diff --git a/数据库系统原理与实践/平时作业/第十一次作业.tex b/数据库系统原理与实践/平时作业/第十一次作业.tex
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index 0000000..ae08e53
--- /dev/null
+++ b/数据库系统原理与实践/平时作业/第十一次作业.tex
@@ -0,0 +1,457 @@
+\documentclass[全部作业]{subfiles}
+\input{mysubpreamble}
+
+\begin{document}
+\setcounter{chapter}{10}
+\chapter{第十一次作业}
+
+\setlist[2]{label=\textbf{(\arabic{enumii})},listparindent=\parindent}
+
+\begin{enumerate}
+    \questionandanswer[]{
+        (计算题)
+根据以下给出三个基本表Student、Course、SC，其中Student（学生表）的字段为学号、姓名、性别、年龄、所属院系；
+
+Course（课程表）的字段按顺序为课程编号、课程名、先行课程、课程学分；
+
+SC（选课表）的字段按顺序为学号、课程号、成绩。
+
+各表的记录如表1.1、表1.2、表1.3所示：
+
+\noindent\includegraphics[width=1\linewidth]{imgs/2024-12-21-16-59-15.png}
+
+   首先，使用C语言或Python语言模拟数据结构和函数：
+    }{}
+    \begin{enumerate}
+        \questionandanswer[]{
+            假设我们为SC表中的Sno（学号）字段创建了顺序索引，要求使用顺序查找方法从表中查找某个学生（如学号为 95001）的所有选课记录。
+
+
+
+    编写一个函数，该函数接受一个学号（Sno），并输出该学号对应的所有选课记录。
+
+    要求：没有使用哈希表或其他高级索引，直接通过顺序扫描来实现查询。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{python}
+def question_1_1(sno):
+    return [(sno, cno, grade) for (sno, cno, grade) in sc]
+            \end{minted}
+        }
+        \questionandanswer[]{
+            假设我们为Student表中的Sno（学号）字段创建了一个 B+ 树索引。请编写一个简单的 B+ 树实现，并使用它来查找某个学号对应的学生信息。
+
+
+
+定义一个 B+ 树类，支持插入（Insert）和查找（Search）操作。每个节点最多有 3 个键，最少有 2 个键（阶数为 3）。
+
+实现查找学号为 95002 的学生信息。
+        }{}
+        {\kaishu
+            由于B+树非常复杂，所以直接使用大模型生成代码了。（题目中说“使用C语言或Python语言”，实现B+树这种底层的数据结构这里就用C了，而题目中又说“定义一个B+树类”，C语言中没有类的概念，这里就只能模拟一个类了。）
+
+            文件 bplus_tree.h
+            \begin{minted}{C}
+#ifndef BPLUS_TREE_H
+#define BPLUS_TREE_H
+
+#include <stdio.h>
+#include <stdlib.h>
+
+#define ORDER 3
+
+typedef struct Node {
+    int num_keys;
+    int keys[ORDER - 1];
+    struct Node *children[ORDER];
+    struct Node *parent;
+    void *values[ORDER - 1]; // Assuming values are pointers to some data
+    struct Node *next;       // Pointer to next leaf node
+} Node;
+
+typedef struct {
+    Node *root;
+    Node *first_leaf;
+} BPlusTree;
+
+// Function declarations
+BPlusTree* create_bplus_tree();
+Node* create_node(int is_leaf);
+void insert(BPlusTree *tree, int key, void *value);
+Node* search(BPlusTree *tree, int key);
+void split_node(Node *node);
+void insert_into_parent(Node *left, int key, Node *right);
+void print_tree(Node *root);
+
+#endif
+            \end{minted}
+            
+            \vspace{5em}
+            文件 bplus_tree.c
+            \begin{minted}{C}
+#include "bplus_tree.h"
+
+BPlusTree* create_bplus_tree() {
+    BPlusTree *tree = (BPlusTree*)malloc(sizeof(BPlusTree));
+    tree->root = NULL;
+    tree->first_leaf = NULL;
+    return tree;
+}
+
+Node* create_node(int is_leaf) {
+    Node *node = (Node*)malloc(sizeof(Node));
+    node->num_keys = 0;
+    for (int i = 0; i < ORDER; i++) {
+        node->children[i] = NULL;
+    }
+    node->parent = NULL;
+    node->next = NULL;
+    if (is_leaf) {
+        node->next = NULL;
+    }
+    return node;
+}
+
+void insert(BPlusTree *tree, int key, void *value) {
+    if (tree->root == NULL) {
+        tree->root = create_node(1);
+        tree->root->keys[0] = key;
+        tree->root->values[0] = value;
+        tree->root->num_keys = 1;
+        tree->first_leaf = tree->root;
+    } else {
+        Node *leaf = find_leaf(tree->root, key);
+        if (leaf->num_keys < ORDER - 1) {
+            int i = leaf->num_keys - 1;
+            while (i >= 0 && leaf->keys[i] > key) {
+                leaf->keys[i + 1] = leaf->keys[i];
+                leaf->values[i + 1] = leaf->values[i];
+                i--;
+            }
+            leaf->keys[i + 1] = key;
+            leaf->values[i + 1] = value;
+            leaf->num_keys++;
+        } else {
+            Node *new_leaf = create_node(1);
+            new_leaf->keys[0] = key;
+            new_leaf->values[0] = value;
+            new_leaf->num_keys = 1;
+
+            int virtual_keys[ORDER];
+            void *virtual_values[ORDER];
+            Node *virtual_children[ORDER];
