Day Six -- 林深不见鹿.

本文主要是介绍Day Six -- 林深不见鹿.，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

目录

计算机组成原理:

数据表示

数据库部分:

leetcode每日一题:

Java学习:

计算机组成原理:

数据表示

1. 基本概念

• 真值：+0101，-0100
• 机器数： [x]原=0101

2. 几种机器数

• 原码：x = -0101，[x]原 = 1101
• 反码：x = -0101，[x]反 = 1010
• 补码：x = -0101，[x]补 = 1011
• 移码：x = -0101，[x]移 = 2^n + x = 0011

PS：这里说说对补码与移码自己的理解。补码是为了化减法为加法方便计算机设计运算，移码是为了方便比较大小，用在浮点数的阶码中。
补码—— 任何一个有模的系统中，减法都可以通过加其补码来表示。最简单的例子就是以12为模的钟表， 比如现在是3点，那么-5个小时就等于+7个小时，都是10点。这里7就是5的补码。
移码——数据对应关系一次挪动一下位置，使得看起来小的数真值也小。比如原本0000表示0，现在表示-128，然后0001表示-127，一直到1111表示+127，这样就方便比较了。

3. 定点数与浮点数

定点数：小数点固定 x.xxxxxx，表示范围受限，忘掉它吧

浮点数：数的范围和精度分别表示。

        一般格式 ：EEEE......EMMM.......M，E部分是阶码（数的范围i），M部分是尾数（数的精度）。缺点：阶码和尾数位数不固定，太灵活了 (可能有误差

IEEE754格式：跟我背下来----

32位的是（单精度）：1位符号位S + 8位偏指数E + 23位有效尾数M，偏移值为127。

64位的是（双精度）：1位符号位S + 11位偏指数E + 52位有效尾数M，偏移值为1023。

真值就是（32位为例） N = (-1)^S * 2^(E-127) * 1.M

浮点数的特殊情况：

E=0,M=0：机器零

E=255,M=0：无穷大，对应于x/0

E=255,M!=0：非数值NaN，对应0/0

ps：附上一份IEEE754文档：https://files.cnblogs.com/files/flashsun/7542008-2008.pdf

4. 数据校验

基本原理：增加冗余码

码距：合法编码之间不同二进制位数的最小值

码距与检错、纠错能力：

• • 码距 d>=e+1：检查e个错误
  • 码距 d>=2t+1：纠正t个错误
  • 码距 d>=e+t+1：同时检查e个错误，并纠正t个错误。（e>=t）

PS：这里说下我的理解，增加码距就是增加非法编码的数量，看到非法编码就算检查出错误了，而非法编码距离哪个合法编码比较进就认为正确的应该是什么（简单理解，可参考下面的图），也就是可以纠正错误。这里看到过一个好的几何理解图，仔细品味下：

举个例子：比如一共有8位，码距为1则检查不出任何错误，因为所有编码都是合法编码。如果码距为2，那合法编码应该像 00000000，00000011，00001100，00001111这样，那如果出现00000001这样的非法编码就出错了，可检查一位错，但如果两位同时错了，则有可能又跳到另一个合法编码上了，就检查不出2位错。

那如果码距是3，那合法编码应该像 00000000，00000111，00111000，00111111 这样，那如果出现一位错 00000001，或者两位错00000011，都是非法编码，都能检查出错误，并且此时可以纠正00000001为00000000，纠正00000011为00000111。但是三位同时错就检查不出了。

常见校验策略：奇偶校验，CRC校验，海明校验

ps：海明编码最强视频演示教程：https://www.youtube.com/watch?

该部分转载于:【重学计算机】计算机组成原理 - 闪客sun - 博客园

数据库部分:

--针对bookshop数据库：

--1、 创建一个视图cust_view，该视图只含收件人姓张的客户信息。（10分）

create view cust_view
as
select *
from customer
where receiver like '张%'

--2、 利用cust_view视图分别添加一条姓张的和不姓张的顾客数据。（注意：分别查看customer表和该视图的结果。）（15分）

insert into cust_view values('ab','张强',1,'')
insert into cust_view values('abc','不姓张',1,'')

--3、 创建一个视图cust_view1，该视图只含收件人姓张的客户信息，带with check option 子句。（10分）

create view cust_view1
as
select *
from customer
where receiver like '张%'
with check option

--4、 利用cust_view1视图分别添加一条姓张的和不姓张的顾客数据。（注意：分别查看customer表和该视图的结果。）（15分）

insert into cust_view1 values('abcd','张强',1,'')
insert into cust_view1 values('abccde','不姓张',1,'')

--5、 通过视图cust_view删除所有姓张的收件人且名字为2个汉字的客户数据。（10分）

delete
from cust_view
where receiver like '张_'

