
零售个性化系统 78
信用审核 80
数据仓库数据的间接利用 82
星型连接 83
3.21 小结 86
数据仓库中的粒度 87
粗略估算 87
粒度划分过程的输入 88
双重或单一的粒度？ 88
确定粒度的级别 89
一些反馈循环技巧 90
粒度的级别—以银行环境为例 90
数据仓库和技术 96
管理大量数据 96
管理多介质 97
索引/监视数据 97
多种技术的接口 97
程序员/设计者对数据存放位置的控制 98
数据的并行存储/管理 99
元数据管理 99
语言接口 99
数据的高效装入 99
高效索引的利用 100
数据压缩 101
复合键码 101
变长数据 101
加锁管理 102
单独索引处理 102
快速恢复 102
其他的技术特征 102
DBMS类型和数据仓库 102
改变DBMS技术 104
多维DBMS和数据仓库 104
双重粒度级 109
数据仓库环境中的元数据 109
上下文和内容 111
上下文信息的三种类型 111
捕获和管理上下文信息 113
刷新数据仓库 113
分布式数据仓库 116
局部数据仓库 118
全局数据仓库 119
互斥数据 121
全局数据存取 124
分布式环境下其他考虑因素 126
管理多个开发项目 127
开发项目的性质 127
分布式数据仓库 130
在分布的地理位置间协调开发 131
企业数据分布式模型 132
分布式数据仓库中的元数据 134
在多种层次上建造数据仓库 134
多个小组建立当前细节级 136
不同层不同需求 138
其他类型的细节数据 140
元数据 142
公用细节数据采用多种平台 142
高级管理人员信息系统
和数据仓库 144
一个简单例子 144
向下探察分析 146
支持向下探察处理 147
作为EIS基础的数据仓库 149
到哪里取数据 149
事件映射 152
细节数据和EIS 153
在EIS中只保存汇总数据 154
外部数据/非结构化数据与
数据仓库 155
数据仓库中的外部数据/非结构化数据 157
元数据和外部数据 158
存储外部数据/非结构化数据 159
外部数据/非结构化数据的不同
组成部分 160
建模与外部数据/非结构化数据 160
间接报告 161
外部数据归档 161
内部数据与外部数据的比较 161
迁移到体系结构设计环境 163
一种迁移方案 163
反馈循环 167
策略方面的考虑 168
方法和迁移 171
一种数据驱动的开发方法 171
数据驱动的方法 172
系统开发生命周期 172
一个哲学上的考虑 172
操作型开发/DSS开发 173
数据仓库的设计复查要目 174
进行设计复查所涉及的问题 175
谁负责设计复查 175
有哪些议事日程 175
复查管理 175
典型的数据仓库设计复查 176
技术词汇 215
参考文献 222
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本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。
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VIP服务公告:求数据结构算法!急用!1、 约瑟夫环问题约瑟夫问题的描述是：编号为 1,2,----,n的n个人按顺时针方向围坐一圈,每人持有一个密码（正整数）.一开始人选一个正整数作为报数上限值m,从第一个人开始按顺时针方向自1_百度作业帮
求数据结构算法!急用!1、 约瑟夫环问题约瑟夫问题的描述是：编号为 1,2,----,n的n个人按顺时针方向围坐一圈,每人持有一个密码（正整数）.一开始人选一个正整数作为报数上限值m,从第一个人开始按顺时针方向自1开始顺序报数,报到m时停止报数.报m的人出列,将他的密码作为新的m值,从他在顺时针方向上的下一个人开始重新从1报数,如此下去,直至所有人全部出列为止.试设计程序求出出列顺序.基本要求：利用单向循环链表存储结构模拟次过程,按照出列的顺序打印个人的编号.2、 停车场管理设停车场是一个可停放n辆汽车的狭长通道,且只有一个大门可供汽车进出.汽车在停车场内按车辆到达时间的先后顺序,依次由北向南排列（大门在最南端,最先到达的第一辆车停放在车场的最北端）,若车场内已停满n辆车,则后来的汽车只能在门外的便道上等候,一旦有车开走,则排在便道上的第一辆车即可开入;当停车场内某辆车要离开时,在它之后进入的车辆必须先退出停车场为它让路,待该辆车开出大门外,其它车辆再按原次序进入车场,每辆停放在车场的车在它离开停车场时必须按它停留的时间长短交纳费用.试为停车场编制按上述要求进行管理的模拟程序.基本要求：以栈模拟停车场,以队列模拟车场外的便道.每一组输入的数据包括三个数据项：汽车“到达”或“离去”的信息、车牌号以及“到达”或“离去”的时刻（例如数据为（‘A’,1,5）,其中A表示到达,D表示离去,E表示结束；1表示车牌号；5表示汽车停留的时间）.对每一组输入数据进行操作后的输出信息为：若是汽车到达,则输出汽车在停车场内或便道上的停车位置：若是车辆离去,则输出汽车在停车场内停留的时间和应缴纳的费用（在便道上停留的时间不收费）.掌握线性结构在两种存储结构上对实际问题的基本操作.
