数字校验 数字： ^[0-9]*$ n位的数字： ^\d{n}$ 至少n位的数字： ^\d{n,}$ m-n位的数字： ^\d{m,n}$ 零和非零开头的数字： ^(0|[1-9][0-9]*)$ 非零开头的最多带两位小数的数字： ^([1-9][0-9]*)+(\.
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前置知识 排序算法的种类： 基本知识 时间复杂度 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
最坏时间复杂度和平均时间复杂度 最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般不特别说明，讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。
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索引 1.索引的分类 （1）从数据结构角度 B+树索引、hash索引、FULLTEXT索引、R-tree树索引
（2） 从物理角度 聚族索引、非聚族索引
（3）从逻辑角度 主键索引 唯一索引 多列索引 单列索引
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一.数据库设计的目的 主要是为了减少数据冗余，避免数据维护异常，节省空间，高效访问。
二.数据库设计的思想 1.理论 a.范式的概念 第一范式： 数据表中所有字段都是单一属性，不可再分
第二范式： 在第一范式的基础上，数据表中不存在非关键字段对任意候选关键字段的部分函数依赖
注：部分函数依赖是指，存在组合关键字中的某一关键字决定非关键字的情况，所有的单关键字都符合第二范式
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哈希函数 所谓的哈希函数，就是根据这个函数和查找关键字key，可以直接确定查找值所在位置，而不需要一个个比较。
预先知道key所在的位置，直接找到数据，这样可以提升查找的效率。
hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置，而哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表。
哈希函数构造举例 假设需要统计中国人口的年龄分布，以10为最小单元。今年是2018年，那么10岁以内的分布在2008-2018，20岁以内的分布在1998-2008……假设2018代表2018-2008直接的数据，那么关键字应该是2018，2008，1998……
那么可以构造哈希函数H（key）=（2018-key）/10=201-key/10
index key 年龄 人数（假设数据) 0 2018 0-10 200W 1 2008 10-20 250W 2 1998 20-30 253W 3 1988 30-40 300W 哈希索引 哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
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