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足球史上比分相差最大的是哪场比赛

149比0最悬殊的

据说1979年南斯拉夫联赛中曾经出现了134比1的惊人数字，当时便有人预言其“空前绝后”。但在二十多年后，这个纪录便被无情地打破了，完成这一“壮举”的是来自非洲岛国马达加斯加的两支球队，他们在2003年10月31日国内锦标赛第6轮中创造了149比0的恐怖纪录。最终获胜的一方叫做AS阿德玛队，但这149个进球中没有一个来自AS阿德玛队员的脚下，全部的进球都出自失利的一方―――奥林匹克埃米内队员自己制造。也就是说，失利一方奉献给对手149个乌龙球。这是一场惊世骇俗的比赛，当时奥林匹克埃米内的主教练拉特斯曼德雷塞?拉特萨拉扎卡在比赛中同当值主裁判发生争执，结果奥林匹克埃米内的球员出于泄愤的目的，疯狂地对本方大门发动猛攻。每当自己从中圈开球后，全队球员整齐一致地向自家球门怒射，一个接一个的进球让对方球员呆立当堂，而主裁判也并没有终止比赛，最终149比0―――这个世界足球历史上的第一悬殊比分诞生了。

java射击世界杯足球赛成绩统计

import java.awt.*;

import java.awt.event.*;

import javax.swing.*;

import javax.swing.event.*;

import javax.swing.table.*;

import java.sql.*;

public class BrowseJFrame extends JFrame implements ListSelectionListener

{

private DataBaseOperation dboper; //操纵数据库的对象

private String table; //数据库中的表名

private String[] columnNames; //指定表中所有列的中文标题

private String list_column; //表中的列

private String sort_column; //指定排序依据的列

private JList list_group; //列表框，显示分类列的不重复值

private JTable table_team; //表格组件，显示数据库中指定的内容

private DefaultTableModel tableModel; //JTable使用的模式

public BrowseJFrame(DataBaseOperation dboper, String table, String[] columnNames, String list_column, String sort_column) //构造方法，指定表名

{

this.dboper = dboper;

this.table = table;

this.columnNames = columnNames;

this.list_column = list_column;

this.sort_column = sort_column;

this.setSize(640,240); //界面设计

this.setLocation(300,240);

this.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);

JSplitPane splitter_h = new JSplitPane(JSplitPane.HORIZONTAL_SPLIT); //分割窗格，水平分割

this.add(splitter_h);

try

{

String[] groupdata = dboper.selectDistinct(table, list_column); //获得指定列不重复的值

this.list_group = new JList(groupdata);

this.list_group.setSelectedIndex(1); //选中第1项

splitter_h.add(new JScrollPane(this.list_group));

this.list_group.addListSelectionListener(this); //注册选择事件

tableModel = new DefaultTableModel(columnNames,0); //默认表格模式

this.valueChanged(null); //执行列表框的选择事件处理程序

this.table_team = new JTable(tableModel);

// this.table_team.setAutoResizeMode(JTable.AUTO_RESIZE_OFF);

splitter_h.add(new JScrollPane(table_team));

}

catch(Exception e)

{

e.printStackTrace();

}

this.setVisible(true);

}

public void display(String columnValue)

{

String conditions="";

if(columnValue!=null && !columnValue.equals("全部"))

conditions = this.list_column + " = '"+columnValue+"'";

try

{

dboper.select(this.table, conditions, sort_column, this.tableModel); //查询并显示指定组的数据结果集

}

catch(SQLException sqle)

{

sqle.printStackTrace();

}

}

public void valueChanged(ListSelectionEvent e) //在列表框中选择数据项时触发

{ //在表中查询指定组的数据，将数据结果集显示在表格组件中

String selecteditem = (String)list_group.getSelectedValue();

if(selecteditem!=null)

display(selecteditem);

}

public static void main(String args[])

{

String driver = "com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver"; //指定SQL Server JDBC驱动程序

String url = "jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=WorldCup2006"; //指定SQL Server数据库student的URL

String user = "sa"; //指定用户名

String password = "yeheya"; //指定用户口令

try

{

DataBaseOperation dboper = new DataBaseOperation(driver,url,user,password);

String[] team_columnNames={"组别","球队1","球队2","场次","比赛时间","队1进球数","队2进球数"};

BrowseJFrame team_browse = new BrowseJFrame(dboper,"MatchRecord", team_columnNames, "group1", "number");

team_browse.setTitle("第18届世界杯足球赛 小组赛记录表（赛程安排及战况记录）2006年6月9日～7月10日 德国");

}

catch(Exception e)

{

e.printStackTrace();

