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链表,单链表,双链表,队列,集合,顺序存储结构,链式存储结构,究竟哪个是数据结构哪个是存储结构? c

它们之间又是怎么区分谁是存储结构谁是数据结构的?谢谢了...
杨冬芳 2019-12-01 19:34:41 1193 浏览量 回答数 3

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第一部分 基本概念第1章 数据结构基础1.1 问题求解分析1.2 数据结构1.3 数据结构的分类1.4 数据的四种基本存储方法1.5 数据结构三方面的关系习题第2章 算法及算法分析基础2.1 算法的基本概念2.2 算法的描述2.3 算法分析方法2.4 程序语言的基本语句与基本结构2.5 数组与结构2.6 抽象数据类型的表示与定义习题第二部分 简单数据结构第3章 线性表3.1 线性表的定义3.2 线性表的运算3.3 线性表的顺序存储结构及实现3.3.1 线性表的顺序存储结构3.3.2 顺序表的实现3.4 线性表的链式存储结构及实现3.4.1 单链表3.4.2 循环链袁3.4.3 双向链表3.4.4 静态链表3.4.5 顺序表和链表的比较3.5 线性表的应用习题第4章 栈和队列4.1 栈4.1.1 问题的提出4.1.2 定义及其操作4.1.3 栈的存储结构及实现4.1.4 栈的应用举例:表达式求值4.2 队列4.2.1 问题的提出4.2.2 队列的定义及操作4.2.3 队列的存储结构及实现4.2.4 队列的应用举例习题第5章 矩阵和广义表5.1 矩阵的存储5.2 特殊矩阵5.3 稀疏矩阵5.4 广义表习题第三部分 复杂数据结构第6章 二叉树和树6.1 二叉树的定义和性质6.1.1 二叉树的定义及相关术语6.1.2 特殊二叉树6.1.3 二叉树的性质6.2 二叉树的存储结构6.2.1 二叉树的顺序存储表示6.2.2 二叉树的链式存储表示6.3 二叉树的遍历6.3.1 问题的提出6.3.2 二叉树的遍历算法6.3.3 二叉树遍历的非递归实现6.3.4 遍历算法的应用6.4 二叉树的线索化6.4.1 线索二叉树的定义6.4.2 线索二叉树的结构6.4.3 二叉树的线索化算法6.4.4 线索二叉树基本操作的实现6.5 二叉树的应用——哈夫曼树……第7章 图第8章 散列结构第9章 集合结构第四部分 算法与数据结构应用
琴瑟 2019-12-02 01:22:41 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算要点般: 1、要熟悉数据结构整纲: 逻辑存储结构:线性结构非线性结构 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组 非性结构:二叉树、图 物理存储结构:顺序存储链式存储 基本操作:插入、删除、更新、查找逆转等 2、要熟悉数据结构各类专名词含义; 3、掌握间复杂度计算或推导(即O) 4、重点掌握非线性二叉树性质推导证明(涉及些数知识)图 机调试各章源码才能加深算本身存思想体习数据结构其实习算思想
一键天涯 2019-12-02 01:22:55 0 浏览量 回答数 0

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  (1)数据结构与算法的联系:   程序=算法+数据结构。数据结构是算法实现的基础,算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。往往是在发展一种算法的时候,构建了适合于这种算法的数据结构。 算法的操作对象是数据结构。算法的设计和选择要同时结合数据结构,简单地说数据结构的设计就是选择存储方式,如确定问题中的信息是用数组存储还是用普通的变量存储或其他更加复杂的数据结构。算法设计的实质就是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构,并在选定的存储结构上设计一个好的算法。不同的数据结构的设计将导致差异很大的算法。数据结构是算法设计的基础。用一个形象的比喻来解释:开采煤矿过程中,煤矿以各种形式深埋于地下。矿体的结构就像相当于计算机领域的数据结构,而煤就相当于一个个数据元素。开采煤矿然后运输、加工这些“操作”技术就相当于算法。显然,如何开采,如何运输必须考虑到煤矿的存储(物理)结构,只拥有开采技术而没有煤矿是没有任何意义的。算法设计必须考虑到数据结构,算法设计是不可能独立于数据结构的。 另外,数据结构的设计和选择需要为算法服务。如果某种数据结构不利于算法实现它将没有太大的实际意义。知道某种数据结构的典型操作才能设计出好的算法。   总之,算法的设计同时伴有数据结构的设计,两者都是为最终解决问题服务的。   (2)数据结构与算法的区别:   数据结构关注的是数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作,而算法更多的是关注如何在数据结构的基础上解决实际问题。算法是编程思想,数据结构则是这些思想的逻辑基础。-------------------------不一样。 数据结构,无论复杂或简单,只是数据。 算法是计算机可执行的数值计算方法,它加工数据,产出数据。 数据是原料和制成品。 算法是工厂,是生产流水线。 算法和数据有关,但两者不一样。 蛋糕厂同鸡蛋,面粉有关,但蛋糕厂不同于原料。
小哇 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

