[发明专利]一种数据快速分类的方法无效
申请号: | 201210067760.5 | 申请日: | 2012-03-15 |
公开(公告)号: | CN102662996A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 李俊杰;邹伟;李建兵 | 申请(专利权)人: | 北京播思软件技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 王金双 |
地址: | 100102 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据 快速 分类 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种数据的处理方法,尤其涉及一种数据分类的方法。
背景技术
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,这些数据对应的属性非常多,在程序中使用时,不能把全部的信息都记录下来,一般只记录数据的关键字队列,在使用时,再通过关键字取相应信息,在队列中这些数据相同种类数据相临。在系统中一般对不同类型的数据做不同的处理,需要将不同类的数据分开,放到不同的队列中。
现有技术中,常见的数据分类方法是:从队列第二个数据开始遍历队列,依次取出数据类型信息,与前面的数据类型对比,如果数据类型相同,继续向后找,如果数据类型不同,则分出一类数据,这个数据到开始处中间的数据为一类数据。
上述数据分类的方法,当数据量大,利用关键字取相应信息有一定开销时,分类的代价比较大,数据的查询效率比较低。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足,本发明提供一种数据快速分类的方法,针对对象是一个ID队列,队列中记录几个种类的数据,相同种类的数据相临排放,将不同种类的数据分类到不同的队列中。
为了实现上述目的,本发明提供的一种数据快速分类的方法,包括以下步骤:
1)选择一个相同种类的数据相邻排放的数据队列;
2)判断该队列的起始点指针与中点指针所指的数据类型是否相同,分出一个种类型的数据;
3)将起始点指针指向下一类型数据的起始位置,判断起始点指针与中点指针所指的数据是否相同,分出另一种类型的数据。
其中,所述步骤2)进一步包括以下步骤:判断起始点指针与中点指针所指的数据类型是否相同;如果所述起始点指针与中点指针所指的数据类型相同,则将起始点指针指向中点指针的位置,中点指针指向新的中点;如果所述起始点指针与中点指针所指的数据类型不相同,则将结束点指针指向中点指针的位置,中点指针指向新的中点;循环上述步骤,直至起始点指针指向该类数据的最后位置。
由于现有的数据库表之间的结构比较复杂,数据量比较大,所以只能取出对应的ID队列,再按ID从数据库查询对应数据的信息。这里需要将不同性质的数据分出来。查询数据库需要消耗一定的CPU,所以要尽量减少查询数据库的次数。采用本发明的方法对数据进行分类,与现有的方法相比,该方法开销小,效率高,减少了查询数据库的次数。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,并与本发明的内容和实施例一起,用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为根据本发明的数据快速分类的方法流程图;
图2为根据本发明的分出一种类型数据的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
在数据量十分庞大的情况下,记录数据一般只记录一个数据的ID,然后根据ID访问数据。
本方法主要针对的对象是一个ID队列,队列中记录几个种类的数据,相同种类的数据相临排放,比如{{83 55 76 90 89 82 } {1 23 12 8 } {122 100} …},目标是将不同种类的数据分类到不同的队列中。
图1为根据本发明的数据快速分类的方法流程图,下面将参考图1,对本发明的数据快速分类的方法进行详细描述:
首先,在步骤101,选择一个数据队列,该数据队列具有多个不同类型的数据,相同种类的数据相邻排放;
在步骤102,设置该队列的起始点指针(start)、中点指针(middle)和结束点指针(end),并分别指向队列的起始点、中点和结束点,start=队列的起始点;end=队列的结束点;middle=(start + end)/2;
在步骤103,利用起始点、中点和结束点指针,从队列开始处开始,分出一个种类的数据;
在步骤104,起始点指针(start)指向下一个类型数据的开始位置,重复步骤103,分出另一类数据;
在步骤105,重复步骤103和104,依次分出该队列所有的数据。
图2为根据本发明的分出一种类型数据的方法流程图,下面将参考图2,对本发明的数据快速分类的方法进行详细描述:
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