原文链接http://blog.csdn.net/icurious/article/details/51240114 最小函数依赖集 一.等价和覆盖 定义:关系模式R<U,F>上的两个依赖集F和G,如果F+=G+,则称F和G是等价的,记做F≡G.若F≡G,则称G是F的一个覆盖,反之亦然.两个等价的函数依赖集在表达能力上是完全相同的. 二.最小函数依赖集 定义:如果函数依赖集F满足下列条件,则称F为最小函数依赖集或最小覆盖. ① F中的任何一个函数依赖的右部仅含有一个属性: ② F中不存在这样一

1.说白话一点:闭包就是由一个属性直接或间接推导出的所有属性的集合. 例(1):   设有关系模式R(U,F),其中U={A,B,C,D,E,I},F={A→D,AB→E,BI→E,CD→I,E→C},计算(AE)+ 解:  (1) 令X={AE},X(0)=AE (2)在F中寻找尚未使用过的左边是AE的子集的函数依赖,结果是: A→D, E→C:所以 X(1)=X(0)DC=ACDE, 显然 X(1)≠X(0). (3) 在F中寻找尚未使用过的左边是ACDE的子集的函数依赖, 结果是: CD→

Milking Grid Problem's Link:http://poj.org/problem?id=2185 Mean: 给你一个n*m的字符矩阵,让你求这个字符矩阵的最小覆盖矩阵,输出这个最小覆盖矩阵的面积. analyse: 做了上一篇博客的题目,就会求一个字符串的最小覆盖矩阵.同样的,现在求字符矩阵的最小覆盖矩阵,只是将一维推向了二维,我们在纸上画一下图,你会发现,其实二维的也是so easy! 我们将每一行的字符串的最小覆盖子串求出来,然后对这n个数求LCM,那么结果就是行覆盖的

mysql列转行可以通过concat,先分组然后连接. show VARIABLES like '%group%' select @@group_concat_max_len SELECT GROUP_CONCAT(goods_id), as lzh FROM ts_goods WHERE ts_goods.cat_id_1 = OR ts_goods.cat_id_2 = OR ts_goods.cat_id_3 = group by lzh 这里默认的限制是1024字节,可以通过set调整一

通过分析F发现,其所有的属性A.B.C.D.E都是LR类属性,没有L类.R类.N类属性. 因此,先从这些属性中依次取出一个属性,分别求它们的闭包:=ABCDE,=BD,=C,=D, =ABCDE.由于A和E都包含了R的全部属性,因此,属性A.E分别都是R的一个候选键. 接下来,从关系模式R中取出两个属性,分别求它们的闭包,但在取出两个属性时,只能从B,C,D三个属性中取出两个属性,因为属性A.E已经是R的候选键了,所以,根据候选键的定义,它们就不可能再存在于其他的候选键中. =ABCDE,=AB

一,要知道什么是终结符和非终结符. 终结符:通俗的说就是不能单独出现在推导式左边的符号,也就是说终结符不能再进行推导. 非终结符:不是终结符的都是非终结符.(非男即女,呵呵) 如:A-->B,则A是非终结符. (一般书上终结符用小写,非终结符用大写.) 二,文法产生语言句子的基本思想:从识别符号(开始符)开始,把当前产生的符号串中的非终结符替换为相应规则右部的符号串,直到全部由终结符组成. 三,FIRST集求法 First集合最终是对产生式右部的字符串而言的,但其关键是求出非终结符的First集

具体的就不在这里说了,如果有兴趣的可以把我的工程包下载下来看,留个URL http://pan.baidu.com/s/1bnes1HX

#include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define INF 0x3f3f3f3f #define LNF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f #define fio ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0) #define pqueue priority_queue #define NEW(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) cons

首先,需要了解3NF.BCNF范式的要求. 3NF:不存在非主属性对码的传递函数依赖或部分函数依赖. 如AB-C,A->C  码为(A,B),A,B是主属性,C是非主属性,C部分函数依赖于码,即不满足3NF BCNF:每个决定因素都包含码(相比于3NF,优点是加上了对主属性的限制) 另一种说法:①主属性完全函数依赖于不含它的码 ②没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性 ③所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖 在分解前应掌握求函数依赖集最小覆盖的方法.(见例一) 下面看例子 例一:设关系模

Description Today is Ignatius' birthday. He invites a lot of friends. Now it's dinner time. Ignatius wants to know how many tables he needs at least. You have to notice that not all the friends know each other, and all the friends do not want to stay

<编译原理>求 FIRSTVT 集和 LASTVT 集的步骤 - 例题解析 算符优先关系表的构造中涉及到求 FIRSTVT 集和 LASTVT 集. 表示及含义: FIRSTVT(T) 非终结符T的最左终结符集合 LASTVT(T) 非终结符T的最右终结符集合 定义: 定义解释: FIRSTVT(T) 非终结符T经过1步或多步推导,得到的最左端终结符,以及左端第二个终结符的集合 LASTVT(T) 非终结符T经过1步或多步推导,得到的最右端终结符,以及倒数第二个终结符的集合 求 FIRSTVT

官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.        这是一篇对Redis集群的入门介绍,这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念.这里提供的指导有集群 的安装.测试,和操作,不函盖Redis集群规范中的细节,而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式.      这个教程试图从最终用户角度,以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点.    

