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顺序结构、选择结构和循环结构（或重复结构）是结构化程序设计的3种基本结构。数据定义语言（DataDefinitionLanguage，简称DDL）负责数据的模式定义与数据的物理存取构建；数据操纵语言（DataManipulationLanguage，简称DML）负责数据的操纵，包括查询及增、删、改等操作。数据定义语言（DataDefinitionLanguage，简称DDL）负责数据的模式定义与数据的物理存取构建；数据操纵语言（DataManipulationLanguage，简称DML）负责数据的操纵，包括查询及增、删、改等操作。数据库（Database，简称DB）是数据的集合，它具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，并可被各个应用程序所共享。数据库中的数据具有“集成”、“共享”之特点。数据处理是指将数据转换成信息的过程，故选项A）叙述错误；数据的物理独立性是指数据的物理结构的改变，不会影响数据库的逻辑结构，故选项B）叙述错误；关系中的行称为元组，对应存储文件中的记录，关系中的列称为属性，对应存储文件中的字段，故选项C）叙述错误。数据库系统是由5部分组成：硬件系统、数据库集合、数据库管理系统及相关软件、数据库管理员（DataBaseAdministrator，DBA）、用户。数据处理的最小单位是数据项；由若干数据项组成数据元素；而数据是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息载体；数据结构是指数据之间的相互关系和数据运算。用树型结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为层次模型，用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为网状模型，用二维表格结构表示实体及其联系的数据模型称为关系模型。分布式数据库系统具有数据分布性、逻辑整体性、位置透明性和复制透明性的特点，其数据也是分布的；但分布式数据库系统中数据经常重复存储，数据也并非必须重复存储，主要视数据的分配模式而定。若分配模式是一对多，即一个片段分配到多个场地存放，则是冗余的数据库，否则是非冗余的数据库。数据模型是对客观事物及联系的数据描述，它反映了实体内部及实体与实体之间的联系。因此，数据模型是数据库设计的核心。数据模型所描述的内容有3个部分，它们是数据结构、数据操作和数据约束。其中，数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质，以及数据库的联系等；数据操作主要是描述在相应数据结构上的操作类型与操作方式。一旦数据库中的数据遭受破坏，需要及时进行恢复，RDBMS一般都提供此种功能，并由DBA负责执行故障恢复功能。层次数据模型的特点：有且只有一个节点无双亲，这个节点称为“根节点”；其他节点有且只有一个双亲。网状数据模型的特点：允许一个以上节点无双亲；一个节点可以有多余一个的双亲。关系数据模型是以二维表的形式来表示的。关系数据库中的关系演算包括元组关系演算和域关系演算。二者都是由原子公式组成的公式。而这些关系演算都是以数理逻辑中的谓词演算为基础的。Access中，一个表就是一个关系，每一个关系都是一个二维表。在Access数据库中表之间的关系也一般为一对多型。关系模型中的“关系”是指那种具有相关性，但非从属性的平行的数据之间按照某种序列排序的集合关系。关系表中，每一行称为一个元组，对应表中的一条记录；每一列称为表中的一个属性，对应表中的一个字段；在二维表中凡能惟一标识元组的最小属性集称为该表的键或码。关系模型较之格式化模型（网状模型和层次模型）有以下方面的优点，即数据结构比较简单、具有很高的数据独立性、可以直接处理多对多的联系，以及有坚实的理论基础。数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层系统管理软件，是一种系统软件，是用户与数据库之间的一个标准接口。其总是基于某种数据模型，可以分为层次模型、网状模型和关系模型。为了合理组织数据，应遵从的设计原则是A）关系数据库的设计应遵从概念单一化“一事一地”的原则B）避免在表中出现重复字段C）用外部关键字保证有关联的表之间的联系数据管理技术经历了人工处理阶段、文件系统和数据库系统、分布式数据库系统、面向对象数据库系统5个发展阶段。在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。其中数据独立性最高的阶段是数据库系统在文件系统中，相互独立的记录其内部结构的最简单形式是等长同格式记录的集合，易造成存储空间大量浪费，不方便使用。而在数据库系统中，数据是结构化的，这种结构化要求在描述数据时不仅描述数据本身，还要描述数据间的关系，这正是通过采用特定的数据模型来实现的。数据库设计包括两个方面的设计内容，它们是概念设计和逻辑设计实体是客观存在且可以相互区别的事物。实体可以是具体的对象，如一个学生，也可以是一个抽象的事件，如一次出门旅游等。因此，实体既可以是有生命的事物，也可以是无生命的事物，但它必须是客观存在的，而且可以相互区别。数据库系统的数据具有高共享性和低冗余性，但不能完全避免数据冗余；数据的一致性是指在系统中同一数据的不同出现应保持相同的值。(第四套第九题答案错误，应该为A)数据独立性是数据与程序间的互不依赖性，即数据库中数据独立于应用程序而不依赖于应用程序。也就是说，数据的逻辑结构、存储结构与存取方式的改变不会影响应用程序。数据独立性一般分为物理独立性与逻辑独立性两级。当数据的物理结构（存储结构、存取方式等）改变时，不影响数据库的逻辑结构，从而不致引起应用程序的变化，这是指数据的物理独立性。外模式是用户的数据视图，也就是用户所见到的数据模式；全局数据视图的描述称为概念模式，即数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述；物理存储数据视图的描述称为内模式，即数据库在物理存储方面的描述；存储模式即为内模式。内模式（InternalSchema）又称物理模式（PhysicalSchema），它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法，如数据存储的文件结构、索引、集簇及hash等存取方式与存取路径。数据库逻辑设计的主要工作是将E-R图转换成指定RDBMS中的关系模式。