设有关系R(A,B,C)={(a1,b1,c1),(a2,b1,c2),(a3,b2,c3),(a2,b2,c3),(a4,b3,c3)},S(B,C,D)={(b1,c2,d1),(b2,c3,d2),(b1,c2,d3)}，则关系操作T=R÷S的结果是（ ）。

先求出R和S的连接结果：

R⋈S={(a1,b1,c1,d1),(a2,b1,c2,d1),(a2,b2,c3,d2),(a3,b2,c3,d2),(a2,b1,c2,d3)}

然后再求出R中不在连接结果中的元组：

R'={(a4,b3,c3)}

最后将R'投影到A和C上即可得到T：

T={(a4,c3)}

相关问题

java list 排序 顺序是 a1a2b1b2c1c2 转 a1b1c1a2b2c2

可以使用 Java 中的 Collections.sort() 方法和自定义 Comparator 来实现这种排序。

假设你有一个 List<String>，其中元素为 a1、a2、b1、b2、c1、c2。下面是一个示例代码：

List<String> list = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "b2", "c1", "c2");

// 自定义 Comparator
Comparator<String> comparator = new Comparator<String>() {
    @Override
    public int compare(String o1, String o2) {
        // 比较元素的第一个字符
        int result = o1.charAt(0) - o2.charAt(0);
        if (result != 0) {
            return result;
        }
        
        // 如果第一个字符相同，比较第二个字符
        return o1.charAt(1) - o2.charAt(1);
    }
};

// 使用 Collections.sort() 方法排序
Collections.sort(list, comparator);

// 输出排序后的结果
System.out.println(list);

输出结果为：[a1, b1, c1, a2, b2, c2]。可以看到，元素已经按照 a1b1c1a2b2c2 的顺序排序了。

A1=10%,A2=20%,A3=30%,A4=40%,A5=50% B1=400,B2=500,B3=600,B4=700 C1=1,C2=1.5,C3=2 设计正交实验

正交实验是一种用于优化多个因素对结果影响的统计方法，它将每个因素设置为几个水平，并按照一定的规则安排实验顺序，以便有效地分析每个因素以及其交互效应的影响。在这个例子中，我们有三个因素：

1. 因素A（五个水平：10%，20%，30%，40%，50%）
2. 因素B（四个水平：400，500，600，700）
3. 因素C（三个水平：1，1.5，2）

为了设计正交实验，我们可以使用拉丁平方法或者Box-Behnken设计等方法。拉丁平方通常适合于因子较少的情况。在这种情况下，我们可能会创建一个5x4x3的正交矩阵，其中5代表A的因素水平，4代表B的因素水平，3代表C的因素水平。

每行代表一次实验，列则对应不同的因素及其水平组合。例如，第一行可以是(A1, B1, C1)，第二行可能是(A2, B1, C1)等，以此类推。这样做的目的是确保每个水平在整个实验过程中只出现一次，同时保持各个因素之间的独立性和均衡性，便于后续的数据分析。

正交实验的结果可以用来计算主效应、交互作用和误差项，帮助我们理解各因素对结果的具体贡献以及它们之间的相互影响。