◼ 3.3.1 概述 ◼ 3.3.2 单表查询 ◼ 3.3.3 连接查询 ◼ 3.3.4 嵌套查询 ◼ 3.3.5 集合查询 ◼ 3.3.6 小结

2.4 关系代数 2.5 关系演算 2.6 小结

6.1 二叉树 6.2 二叉树遍历

6.1 二叉树 6.2 二叉树遍历

第三章信息获取 3.1信息概述 一、数据:记录客观事物的性质、形态和数量特征的抽象符号(文字、数字、图表、图形、曲线)。 二、信息:数据经加工处理后得到信息。反映客观规律。 两者之间无绝对界限

由于查找运算的使用频率很高,几乎 在任何一个计算机系统软件和应用软件中 都会涉及到,所以当问题所涉及的数据量 相当大时,查找方法的效率就显得格外重 要。在一些实时查询系统中尤其如此。因 此,本章将系统地讨论各种查找方法,并 通过对它们的效率分析来比较各种查找方 法的优劣

第一章绪论 本章内容 一、多媒体的含义;(重点) 二、多媒体技术的主要特征; 三、多媒体技术的产生和发展; 四、多媒体技术的应用 五、多媒体技术研究的主要内容。 媒体的种类及特点（重点） 视觉媒体技术（重点） 听觉媒体技术（重点） 触觉媒体技术 多媒体数据压缩的基本原理和方法； •声音压缩标准； •图像压缩标准； •视频压缩标准；

本章主要内容 一、C语言的语句类型 二、数据输出 三、数据输入 四、顺序结构程序设计

分类数据的分析对象是归属于某一类的观测的频数

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验