说明:数据库中的某些概念真的很让人头疼,概念的东西本来就是很枯燥的,再加上枯燥的学习,那就更加枯燥了.概念这东西,你不理解也能生产东西,经验多了就行,但是为了更深入的学习,你还必须理解.这里,我抛开书本的概念,尽量以我简单的理解,介绍一下这些概念: 什么是函数依赖? 什么是完全与部分函数依赖? 什么是平凡和非平凡函数依赖? 什么是属性集的闭包? 3范式的理解? (1)什么是函数依赖? 解释:从这个"函数依赖"短语来看,2个词语,函数+依赖. 函数:学编程的都知道,但是这里并不仅仅指的指

转换成3NF的保持函数依赖的分解算法: ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>}是关系模式R<U,F>的一个分解,U={A1,A2,...,An},F={FD1,FD2,...,FDp},并设F是一个最小依赖集,记FDi为Xi→Alj,其步骤如下: ① 对R<U,F>的函数依赖集F进行极小化处理(处理后的结果仍记为F): ② 找出不在F中出现的属性,将这样的属性构成一个关系模式.把这些属性从U中去掉,剩余的属性仍

省略号代表其他相关产生式得出的终结符号,一开始的时候,省略号里面是没有的   求FIRST集 情况壹  如果A只在→的右边出现,那么FIRST(A)={A},例子M→α,FIRST(α)={α} 情况貳  对于A→BCDEFG,                一 如果无B→ε,那么FIRST(A)={……}∪FIRST(B),接着求FIRST(B)                二 如果有B→ε,那么FIRST(A)={……}∪(FIRST(B)-{ε})∪FIRST(CDEFG),接着分别求F

近来复习编译原理,语法分析中的自上而下LL(1)分析法,需要构造求出一个文法的FIRST和FOLLOW集,然后构造分析表,利用分析表+一个栈来做自上而下的语法分析(递归下降/预测分析),可是这个FIRST集合FOLLOW集看得我头大... 教课书上的规则如下,用我理解的语言描述的: 任意符号α的FIRST集求法: . α为终结符,则把它自身加入FIRSRT(α) . α为非终结符,则: ()若存在产生式α->a...,则把a加入FIRST(α),其中a可以为ε ()若存在一串非终结符Y1,Y2,

假设有两个表A,B,都只有一个字段PHONE 1,MINUS SELECT PHONE FROM A MINUS SELECT PHONE FROM B;     相当于用结果集A减去结果B得出的结果集.同样的效果也可以用SELECT PHONE FROM A WHERE NOT EXISTS(SELECT 1 FROM B WHERE A.PHOEN=B.PHONE)来达到. 2,INTERSECT SELECT PHONE FROM A INTERSECT SELECT PHONE FROM

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合

题目描述 如何设计一个好的数据库不仅仅是一个理论研究问题,也是一个实际应用问题.在关系数据库中不满足规范化理论的数据库设计会存在冗余.插入异常.删除异常等现象. 设R(U)是一个关系模式,U={ A1,A2, ……, An}.其中Ai是关系的属性,X,Y是U的子集.函数依赖 X->Y 定义了数据库中属性集X与Y的依赖关系.根据Armstrong公理,函数依赖满足: (1)       自反律:若Ai∈X,  则 X->Ai .   特别地,Ai ->Ai . (2)       增广律:

题目大意:给定一个长度为 N 的序列,求带权区间最小覆盖. 题解:设 \(dp[i]\) 表示从左端点到 i 的最小权值是多少,则状态转移为:\(dp[e[i].ed]=min\{dp[j],j\in[e[i].st-1,e[i].ed-1] \}\),初始化 \(dp[st-1]=0\) 即可.因此,这里用线段树来维护区间最小值即可.不过这道题需要注意的点有很多,首先开始区间的下标从 0 开始,因此需要注意避免下标为负数的情况,我采用了所有坐标加 1 的写法,结尾要注意所给区间排序之后末尾可能