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《数据结构与算法》-李春葆 实验报告-典型查找算法实践-二分查找、分块索引查找

索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。 可以毫不夸张的说，系统中 SQL 的好坏，是能直接决定你系统的快慢的。但是在优化之前大家是否想过一个问题？那就是：我们优化的原则是什么？优化SQL的理论基础是什么？ 虽然说实践出真知，但是我更相信理论是支撑实践的基础，因为我们不可能毫无目的的去盲目的实践，因为这样往往事倍功半。 所以说了这么多只想告诉大家，在真正的开始索引优化之前，我们需要彻底搞明白索引的原理。这样再谈优化你将觉得更丝滑~ 1、索引的本质 索引的本质是一种排好序的数据结构。这个我相信其实大家并不陌生，因为谈到索引很多人自然而然的就会联想到字典中的目录。 没错，这样的类比是很形象的，但是如果再往深处说，恐怕很多小伙伴就有点张口结舌了，那既然你已经知道了索引的本质，那么您就已经有了看这篇文章的基础，相信读文本文的你，一定会对索引的原理有一个全新的了解。 2、索引的分类

ORACLE 索引技术

文章目录1. 什么是索引2. 索引的特点3. 索引的分类4. 索引的设计原则5. 创建索引5.1. 自动创建索引5.2. 手动创建索引5.2.1. 创建表时创建索引5.2.2. 在已经存在的表上创建索引5.2.2.1. alter语句创建索引5.2.2.2. create语句创建索引6. 查看索引6.1. explain关键字查看索引6.2. show index关键字查看索引7. 删除索引7.1. alter关键字删除索引7.2. drop关键字删除索引 1. 什么是索引 索引是一个单独存储在磁盘上的数据库结构，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针 在数据库中，索引用来加速对表的查询，索引

我创建此类可零索引的数组纯粹是作为一个有趣的 OOP 练习，以回应各种新闻组线程询问有关 MATLAB 的可零索引矩阵类型。 尽管我已经不厌其烦地为类重载了许多方法，但我将它作为一个玩具提供，仅此而已，并强烈敦促您不要将它用于任何严肃的事情。 用法： A=零基(B) 其中 B 是一个普通的 MATLAB 矩阵会将 B 转换为 A，这正是相同，除了它是基于 0 的索引而不是基于 1 的索引。 例 1： >>A=ZeroBased(rand(3)) 一 = 0.7922 0.0357 0.6787 0.9595 0.8491 0.7577 0.6557 0.9340 0.7431 >>A(0,2) 回答= 0.6787 例 2： 它适用于稀疏矩阵，甚至会在命令行中显示使用基于零的索引显示语法，例如， >> A=ZeroBased(speye(3)) 一 = (0,0) 1 (1,1) 1

Flesch_Index #Intro Code计算文本文件或文档中单词的Flesch索引和阅读级别 Flesch可读性索引是Rudolf Flesch博士发明的一种工具，用于估计文档的阅读和理解难度。 索引不考虑单词的含义，仅考虑单词的长度和句子的长度，以便为文档分配可读性索引。 可读性指数越高，文档越容易理解。 Flesch可读性索引通常被转换为理解文档通常必需的教育水平，如下表所示。 屏幕截图2021-03-26为00.58.55 Flesch的公式计算索引

一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 　　聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。

聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）查询数据比非聚集数据的速度快 汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张” 字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说

基于js+css3实现的一款简单的侧边栏滚动显示首字母索引特效。