数据结构冲突及处理概念股票

Ⅰ 股票指标冲突

技术指标不是万能的，万万不可死套，否则走火入魔。如果技术指标靠得住，人人都是股神了。其实，首先是判断大势，就是看大盘的走势，大部分个股在大部分时间内的走势与大盘是一致的（你可以自己去看），逆市走强的个股有，每天都有，但那是少数，而且很难把握，抓那些股票基本等于赌博。大盘背景走好的情况下，个股的技术形态才有参考价值，否则有如镜中花水中月。大盘背景好再去考虑个股，如果大盘不好那就耐心等待不要盲目出击。
炒股很像钓鱼，别指望天天都赚钱，就好像你不能指望时时刻刻都能钓上鱼来，巴菲特也做不到。炒股需要耐心和细心的，细心了解消息面变化、观察盘面走势，耐心等待出手时机，如果不能多赚那起码要做到少赔。牢记炒股=价值投资+价格投机，好的公司也要好的价位才行。

Ⅱ 大智慧日K线的数据结构

大智慧日K线的数据结构 大智慧股票行情软件是目前应用广泛的一个炒股工具，有时我们需要自编炒股的算法进行研究，如提取某只股票的收盘价，成交量等，这时候如果能直接读大智慧股票分析系统的数据格式，将对软件的编制带来极大的方便。（注：大智慧用的钱龙数据格式，本文适用于钱龙股票行情软件中的日k线数据）。

一、数据文件和数据结构：
大智慧数据文件和数据结构：（假设大智慧股票行情软件安装在D:dzh目录下）
上海日线存储路径为:D:dzhDATASHaseDay,文件扩展名为:.day
上海周线存储路径为:D:dzhDATASHaseweek,文件扩展名为: .wek
上海月线存储路径为:D:dzhDATASHasemonth,文件扩展名为: .mnt
深圳日线存储路径为:D:dzhDATASZnseDay
深圳周线存储路径为:D:dzhDATASZnseweek
深圳月线存储路径为:D:dzhDATASZnsemonth
周线,月线格式与日线格式一致.
以深发展日线为例:
1A76:0100 D6 CD 2F 01 52 07 01 00-52 07 01 00 52 07 01 00
1A76:0110 52 07 01 00 86 0F 00 00-4D 02 00 00 00 00 00 00
1A76:0120 00 00 00 00 00 00 00 00-D7 CD 2F 01 60 03 01 00
1A76:0130 60 03 01 00 60 03 01 00-60 03 01 00 82 05 00 00
1A76:0140 D4 00 00 00 00 00 00 00-00 00 00 00 00 00 00 00

每一条记录的长度为40字节:
1-4字节为日期,D6 CD 2F 01转换为十进制是:19910102
5-8字节=开盘价(元)*1000
9-12字节=最高价(元)*1000
13-16字节=最低价(元)*1000
17-20字节=收盘价(元)*1000
21-24字节=成交金额(元)/1000
25-28字节=成交量(手)
其余12字节未使用
实现步骤：
1、先定义日线数据结构数组
2、再以实际记录数分配动态数组空间
3、然后把数据读入相应数组中

日线数据放在：%app_dir%\DATA\SHase\Day（上证A股） 以及 %app_dir%\DATA\SZnse\Day（深圳A股）

#pragma once

struct DZH5Day
{
unsigned long date;//date的格式：20070423
unsigned long open;//开盘价
unsigned long high;//最高价
unsigned long low;//最低价
unsigned long close;//收盘价
unsigned long moneysum;//成交金额
unsigned long turnover;//成交数量
char unused[12];//保留
};

整个结构共40个字节，读者可以查看所有的日线文件，大小肯定是40的倍数

这样很容易读出相应的数据：
如：
FILE* pFile = fopen("600001.day", "rb");
if (NULL != pFile)
{
while(!feof(pFile))
{
DZH5Day dayK;
fread(&dayK, sizeof(DZH5Day), 1, pFile);
......
}
}

