关于一首数据库问题，求解

haoeanl 2016-05-18 10:30:51

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ssqtjffcu 2016-05-21

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select a.id, a.article, if(t.user_id is null, 0, 1) as is_follow
  from (select * from 用户表 where user_id = 2) t
 right join 文章表 a
    on (a.id = t.follow);

一。课程设计题目：漫步迷宫二。问题描述：用m行n列的m*n个正方格表示一个迷宫，其中划有斜线的方格表示不可通行，未划有斜线的方格表示可以通行。请编写寻找从入口到出口的一条最短路径的程序。三。基本要求： 1。迷宫的规格（即行数与列数）,状态设置(即各方格能否通行的状态)，以及入口和出口的位置，均应由输入随机确定。 2。求得的最短路径，应该以从入口到出口的路径上的各个方格的坐标的线性序列输出。当无通路时，应该报告无路径的信息。 3。尽量采用结构化程序设计方法，要求对各个模块的功能及参数作必要的说明。四。实现提示： 1。迷宫可以采用matrix类型的二维数组A表示。A.rownum与A.colnum分别表示迷宫的实际的行数与列数。而A.maze[i][j]表示迷宫中第i行第j列的一个方格，用A.maze[i][j]=0表示该方格可以通行，用A.maze[i][j]=1表示该方格不可以通行。 2。由于要寻找从入口到出口的一条最短路径，最好将迷宫看作是一个图结构。则问题转化为寻找从对应于入口顶点到对应于出口顶点的一条最短路径的问题。该问题可以采用从入口顶点出发，进行广度优先搜索遍历，直到遇到出口顶点或者遍历完毕也没有遇到出口顶点为止。这二种情况分别对应于最短路径探索成功与查无通路的事实。 3。基于上述分析，涉及到数据结构的转换，即将二维数组表示的迷宫A转换为以adjlist 类型的邻接表表示的图结构G。在图结构中，将迷宫中的每个方格看作是一个顶点。不可通行的方格都是孤立顶点；相邻的可通行的方格所对应的顶点之间看作是有边相连。因此迷宫可以看作是由m*n个顶点及无向边构成的一个非连通的无向图。尽管图是不连通的，但不影响本问题的求解，而且本问题有解的条件是：入口顶点与出口顶点在同一个连通分量中。图结构G中，G.adj[k]表示编号为k的顶点的邻接情况的单链表的头指针；G.vexnum表示图G中的实际顶点数，而且具有如下关系：G.vexnum=A.rownum*A.colnum 4。为了避免迷宫数据的重复输入，我们期望A能够自动地转换为G。因此应该设计一个转换算法create_adjlist(A,G)。而图结构中顶点是要编号的，我们约定以行为序，顺序给迷宫A中的方格所对应的顶点编号。这样迷宫中方格的坐标（即行row和列col）与图G中所对应的顶点的编号（即verno）之间具有如下关系： verno=（row-1）* n + col row=（verno-1）/ n + 1 col=（verno-1）% n + 1 5。在广度优先搜索遍历求解最短路径过程中，应该设置一个队列queue作为辅助数据结构；路径采用一个整数数组pred来表示。这二个数据结构的存储结构类型均为list类型，其说明定义如下：typedef int list[MAXVER]；队列queue应该设置front和rear分别指示列首与列尾，queue[k]表示第k个入列的顶点编号。采用pred记录路径，pred[i]表示顶点i在广度优先搜索遍历过程中的前趋顶点的编号，它表明是经过边（pred[i]，i）达到顶点i的。这样，当路径探索成功时，我们可以从出口顶点倒推出从入口到出口的一条路径来。当然要涉及到从顶点编号向方格坐标的反转换，这个公式在上面已经给出了。