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数据结构是一种抽象的数据管理的方式,链表、队列和集合都是数据结构,对应的在实际物理内存中的存储方式叫存储结构,例如通常链表的实现在内存中反应为一个链式的存储结构,而队列的实现可能在内存中反应为一个顺序存储结构。
杨冬芳 2019-12-02 02:27:31 0 浏览量 回答数 0

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图算法。详细的可以搜索。下面是摘自百度百科: 图中的度:所谓顶点的度(degree),就是指和该顶点相关联的边数。 在有向图中,度又分为入度和出度。 入度 (in-degree) :以某顶点为弧头,终止于该顶点的弧的数目称为该顶点的入度 出度 (out-degree) :以某顶点为弧尾,起始于该顶点的弧的数目称为该顶点的出度 一、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括: 集合 数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系; 2.线性结构 数据结构中的元素存在一对一的相互关系; 3.树形结构 数据结构中的元素存在一对多的相互关系; 4.图形结构 数据结构中的元素存在多对多的相互关系。 二、数据的物理结构:指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。[1]  数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示(又称映像),它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种,所以,一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。 数据元素的机内表示(映像方法): 用二进制位(bit)的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点(node)。当数据元素有若干个数据项组成时,位串中与个数据项对应的子位串称为数据域(data field)。因此,节点是数据元素的机内表示(或机内映像)。 关系的机内表示(映像方法):数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像,常用两种存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针(pointer)来表示数据元素之间的逻辑关系。
祁同伟 2019-12-02 01:23:17 0 浏览量 回答数 0

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图算法。详细的可以搜索。下面是摘自百度百科: 图中的度:所谓顶点的度(degree),就是指和该顶点相关联的边数。 在有向图中,度又分为入度和出度。 入度 (in-degree) :以某顶点为弧头,终止于该顶点的弧的数目称为该顶点的入度 出度 (out-degree) :以某顶点为弧尾,起始于该顶点的弧的数目称为该顶点的出度 一、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括: 集合 数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系; 2.线性结构 数据结构中的元素存在一对一的相互关系; 3.树形结构 数据结构中的元素存在一对多的相互关系; 4.图形结构 数据结构中的元素存在多对多的相互关系。 二、数据的物理结构:指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。[1]  数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示(又称映像),它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种,所以,一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。 数据元素的机内表示(映像方法): 用二进制位(bit)的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点(node)。当数据元素有若干个数据项组成时,位串中与个数据项对应的子位串称为数据域(data field)。因此,节点是数据元素的机内表示(或机内映像)。 关系的机内表示(映像方法):数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像,常用两种存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针(pointer)来表示数据元素之间的逻辑关系。
聚小编 2019-12-02 01:22:42 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 如果是数据结构和算法很薄弱的话,还是有很大帮助和提升的。
管理贝贝 2019-12-02 01:22:18 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
寒凝雪 2019-12-02 01:23:10 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
琴瑟 2019-12-02 01:23:01 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
青衫无名 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

问题

存储层没懂,底层存储是什么?存储数据结构是邻接表?

