从这篇开始将正式讲解整个重要部分的实现细节,本篇讲解Pdm文件的解析.其实PDM文件就是XML文件,可以用Editplus或者VS打开查看.了解到这一点之后大家就能猜到,可以用解析XML的方式读取PDM文件了. 阅读目录 PDM文件结构及在本工具的存储方式 PDM文件读取 XML文件操作增删改查 工具源代码下载 学习使用 回到顶部 PDM文件结构及在本工具的存储方式 下面看看用Editplus读取出来的XML,这里我只关注Table节点,这是一个表的最小节点了. <o:Table Id="

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

在上面介绍过栈(Stack)的存储结构,接下来介绍另一种存储结构字典(Dictionary). 字典(Dictionary)里面的每一个元素都是一个键值对(由二个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一的,键和值都可以是任何类型.字典(Dictionary)是常用于查找和排序的列表. 接下来看一下Dictionary的部分方法和类的底层实现代码: 1.Add:将指定的键和值添加到字典中. public void Add(TKey key, TValue value) { Insert(

在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点.现在介绍一种后进先出的数据结构. 谈到存储结构,我们在项目中使用的较多.对于Task存储结构,栈与队列是类似的结构,在使用的时候采用不同的方法.C#中栈(Stack)是编译期间就分配好的内存空间,因此你的代码中必须就栈的大小有明确的定义:堆是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小.

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

一.队列(queue) 队列和栈一样,在实际程序的算法设计和计算机一些其他分支里,都有很多重要的应用,比如计算机操作系统对进程 or 作业的优先级调度算法,对离散事件的模拟算法,还有计算机主机和外部设备运行速度不匹配的问题解决等,很多很多.其实队列的本质还是线性表!只不过是一种特殊的或者说是受限的线性表,是这样的: 1).限定在表的一端插入.另一端删除. 插入的那头就是队尾,删除的那头就是队头.也就是说只能在线性表的表头删除元素,在表尾插入元素.形象的说就是水龙头和水管,流水的水嘴是队头,进水的

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

ArrayList:采用数组的内部构建形式,也就是顺序存储模式.当新增一个对象时,如果当前长度超过预设,会使用System.arraycopy(定义一个更长的数组进行复制处理),这个时候开销比较大. System.arraycopy,数组长度小于32的采用的是java层的遍历处理,长数组采用的是native层的处理 /** * The byte array length threshold below which to use a Java * (non-native) version of a

首先,oracle数据库的存储结构可以分为逻辑存储结构和物理存储结构,对于这两种存储结构,oracle是分别进行管理的.   逻辑存储结构:oracle内部的组织和管理数据的方式.  物理存储结构:oracle外部(操作系统)组织和管理数据的方式.接下来我们对上面的两种结构进行详细的介绍.1.逻辑存储结构: oracle在逻辑上将保存的数据划分为一个个小单元来进行存储和维护,更高一级的逻辑存储结构都是由这些基本的小单元组成的.逻辑结构类型按照尺寸从小到大分可分为:块(block)-->区(ext

表类型 对比Oracle支持的各种表类型,InnoDB存储引擎表更像是Oracle中的索引组织表(index organized table).在InnoDB存储引擎表中,每张表都有个主键,如果在创建表时没有显式地定义主键(Primary Key),则InnoDB存储引擎会按如下方式选择或创建主键. 首先表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 不符合上述条件,InnoDB存储引擎自动创建一个6个字节大小的指针. 逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组

[SinGuLaRiTy-1011] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. G2019级信息奥赛专项训练 题目 程序名 时间 内存 测试点 原子核研究 atomic.cpp 2s 256MB 10 球星 star.cpp 2s 256MB 10 跳跃 jump.cpp 2s 256MB 10 原子核研究(atomic.cpp) 题目描述 最近物理学家正在研究一些新的原子,称为X族.他们发现该族中的元素非常相近,但是其质量都不相同

        一行数据是如何来存储的呢?     变长列与定长列,NULL与NOT NULL,实际是如何整理存放到 8k的数据页上呢?     对表格进行增减列,修改长度,添加默认值等DDL SQL,对行存储结构又会有怎么样的影响呢?     什么是大对象,什么是行溢出,存储引擎是如何处理它们呢?             如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!      1 引入     在一个DB内,每

        数据库文件有两大类:数据文件跟日志文件,每一个数据库至少各有一个数据文件或者日志文件,数据文件用来存储数据,日志文件用来存储数据库的事务修改情况,可用于恢复数据库使用.     这里分为两篇博文讲解,本文来说说数据文件.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!       本系列上一篇博文链接:SQL SERVER大话存储结构(5)_SQL SERVER 事务日志解析   1

Redis支持五中数据类型:String(字符串),Hash(哈希),List(列表),Set(集合)及zset(sortedset:有序集合). Redis定义了丰富的原语命令,可以直接与Redis服务器交互.实际应用中,我们不太会直接使用这些原语命令,Redis提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,大多情况下我们是通过各式各样的客户端来操作Redis.但是,任何语言的客户端实际上都是对Redi

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN Blob作用 据Caffe官方描述: A Blob is a wrapper over the actual data being processed and passed along by Caffe, and also under the hood provides synchronization capability between the CPU and the GPU. Mathematically, a blob is

这是一篇由密歇根大学的Neha Agarwal 和 Thomas F. Wenisch,发表在计算机系统顶会ASLOS的论文,Thermostat: Application-transparent Page Management for Two-tiered Main Memory.一种双层存储结构的透明巨页内存管理机制. 随着科技的发展,新的内存技术出现了,它比普通 DRAM 更加密集和便宜,并且已经重新引起了对两级主内存方案的兴趣.我们知道,把不经常访问的应用程序数据存放在这种内存方案中,可

HBase的表结构 建表时要指定的是:表名.列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表,名称是user_info,包含两个列族base_info和ext_info 列族 是列的集合,一个列族中包含多个列 这时的表结构: row key base_info ext_info ... ... ... row key 是行键,每一行的ID,这个字段是自动创建的,建表时不需要指定 插入一条用户数据:name为‘a’,tel为‘

MySQL InnoDB 逻辑存储结构 从InnoDB存储引擎的逻辑结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间内,称为表空间,而表空间由段(sengment).区(extent).页(page)组成.ps:页在一些文档中又称块(block). InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下: 一.表空间(table space) 表空间分为了两种,这里简单的概括一下: 1. 独立表空间:每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文

转载于网络 这几天在读<MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎>,对 Innodb逻辑存储结构有了些了解,顺便也记录一下: 从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).表空间又由段(segment).区(extent).页(page)组成.页在一些文档中有时也称为(block),InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 一.表空间 表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,所有的数据都存放在表空间中.默认情

Hashtable 是一个很常见的数据结构类型,前段时间阿里的面试官说只要搞懂了HashTable,hashMap,HashSet,treeMap,treeSet这几个数据结构,阿里的数据结构面试没问题. 一查才发现,这里面的知识确实不少,都很经典,因此做一个专题 通过此文章,可以了解到一下内容(我去美团,京东,阿里基本每次都问这几个问题) (1) Hashtable的存储结构 (数组+链表) (2)Hashtable的扩容原理,扩容因子0.75,bucket的初始大小11.(扩容的函数为2N+