丹参临床应用于()

假设上述关系模式RS上的全部函数依赖为：A1→A3，指出上述模式RS最高满足第几范式？(在1NF～BCNF之内)为什么？

现有某个应用，涉及到两个实体集，相关的属性为：

实体集R(A#,A1,A2,A3),其中A#为码

实体集S(B#,B1,B2)，其中B#为码

从实体集R到S存在多对一的联系，联系属性是D1。

(1)设计相应的关系数据模型;

(2)如果将上述应用的数据库设计为一个关系模式，如下：

RS(A#,A1,A2,A3,B#,B1,B2,D1),指出该关系模式的码。

(3)假设上述关系模式RS上的全部函数依赖为：A1→A3,指出上述模式RS最高满足第几范式？(在1NF～BCNF之内)为什么？

A．1NF

B．2NF

C．３NF

D．BCNF

A．1NF

B．2NF

C．3NF

D．BCNF（Boyce-Codd范式）

A．1NF

B．2NF

C．3NF

D．BCNF

[说明] 编写一个函数根据用户输入的偶对(以输入。表示结束)建立其有向图的邻接表。一个图的邻接表存储结构定义如下：

include ＜ stdio. h ＞

define MAXVEX 30

struct edgenode

{

int adjvex;

char info;

struct edgenode * next;

}

struct vexnode

{

char data;

struct edgenode * link;

}

typedef struct vexnode adjlist [MAXVEX];

实现要求的函数如下:

void creatadjlist ( adjlist g)

{

int i, j, k;

street vexnode * s;

for( k=1; k＜ =n; k+ +)

{

(1)

g [k]. link = NULL;

}

printf ( “输一个对：” );

scanf ("%d, %d", &i, &j);

while (2)

{

(3)

s- ＞adjvex =j;

(4)

g [i].link =s;

(5)

}

}

. [说明] 请完成流程图以描述在数据A(1)至A(10)中求最大数和次大数的程序的算法。并将此改成PAD图。该算法的流程图如下图：

【说明】

银行客户需要从ATM取100元，他向ATM的读卡机插卡，读卡机读取卡号，然后ATM屏幕初始化，ATM提示输入PIN(密码)，客户输入PIN(123456)，ATM打开他的账户，密码有效，因此ATM提示选择事务，客户选择取钱，ATM提示输入金额，客户输入100元， ATM验证账户上有足够的钱，就从账上减去100元，ATM吐出100元，并退出客户的卡。

根据上面的描述，完成下述的时序图。

【说明】[程序6说明]单源最短路径的分支限界算法。

const int MAXNUM=29999；

include＜iostream＞

include＜vector＞

include＜algorithm＞

include＜functional＞

using namespace std；

template ＜class VertexType,class EdgeType＞

class MinNode { //程序中使用的最小化堆的结点说明

friend class Graph＜VertexType,EdgeType＞

public:

MinNode (int nl, EdgeType length1)

{ VexNum=nl；

length=length1；

}

bool operator＞(const MinNode＜VertexType,EdgeType＞&p)const

{ return (1)＞p.length；

}

private:

int VexNum;

//记录源点序号，序号数组p及distance下标相一致。源点为初始扩展顶点

EdgeType length;

//记录源点到本顶点的当前最短路径的长度，源点到自身的长度为0

}

template＜class VertexType,classEdgeType＞

void Graph＜VertexType,EdgeType＞:: shortestpath(VertexType start) {

int j,k,source;//source 记录源点的序号。

EdgeType*distance=(2)；

int*p=new int[MaxNumVertex];

vector＜MinNode＜VertexType,EdgeType＞ ＞H；

for(source=0；source＜MaxNumVertex;source++)

{ if(NodeList[source]==start)break；}

if (source＞=MaxNumVertex){cout＜＜”This is error!”＜＜end1；return；}

MinNode＜VertexType,Edge Type＞(3)；

for(k=0；k＜MaxNumVertex；k++)

{ distance[k]：MAXXUM； //记录源点到本顶点k的最终的最短路径的长度

p[k]=source； //记录最短路径上的本顶点的直接前驱顶点的序号

}

distance[source]=0；p[source]=-1；//m 是源点，前一顶点不存在

vector＜MinNode＜VertexType, EdgeType＞＞::iterator q；

while(1){

for(j=0；j＜MaxNumVertex；j++)

if((AdjMatrix[E.VexNum* MaxNumVertex+j]＜MAXNUM)

&&((4)＜distance[j]))

{ distance[j]=E.length+AdjMatrix[E.VexNum* MaxNumVertex+j]；

p[j]=E. VexNum； //记录顶点j的前一顶点

MinNode＜VertexType, EdgeType＞(5)；

H．push_ back(N)；

push_heap(H. begin()，H.end()，greater＜MinNode＜VertexType，

EdgeType＞＞())；

}

if(H.empty()＝true)break； //若优先队列为空，那么算法结束

else{

pop_ heap(H.begin()，H. end()，greater＜MinNode＜VertexType，

EdgeType＞＞())；

q=H.end()-1； //从最小化堆中取路径最短的顶点

E=*q；

H.pop_ back()； //删除从最小化堆中“挤”出的顶点

}

} //end while

for(k=0；k＜MaxNumVertex；k++){

cout＜＜"Shorstest path from vertex"＜＜k＜＜"is"＜＜distance[k]＜＜end1；

j=k；cou