EES 是工程方程解答器的英文字母的首字母缩写词。EES 的基本功能是解代数方程组。 EES 也能解差分方程、有复杂变量的方程、做工程优化、提供线性和非线性回归并可绘出良好的二维图形。EES 的最早版本开发于 Apple Macintosh 计算机和 Windows 操作系统。这本使用手册描述了基于 Windows 操作系统的 EES 版本，包括 Windows 95/98/2000 和 Windows NT4。 EES 和现有的方程组数值解程序之间有两个主要的差别。首先，EES 自动识别和求解必须同时求解的方程组。这个特点简化了用户的工作并可使解答器永远在最佳效率下工作。其次，EES 提供了很多对工程计算非常有用的内置数学和热物性函数。例如，EES 中内置有蒸汽性质表，根据任意两个物性参数就可通过调用一个内置函数而获得其它的物性参数。对于大多数制冷剂(包括一些新的混合制冷剂)、氨、甲烷、二氧化碳和很多其它流体，也提供了类似的功能。空气性质表是内置的，很多常用气体的 psychrometric 函数和 JANAF 表中的数据一样也是内置的。同样也提供了这些物质的迁移性质。虽然 EES 中的数学函数和热物性函数库是强大的，但是并不能完全满足每个用户的需要。EES 允许用户用 3 种方式输入他/她自己的函数关系式。首先，在 EES 中插入和添加表格数据非常方便，这样列表数据可以在方程组的求解过程中直接使用。其次，EES 语言支持用户用类似于 Pascal 和 Fortran 语言编写的函数和子程序。EES 也支持用户自己用 EES 语言编写的模块，这些模块可以被其他 EES 程序调用。那些函数、子程序和模块可以当作文件储存，当启动 EES 时这些可自动读取。第三，用任何一种高级语言(例如 Pascal、C 或者Fortran)编写的外置函数和子程序，可以通过使用 Windows 操作系统的动态连接程序库的功能而动态连接到 EES。添加的函数关系式的这三种方法为扩展 EES 的功能提供了非常强有力的手段。提出 EES 的动机在于热力学和传热学的教学过程。为了学习这些课程，学生经常需要解决问题。对于学生来说，查找物性数据和求解决相似的方程组需要耗费大部分时间和精力，一旦学生熟悉了这些物性数据表，对这些物性数据表的进一步使用并不能对学生的能力有所帮助，对代数表达式的使用也是如此。以通常的方式解决问题所需要的时间和精力实际上消耗了学生学习这些的学习兴趣，因为它迫使学生去关心求解方程组所需要的语句（其实无关紧要）而使学习非常费力。一些涉及到热力学和传热学的有趣的实际问题可能因为他们的数学复杂性而并没有解析解。EES 允许用户摆脱平凡杂事而集中更多心思于开发上。对于需要确定一个或更多参数的设计问题，EES 显得特别有用。EES 程序提供了物性参数表，这类似于一张电子表格。用户需要确定独立变量并在表格里输入其数值，EES 将计算出表格中其他物性参数的数值。则表格内的参数的关系可以显示在平面图上。EES 也提供了实验数据误差引起计算变量误差的估计。利用 EES，设计问题并不比求解一个具有固定自变量的问题难。 EES 的优势在于它提供一套简单而直观的命令，这样初学者能迅速掌握解决任何代数学问题的方法。而且，这个软件的功能对于专业人员来说也是强大而实用的。内置于 EES 软件中的庞大的关于热物性和迁移性质的数据库对于解决关于热力学、流体力学和传热学问题是大有裨益的。EES 可以用于很多工程问题；尤其适用于在机械工程课程方面和解决实际工程问题的需要。

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码： min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2<=600; 然后点击工具条上的按钮即可。例1.2 使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量 A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60 A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55 A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51 A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43 A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41 A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52 销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下： model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @for(vendors(J): @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J)); !产量约束; @for(warehouses(I): @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。 2.1 为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。 2.2 什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。 LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derived set)。一个原始集是由一些最基本的对象组成的。一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。 2.3 模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