--6、 通过视图cust_view修改表内某一客户的姓名（请给出以下几种情况进行测试：1、customer表中不存在的一个客户；2、customer表中存在且没有销售记录的一个客户；3、customer表中存在且有销售记录的一个客户。）（15分）

update cust_view
set cust_name = '张'
where cust_name = 'x'

update cust_view
set cust_name = '张'
where cust_name = 'zhangtao'

update cust_view
set cust_name = '张'
where cust_name = 'zbowen'

--7、 从基本表employee和sales，创建一个视图sales_view，该视图包含业务员的编号、姓名、销售总金额。（10分）

create view sales_view(业务员编号 , 姓名 , 销售总额)
as
select emp_no , emp_name , sum(total_amt)
from employee , sales
where employee.emp_no = sales.sale_id
group by emp_no , emp_name

--8、 将上述视图中E0017业务员的销售总金额改为6000元。能成功吗？如果失败说明原因。（10分）

update sales_view
set 销售总额 = 6000
where 业务员编号 = 'E0017'
--不能成功 , 修改视图实际上是修改基本表 , 但是基本表里面没有销售总金额这一类
--对视图或函数 'sales_view' 的更新或插入失败，因其包含派生域或常量域。

--9、 删除上述所有已经创建的视图。（5分）

drop view cust_view , cust_view1 , sales_view

leetcode每日一题:

次元门

一道怎么看 , 怎么像的 dp 动态规划 题. 但是关键是怎么进行状态转移.

        我需要去救公主 , 而且我又不能死 , 还要花费最小的血量. 在每一个坐标 , 我都希望「从出发点到当前点的路径和」尽可能大(使得我后面能够花费的血量最少 , 才能使我救到公主)，而「从出发点到当前点所需的最小初始值」尽可能小. 一般的 dp 很难满足两种状态量的转移. 所以公主不救了 , 摆烂.

        这时公主大喊一声: 傻x , 等着 , 我去找你. 逆向思维的话 就只需要得到「存活在该点 , 之前需要的最少的血量」, 为什么不需要「从出发点的最大路径和」呢? 因为逆向走到该点就已经满足了我能够用当前血量救到公主(简而言之就是 , 这就是我从该点到公主所在位置的最小权值 , 所以我根本不需要该点的最大路径让花费的血量最少 , 因为我已经是花费最少的情况了). 此外 , 因为我的血量至少为1才能存活 . 所以 , 就存在状态转移 -- dp[i][j] = max(1 , min(dp[i + 1][j] , dp[i][j + 1]) - dungeon[i][j]) .取 max(1) 的原因是: 当我需要的血量是负数时 , 也就是我捡了很多的血量 , 使得我在改节点只需要负的血量就能使我到达公主的位置 .这显然是不合理的 , 因为我们最少的血量都要为1.

        于是 , 公主成功找到了我.

class Solution {
public:
    int calculateMinimumHP(vector<vector<int>>& dungeon) {
        int n = dungeon.size() , m = dungeon[0].size();

        vector<vector<int>>dp(n + 1 , vector<int>(m + 1 , INT_MAX));
        
        dp[n][m - 1] = 1 , dp[n - 1][m] = 1;

        for(int i = n - 1;i >= 0;i --){
            for(int j = m - 1;j >= 0;j --){
                dp[i][j] = max(1 , min(dp[i][j + 1] , dp[i + 1][j]) - dungeon[i][j]);
            }
        }

        return dp[0][0];
    }
};

Java学习:

ArrayList 数组:

1.声明ArrayList数组
ArrayList<auto> arrayList = new ArrayList<auto>();
//auto : Boolean Byte Short Integer Long Float Double Character

2.添加元素
arrayList.add(int , auto);
//int -> 位置 , auto -> 数据

3.将一个数组中的全部数据添加到另一个里面
arrayList.addAll(int , ArrayList);
//int -> 位置 , ArrayList -> 相同类型数组

4.数组清空
arrayList.clear();

5.拷贝
ArrayList<String> cloneSites = (ArrayList<String>)sites.clone();
//类c++vector<int>b = a;

6.判断数组中是否存在x
boolean bo = arrayList.contains(x);

7.删除符合条件的数组元素
sites.removeIf(e -> e.contains("Tao"));
numbers.removeIf(e -> (e % 2) == 0);;


8.赋值
auto array = arrayList.get(n) <=> (c ++)auto array = array[n];

9.长度,是否为空
arraylist.size() , arraylist.isEmpty();

10.查找第一个匹配字符 , 查找最后一个匹配字符
arraylist.indexOf(auto) , arraylist.lastindexOf(auto);

11.删除某等值元素
arraylist.remove(auto);

12.保留重叠部分
arraylist.retainAll(sites);

13.修改元素
arraylist.set(int , auto);
//int 表示下标

我有一壶酒 可以慰风尘.

这篇关于Day Six -- 林深不见鹿.的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！