学习 严蔚敏讲数据结构笔记28

二、VSAM文件

VSAM(VisualStorageAccessMethod)文件是利用操作系统中提供的虚拟存储器的功能组织的文件，免除了用户为读写记录时直接对外存进行操作，对用户而言，文件只有控制区间和控制区域等逻辑存储单位。

1.      文件结构

2.      控制区间是用户进行依次存取的逻辑单位，可看成是一个逻辑磁道。但它的实际大小和物理磁道无关。

控制区域由若干控制区间和它们的索引项组成，可看成是一个逻辑柱面。

VSAM文件初建时，每个控制区间内的记录数不足额定数，并且有的控制区间内的记录数不为零。

3.      顺序集本身是一个单链表，它包含文件的全部索引项，同时，顺序集中的每个结点即为B+树的叶子结点，索引集中的结点即为B+树的非叶子结点。

4.      文件的操作

检索：可进行顺序存取和按关键字存取；

插入：按关键字大小插入在某个适当的控制区间中，当控制区间中的记录数超过文件规定的大小时，要“分裂”控制区间，必要时，还需要“分裂”控制区域。

删除：必须“真实地”删除记录，因此要在控制区间内“移动”记录

5．VSAM文件通常被作为大型索引顺序文件的标准组织方式。

其优点是：动态呢分配和释放空间，不需要重组文件；能较快地实现对“后插入”的记录的检索。

其缺点是：占有较多的存储空间，一般只能保持75%的存储空间利用率。（因此，一般情况下，极少产生需要分裂控制区域的情况）。

 

12.5直接存取文件

1.和前几节讨论论的文件组织方法不同，直接存取文件的特点是，由记录的关键字“直接”得到记录在外存上映象地址。

类似于哈希表的构造方法，根据文件中关键字的特点设计一种“哈希函数”和“处理冲突的方法“将记录散列到外存储设备上，又称“散列文件”。

2哈希文件结构

由于记录在外存上是成组存放的，因此允许多个记录映象到同一个地址上。在此，称外存储器中存放多个记录的“数据块”为“桶”。因此由哈希函数得到的映象地址为“桶地址”。

例如：有一组关键字如下所列

{589,063,269,505,764,182,166,330}

假设哈希函数为key MOD 7，每个同可以容纳3个记录（称桶的容量为3），则哈希文件如下：

在哈希文件中，“冲突”和“溢出”是不同的概念，一般情况下，假设桶的大小为m，则允许哈希地址产生m-1次的冲突，当发生第m次冲突时，才需要进行“冲突处理”，对散列文件而言，通常采用链地址法出路冲突。为区别起见，称直接“散列”的数据块为“基桶”，而“溢出”存放的数据块为“溢出桶”。

 

3.文件的操作

检索：只能进行按关键字的查找，不能进行顺序查找。检索时，先在基桶内进行查找，若不存在，则再到溢出桶中进行查找。

插入：当查找不成功时，将记录插入在相应的基桶或溢出桶内。

删除：对被删记录做特殊标记

 

5.      优点：记录随机存放，不需要进行排序：插入、删除方便，存取速度快，节省存储空间，不需要索引区。

缺点：不能进行顺序存取，在经过多次插入和删除操作之后，需进行“重组文件”的操作。

 

12.多关键字文件

一、多关键字文件的特点

除需要对主关键字建立“主索引”外，尚需对各个次关键字建立“次索引”。

次索引项：

 

二、次索引的组织方法

1.多重链表文件

特点：将所有具有相同次关键字的记录链接在同一个链表中，该链表的头指针即为次索引项中“指针域”的值。

2.倒排文件

特点：将所有具有相同次关键字的记录构成一个次索引顺序表，此时的次索引顺序表中仅存放记录的“主关键字”或记录的“物理记录号”，次索引项中的“指针”指向相应的次索引顺序表。

3.次关键字索引表本身的结构可以是顺序表，也可以是树表或哈希表，视具体的次关键字的特性而定。

 

本章学习要求：

熟悉各类文件的特点，构造方法以及如何实现检索，插入和删除。

 

9.15

47_001

int Search_Sq(SSTable ST, KeyType key) {          ST.elem[ST.length+1].key  = key;          i  = 1;          while(ST.elem[i].key  > key)                    ++  i;          if(ST.elem[i].key  = key && i != ST.length + 1)                    return  i;          else                    return  0; }

 

 

9.18

47_002

int IsBSTree(BiTree T) {          if(!  T)                    return  1;          else  if(IsBSTree(T->lchild))                   if(pre->data < T->data)                    {                             pre  = T;                             return(IsBSTree(T->rchild));                    }                    else                              return  0; }

9.13

47_003

typedef struct {          KeyType  data;          struct  *next; } Lnode, *Link;   typedef struct {          Link  *elem; //指针数组          int  count; //当前记录个数 }LHashTable; //链地址处理冲突的哈希表   void CrtLHTable(LHashTable &LH) {          for(i  = 0; i < m; i ++)                    LH[i]  = NULL;          for(LH.count  = 0, j = 0; j < n; j ++)          {                    scanf(key);                    i  = H(key);                    p  = LH[i];                    while(p  && p->data != key)                             p  = p->next;                    if(!  p)                    {                             s  = (Link) malloc(sizeof(Lnode));                             s->data  = key;                             LH.count  ++;                             s->next  = LH[i];                             LH[i]  = s;                    }          } }

 

 

48_001

i = 0; k = 1; j = n+1; while(k != j) {          if(H.r[k]  = 'red')          {                    i  ++;                    H.r[i]  <-- --> H.r[k];                    k  ++;          }          else  if(H.r[k] = 'while')                             k  ++;          else          {                    j  --;                    H.r[k]  <-- --> H.r[j];          } }

二、利用“选择排序”的思想

10.17

48_001

void adjust(HeapType &H, int p) {          //已知H.r[1..p]是堆          //现调用H.r[p+1]，使H.r[1..p+1]为堆          j  = p + 1;          rc  = H.r[p+1];          for(i  = j / 2; j > 1; i = j/2)          {                    if(H.r[i].key  >= rc.key)                             break;                    H.r[j]  = H.r[i];                    j  = i;          } }

 

当为2的幂次时，还应考虑

 

 

 

 

以上是看视频的全部笔记。