Методы организации данных

    Таблица 3.1 – Исходный массив, упорядоченный по возрастанию 
 

    Для построения К- и А-индексов вычислим шаг арифметической прогрессии d, z. Так как  d = , имеем . Получаем массив К-индексов (таблица 3.2).

    Таблица 3.2 – Исходный массив К-индексов 

    Вычислим  значения для А-индекса: z £ 2* max (p_i – p_i-1), т.к. max (p_i – p_i-1) = 68 – 56 = 12, следовательно, z = 24. Получаем массив А-индексов (таблица 3.3).

    Таблица 3.3 – Исходный массив А-индексов 

    При добавлении элемента со значением 55 получим  массивы для К-индексов (таблица 3.4 а) и для А-индексов (таблица 3.4 б)

     а           б

    Таблица 3.4 – Массивы для К-индексов (а) и для А-индексов (б) при добавлении

                      элемента  со значением 55 

    При удалении элемента со значением 36 получим массивы для К-индексов (таблица 3.5 а) и для А-индексов (таблица 3.5 б)

     а           б

    Таблица 3.5 – Массивы для К-индексов (а) и для А-индексов (б) при удалении

                      элемента  со значением 36 

    При корректировке записей индексы также должны изменяться: всегда К-индексы и реже А-индексы. При включении новой записи с ключом q определяем К-индекс, такой, что K_i–1 £ q < K_i, где i – номер К-индекса. Затем всем К-индексам с номером i и больше присваиваем значения ключей и адресов тех записей, которые непосредственно предшествуют ранее зафиксированным в этих индексах записям основного массива. Аналогично при удалении записи с ключом q всем К-индексам с номером i и больше присваиваем значения ключей и адресов тех записей, которые непосредственно следуют за ранее указанными в этих индексах записями основного массива. При корректировке массива изменяются меньше значений А-индексов, чем К-индексов.

    Таким образом, А-индексы целесообразнее К-индексов – они характеризуются  меньшим объемом памяти, необходимым для их размещения, а также более быстрым поиском при достаточно большом количестве элементов в массиве. 

     4 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

    При выполнении курсового проекта были изучены теоретические основы методов  и средств описания ЭИС.

    Про нелинейную организацию данных необходимо отметить, что по критерию времени формирования данных бинарное дерево имеет определенные преимущества перед последовательным массивом несмотря на то, что процессы формирования описываются одинаковыми формулами. По времени поиска последовательный массив и бинарное дерево предпочтительнее списка. Минимальное время корректировки характерно для бинарного дерева, а минимальный объем памяти – для последовательного массива.

    Анализ  методов организации данных показал, что не существует абсолютно безупречного метода. Поэтому надо выбирать метод организации данных, исходя из конкретных поставленных перед проектировщиком БД задач. Необходимо учесть то, что минимальное время (формирования, поиска, корректировки) обычно считается более важным критерием, чем объем минимальной дополнительной памяти, и тогда лучшим методом организации данных считается упорядоченное бинарное дерево.

    Что же касается ускорения доступа к  данным, то оно достигается применением  принципиальных методов размещения  и поиска информации, либо путем создания массивов вспомогательной информации о хранимых данных. При использовании адресных функций наиболее рационально использовать адресную функцию вида i = ОСТ(A/m) при рассмотрении данных, когда [Amax – Amin] намного больше, чем количество записей исходного массива М, в то время адресная функция вида i = A – c потребует большие объемы неиспользуемой, но зарезервированной памяти.

    При организации индексируемого массива  целесообразнее использовать А-индексы, так как они характеризуются меньшим объемом памяти, необходимым для их размещения, более быстрым поиском при достаточно большом числе записей в массиве, а также более простой корректировкой массива.

     СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 

1. Исакова А.И. Основы теории экономических информационных систем. В 2-х частях. – Томск: ТУСУР, 2000. – Ч.1. - 70 с.
2. Исакова А.И. Основы теории экономических информационных систем. В 2-х частях. – Томск: ТУСУР, 2000. – Ч.2. - 70 с.
3. Исакова А.И. Сборник задач по курсу «Теория экономических информационных систем». – Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2001. – 70 с.
4. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2002. – 240 с.
5. Мишенин А.И., Салмин С.П. Теория экономических информационных систем. Практикум: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 192 с.
6. Чернышев А.А., Кирпиченко Л.И. Система образовательных стандартов. Общие требования и правила оформления.  – Томск: ТУСУР, 1999. – 36 с.
7. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / Под ред. проф. Г.А. Титоренко. – М.: ЮНИТИ, 2004. – 399 с.