单片机查表程序

// 希望能达到你的要求

ORG 0000H

LJMP MAIN

ORG 0003H

ORG 0030H

MAIN:

MOV SP,#30H ; 设置堆栈

MOV R2,#41H ;A的ASCII码

MOV R3,#50H ;循环50次

MOV DPTR,#2000H ;表首地址

MOV A,#00H

GOTO:

PUSH ACC

MOVC A,@A+DPTR

XRL A,R2

JZ CONTROL ;如果是41H 则跳出保存

DJNZ R3,GOTO2 ;是否寻到了50H个地址 寻到了则退出(这时无有效的结果保存)_

LJMP EXIT

GOTO2:

POP ACC

INC A

AJMP GOTO

CONTROL:

POP ACC ;d出A 即低位地址

MOV R1,A

MOV DPTR,#2051H

MOVX @DPTR,A ; 存放低位地址

INC DPTR

MOV A,#20H

MOVX @DPTR,A ; 存放高位地址

EXIT:

END

在1200PLC的程序段中，可以通过使用符号表来快速查找 *** 作数。符号表是一种将变量名和其对应的地址或值进行关联的表格，可以方便地查找和管理程序中的变量，在编写程序时，可以将变量名和其对应的地址或值添加到符号表中，然后在程序中使用变量名来代替具体的地址或值，在需要查找 *** 作数时，只需要在符号表中查找对应的变量名即可，而不需要手动计算地址或值。使用符号表可以提高程序的可读性和可维护性，减少出错的可能性，是1200PLC编程中常用的技巧之一。

create nonclustered index index_name on 你的表名字(日期字段 desc)include(其他需要返回的字段)

--先价加一个索引吧

不过你这个问题最好的方式是把数据按照年或者季度分表处理。

看你 *** 作次数的，如果你要对一串数据查询很多很多次，那么最好的办法是快排加2分搜索，

快排的复杂度是nlogn，2分搜索的复杂度为logn，m次的话就是mlogn

如果只查询一次的就一个个查过去好啦。一般来说会是上面那种情况，

先不说速度，你上面的结构来说最好双表，因为目前你的一单下对多个信息，而每一单的信息是唯一的，可以通过维护一条主单信息来达到日后的改动或是统计，而关联的单号下的多条信息是不同的，这样便于后期维护和开发管理。

当然单表也不一定就快，多表也不一定满，看你的数据量大小和查询的字段是那些以及那些字段设置了索引，没有索引的全表遍历下来数据量大的时候也会很慢，有了索引查询的时候只要合理也会飞快，即便数据量大。

你的思路是可行的，两个表分开，两个表联合查询时，把单号以及日后需要的查询字段设置了索引会大大提高你的程序效率。多思考一下吧，没坏处

由于从内存中提取数值经常要比复杂的计算速度快很多，所以这样得到的速度提升是很显著的。

一个经典的例子就是三角表。每次计算所需的正弦值在一些应用中可能会慢得无法忍受，为了避免这种情况，应用程序可以在刚开始的一段时间计算一定数量的角度的正弦值，譬如计算每个整数角度的正弦值，在后面的程序需要正弦值的时候，使用查找表从内存中提取临近角度的正弦值而不是使用数学公式进行计算。

在计算机出现之前，人们使用类似的表格来加快手工计算的速度。非常流行的表格有三角、对数、统计 density 函数。另外一种用来加快手工计算的工具是滑动计算尺。

一些折衷的方法是同时使用查找表和插值这样需要少许计算量的方法，这种方法对于两个预计算的值之间的部分能够提供更高的精度，这样稍微地增加了计算量但是大幅度地提高了应用程序所需的精度。根据预先计算的数值，这种方法在保持同样精度的前提下也减小了查找表的尺寸。

在图像处理中，查找表经常称为LUT，它们将索引号与输出值建立联系。颜色表作为一种普通的 LUT 是用来确定特定图像所要显示的颜色和强度。

另外需要注意的一个问题是，尽管查找表经常效率很高，但是如果所替换的计算相当简单的话就会得不偿失，这不仅仅因为从内存中提取结果需要更多的时间，而且因为它增大了所需的内存并且破坏了高速缓存。如果查找表太大，那么几乎每次访问查找表都会导致高速缓存缺失，这在处理器速度超过内存速度的时候愈发成为一个问题。在编译器优化的 rematerialization 过程中也会出现类似的问题。在一些环境如Java 编程语言中，由于强制性的边界检查带来的每次查找的附加比较和分支过程，所以查找表可能开销更大。

何时构建查找表有两个基本的约束条件，一个是可用内存的数量；不能构建一个超过能用内存空间的表格，尽管可以构建一个以查找速度为代价的基于磁盘的查找表。另外一个约束条件是初始计算查找表的时间——尽管这项工作不需要经常做，但是如果耗费的时间不可接受，那么也不适合使用查找表。

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