数据结构主要研究组织大量数据的方法,而算法分析则是对算法运行时间的评估.随着计算机的速度越来越快,对于能够处理大量输入数据的程序的需求变得日益急切.可是,由于在输入量很大的时候,程序的低效率现象变得非常明显,因此这又要求对效率问题给予更仔细的关注.通过在实际编程之前对算法的分析,学生可以决定一个特定的解法是否可行.例如,学生在本书中将读到一些特定的问题并看到精心的实现方法是如何把对大量数据的时间限制从16年减至不到1秒的.因此,若无运行时间的阐释,就不会有算法和数据结构的提出.我所选择的教材是《数据结构与算法分析——C语言描述》（原书第2版）,英文版的名称是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》,作者是：(美)Mark Allen Weiss.原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一.之所以选这本书,还因为它的简体中文版翻译得相当不错,几乎没有给我的阅读带来什么障碍.^_^这本教科书所使用的是C语言,也许很多人会说C语言已经过时了,但是,我认为在数据结构的学习中,应该用尽量简单的语言,以免进入了语言的细枝末节中,反而冲淡了主题.实际上在国外的许多大学中（甚至中学）,数据结构和算法分析的课程是选用Scheme的,例如MIT麻省理工大学极其著名的SICP课程.呵呵,语言又能说明什么呢?书中详细介绍了当前流行的论题和新的变化,讨论了算法设计技巧,并在研究算法的性能、效率以及对运行时间分析的基础上考查了一些高级数据结构,从历史的角度和近年的进展对数据结构的活跃领域进行了简要的概括.由于本书选材新颖,方法实用,题例丰富,取舍得当.本书的目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力,使得他们能够开发出高效率的程序.从服务于实践又锻炼学生实际能力出发,书中提供了大部算法的C程序和伪码例程,但并不是全部.一些程序可从互联网上获得.
本书是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》一书第2版的简体中译本.原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一,作者Mark Allen Weiss在数据结构和算法分析方面卓有建树,他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销,并受到广泛好评．已被世界500余所大学用作教材.
在本书中,作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法.通过C程序的实现,着重阐述了抽象数据类型的概念,并对算法的效率、性能和运行时间进行了分析.
全书特点如下：
●专用一章来讨论算法设计技巧,包括贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法以及回溯算法
●介绍了当前流行的论题和新的数据结构,如斐波那契堆、斜堆、二项队列、跳跃表和伸展树
●安排一章专门讨论摊还分析,考查书中介绍的一些高级数据结构
●新开辟一章讨论高级数据结构以及它们的实现,其中包括红黑树、自顶向下伸展树.treap树、k-d树、配对堆以及其他相关内容
●合并了堆排序平均情况分析的一些新结果
本书是国外数据结构与算法分析方面的标准教材,介绍了数据结构(大量数据的组织方法)以及算法分析(算法运行时间的估算).本书的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧,使读者可以开发出具有最高效率的程序. 本书可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材,使用本书需具有一些中级程序设计知识,还需要离散数学的一些背景知识.
您可能关注的推广回答者：前面各位的回答已经很到位了，我补充一下：如果想深入了解如何使用python实现常见的数据结构，推荐阅读《Data Structures and Algorithms Using Python》一书，书中有丰富的代码示例，讲解也比较深入浅出。最值得一说的是，python内置的一些数据结构：list, set, dict等等，书中也都给出了代码实现，对于理解这些内置数据结构也有不少帮助。
实现基本的数据结构时指针唯一的作用就是指向，不涉及指针运算（pointer arithmetic）（这也不叫 const pointer），所以 Java / Python 的引用已经足够做到这一点了。就算实现 B-tree 什么的，配个数组也够了。随手写个 Python 的链表节点，Java 的下面有人贴例子了，都是一样的道理。需要class Node(object):
def __init__(self, value, nextnode=None):
self.value = value
self._nextnode = nextnode
def append(self, n):
if not isinstance(n, Node):
n = Node(n)
self._nextnode, n = n, self._nextnode
self._nextnode._nextnode = n
标签都有“算法与数据结构”了，实现数据结构练习而已，又不是研究 Python 内置对象的实现方法……什么 PyObject 的就走远了哈。
我只说一下 Java ：虽然没有指针，但每个变量，如果不是基本数据类型（int float 等），那么就是一个引用（reference）。引用类似指针，只是不能进行指针运算，比如 p + 1 指向下一个元素之类的。各种语言的链表实现：
许多人选择编程是因为他们喜欢把时间花在一个公平有序、能者为王、靠代码说话的地方