}

}

}

/*

//小组赛记录表

//小组赛积分榜

String[] team_columnNames={"排名","组别","球队","国旗","场次","胜","平","负","进球","失球","净胜球","积分"};

BrowseJFrame team_browse = new BrowseJFrame(dboper,"TeamScore", team_columnNames, "group1", "rank");

team_browse.setTitle("第18届世界杯足球赛 小组赛积分榜");

public void valueChanged(ListSelectionEvent e) //在列表框中选择数据项时触发

{ //在表中查询指定组的数据，将数据结果集显示在表格组件中

String selecteditem = (String)list_group.getSelectedValue();

String conditions = this.list_column + " = '"+selecteditem+"'";

try

{

dboper.select(this.table, conditions, sort_column, this.dataModel); //查询并显示指定组的数据结果集

}

catch(SQLException sqle)

{

sqle.printStackTrace();

}

}

*/有点东西需要发给你

全球历年gnp数据2001-2005

告诉你几个权威的经济资料库自己去查吧,这叫授人以鱼不若授人以渔.以后你再用到时就不必悬赏问了.

1、国际货币基金组织（IMF）的经济统计数据库与相关报告

国际货币基金组织（ ）的World Economic Outlook Reports（世界经济观察报告--- ）每年发表两次，详述世界经济发展状况和未来趋势，数据详实资料丰富，报告中全部数据以数据库形式与其链接，按年度进入报告正文，点击The WEO Database 可以方便地查找某一年度、某一国家、某一方面的具体数据。也可以从报告目录页左侧的World Economic Outlook Databases（世界经济观察数据库）直接进入数据库按国家（Search by:Country or Country Groups）或按具体项目（Search by:WEO Aggregates）查找。 通过页面上方的Country info栏目，按字母顺序，或在搜索框输入国家名称检索，可以进入有关国家的相关页面，查看该国详细的数据和资料。

2、 WDS database（ ）

WDS（World Development Sources）database是世界银行（World Bank）的报告数据库---世界银行的年度报告提供了全球几乎所有国家或地区有关增长和发展的最新数据和统计资料，该数据库可以检索和浏览14,000多份文件，可以分别按国家、文件类型（分析与咨询、研究报告、项目文件等）和部门（农业、经济政策、环境保护、金融、石油与天然气等）进行一般检索和包括文件语言限定的高级综合检索。主页上方的“Countries”、“Data”等栏目，均链接至世界银行网站主页（ ）的相关内容，可以按国家和数据种类等进一步查找。如按数据类型（Data & Statistics > Data by Topic）查找，分为26个主题，每个主题页面都有WDI（世界发展指标数据库）和Useful sites on this topic（有助于了解该主题的网页）、Useful links（有用的链接）或World Bank sites with data on this topic（载有该主题数据的世行网页）等相关链接，可以据此扩大检索范围，找到更多的相关数据和资料。

3、UNSD database（ ）

联合国统计司(UNSD)数据库。其中Commodity Trade Statistics Database（商品贸易统计数据库）为1962年以来世界各个国家和地区商品贸易统计数据，已积累近700百万条记录；Monthly Bulletin of Statistics Online (MBS Online)（在线统计月报）包括了几乎所有国家和地区的经济状况每月统计数据，可以按各种经济指标（Data dictionary）和按国家/地区（Countries & areas）等进行查询；United Nations Common Database (UNCDB)（联合国公用数据库）是一个对全部文件元数据采用一种共同的格式实现不同来源信息一体化开发的非专门用户使用的在线浏览与查询系统，提供从30个专用数据源中选取的各个国家和地区的连续性数据。

4、Asia-Pacific database（ ）

联合国亚太经济与社会委员会(UNESCAP)的亚洲与太平洋沿岸国家数据库，可以分别按国家（Order by country）和各种指标数据（Order by indicator）查询，国内生产总值、人均国内生产总值、国内储蓄、个人消费、外债、消费品物价指数、消费者食品物价指数、政府财政收入与各种支出，以及人口、教育、就业等等社会和经济指标数据详尽齐全，其中文版（Chinese Version）对汉语用户尤其便利。该网站的其它栏目，如Publications、Programmes等可以提供某一国家更为全面的数据和资料。

5、Statistical Data Locators（ ）

南洋理工大学图书馆（The Nanyang Technological University Library）制作的全球统计数据检索工具，按洲分国别提供查询入口和书目、主题检索指南，各国之下详列相关链接，政府官方网站和专业网站尽在其中，堪称精良、便捷的查询平台

