【2019-2020春学期】数据库作业16:第七章: 数据库设计

探讨了数据库中关系模型的结构,包括系、班级、教研室等实体间的关系,并分析了这些关系模型如何满足BCNF范式,避免更新异常。

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10、
习题7
系(系号,系名)
班级(班级编号,班级名称,所属系号)
教研室(教室编号,所属系号)
学生(学号,姓名,所在系号,所在班级号,教员号)
教员(教员号,教员姓名,职称,教室编号)
课程(课程编号,课程名称)
习题8
产品(产品号,产品名称)
零件(零件号,零件名称,所在仓库号)
材料(材料号,材料名,所在仓库号)
仓库(仓库号,仓库名称)
产品组成(产品号,零件号,使用零件量)
零件组成(零件号,材料号,使用原材料量)
零件储存(零件号,仓库号,存储量)

11、
第7题的关系模型我们可以看出每个关系模式有且只有一个码,其他的非主属性都可由此码唯一决定,不存在部分和传递函数依赖,因此它们属于BCNF范式.根据BCNF范式的性质可以得知,此关系模式不会发生更新异常现象.

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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