Ⅲ 数据结构中非同义词发生冲突什么意思

直接使用哈希函数计算出来的地址是一样的，则为同义词，由于数据的不断填入，会发生冲突，要采用解决冲突的方法，计算下一地址，如果为空则可填入，这个地址，可能是其它的关键字的哈希地址，这就会使得原本不是同义词的关键字的哈希地址发生冲突，即为非同义词发生冲突

Ⅳ 求一些股票专用名词及解释

1、开盘价

又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔每股买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。

2、收盘价

指沪市收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价（含最后一笔交易）。当日无成交的，以前收盘价为当日收盘价。

3、跳空

股价受利多或利空影响后，出现较大幅度上下跳动的现象。 当股价受利多影响上涨时，交易所内当天的开盘价或最低价高于前一天收盘价两个申报单位以上，称“跳空而上”。

4、抄底

意思是指以某种估值指标衡量股价跌到最低点，尤其是短时间内大幅下跌时买入，预期股价将会很快反弹的操作策略。但究竟怎样的价格是“最便宜”，或称“底”，并没有明确的标准。

5、概念股

指具有某种特别内涵的股票，与业绩股相对而言的。业绩股需要有良好的业绩支撑。而概念股是依靠某一种题材比如资产重组概念，三通概念等支撑价格。

Ⅳ 数据库合并冲突有哪些

数据库设计中，当概念设计结束后，往往要将合子ER图合并为总ER图，合并操作中常见的三种冲突是，属性冲突，命名冲突和结构冲突

Ⅵ 数据结构问题（C）：线性探解决冲突时,如何处理被删除的结点 为什么

需要将对应该地址的元素但不在该地址存放的那些元素的最后一个移动到删除位置，
为了避免有元素但查找失败

Ⅶ 能不能通俗解释，令外行人能听懂的，啥叫‘数据结构’

由一系列

Ⅷ 怎么解决cpu的流水线性能受结构冲突，数据冲突和控制冲突的影响

流水线技术简单理解就是让CPU同时执行多条指令,但有的指令之间会互相影响,为了抵消这种影响,需要用空指令将它们隔开。

Ⅸ C语言 数据结构中解决冲突的方法是什么

可以参考如下方法：

1 基本原理
使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数， 也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素"分类"，然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方。
但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的"类"之中。后面我们将看到一种解决"冲突"的简便做法。
总的来说，"直接寻址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。

2 函数构造
构造函数的常用方法（下面为了叙述简洁，设 h(k) 表示关键字为 k 的元素所对应的函数值）：
a) 除余法：
选择一个适当的正整数 p ，令 h(k ) = k mod p
这里， p 如果选取的是比较大的素数，效果比较好。而且此法非常容易实现，因此是最常用的方法。
b) 数字选择法：
如果关键字的位数比较多，超过长整型范围而无法直接运算，可以选择其中数字分布比较均匀的若干位，所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。

3 冲突处理
线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为 S ，则当 h(k) 已经存储了元素的时候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存储单元为止（或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元，这就是哈希表已经满了，发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的）。

4 支持运算
哈希表支持的运算主要有：初始化(makenull)、哈希函数值的运算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。
设插入的元素的关键字为 x ，A 为存储的数组。
初始化比较容易，例如
const empty=maxlongint; // 用非常大的整数代表这个位置没有存储元素
p=9997; // 表的大小
procere makenull;
var i:integer;
begin
for i:=0 to p-1 do
A[i]:=empty;
End;
哈希函数值的运算根据函数的不同而变化，例如除余法的一个例子：
function h(x:longint):Integer;
begin
h:= x mod p;
end;
我们注意到，插入和查找首先都需要对这个元素定位，即如果这个元素若存在，它应该存储在什么位置，因此加入一个定位的函数 locate
function locate(x:longint):integer;
var orig,i:integer;
begin
orig:=h(x);
i:=0;
while (i<S)and(A[(orig+i)mod S]<>x)and(A[(orig+i)mod S]<>empty) do
inc(i);
//当这个循环停下来时，要么找到一个空的存储单元，要么找到这个元
//素存储的单元，要么表已经满了
locate:=(orig+i) mod S;
end;
插入元素
procere insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函数的返回值
if A[posi]=empty then A[posi]:=x
else error; //error 即为发生了错误，当然这是可以避免的
end;
查找元素是否已经在表中
procere member(x:longint):boolean;
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x);
if A[posi]=x then member:=true
else member:=false;
end;
这些就是建立在哈希表上的常用基本运算。

