计算机中的数据组织与存储方式

这本教科书基本介绍了当前计算机设计的基础知识。正如标题所示，本书涵盖了硬件与软件之间的边界。在概述和性能讨论之后，书中详细介绍了诸如指令集等技术细节，以及它们如何受到底层处理器硬件的限制和设计约束的影响。对计算机算术方法的优秀评论引发了对处理器设计的高层讨论。紧接着是对流水线技术的深入介绍，对内存问题的全面覆盖以及对外围设备的重视。书籍以对多处理机器固有的额外问题的简要讨论作为结尾。其极富启发性的描述融入了现实世界的例证。有趣的练习有助于强化材料，每个章节都包含了每个概念的历史背景介绍。本书适合初学者。

计算存储器容量的方式以2的10次方（1024）作为递进数量级：1K=1024字节，1M=1024K，1G=1024M，1T=1024G。与网络流速计算不同，后者以字位为基础计量单位，其中1字节等于8字位。

数据结构是计算机科学中至关重要的基础概念，研究如何有效组织和存储数据，直接影响到算法效率和代码编写。链表和数组用于实现栈操作，栈是一种后进先出的数据结构。删除循环链表中的前趋结点需要遍历链表并重新连接节点。二维动态数组转置矩阵的构造利用了C++的指针动态分配。选票统计算法使用单链表存储选票并通过数组计数每位候选人的得票数。删除文件中的空行和注释通过逐行处理并记录行数、长度。算术表达式求值和排序算法比较展示了不同算法的执行效率。字符串子串查找通过自定义函数实现在源串中定位子串。计算机猜扑克牌游戏展示了二分查找策略在实际游戏中的应用。

关系型数据库以表为核心，将数据分散存储于不同的表中，并通过表之间的关联性维护数据之间的逻辑关系，形成一个完整的数据结构。

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记录文件系统中的数据结构是通过程序定义和解释的过程。数据大小固定，导致访问数据的应用程序复杂。文件间相互独立，导致整体数据缺乏结构。虽然可以通过应用程序实现数据间的联系，但这增加了复杂性。

在宏观分析领域，面向主题的数据组织是对分析对象数据的高层描述，确保完整一致。该方法注重企业部门结构和业务活动，反映内部数据流和业务处理流程。数据与应用有有效对应，例如保险公司涉及财产险、寿险、健康险和意外险等主题。

为了提高分析和决策效率，数据仓库通过将分析型处理所需数据从事务型处理中分离，并重新组织，建立独立的处理环境。数据仓库的组织结构与传统数据库不同，将原始业务数据和综合数据分级存储，包括早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。经过综合的源数据首先进入当前细节级，根据需求进一步综合至轻度或高度细节级，老化数据存入早期细节级。

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