家谱先生(FamilyKeeper) 61

一款国产的具有很高实用价值的专用家谱制作软件。无论您是新修、续修、还是改修老式家谱、或者是抢救复制私藏老谱，该软件都将成为您家谱管理的强有力工具。 该家谱软件的突出特点如下： ·面向大型家谱管理：成功的实现了家谱的分卷管理技术，卷与卷之间有机结合，上下卷之间跳转自如，随意漫游；续卷灵活，纵横方向均可自由续卷，同一部家谱内续卷数量不限，续卷的世代宽度自由安排，从而有效的实现了对大型家谱的管理。 ·多族谱管理：可以同时对多部（任意姓氏的）族谱管理。 ·强劲的族谱维护技术：族谱连接、族谱拆分、更改族谱起始世代数，还可在卷内对节点（子树）任意精确移动。 ·家族成员信息完备：家谱记录内容丰富，资料显示图文并茂，家族成员的数据参数定义完备。 ·检索结果形象丰富：资料检索结果直观形象，配以“寻根链”视图可以一览查询成员的传承脉系。 ·目录、文件管理隐含化：将家谱编写中可能遇到的目录、文件管理工作完全隐含到软件内部，即使电脑知识很少的网友也能轻松上手。 ·家谱打印：该功能是本软件的核心亮点之一，可以将您录入好的家谱资料打印成册，便于分发给家族的各个成员。目前提供四种打印家谱方案： ①方案一：打印家谱内容包括（家族梗概、目录树、父子图、个人资料）等几大部分。 ②方案二：打印家谱内容包括（家族梗概、目录树、阶梯图、个人资料）等几大部分。 ③方案三：打印家谱内容包括（家族梗概、目录树、宝塔图、个人资料）等几大部分。 ④方案四：打印家谱内容包括（家族梗概、目录树、传承图、个人资料）等几大部分。[分横排、竖排两种版式] ·真人肖像模式：使用该显示模式，在世系图上您可以为每个节点上的成员定义制作成员本人的真人肖像，从而使得世系图更加生动、形象。 ·多媒体资料信息管理：软件为每个成员定义了一个相册、影像集和录音集（不加入资料不占空间），您可以将成员精彩的照片、视频及音频资料加入到家谱中，制成一个图、文、像、声并茂的现代数字家谱，软件内置媒体播放器。

数据库这么建就好了

id | belongid | name | img

1 | 0 | 名字A | url //A为根，0代表根级别

2 | 1 | 名字B | url //B为A的分支

3 | 1 | 名字C | url //C为A的分支

4 | 2 | 名字D | url //D为B的分支

掌握了JavaWeb技术：通过学习员工管理系统的代码，你可以深入了解JavaWeb技术的应用，包括JSP、Servlet、JavaBean等技术，并了解它们在实际应用中的运用。

熟悉了数据库设计：员工管理系统需要对员工信息进行管理，因此需要设计和管理数据库，通过学习代码，你可以了解到数据库设计的流程和规范，并熟悉数据库的增删改查操作。

理解了软件开发流程：在学习员工管理系统代码的过程中，你也可以了解软件开发的流程和规范，包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节，并学会如何将这些环节有效地组织起来。

增强了编程能力：通过学习员工管理系统的代码，你可以熟悉Java编程语言，加深对编程语言的理解，同时也可以提高编程能力。

针对以上的收获，你可以结合实际经验和感受，写出以下的总结：

学习员工管理系统的代码，让我受益匪浅。通过学习这个项目，我不仅熟悉了JavaWeb技术的应用，也熟悉了数据库设计和管理。同时，我也了解了软件开发的流程和规范，并增强了我的编程能力。这个项目也让我深刻地认识到了团队协作的重要性，让我更好地理解了软件开发的复杂性和需要不断学习的性质。我相信，这次经历会对我的未来职业发展产生积极的影响。

数组是最简单也是最常见的数据结构。它们的特点是可以通过索引（位置）轻松访问元素。

它们是做什么用的？

想象一下有一排剧院椅。每把椅子都分配了一个位置（从左到右），因此每个观众都会从他将要坐的椅子上分配一个号码。这是一个数组。将问题扩展到整个剧院（椅子的行和列），您将拥有一个二维数组（矩阵）。

特性

链表是线性数据结构，就像数组一样。链表和数组的主要区别在于链表的元素不存储在连续的内存位置。它由节点组成——实体存储当前元素的值和下一个元素的地址引用。这样，元素通过指针链接。

它们是做什么用的？

链表的一个相关应用是浏览器的上一页和下一页的实现。双链表是存储用户搜索显示的页面的完美数据结构。

特性

堆栈是一种抽象数据类型，它形式化了受限访问集合的概念。该限制遵循 LIFO（后进先出）规则。因此，添加到堆栈中的最后一个元素是您从中删除的第一个元素。

堆栈可以使用数组或链表来实现。

它们是做什么用的？

现实生活中最常见的例子是在食堂中将盘子叠放在一起。位于顶部的板首先被移除。放置在最底部的盘子是在堆栈中保留时间最长的盘子。

堆栈最有用的一种情况是您需要获取给定元素的相反顺序。只需将它们全部推入堆栈，然后弹出它们。

另一个有趣的应用是有效括号问题。给定一串括号，您可以使用堆栈检查它们是否匹配。

特性

队列是受限访问集合中的另一种数据类型，就像前面讨论的堆栈一样。主要区别在于队列是按照FIFO（先进先出）模型组织的：队列中第一个插入的元素是第一个被移除的元素。队列可以使用固定长度的数组、循环数组或链表来实现。

