6.设有关系R(A,B,C)的值如下: A B C 56 5 67 5 6 8 6 下列叙述正确的是[ ] A.函数依赖C→A在上述关系中成立 B.函数依赖AB→C在上述关系中成立 C.函数依赖A→C在上述关系中成立 D.函数依赖C→AB在上述关系中成立

时间: 2024-04-02 17:34:23 浏览: 84
根据给出的关系R(A,B,C)的值,可以得到以下函数依赖: - C → A - AB → C 因此,选项A和D都是错误的。而选项B是错误的,因为给出的关系中存在如下两个元组: - (5, 6, 8) - (5, 6, 7) 这两个元组满足AB相同但C不同,因此AB不能决定唯一的C值,AB无法确定C,因此AB→C不成立。 因此,正确答案是选项C:函数依赖A→C在上述关系中成立。因为对于每个值A,都可以确定唯一的C值。
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c语言int a[10]={21,56,43,5,7,8,5,3,45,6};对这个数组使用插入排序

好的,下面是使用插入排序对数组 a 进行排序的 C 代码示例: ```c #include <stdio.h> void insertionSort(int arr[], int n) { int i, key, j; for (i = 1; i < n; i++) { key = arr[i]; j = i - 1; while (j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j = j - 1; } arr[j + 1] = key; } } int main() { int a[10]={21,56,43,5,7,8,5,3,45,6}; int n = sizeof(a)/sizeof(a[0]); insertionSort(a, n); printf("排序后的数组:\n"); for (int i=0; i < n; i++) printf("%d ", a[i]); return 0; } ``` 运行结果: ``` 排序后的数组: 3 5 5 6 7 8 21 43 45 56 ``` 这样,数组 a 就被排好序了。

输入一个小数a,求取其整数部分,并保存在整数变量b中,计算a + b * 6的值

### 回答1: 好的,这个问题可以回答。假设输入的小数为a,那么可以使用强制类型转换将a转换为整数类型,然后将结果保存在变量b中。具体代码如下: int b = (int)a; 然后,计算a * b * 6的值即可,代码如下: float result = a * b * 6; 注意,这里使用了浮点数类型来保存结果,因为计算过程中可能会出现小数。 ### 回答2: 假设输入的小数为a,我们首先要求取其整数部分,可以使用取整函数,例如Python中的int()函数。将a通过int()函数取整后保存在整数变量b中。 然后,我们需要计算a乘以b再乘以6的值。可以通过将b与6相乘,再将结果与a相乘,得到最终的结果。记为result。 伪代码如下所示: ``` 输入小数a 令 b = int(a) result = a * b * 6 输出result ``` 需要注意的是,在具体编程过程中,可能需要对输入的小数进行判断,以确保输入的合法性,例如判断a是否为小数。此外,浮点数在计算过程中可能会存在精度问题,需要根据具体情况进行处理。 ### 回答3: 首先,我们可以使用取整函数来得到小数a的整数部分,并将其保存在整数变量b中。一个常用的取整函数是取底函数,可以使用数学库或者编程语言中提供的相关函数来实现。 接下来,我们可以计算a乘以b再乘以6的值。首先,我们需要将整数b转换成浮点数,这样才能进行乘法运算。然后,我们可以将小数a与浮点数b相乘,得到结果c。最后,我们将c乘以6得到最终的结果,保存在一个新的变量中。 假设小数a为3.14,我们可以通过以下步骤来计算结果: 1. 使用取底函数得到整数部分b,对于3.14,取整后得到3。 2. 将整数b转换为浮点数,得到3.0。 3. 计算a乘以b,得到3.14乘以3.0等于9.42。 4. 将乘积9.42乘以6,得到最终结果56.52。 因此,对于输入的小数a,计算a乘以b再乘以6的值为56.52。

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Hadoop生态系统与MapReduce详解

"了解Hadoop生态系统的基本概念,包括其主要组件如HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Pig、Sqoop,以及MapReduce的工作原理和作业执行流程。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最初由Apache软件基金会开发,设计用于处理和存储大量数据。Hadoop的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,它们共同构成了处理大数据的基础。 HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它被设计为在廉价的硬件上运行,具有高容错性和高吞吐量。HDFS能够处理PB级别的数据,并且能够支持多个数据副本以确保数据的可靠性。Hadoop不仅限于HDFS,还可以与其他文件系统集成,例如本地文件系统和Amazon S3。 MapReduce是Hadoop的分布式数据处理模型,它将大型数据集分解为小块,然后在集群中的多台机器上并行处理。Map阶段负责将输入数据拆分成键值对并进行初步处理,Reduce阶段则负责聚合map阶段的结果,通常用于汇总或整合数据。MapReduce程序可以通过多种编程语言编写,如Java、Ruby、Python和C++。 除了HDFS和MapReduce,Hadoop生态系统还包括其他组件: - Avro:这是一种高效的跨语言数据序列化系统,用于数据交换和持久化存储。 - Pig:Pig Latin是Pig提供的数据流语言,用于处理大规模数据,它简化了复杂的数据分析任务,运行在MapReduce之上。 - Hive:Hive是一个基于HDFS的数据仓库,提供类似SQL的查询语言(HQL)来方便地访问和分析存储在Hadoop中的数据。 - HBase:HBase是一个分布式NoSQL数据库,适用于实时查询和大数据分析,它利用HDFS作为底层存储,并支持随机读写操作。 - ZooKeeper:ZooKeeper是一个协调服务,提供分布式一致性,如命名服务、配置管理、选举和分布式同步,是构建分布式应用的关键组件。 - Sqoop:Sqoop是一个工具,用于高效地在Hadoop和传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)之间导入导出数据。 MapReduce的工作流程包括作业提交、任务调度和执行。作业由客户端提交到JobTracker,JobTracker将作业分解为多个Map任务和Reduce任务,并分配给TaskTracker节点执行。TaskTracker节点负责执行任务并定期向JobTracker汇报进度。当所有任务完成时,JobTracker通知客户端作业完成。 Hadoop及其生态系统提供了全面的解决方案,从数据存储到数据处理,再到数据分析,使得处理海量数据变得可能和高效。通过理解和掌握这些核心概念,开发者可以构建强大的分布式应用程序,应对大数据挑战。
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