首先，从E-R图到关系模式的转换是比较直接的，实体与联系都可以表示成关系，E-R图中属性也可以转换成关系的属性。实体集也可以转换成关系。E-R模型即实体-联系模型，是将现实世界的要求转化成实体、联系、属性等几个基本概念，以及它们之间的两种联接关系。数据库逻辑设计阶段包括以下几个过程：从E-R图向关系模式转换，逻辑模式规范化及调整、实现规范化和RDBMS，以及关系视图设计。关系模型允许定义3类数据约束，它们是实体完整性约束、参照完整性约束及用户自定义的完整性约束。其中前两种完整性约束由关系数据库系统支持，对于用户自定义的完整性约束，则由关系数据库系统提供完整性约束语言，用户利用该语言给出约束条件，运行时由系统自动检查。数据库设计分为以下6个设计阶段：需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、实施阶段及数据库运行和维护阶段。数据库中的数据具有“集成”与“共享”的特点，亦即是数据库集中了各种应用的数据，进行统一构造与存储，而使它们可以被不同应用程序所使用，数据是现实世界符号的抽象，而数据模型（datamodel）则是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束行为，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型按不同的应用层次分成3种类型，它们是概念数据模型（conceptualdatamodel）、逻辑数据模型（logicdatamodel）、物理数据模型（physicaldatamodel）。数据库系统（DatabaseSystem，简称DBS）包括数据库（Database，简称DB）和数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，简称DBMS）。SQL语句中凡创建都用CREATE，删除都用DROP，改变用ALTER，再跟类型和名字，附加子句。SQL语句中，用于修改表结构的是ALTER关键字ASC和DESC分别表示升序排列和降序排列的含义。对象有如下一些基本特点，即标识惟一性、分类性、多态性、封装性和模块独立性。类是面向对象语言中必备的程序语言结构，用来实现抽象数据类型。类与类之间的继承关系实现了类之间的共享属性和操作，一个类可以在另一个已定义的类的基础上定义，这样使该类型继承了其超类的属性和方法，当然，也可以定义自己的属性和方法。在面向对象方法中，类之间共享属性和操作的机制称为继承。将属性、操作相似的对象归为类，也就是说，类是具有共同属性、共同方法的对象的集合。在面向对象的设计中，用来请求对象执行某一处理或回答某些信息的要求称为消息。相似的对象可以共享程序代码和数据结构，从而大大减少了程序中的冗余，提高软件的可重用性。面向对象模型中，最基本的概念是对象和类。对象是现实世界中实体的模型化；将属性集和方法集相同的所有对象组合在一起，可以构成一个类。将属性、操作相似的对象归为类，也就是说，类是具有共同属性、共同方法的对象的集合。所以，类是对象的抽象，对象则是其对应类的一个实例。模块化是指解决一个复杂问题时自顶向下逐层把软件系统划分成若干模块的过程，由此分解来降低复杂性。软件设计模块化的目的是降低复杂性。算法是指解题方案的准确而完整的描述。它有4个基本特征，分别是可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。算法分析是指对一个算法的运行时间和占用空间做定量的分析，一般计算出相应的数量级，常用时间复杂度和空间复杂度表示。分析算法的目的就是要降低算法的时间复杂度和空间复杂度，提高算法的执行效率。在算法正确的前提下，评价一个算法的两个标准是时间复杂度和空间复杂度。算法的复杂度主要包括算法的时间复杂度和算法的空间复杂度。所谓算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；算法的空间复杂度一般是指执行这个算法所需要的内存空间。数据的逻辑结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构；数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式。在数据的存储结构中，不仅要存放各数据元素的信息，还需要存放各数据元素之间的前后件关系的信息。数据结构概念一般包括3个方面的内容，数据的逻辑结构、存储结构及数据上的运算集合。数据的逻辑结构只抽象的反映数据元素之间的逻辑关系，而不管它在计算机中的存储表示形式。数据结构是研究数据元素及其之间的相互关系和数据运算的一门学科，它包含3个方面的内容，即数据的逻辑结构、存储结构和数据的运算。数据的逻辑结构有线性结构和非线性结构两大类。数据结构分为逻辑结构与存储结构，线性链表属于存储结构常用的存储表示方法有4种，顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。其中，顺序存储方法是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置也相邻的存储单元中。串的长度指的是串中的字符的个数，且其字符个数可以为零。若串s=MathTypes，则其子串的数目是46。串s中共有9个字符，由于串中字符各不相同，则其子串中有0个字符的1个（空串），1个字符的9个，2个字符的8个，3个字符的7个，4个字符的6个，5个字符的5个，6个字符的4个，7个字符的3个，8个字符的2个，9个字符的1个，共有1+2+3+4+5+6+7+8+9+1=46。线性表是一种线性结构，数据元素在线性表中的位置只取决于它们自己的序号，即数据元素之间的相对位置是线性的；栈、队列、线性链表实际上也是线性表，故也是线性结构；树是一种简单的非线性结构。线性表：线性表可以为空表；第一个元素没有直接前件，最后一个元素没有直接后件；线性表的定义中，元素的排列并没有规定大小顺序。在单链表中，增加头结点的目的是方便运算的实现。头结点不仅标识了表中首结点的位置，而且根据单链表（包含头结点）的结构，只要掌握了表头，就能够访问整个链表，因此增加头结点目的是为了便于运算的实现。循环链表就是将链表的最后一个结点指向链表头结点（或第一个结点），即p-next=head。循环链表就是将单向链表中最后一个结点的指针指向头结点，使整个链表构成一个环形，这样的结构使得从表中的任一结点出发都能访问到整个链表。栈和队列都是一种特殊的操作受限的线性表，只允许在端点处进行插