它们是做什么用的？

这种抽象数据类型 (ADT) 的最佳用途当然是模拟现实生活中的队列。例如，在呼叫中心应用程序中，队列用于保存等待从顾问那里获得帮助的客户——这些客户应该按照他们呼叫的顺序获得帮助。

一种特殊且非常重要的队列类型是优先级队列。元素根据与它们关联的“优先级”被引入队列：具有最高优先级的元素首先被引入队列。这个 ADT 在许多图算法（Dijkstra 算法、BFS、Prim 算法、霍夫曼编码 ）中是必不可少的。它是使用堆实现的。

另一种特殊类型的队列是deque 队列（双关语它的发音是“deck”）。可以从队列的两端插入/删除元素。

特性

Maps （dictionaries）是包含键集合和值集合的抽象数据类型。每个键都有一个与之关联的值。

哈希表是一种特殊类型的映射。它使用散列函数生成一个散列码，放入一个桶或槽数组：键被散列，结果散列指示值的存储位置。

最常见的散列函数（在众多散列函数中）是模常数函数。例如，如果常量是 6，则键 x 的值是x%6。

理想情况下，散列函数会将每个键分配给一个唯一的桶，但他们的大多数设计都采用了不完善的函数，这可能会导致具有相同生成值的键之间发生冲突。这种碰撞总是以某种方式适应的。

它们是做什么用的？

Maps 最著名的应用是语言词典。语言中的每个词都为其指定了定义。它是使用有序映射实现的（其键按字母顺序排列）。

通讯录也是一张Map。每个名字都有一个分配给它的电话号码。

另一个有用的应用是值的标准化。假设我们要为一天中的每一分钟（24 小时 = 1440 分钟）分配一个从 0 到 1439 的索引。哈希函数将为h(x) = x小时60+x分钟。

特性

术语：

因为maps 是使用自平衡红黑树实现的（文章后面会解释），所以所有操作都在 O(log n) 内完成；所有哈希表操作都是常量。

图是表示一对两个集合的非线性数据结构：G={V, E}，其中 V 是顶点（节点）的集合，而 E 是边（箭头）的集合。节点是由边互连的值 - 描述两个节点之间的依赖关系（有时与成本/距离相关联）的线。

图有两种主要类型：有向图和无向图。在无向图中，边(x, y)在两个方向上都可用：(x, y)和(y, x)。在有向图中，边(x, y)称为箭头，方向由其名称中顶点的顺序给出：箭头(x, y)与箭头(y, x) 不同。

它们是做什么用的？

特性

图论是一个广阔的领域，但我们将重点介绍一些最知名的概念：

一棵树是一个无向图，在连通性方面最小（如果我们消除一条边，图将不再连接）和在无环方面最大（如果我们添加一条边，图将不再是无环的）。所以任何无环连通无向图都是一棵树，但为了简单起见，我们将有根树称为树。

根是一个固定节点，它确定树中边的方向，所以这就是一切“开始”的地方。叶子是树的终端节点——这就是一切“结束”的地方。

一个顶点的孩子是它下面的事件顶点。一个顶点可以有多个子节点。一个顶点的父节点是它上面的事件顶点——它是唯一的。

它们是做什么用的？

我们在任何需要描绘层次结构的时候都使用树。我们自己的家谱树就是一个完美的例子。你最古老的祖先是树的根。最年轻的一代代表叶子的集合。

树也可以代表你工作的公司中的上下级关系。这样您就可以找出谁是您的上级以及您应该管理谁。

特性

二叉树是一种特殊类型的树：每个顶点最多可以有两个子节点。在严格二叉树中，除了叶子之外，每个节点都有两个孩子。具有 n 层的完整二叉树具有所有2ⁿ-1 个可能的节点。

二叉搜索树是一棵二叉树，其中节点的值属于一个完全有序的集合——任何任意选择的节点的值都大于左子树中的所有值，而小于右子树中的所有值。

它们是做什么用的？

BT 的一项重要应用是逻辑表达式的表示和评估。每个表达式都可以分解为变量/常量和运算符。这种表达式书写方法称为逆波兰表示法 (RPN)。这样，它们就可以形成一个二叉树，其中内部节点是运算符，叶子是变量/常量——它被称为抽象语法树（AST）。

BST 经常使用，因为它们可以快速搜索键属性。AVL 树、红黑树、有序集和映射是使用 BST 实现的。

特性

BST 有三种类型的 DFS 遍历：

所有这些类型的树都是自平衡二叉搜索树。不同之处在于它们以对数时间平衡高度的方式。

AVL 树在每次插入/删除后都是自平衡的，因为节点的左子树和右子树的高度之间的模块差异最大为 1。 AVL 以其发明者的名字命名：Adelson-Velsky 和 Landis。

在红黑树中，每个节点存储一个额外的代表颜色的位，用于确保每次插入/删除操作后的平衡。

在 Splay 树中，最近访问的节点可以快速再次访问，因此任何操作的摊销时间复杂度仍然是 O(log n)。

它们是做什么用的？

AVL 似乎是数据库理论中最好的数据结构。

RBT（红黑树） 用于组织可比较的数据片段，例如文本片段或数字。在 Java 8 版本中，HashMap 是使用 RBT 实现的。计算几何和函数式编程中的数据结构也是用 RBT 构建的。

在 Windows NT 中（在虚拟内存、网络和文件系统代码中），Splay 树用于缓存、内存分配器、垃圾收集器、数据压缩、绳索（替换用于长文本字符串的字符串）。

特性

最小堆是一棵二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其父节点的值：val[par[x]]