存储层没懂,底层存储是什么?存储数据结构是邻接表?...
图数据库GDB小助手 2019-12-01 19:40:33 207 浏览量 回答数 1

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每种数据结构都具有插入、删除和查找三种基本运算,这种说法并不正确。 一般而言,并不是所有的数据结构都有这三种基本运算。 比如多维数组,就没有插入和删除,可以看看,哪怕是二维数组,如果删除其中某个元素,用行还是列来顶替,顶替后,二维数组不就出现缺口了。 再比如说栈和队列,一般并不需要查找(其实原则上说也不能查找,因为逻辑上其访问点被严格限制在线性表的端点了,即使用顺序存储或者链式存储可以在存储结构中查找) 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
知与谁同 2019-12-02 01:22:43 0 浏览量 回答数 0

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你自己题目里也写了,链表,单链表,双链表,队列,集合是数据结构;顺序存储结构,链式存储结构是存储结构
wsytz 2019-12-02 02:27:31 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB 是对传统关系型数据库的补充,它非常适合高伸缩性的场景,它是可扩展性的表结构。基于这点,可以将预期范围内,表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构,通过 MongoDB 来存储,这就可以保证表结构的扩展性。此外,日志系统数据量特别大,如果用 MongoDB 数据库存储这些数据,利用分片集群支持海量数据,同时使用聚集分析和 MapReduce 的能力,是个很好的选择。MongoDB 还适合存储大尺寸的数据,GridFS 存储方案就是基于 MongoDB 的分布式文件存储系统。推荐阅读:http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/
白岳 2019-12-02 01:50:28 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB 是对传统关系型数据库的补充,它非常适合高伸缩性的场景,它是可扩展性的表结构。基于这点,可以将预期范围内,表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构,通过 MongoDB 来存储,这就可以保证表结构的扩展性。此外,日志系统数据量特别大,如果用 MongoDB 数据库存储这些数据,利用分片集群支持海量数据,同时使用聚集分析和 MapReduce 的能力,是个很好的选择。MongoDB 还适合存储大尺寸的数据,GridFS 存储方案就是基于 MongoDB 的分布式文件存储系统。推荐阅读:http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/
白岳 2019-12-02 01:48:18 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB 是对传统关系型数据库的补充,它非常适合高伸缩性的场景,它是可扩展性的表结构。基于这点,可以将预期范围内,表结构可能会不断扩展的 MySQL 表结构,通过 MongoDB 来存储,这就可以保证表结构的扩展性。此外,日志系统数据量特别大,如果用 MongoDB 数据库存储这些数据,利用分片集群支持海量数据,同时使用聚集分析和 MapReduce 的能力,是个很好的选择。MongoDB 还适合存储大尺寸的数据,GridFS 存储方案就是基于 MongoDB 的分布式文件存储系统。推荐阅读:http://blog.720ui.com/2017/db_better_db_use/
白岳 2019-12-02 01:48:13 0 浏览量 回答数 0

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因为数据结构不只是内存中数据的排列,它是对数据的一种组织方式,就像图书馆要排书一样,是为了便于操作,同时它本身也集成了对通用操作:比如查找、比较等的支持。数组不是一种数据结构,而是一种数据类型。一个完整的数据结构包括逻辑结构和存储结构。通常选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。 因此在语言实现上,数据结构通常也会包含与之相对应的算法集合,这些算法是指基本算法:查找、索引、比较等。 数据结构的逻辑结构和硬件是没有关系的,而其存储结构受到计算机硬件系统工作方式的影响,通常这点影响在于数据时顺序存储还是离散存储。算法的基础是数据结构。只有指定明确的数据结构,算法才能设计完成,脱离数据结构,算法是无法,也不可能成立的。因为不需要数据的算法就不是一个有效的计算机算法,算法中任何对数据的组织形式都可以被称之为数据结构。 2.数据结构在编程中的地位是极其重要的,是一个程序实现的基础中的基础,在此基础上才能构建算法。通常而言,你不了解什么高深的算法,一样能完成工作,但是如果你不了解基本的数据结构,那么可以说,你根本就不能完成一个任何有实质性内容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《计算机程序设计艺术》的第一卷《基本算法》中花费的绝大部分的篇幅去论述数据结构。由此可见数据结构对算法的重要性。
沉默术士 2019-12-02 01:23:21 0 浏览量 回答数 0

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存储结构: 一对多结构通过两张表进行外键关联来存储;如果父子主体信息相似,可以通过一张表添加pid字段来存储树形结构的父子关系。 程序设计:使用orm框架中的,一对多映射关联即可;也可以手动维护父子关联关系。
mircode 2019-12-02 02:40:47 0 浏览量 回答数 0

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表格存储(Tablestore)是阿里云自研的结构化数据存储,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务,具备PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。
爱吃鱼的程序员 2021-01-06 13:13:36 0 浏览量 回答数 0

