笛卡尔积 笛卡尔机 笛卡儿积(笛卡尔积)

首先,先简单解释一下笛卡尔积。

现在,我们有两个集合A和B。

A = {0,1}     B = {2,3,4}

集合 A×B 和 B×A的结果集就可以分别表示为以下这种形式:

A×B = {(0,2),(1,2),(0,3),(1,3),(0,4),(1,4)};

B×A = {(2,0),(2,1),(3,0),(3,1),(4,0),(4,1)};

以上A×B和B×A的结果就可以叫做两个集合相乘的‘笛卡尔积’。

程序实现


public class Solution {

    public List<List<String>> descartes(List<List<String>> dimValue) {
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();
        if (dimValue == null || dimValue.size() == 0)
            return res;
        backtrace(dimValue, 0, res, new ArrayList<>());
        return res;

    }

    /**
     * 递归回溯法求解
     *
     * @param dimValue 原始数据集合
     * @param index 当前执行的集合索引
     * @param result 结果集合
     * @param curList 当前的单个结果集
     */
    private void backtrace(List<List<String>> dimValue, int index,
                           List<List<String>> result, List<String> curList) {

        if (curList.size() == dimValue.size())
            result.add(new ArrayList<>(curList));
        else
            for (int j = 0; j < dimValue.get(index).size(); j++) {
                curList.add(dimValue.get(index).get(j));
                backtrace(dimValue, index + 1, result, curList);
                curList.remove(curList.size() - 1);
            }

    }

测试方法

public static void main(String[] args) {
        List<String> list1 = new ArrayList<String>();
        list1.add("a");
        list1.add("b");
        List<String> list2 = new ArrayList<String>();
        list2.add("0");
        list2.add("1");
        list2.add("2");
        List<List<String>> dimValue = new ArrayList<List<String>>();
        dimValue.add(list1);
        dimValue.add(list2);

        // 递归实现笛卡尔积
        Solution s = new Solution();
        List<List<String>> res = s.descartes(dimValue);
        System.out.println("递归实现笛卡尔乘积: 共 " + res.size() + " 个结果");
        for (List<String> list : res) {
            for (String string : list) {
                System.out.print(string + " ");
            }
            System.out.println();
        }
    }

结果

递归实现笛卡尔乘积: 共 6 个结果
a 0 
a 1 
a 2 
b 0 
b 1 
b 2 

 

### 数据库中笛卡尔积的概念 笛卡尔积是关系数据库查询中的一个重要概念,表示两个集合之间的所有可能组合。如果表A有m行数据,表B有n行数据,则它们的笛卡尔积将生成一个包含 \( m \times n \) 行的结果集[^1]。 #### 示例说明 假设存在两张简单的表格: - **Table A** | id | name | |-----|------| | 1 | Alice| | 2 | Bob | - **Table B** | a_id | age | |------|-----| | 1 | 25 | | 3 | 30 | 当执行如下SQL语句时: ```sql SELECT * FROM Table_A, Table_B; ``` 这实际上是一个隐式的笛卡尔积操作,结果将是两表的所有行进行交叉组合[^3]: | id | name | a_id | age | |-----|------|------|-----| | 1 | Alice| 1 | 25 | | 1 | Alice| 3 | 30 | | 2 | Bob | 1 | 25 | | 2 | Bob | 3 | 30 | 这种无条件的连接通常不是我们期望的行为,因为它会显著增加计算复杂度并可能导致性能下降。 --- ### 笛卡尔积的实际应用与优化 虽然笛卡尔积本身可能会带来性能问题,但在特定场景下它是不可避免或者有用的。例如,在构建测试环境或模拟全排列的情况下可以有意使用它来获取完整的组合列表。 然而更常见的是由于缺乏合适的JOIN条件而导致意外产生的笛卡尔积。这种情况下的解决方案主要包括以下几个方面: 1. **确保正确的JOIN条件**: 如果在多张表之间做联接却没有指定ON子句里的匹配字段,就会触发整个记录间的完全乘法效应即形成所谓的“Cartesian Product”。因此总是应该明确定义好哪些列用于关联两张或多张表。 如下面的例子展示了如何通过添加适当的关系表达式避免不必要的膨胀效果: ```sql -- 正确做法: 加入了on条件防止产生笛卡儿积 SELECT * FROM employees e INNER JOIN departments d ON (e.department_id = d.id); ``` 2. **审查Oracle或其他DBMS系统的统计信息准确性**: 当前主流的关系型数据库管理系统像Oracle能够基于内部算法决定采用何种方式实现最佳效率路径规划其中包括考虑是否利用直积形式完成最终目标达成过程。但如果这些预估依据不准确(比如过期陈旧统计数据),就可能出现偏差致使计划偏离预期方向从而引发低效状况发生。所以定期更新维护相关元资料至关重要[^2]. 3. **分析执行计划**: 使用EXPLAIN PLAN命令可以帮助开发者深入了解具体请求背后所采取的具体策略步骤序列图谱进而识别潜在瓶颈所在位置以便进一步调整改进措施实施针对性修正动作达到提升整体运作效能的目的。 --- ### 结合实例解决问题 对于给定的一组需求来说,假设有这样一个业务逻辑需要找出所有员工及其所属部门名称但又不想经历漫长等待时间的话那么可以从上述几个角度出发尝试改善现有脚本结构设计思路如下所示: 原始版本可能存在隐患风险较高的写法可能是这样的样子: ```sql -- 错误示范:未加任何过滤器直接造成巨大开销 SELECT emp.name AS employee_name, dept.deptname AS department_name FROM Employees emp CROSS JOIN Departments dept; ``` 经过改造后的推荐模式则显得更加合理高效许多: ```sql -- 改良版:加入必要约束减少冗余运算负担 SELECT emp.name AS employee_name, dept.deptname AS department_name FROM Employees emp INNER JOIN Departments dept ON emp.departmentId = dept.id; ``` 以上改动不仅明确了两者间存在的映射联系而且还有效遏制住了失控增长趋势使得资源消耗维持在一个可控范围内得以顺利完成既定任务指标要求[^4][^5]. ---
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