4.1 应用的简单原则
什么时候适合应用哈希表呢？如果发现解决这个问题时经常要询问："某个元素是否在已知集合中？"，也就是需要高效的数据存储和查找，则使用哈希表是最好不过的了！那么，在应用哈希表的过程中，值得注意的是什么呢？
哈希函数的设计很重要。一个不好的哈希函数，就是指造成很多冲突的情况，从前面的例子已经可以看出来，解决冲突会浪费掉大量时间，因此我们的目标就是尽力避免冲突。前面提到，在使用"除余法"的时候，h(k)=k mod p ，p 最好是一个大素数。这就是为了尽力避免冲突。为什么呢？假设 p=1000 ，则哈希函数分类的标准实际上就变成了按照末三位数分类，这样最多1000类，冲突会很多。一般地说，如果 p 的约数越多，那么冲突的几率就越大。
简单的证明：假设 p 是一个有较多约数的数，同时在数据中存在 q 满足 gcd(p,q)=d >1 ，即有 p=a*d , q=b*d, 则有 q mod p= q - p* [q div p] =q - p*[b div a] . ① 其中 [b div a ] 的取值范围是不会超过 [0，b] 的正整数。也就是说， [b div a] 的值只有 b+1 种可能，而 p 是一个预先确定的数。因此 ① 式的值就只有 b+1 种可能了。这样，虽然mod 运算之后的余数仍然在 [0，p-1] 内，但是它的取值仅限于 ① 可能取到的那些值。也就是说余数的分布变得不均匀了。容易看出， p 的约数越多，发生这种余数分布不均匀的情况就越频繁，冲突的几率越高。而素数的约数是最少的，因此我们选用大素数。记住"素数是我们的得力助手"。
另一方面，一味的追求低冲突率也不好。理论上，是可以设计出一个几乎完美，几乎没有冲突的函数的。然而，这样做显然不值得，因为这样的函数设计很浪费时间而且编码一定很复杂，与其花费这么大的精力去设计函数，还不如用一个虽然冲突多一些但是编码简单的函数。因此，函数还需要易于编码，即易于实现。
综上所述，设计一个好的哈希函数是很关键的。而"好"的标准，就是较低的冲突率和易于实现。

Ⅹ 异构数据库的结构冲突

如果两种数据库系统之间的数据定义模型不同，如分别为关系模型和层次模型，那么需要重新定义实体属性和联系，以防止属性或联系信息的丢失。
----总之，在进行数据转换后，一方面源数据库模式中所有需要共享的信息都转换到目的数据库中，另一方面这种转换又不能包含冗余的关联信息。
----数据库转换工具可以实现不同数据库系统之间的数据模型转换，需要进一步研究的问题是：如果数据库转换同时进行数据定义模式转换和数据转换，就可能引起同一数据集合在异构数据库系统中存在多个副本，因此需要引入新的访问控制机制。在保证各个参与数据库自治，维护其完整性、安全性的基础上，对于异构数据库系统提供全局的访问控制、并发机制和安全控制。
----如果数据库转换只进行数据定义转换，不产生数据的副本，那么在新的目的数据库定义模型的框架下访问数据，实现上仍是对源数据库系统中数据的访问。这时利用新的数据库系统中的数据处理语言实现的事务，不能直接访问源数据库，必须进行事务级的翻译才可以执行。