数据库系统概述 目前使用最广泛的数据库是关系型数据库 数据库系统结构 采用三级模式结构，并提供两级影响功能 三级模式结构 数据库系统内部的体系结构通常采用三级模式结构，即由子模式、模式和内模式组成。 模式 模式（也称概念模式或逻辑模式）是数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述，是所有用户的公用数据库结构。 特点： 一个数据库只有一个模式。 模式与具体应用程序无关，它只是装配数据的一个框架

信息与数据模型数据模型数据模型的概念 定义：数据模型（Data Model）也是一种模型，它是对现实世界中数据特征及数据之间联系的抽象。 数据模型是实现数据抽象的主要工具，也是数据库系统中用于信息表示和提供操作手段的形式化工具。 数据模型是数据库系统的核心和基础 数据处理三层抽象描述 一般可分为概念层、逻辑层、物理层 概念层 定义：数据抽象级别的最高层，其目的是按用户的观点来对现实世界建

Java Servlet基础servlet的部署、创建与运行源文件及字节码文件 servlet类 写一个创建servlet的类就是编写一个特殊类的子类，这个特殊的类就是javax.servlet.http包中的HttpServlet类。HttpServlet实现了Servlet接口，实现了响应用户的方法（这些方法将在后续内容中讲述）。HttpServlet的子类被习惯地称作一个Servlet类

JSP与JavaBean JavaBean是一个可重复使用的软件组件。 JSP页面可以将数据的处理过程指派给一个或几个bean来完成，即JSP页面调用这些bean完成数据的处理，并将有关处理结果存放到bean中，然后JSP页面负责显示bean中的数据。 编写和使用JavaBean编写JavaBean 编写Javabean就是编写一个Java的类，所以只要会写类就能编写一个Javabean。这个类

一维随机变量函数的分布概念 随机变量函数

常见的随机变量分布类型离散型 0 - 1 分布 B(1,p) 二项分布 B(n,p)※ 如果X是n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X~B(n,p),其中p=P(A),这个结论在解题中会经常用到 泊松分布 几何分布G(p)※ 设X表示伯努利试验中事件A首次发生所需做的试验次数，则X~G(p),其中p=P(A). 超几何分布H(n,N,M) 连续型 均匀分布U(a,b) 指数分

离散型随机变量和连续型随机变量离散型随机变量及其概率分布 如果随机变量X可能取有限个或可列个值x1,x2,…,则称X为离散型随机变量，称P{X=xi}=p1,i=1,2…为X的分布列、分布律或概率分布，记为X~p1，概率分布常常用表格形式或矩阵形式表示，即 连续型随机变量及其概率密度 注意

随机变量及其分布函数的概念、性质及应用随机变量的概念 分布函数的概念及性质 概念 性质(也是充要条件) 注意： 务必记住分布函数是时间的概率，由此知 0 ≤ F(x) ≤ 1,即F(x)是有界函数 满足以上三条性质的函数F(x)必是某个随机变量X的分布函数，所以，这三条性质也是判断函数F(x)是否为某一随机变量X的分布函数的充要条件。 分布函数的应用—求概率 P{X ≤ a} =

图的遍历–BFS树的广度优先遍历 树VS图 代码实现 广度优先遍历序列 遍历序列的可变性 算法存在的问题 改进算法 复杂度分析 广度优先生成树 广度优先生成森林 总结 完整代码实现 基于邻接矩阵实现12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455