access *** 作试题，教教我怎么做

一般来说，计算法占用更少的程序空间，但运行时间更长（时间换空间），查表法占用更多的程序空间，但运行时间短（空间换时间）。

视具体情况则会有些不同，例如用51单片机计算三角函数值，用查表法几乎是唯一的选择，因为单片机本身并不支持三角函数运算、只能通过冗长的代码来慢慢模拟出来，代码长并且速度慢，完全无法与查表法相比。

这种情况下，查表法相当于提前完成了运算过程，无论时间空间都有极大优势。

第一个问题，在这种情况下是无法直接判断基孔制还是基轴制的，而要根据零件的加工工艺来确定，如果孔难加工，就采用基孔制，以孔为基准，再加工轴与之配合；如果轴更难加工，就采用基轴制，以轴为基准，再加工孔与之配合。

第二个问题，孔依次有A、B、C、D、E、F、G、H、Js、K、M、N、P、R、S、T、U、V、X、Y、Z等21个公差带，而同样轴也依次有a、b、c、d、e、f、g、h、js、k、m、n、p、r、s、t、u、v、x、y、z等21个公差带。基孔制时：H/a~H/h（符号表示某个公差等级，即你问题里面的数字7和6）为间隙配合，H/js~H/m为过渡配合，H/n~H/z为过盈配合。基轴制时：A/h~H/h为间隙配合，Js/h~M/h为过渡配合，N/h~Z/h为过盈配合。记住就可以了。

这些功能都是最基本的Office应用。完全可以做到的。

1、你可以在Access相应表的设计视图中设置姓名字段为不可重复索引即可达到效果。

2、每周把需要制图的数据库MDB中的相应表，导出为Excel表格，然后把有效数据区域选定，再生成柱状图或者别的图。

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，北京IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

以上就是关于单片机,计算法和查表发的区别全部的内容，包括:单片机,计算法和查表发的区别、为什么基孔制与基轴制有些配合是一样的例如H7/h6。另外，在考试不能查表的情况下如何判断是间隙还是其他、access *** 作试题，教教我怎么做等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！