工作也是一种生活

斐波那契数列描述：1，1，2，3，5，8，13，21……

这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。它的通项公式为：(1/√5)*{[(1+√5)/2]^n - [(1-√5)/2]^n}

1.递归算法:最好理解的算法,和人的思路相当接近,对应的数学描述很清晰,容易编程.但是在C++语言中是使用栈机制实现的,如果使用递归函数,将会占用大量的内存资源,对内存中的栈区进行掠夺,在大量调用递归函数之后很可能造成内存崩溃,就算不崩溃,也会是长时间的运算.在调用了clock函数后,计算出了递归函数的耗时,是四个函数中最大的.而且这是个致命的缺点.时间复杂度为O(2n)(括号内为2的n次方).

2.循环函数算法:这个方法需要对整个数列有一定的把握,并且能看出其中的规律,用我们班的一位同学说的"就是不停的赋值& quot;.说的很形象,这样就是一个循环的过程,每次调用fibo2,都会一次次循环,时间复杂度为O(n2)(括号内为n的平方)

3.循环向量函数算法:同算法2类似,都是以循环来解决问题,但是算法3用向量先分配了一定的空间来实现,然后逐个求得向量的元素,最后得到数列的第n项值,这样就比算法2耗费更多的时间来进行下标操作,所以耗时比算法2多.

4.数学公式算法:使用一个数学公式来进行计算,几乎不耗什么时间,一次运算就可以得到结果,时间和n的取值没有太大关系,只和运算性能有关.

接口

1.接口只提供方法规约，不提供方法体；

2.接口中的方法不能用关键字修饰；

3.接口里不能有接口和变量；

4.接口里的方法在子类中必须全部实现；

5.接口可以实现多重继承；

抽象类

1.抽象类可以从接口继承；

2.抽象类中的实体方法在子类中不可以重写，只可以被引用；

3.抽象类中的抽象方法不可以有方法体，抽象类中的抽象方法在子类中必须重写；

4.抽象类中的虚方法在子类中可以选择性的重写；

虚方法

1.可以在子类选择性的重写；

2.不重写也可被子类调用；

接口与抽象类的异同

1.抽象类的抽象方法和接口内的方法，在子类中必须全部被实现；

2.抽象方法和接口中的方法都不可以有方法体；

抽象方法与虚方法的异同

1.抽象方法所在的类必须是抽象类，虚方法可以在任何类里；

2.抽象方法必须被重写，虚方法的重写有选择性；

3.抽象方法不可以被子类调用，虚方法可以被子类调用；

4.抽象方法不可以有方法体，虚方法必须有方法体；

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-- Author:  Hys

-- Create date: 2008/0617

-- Description: 

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ALTER PROCEDURE [dbo].[Pagination] 

 -- Add the parameters for the stored procedure here

    @tblName varchar(255),

    @selectFields varchar(1000),--Em:"ID,NAME,CREATEDATE"

    @sortFild varchar(255),

    @pageSize int,

    @pageIndex int,

    @orderType bit=0,--0 asc,1 desc

    @Where varchar(1500)--Em:"ID=1 AND NAME=‘Order’"

AS

declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句

declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量

declare @sortType varchar(400) -- 排序类型
begin

   if @orderType != 0

      begin

        set @strTmp = '<(select min'

        set @sortType = ' order by ['+ @sortFild +'] desc'

      end

   else

      begin

        set @strTmp = '>(select max'

        set @sortType = ' order by [' + @sortFild +'] asc'

      end

   if @PageIndex = 1

      begin

        if @Where !=''

          set @strSQL = 'select top ' + str(@pageSize) +' '+@selectFields+ '

                   from [' + @tblName + '] where ' + @Where + ' ' + @sortType

        else

          set @strSQL = 'select top ' + str(@pageSize) +' '+@selectFields+ '

                   from ['+ @tblName + '] '+ @sortType

      end

   else  

      begin

       if @Where !=''

          set @strSQL = 'select top ' + str(@pageSize) +' '+@selectFields+ ' from ['+ @tblName + '] 

where [' + @sortFild + ']' + @strTmp + '(['+ @sortFild + '])

                   from (select top ' + str((@pageIndex-1)*@pageSize) + ' ['+ @sortFild + '] 

                   from [' + @tblName + ']  where ' + @Where + ' '+ @sortType + ') as tblTmp) and ' + @Where + ' ' + @sortType

      else

          set @strSQL = 'select top ' + str(@pageSize) +' '+@selectFields+ ' from [' + @tblName + '] 

where [' + @sortFild + ']' + @strTmp + '(['+ @sortFild + '])

                   from (select top ' + str((@pageIndex-1)*@pageSize) + ' ['+ @sortFild + ']

                   from [' + @tblName + ']' + @sortType + ') as tblTmp)'+ @sortType

      end

  EXEC(@strSQL)

end

上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。 在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。 笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。

以上的这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。

笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！

笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。

但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。

但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。

为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。

有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。

经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；
2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

错误信息：
無効なポストバックまたはコールバック引数です。イベントの検証は、構成の <pages enableEventValidation="true"/>、またはページの <%@ Page EnableEventValidation="true" %> を使用して有効にされます。セキュリティの目的により、この機能は、イベントをポストバックまたはコールバックする引数が、それらを最初に表示したサーバー コントロールから発行されていることを確認します。データが有効であり、予期されている場合、検証のためのポストバックまたはコールバック データを登録するために ClientScriptManager.RegisterForEventValidation メソッドを使用してください。

場所 System.Web.UI.ClientScriptManager.ValidateEvent(String uniqueId, String argument)
場所 System.Web.UI.Control.ValidateEvent(String uniqueID, String eventArgument)

为什么，为什么，为什么会突然出现这个问题呢？

解决对策：

这问题页的如下标签内设置EnableEventValidation属性，

<%@ Page Language="VB" 

         MasterPageFile="~/MasterPage2.master" 

         AutoEventWireup="false" 

         CodeFile="asciistring.aspx.vb" 

         Inherits="csharp_images_asciistring" 

         title="画面タイトル" 

         EnableEventValidation="false" %>