蝴蝶效应（ The Butterfly Effect）是指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。先从美国麻省理工学院气象学家洛伦兹（Lorenz）的发现谈起。为了预报天气，洛伦兹（Lorenz）用计算机求解仿真地球大气的13个方程式，意图是利用计算机的高速运算来提高长期天气预报的准确性。1963年的一次试验中，为了更细致地考察结果，他把一个中间解0.506取出，提高精度到0.506127再送回。而当他到咖啡馆喝了杯咖啡以后回来再看时竟大吃一惊：本来很小的差异，结果却偏离了十万八千里！再次验算发现计算机并没有毛病，洛伦兹（Lorenz）发现，由于误差会以指数形式增长，在这种情况下，一个微小的误差随着不断推移造成了巨大的后果，于是，他在1963年一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一个海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。1963年12月，洛伦兹（Lorenz）在华盛顿的美国科学促进会的一次讲演中他用了更加有诗意的蝴蝶，提出一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能会在美国的德克萨斯引起一场龙卷风。他的演讲和结论给人们留下了极其深刻的印象。从此以后，所谓“蝴蝶效应”之说就不胫而走，名声远扬了。“蝴蝶效应”之所以令人着迷、令人激动、发人深省，不但在于其大胆的想象力和迷人的美学色彩，更在于其深刻的科学内涵和内在的哲学魅力，初始条件的十分微小的变化经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差别。决策理论专家西蒙也在人工智能研究中，通过国际象棋的研究对细节问题也提出了自己的认识，他认为在有限理性前提下，要养成遵从理性的习惯。习惯是由细节养成的，而细节决定成败，所以，注重细节，要旨不在偶然，而在习惯。在信息高速发达日常往来纷繁复杂的今天，人与人之间沟通方式的多样化，注重细节必然要付出自已大量的时间和精力，但往往很多微小的细节也会产生不可预料的结果，这种情况下，好的工具软件必然是好习惯形成的基础。一般来说，一个优秀的职业人士至少会有上千个接触过的日常联系人，没有好的沟通工具连查找联系人状态都是一个难题，特别是对销售员、项目经理、企、事业单位的管理办公人员等白领工作者来说，运用高效率的沟通工具来有条不紊的记录与沟通则是事业成功的重要因素！掌中蝶客户通讯管理系统开发的基本思想就是为各个层面的职业人提供注重细节、提高沟通效率、养成良好沟通习惯的优秀软件平台！西方流传的一首民谣说马蹄铁上一个钉子丢失了，本是初始条件的十分微小的变化，但“长期”效应的后果却是一个帝国存亡的差别。愿“掌中蝶”为您带来蝴蝶效应，以小的代价换得好的沟通习惯与事业的“硕果”。拾到一个钉子，修好一只蹄铁；修好一只蹄铁，装备一匹战马；装备一匹战马；武装一位骑士；武装一位骑士，赢了一场战斗；赢了一场战斗，得到一个帝国。产品主要管理功能：一．联系人管理 1、与 outlook 、excel、txt、手机卡之间信息的导入与导出 2、自建树状分类目录，联系人资料可随意拖动 3、联系人信息资料详尽，弥补传统存储方式过于简单的缺点 4、快速、准确、轻松地找到所要查找的联系人 5、联系人排除重复记录的数据整理 6、提供查找联系人的快捷方式二．邮件客户端管理 1、系统自动将收到的邮件分类 2、集中管理多个支持POP协议的邮箱 3、设置系统自动接收与发送时间 4、群发以及批量导出 5、快速、准确、轻松地找到所要查找的内容 6、收到邮件后提供多种选择的快捷方式三．短信往来管理 1、联系人生日短信提醒与节日期间收到短信的自动回复 2、手机内收发短信的下载管理 3、编辑或收到短信后添加至自定义短信语数据库 4、群发、定时发送、与批量导出 5、快速、准确、轻松地找到所要查找的短信 6、收到短信后提供的多种选择的快捷方式 7、短信往来记录可以对话形式显示，能导出到文件四．手机卡管理及事务管理 1、对手机卡中的联系人导入到软件、或导出备份 2、将软件内联系人信息导入到手机卡五．日程安排及个人日记 1、设置日程安排的要事提醒时间 2、将收到的邮件及短信内容快速转换成个人日程安排 3、将某项日程安排以邮件及短信快速发送给某个或多个联系人组 4、批量导出日程安排为工作日程文本文件 5、用内容或完成情况中的关键字来搜索某日程掌中蝶软件能够对短信内容中包含的关于时间的文字进行自然语言分析，用户无需手动，系统会自动填写好日程的开始时刻等内容，目前国内外没有任何一款通讯管理软件可以做到这一点。

人工智能的发展及应用这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展.成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。人工智能的定义? 　　?"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。？　　人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能"制品"，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。？人工智能的应用领域？　　?1.在管理系统中的应用？　　(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。? 　　　2。在工程领域的应用? 　　(1）医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具.事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了着名的作为内科医生咨询的 Internist 2 内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮.目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。? 　　(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统"PROSPECTOR",该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。? 　　3。在技术研究中的应用? 　　(1)在超声无损检测（NDT)与无损评价（NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤（UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化.？　　（2）人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。人工智能的发展人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几个阶段：孕育阶段：古希腊的Aristotle（亚里士多德）(前384—322）,给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)（1561- 1626)，系统地给出了归纳法."知识就是力量"德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646- 1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)（181 5-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。第一阶段： 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显着的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序LISP表处理语言等.但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智

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