问题

二叉树的后序非递归算法而不适用于栈结构,最佳方案采用什么存储结构

二叉树的后序非递归算法而不适用于栈结构,最佳方案采用什么存储结构...
知与谁同 2019-12-01 20:16:07 452 浏览量 回答数 1

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没有memory这个关键字,solidity在存储storage中声明变量。 领导Solidity开发的chriseth这么说:”你可以把存储storage看作是一个大的数组,它有一个虚拟结构,一个在运行时不能改变的结构——它是由你的智能合约中的状态变量决定的”。 也就是说,在基于智能合约级别的变量声明在智能合约创建时,存储结构是在stone中设置的,并且不能被将来的方法调用和更改。但是,存储的内容可以用state variables调用来改变。这样的调用改变了state,这就是为什么合约级变量被称为状态变量。因此,在合约级别声明的变量uint8存储变量可以更改为uint8(0~255)的任何有效值,但是uint8类型的值的slot槽位将始终存在。 如果在没有memory关键字的函数中声明变量,那么solidity将尝试使用当前已经编译好的存储结构,但会产生意想不到的结果。memory告诉solidity,以便在方法运行时为变量创建一块空间,保证其大小和结构,这样将来就可以在该方法中使用。 memory不能在合约级别使用。只有方法中使用。
景凌凯 2020-03-18 18:40:28 0 浏览量 回答数 0

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关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。比如 有条2条数据,都在一张表里数据1:物品名称:桌子材质:木头数据2:物品名称:苹果是否成熟:是如果是MySQL建表,那就是建3列(数据名称,材质,是否成熟),只是有些行中有些列没值或者没用。比如,苹果就不需要材质列。在Mongodb中,没有列的概念,只有存储的键值。也就是每行以key-value的方式存储,在等同的Mysql的表概念中。存储的行数据每行列都不一样。第一行没有是否存储的key,第二行没有材质的key
落地花开啦 2019-12-02 01:53:59 0 浏览量 回答数 0

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关系型数据库中eW视图的作用? A.存储相同数据结构的数据的集合 B.存储不同数据结构的数据的集合 C.展示不同数据结构的数据的集合 D.展示相同数据结构的数据的集合
剑曼红尘 2020-05-07 14:51:13 0 浏览量 回答数 0

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  907数据结构与算法满分是150分。   考试科目代码及名称:907数据结构与算法   一、考试基本要求   本考试大纲适用于报考深圳大学计算机与软件学院学术型硕士的研究生入学考试。《数据结构与算法》是为招收计算机科学与技术学术型硕士和软件工程学术型硕士而设置的具有选拔功能的水平考试。它的主要目的是测试考生对数据结构与算法各项内容的掌握程度。要求考生熟悉常见的数据结构和算法,能根据实际应用选择合理的逻辑结构、存储结构及其相应的算法,并掌握算法的时间分析和空间分析技术。要求考生能够编写符合软件工程规范、结构清楚、正确易读的算法(程序)。   二、考试内容和考试要求 1、 基本概念 逻辑结构、存储结构、算法及三者之间的关系;算法的特征及设计目标;了解算法时间、空间需求的大O表示法 。 2、向量、链表、栈、队 向量(顺序表)、链表(静态链表、单链表、双向链表、循环链表)及相关算法;栈、队,了解其应用,理解递归;串及C语言中串的表示;串的模式匹配算法;了解多维数组的行优先和列优先的顺序存储;了解特殊矩阵(如上、下三角矩阵)的一维数组存储 ,了解广义表的表示。 3、树和二叉树 树(森林)、二叉树及其性质;两者的对应关系;二叉树的llink-rlink和完全二叉树的顺序存储法;二叉树遍历;赫夫曼(Huffman)树的构造及应用 。 4、图 图(网)的概念及其邻接矩阵和邻接表存储法;图的遍历、最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等算法 。 5、查找与排序 顺序查找、二分查找;二叉排序树、平衡二叉排序树及插入、删除时的平衡方法;B-树、B+树;哈希(Hash)表;了解查找成功及失败的平均查找长度;排序的概念及相关术语;“插入”、“希尔”、“起泡”、“快速”、“选择”、“堆”、“归并”、“基数”等排序算法;了解上述排序算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性;了解上述部分排序算法的适用场合 。   三、考试基本题型 主要题型包括:填空题、选择题、判断题、应用题、算法设计题等。试卷满分为150分。   
小哇 2019-12-02 01:23:55 0 浏览量 回答数 0