+
+            int i = 0;
+            while (i < ORDER - 1) {
+                virtual_keys[i] = leaf->keys[i];
+                virtual_values[i] = leaf->values[i];
+                i++;
+            }
+            virtual_keys[i] = key;
+            virtual_values[i] = value;
+
+            int split_point = ORDER / 2;
+
+            leaf->num_keys = 0;
+            i = 0;
+            while (i < split_point) {
+                leaf->keys[i] = virtual_keys[i];
+                leaf->values[i] = virtual_values[i];
+                i++;
+                leaf->num_keys++;
+            }
+
+            i = split_point;
+            int j = 0;
+            while (i < ORDER) {
+                new_leaf->keys[j] = virtual_keys[i];
+                new_leaf->values[j] = virtual_values[i];
+                i++;
+                j++;
+                new_leaf->num_keys++;
+            }
+
+            new_leaf->next = leaf->next;
+            leaf->next = new_leaf;
+
+            for (i = leaf->num_keys; i < ORDER - 1; i++) {
+                leaf->keys[i] = 0;
+                leaf->values[i] = NULL;
+            }
+            for (i = new_leaf->num_keys; i < ORDER - 1; i++) {
+                new_leaf->keys[i] = 0;
+                new_leaf->values[i] = NULL;
+            }
+
+            if (leaf->parent == NULL) {
+                Node *new_root = create_node(0);
+                new_root->keys[0] = new_leaf->keys[0];
+                new_root->children[0] = leaf;
+                new_root->children[1] = new_leaf;
+                new_root->num_keys++;
+                leaf->parent = new_root;
+                new_leaf->parent = new_root;
+                tree->root = new_root;
+            } else {
+                insert_into_parent(leaf, new_leaf->keys[0], new_leaf);
+            }
+        }
+    }
+}
+
+Node* find_leaf(Node *root, int key) {
+    if (root == NULL) {
+        return root;
+    }
+    int i = 0;
+    while (i < root->num_keys) {
+        if (key < root->keys[i]) {
+            break;
+        }
+        i++;
+    }
+    if (root->children[0] != NULL) {
+        return find_leaf(root->children[i], key);
+    } else {
+        return root;
+    }
+}
+
+Node* search(BPlusTree *tree, int key) {
+    Node *leaf = find_leaf(tree->root, key);
+    if (leaf == NULL) {
+        return leaf;
+    }
+    int i = 0;
+    while (i < leaf->num_keys) {
+        if (leaf->keys[i] == key) {
+            return leaf;
+        }
+        i++;
+    }
+    return NULL;
+}
+
+void split_node(Node *old_node) {
+    Node *new_node = create_node(old_node->children[0] != NULL ? 0 : 1);
+    int mid = ORDER / 2;
+    old_node->num_keys = mid;
+
+    int i = mid;
+    int j = 0;
+    while (i < ORDER - 1) {
+        new_node->keys[j] = old_node->keys[i];
+        new_node->values[j] = old_node->values[i];
+        if (old_node->children[0] != NULL) {
+            new_node->children[j] = old_node->children[i];
+            new_node->children[j]->parent = new_node;
+        }
+        i++;
+        j++;
+        new_node->num_keys++;
+    }
+    if (old_node->children[0] != NULL) {
+        new_node->children[j] = old_node->children[i];
+        new_node->children[j]->parent = new_node;
+    }
+
+    if (old_node->next != NULL) {
+        new_node->next = old_node->next;
+    }
+    old_node->next = new_node;
+
+    if (old_node->parent == NULL) {
+        Node *new_root = create_node(0);
+        new_root->keys[0] = new_node->keys[0];
+        new_root->children[0] = old_node;
+        new_root->children[1] = new_node;
+        new_root->num_keys++;
+        old_node->parent = new_root;
+        new_node->parent = new_root;
+        tree->root = new_root;
+    } else {
+        insert_into_parent(old_node, new_node->keys[0], new_node);
+    }
+}
+
+void insert_into_parent(Node *left, int key, Node *right) {
+    Node *parent = left->parent;
+    int i = parent->num_keys - 1;
+    while (i >= 0 && parent->keys[i] > key) {
+        parent->keys[i + 1] = parent->keys[i];