6、Statistical Resources on the Web（ ）

美国密歇根州大学图书馆的专门揭示和利用网络统计资源的网站。分类详尽，链接资源权威，是查找统计资料的指南和入门工具。

对于如农业、工业、交通运输、贸易、就业等某一经济领域的更为具体、详细的数据与资料，可在上述检索的基础上，利用5--6进一步查找相应的专业数据。

如果你要看国内统计的数据(只要你相信):

华通数据中心世界经济资料库:什么是IDC？

ＩＤＣ是什么？目前对ＩＤＣ还没有一个统一的定义，但它比传统的数据中心有着更深层次的内涵，它是伴随着互联网不断发展的需求而发展起来的，为ＩＣＰ、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络批发带宽以及ＡＳＰ、ＥＣ等业务。 数据中心在大型主机时代就已出现，２０世纪６０年代，大型机时期出现的重要数据的灾难备份中心可以说是ＩＤＣ的雏形。９０年代中期，美国的Ｅｘｏｄｕｓ提出了“ＩＤＣ”的概念。Ｅｘｏｄｕｓ的创始人曾是ＩＢＭ公司的副总裁，此人最先提出ＩＢＭ拓展ＩＤＣ服务。在建议没有得到采纳的情况下，他跳出ＩＢＭ，组建了Ｅｘｏｄｕｓ。 在国内，１９９６年中国电信开始提供最初的托管业务和信息港服务。当时是为了通过托管、外包或集中方式向企业提供大型主机的管理维护，以达到专业化管理和降低运行成本的目的。 ＩＤＣ所提供的业务 最初，ＩＤＣ所提供的业务主要有托管（Ｈｏｓｔｉｎｇ）和ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ，所以有人把ＩＤＣ称为ｈｏｓｔｉｎｇ ｃｅｎｔｅｒ或ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ ｃｅｎｔｅｒ，随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的发展，ＩＤＣ的功能和所提供的业务也在不断扩大与变化。 托管（Ｈｏｓｔｉｎｇ）最早是ＩＳＰ和ＩＡＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）提供的一种服务，它们鼓励外包的公司把自己的网站和网页放到可以通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ进行接入的服务器上，根据客户使用的设备、空间及传输容量收取费用。目前业务提供者的范围已经扩大。 ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ是指企业把他们自己的设备与应用托管在第三方的设施中。ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ最开始用于电信领域，一些新的运营者把自己的交换机、复用器、ＰＯＰ等放到其它运营公司的机房中，并与其它的业务提供者进行互连。随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的广泛使用，许多公司都需要使其客户连接到其ｗｅｂ站点，他们希望有业务提供者能够提供空间来使他们放置服务器和通信设备并连接到网上。Ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ的客户包括各种各样的公司，从企业、ＩＳＰ到需电子商务资料库62/;.:4%3.%.7,$要有其自己数据中心的金融机构。 现在，经过扩展后的ＩＤＣ业务模型已经远远超出了托管业务的范围，它将向用户提供更加全面的和更加个性化的服务以满足不同客户的个性化要求。 目前ＩＤＣ们提供的主要服务包括：服务器等设备出租；系统维护（如系统配置、软件安装、数据备份、故障排除等）；管理化服务（如带宽管理、流量分析、入侵检测、系统漏洞诊断、数据备份、负载均衡、Ｃａｃｈｅ服务等）；支撑服务（如技术支持热线等）；运作支持服务（如操作间、会议室、设备工具出租等）。 理性思考ＩＤＣ商业模式 我国国民经济和社会发展的第十个五年计划中要求，在“十五”期间将对经济结构进行战略性调整，大力推进国民经济和社会信息化，加强信息基础设施建设，以信息化带动工业化，发挥后发优势，实现生产力跨越式发展。这种社会发展趋势从宏观上决定了互联网服务产业的发展方向。ＩＤＣ将为我国企业提供高速、有效、及时的信息报告，是推动企业信息化过程中，必要的技术保障和前提。　 与ＩＳＰ、ＩＣＰ一样，ＩＤＣ是从美国传入中国的。回顾ＩＳＰ、ＩＣＰ在中国的发展，可以发现，拷贝过来的美国模式在中国并没有成功，反观ＩＤＣ在美国的成长之路，我们不难看出它之所以在美国发展很快，主要原因在于美国有一大群企业需要ＩＤＣ服务，拥有坚实的市场基础。另外，美国的ＩＤＣ得到了资本市场强力的支持，经过了一个从成长到成熟的过程。中国跟美国不太一样，整个ＩＴ的普及要滞后一段时间。这对ＩＤＣ整个行业的成长有很大影响。由此可见，中国需要走出一条适合于自己的ＩＤＣ发展之路。