问题

C语言中的静态函数是怎么调用的(例如 下面stack.cpp 最后里面的Stackincrease_H函数)

#ifndef _STACK_H #define _STACK_H // // 定义栈的通用类型 数据结构 // 使用线性表的存储结构思想,在数据模型中记录存储容量,和数据实际存储容量 #define STACKSTORAGE...
a123456678 2019-12-01 19:48:06 846 浏览量 回答数 1

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学习算法和数据结构就是把你的程序运行速度变得更快,内存需求变得更小,代码长度变得更短。正式进入数据结构和算法前需要了解下C++内存的那些事。 在C++中,内存分成5个区,他们分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区和常量存储区。 栈,在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限; 堆,就是那些由new分配的内存块,它们的释放编译器不去管,由我们的应用程序去控制,一般一个new就要对应一个delete。如果程序员没有释放掉,那么在程序结束后,操作系统会自动回收; 自由存储区,就是那些由malloc等分配的内存块,它和堆是十分相似的,不过它是用free来结束自己的生命的; 全局/静态存储区,全局变量和静态变量被分配到同一块内存中,在以前的C语言中,全局变量又分为初始化的和未初始化的,在C++里面没有这个区分了,他们共同占用同一块内存区; 常量存储区,这是一块比较特殊的存储区,它们里面存放的是常量,不允许修改。 以上内容摘自《C++内存管理技术内幕》,学习数据结构和算法前可以多多看一下。
云篆 2019-12-02 01:23:19 0 浏览量 回答数 0

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数据结构的存储结构是和相应的数据在内存中的物理地址之间的关系有关。而逻辑结构只是描述数据之间的关系(三大逻辑结构的一种)。举例说,线性表(元素之间的逻辑关系是线性的)可以是顺序存储的方式
管理贝贝 2019-12-02 01:22:22 0 浏览量 回答数 0

问题

数据多样化存储

RDS支持搭配云数据库Memcache、云数据库Redis和对象存储OSS等存储产品使用,实现多样化存储扩展。 缓存数据持久化 RDS可以搭配云数据库Memcache和云数据库Redis使用,组成高吞...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:35:17 1017 浏览量 回答数 0

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云数据库和云存储的区别: 一、从服务层面来说 这两者都可以做为PaaS服务暴露给用户,云数据库可以包括关系型数据库以及非关系型数据库等,而云存储则可以包含块存储(Block Storage)以及对象存储(Object Storage)等。 二、从数据的结构来说 一般云存储上存储的都是用户上传的比较零散的文件,每个文件的类型和组织的方式可以不一致,比如图片,音频,word文件之类的,而数据库中存储中的数据都由数据库进程来直接管理,包括表空间,表结构以及数据存储的方式,是有规则的。 三、从提供的服务来说 云存储:提供存储能力,更多面对的场景是非结构化类数据,如文件,图片,视频等。 云数据库:提供基础的数据库和数据对象管理能力,既包括oracle,mysql,sql server等关系型数据库,也可以包括类似mongodb , hbase等半结构化数据库。 四、从两者的关系来说 对于云存储当前基本都基于类似hdfs分布式文件系统进行封装,提供存储服务能力接口。也可以基于hdfs,上面再架构一层,形成一个数据库,再将数据库能力暴露出去,形成云数据库。 类似hbase,但是对于常见的关系型数据库,可以做为云数据库,但是他们底层不不是依赖的云存储能力。 扩展资料: 云存储的主要用途: 云存储通常意味着把主数据或备份数据放到企业外部不确定的存储池里,而不是放到本地数据中心或专用远程站点。支持者们认为,如果使用云存储服务,企业机构就能节省投资费用,简化复杂的设置和管理任务,把数据放在云中还便于从更多的地方访问数据。 数据备份、归档和灾难恢复是云存储可能的三个用途。 减少工作和费用是预计云服务在接下来几年会持续增长的一个主要原因。据研究公司IDC声称,全球IT开支当中有4%用于云服务;到2012年,这个比例会达到9%。 由于成本和空间方面的压力,数据存储非常适合使用云解决方案;IDC预测,在这同一期间,云存储在云服务开支中的比重会从8%增加到13%。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!
牧明 2019-12-02 02:17:41 0 浏览量 回答数 0

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