+        parent->children[i + 2] = parent->children[i + 1];
+        i--;
+    }
+    parent->keys[i + 1] = key;
+    parent->children[i + 2] = right;
+    parent->num_keys++;
+
+    if (parent->num_keys == ORDER) {
+        split_node(parent);
+    }
+}
+
+void print_tree(Node *root) {
+    if (root == NULL) {
+        return;
+    }
+    if (root->children[0] == NULL) {
+        printf("Leaf Node: ");
+        for (int i = 0; i < root->num_keys; i++) {
+            printf("%d ", root->keys[i]);
+        }
+        printf("\n");
+    } else {
+        for (int i = 0; i <= root->num_keys; i++) {
+            print_tree(root->children[i]);
+        }
+        printf("Internal Node: ");
+        for (int i = 0; i < root->num_keys; i++) {
+            printf("%d ", root->keys[i]);
+        }
+        printf("\n");
+    }
+}
+
+int main() {
+    BPlusTree *tree = create_bplus_tree();
+
+    insert(tree, 5, NULL);
+    insert(tree, 15, NULL);
+    insert(tree, 25, NULL);
+    insert(tree, 35, NULL);
+    insert(tree, 45, NULL);
+    insert(tree, 55, NULL);
+    insert(tree, 65, NULL);
+
+    print_tree(tree->root);
+
+    int search_key = 35;
+    Node *result = search(tree, search_key);
+    if (result != NULL) {
+        printf("Key %d found in the tree.\n", search_key);
+    } else {
+        printf("Key %d not found in the tree.\n", search_key);
+    }
+
+    return 0;
+}
+            \end{minted}
+
+            查找学号为 95002 的学生信息就应该使用\mint{C}|find_leaf(tree, 95002)|
+        }
+        \questionandanswer[]{
+            假设我们为SC表中的Cno（课程编号）字段创建了散列索引，要求使用散列索引来查找某个课程（如课程编号为 2）的所有选课记录。
+
+
+
+编写一个函数，该函数接受课程编号（Cno），并输出该课程编号对应的所有选课记录。
+
+要求：使用散列表的方式将课程编号（Cno）映射到槽位，并在槽位中存储选课记录。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{python}
+def question_1_3(cno):
+    # 这里的sc应该是一个字典（使用的是散列索引）
+    return sc[cno]
+            \end{minted}
+        }
+        
+    \end{enumerate}
+    \questionandanswer[]{
+        (计算题)
+
+        \noindent\includegraphics[width=1\linewidth]{imgs/2024-12-21-17-01-20.png}
+
+        使用SQL语言实现：
+    }{}
+    \begin{enumerate}
+        \questionandanswer[]{
+            在Employee表的EmpID列上创建聚集索引，并查询员工编号为3的员工信息。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{SQL}
+create index index_id on Employee(EmpID);
+select * from Employee where EmpID = 3;
+            \end{minted}
+        }
+        \questionandanswer[]{
+            创建一个索引，加速员工薪资在5000到9000之间的员工信息的查询。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{SQL}
+create index index_salary on Employee(Salary);
+select * from Employee where Salary between 5000 and 9000;
+            \end{minted}
+        }
+        \questionandanswer[]{
+            创建一个索引，加速部门为IT的所有员工信息的查询。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{SQL}
+create index index_dept on Employee(Dept);
+select * from Employee where Dept = 'IT';
+            \end{minted}
+        }
+        \questionandanswer[]{
+            在Employee表上创建多列索引，查询部门为HR且职位为人事经理的员工信息。
+        }{}
+        {\kaishu
+            \begin{minted}{SQL}
+create index index_dept_position on Employee(Dept, Position);
+select * from Employee where Dept = 'HR' and Position = '人事经理';
+            \end{minted}
+        }
+    \end{enumerate}
+    
+\item \choice[2]{(判断题) 一个表只能建一个索引和一个聚簇。（）
+A
+对
+
+B
+错}{2}
+
+\item \choice[2]{ (判断题) 聚集索引与普通索引相比，数据的插入、更新和删除效率更高。（）
+A
+对
+
+B
+错}{2}
+
+\item \choice[2]{(判断题) 索引有助于提高数据检索的速度，因此建立索引的数量越多越好。（）
+A
+对
+
+B
+错}{2}
+
+\item \choice[2]{(判断题) 对一个基本表需要建立多个聚集索引。（）
+A
+对
+
+B
+错}{2}
+
+\item \choice[2]{(判断题) 对一个基本表建立索引不会改变基本表中的数据。（）
+A
+对
+
+B
+错}{1}
+
+\questionandanswer[]{
+    (简答题) B+索引与散列索引的区别。
+}{
+    B+索引会在插入、删除记录时自动调整索引结构，使得查询任何一个值的时间复杂度相同。而散列索引只是在插入记录时计算散列值，选择一个合适的桶，在桶中还是需要顺序搜索，因此桶的数量会影响性能。
+}
+
+\questionandanswer[]{
+    (简答题) 请简述稠密索引与稀疏索引的区别，并说明在什么情况下使用稠密索引和稀疏索引比较合适？
+}{
+    稠密索引是文件中的每个搜索码值都有一个索引记录，稀疏索引是只为搜索码的某些值建立索引记录。稠密索引定位一条记录的速度比较快，稀疏索引插入和删除时所需的空间及维护开销较小。
+
+    在查找操作较多时，适合使用稠密索引。在插入和删除的操作较多时，适合使用稀疏索引。
+}
+\end{enumerate}
+
+\end{document}
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