数据结构精品课程ppt10

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《数据结构》课件

《数据结构》课件

查找操作
顺序查找
二分查找
链表查找
在顺序存储结构的线性表中,查找操 作需要从线性表的第一个节点开始, 逐个比较节点的数据域,直到找到目 标数据或遍历完整个线性表。时间复 杂度为O(n)。
在有序的顺序存储结构的线性表中, 查找操作可以采用二分查找算法。每 次比较目标数据与中间节点的数据域 ,如果目标数据大于中间节点,则在 右半部分继续查找;否则在左半部分 查找。时间复杂度为O(log n)。
数据结构是算法的基础。许多算法的实现需要依赖于特定的数据结构, 因此掌握常见的数据结构是编写高效算法的关键。
数据结构在解决实际问题中具有广泛应用。无论是操作系统、数据库系 统、网络通信还是人工智能等领域,数据结构都发挥着重要的作用。
数据结构的分类
根据数据的逻辑关系,数据结构可以分为线性结构和非线 性结构。线性结构如数组、链表、栈和队列等,非线性结 构如树形结构和图形结构等。
04
数据结构操作
插入操作
顺序插入
在顺序存储结构的线性表中,插入操作 需要找到插入位置的前驱节点,修改前 驱节点的指针,使其指向新节点,然后 让新节点指向后继节点。如果线性表的 第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。
VS
链式插入
在链式存储结构的线性表中,插入操作需 要找到插入位置的前驱节点,修改前驱节 点的指针,使其指向新节点。如果线性表 的第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。

01
02
03
04
图是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
图具有网络结构,节点之间的 关系可以是任意复杂的,包括
双向、单向、无向等。

第十章_排序方法(数据结构ppt-严蔚敏)

第十章_排序方法(数据结构ppt-严蔚敏)

第二个问题解决方法——筛选
方法:输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之;然 后将根结点值与左、右子树的根结点值进行比较,并与其中 小者进行交换;重复上述操作,直至叶子结点,将得到新的 堆,称这个从堆顶至叶子的调整过程为“筛选”
例 38 50 97 76
13 27 65 49 13 38
97 27 38 50 76
2 (n 4)(n 1) 记录移动次数: (i 1) 2 i 2
i 2 n
若待排序记录是随机的,取平均值 n2 关键字比较次数: T(n)=O(n² ) 4 记录移动次数:
空间复杂度:S(n)=O(1)
n2 4
折半插入排序
排序过程:用折半查找方法确定插入位置的排序叫~
初始时令i=s,j=t 首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录,并和rp 交换 再从i所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于x的记录, 和rp交换 重复上述两步,直至i==j为止 再分别对两个子序列进行快速排序,直到每个子序列只含有 一个记录为止
x 例 初始关键字: 27 49 i 完成一趟排序: ( 27 38 13 49 65 i 13) 49 97 76 j 97 49 13 j 97 65 49 27 50 j 50)
13 38
76 65 27 49
堆排序:将无序序列建成一个堆,得到关键字最小 (或最大)的记录;输出堆顶的最小(大)值后,使 剩余的n-1个元素重又建成一个堆,则可得到n个元素 的次小值;重复执行,得到一个有序序列,这个过程 叫~ 堆排序需解决的两个问题:
如何由一个无序序列建成一个堆? 如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素,使之成为一个新 的堆?
按排序所需工作量

(2024年)《数据结构》全套课件

(2024年)《数据结构》全套课件

30
树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始,若查找值小于当前节点 值,则在左子树中查找;若大于当前节 点值,则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上,通过旋 转操作使树保持平衡,提高查找效率。
2024/3/26
31
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
过指针来表示。
链式存储的特点
逻辑上相邻的元素在物理位置上 不一定相邻;每个元素都包含数
据域和指针域。
链式存储的优缺点
优点是插入和删除操作不需要移 动元素,只需修改指针;缺点是
存储密度小、空间利用率低。
2024/3/26
11
线性表的基本操作与实现
插入元素
在线性表的指定位 置插入一个元素。
查找元素
在线性表中查找指 定元素并返回其位 置。
自然语言处理的应用
在自然语言处理中,需要处理大量的文本数据,数据结构中的字符 串、链表、树等可以很好地支持文本的处理和分析。
41
数据结构在计算机网络中的应用
2024/3/26
路由算法的实现
计算机网络中的路由算法需要大量的数据结构支持,如最短路径 树、距离向量等。
网络流量的控制
在计算机网络中,需要对网络流量进行控制和管理,数据结构中的 队列、缓冲区等可以很好地支持流量的控制。
37
06
数据结构的应用与拓展
2024/3/26
38
数据结构在算法设计中的应用
01
作为算法设计的基 础
数据结构为算法提供了基本操作 和存储方式,是算法实现的重要 基础。
02
提高算法效率

《数据结构教程》课件

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的删除方式。
04
删除操作的注意事项
在删除元素时,需要考虑数据结 构的特性,如平衡性、顺序性等 ,以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素,如果存在 则返回其位置或值,否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n),二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。

定义
图是由节点和边组成的集合,节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无,图可以分为有向图和 无向图;根据边的权值是否为1,图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率, 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础,良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用,如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构

定义
树是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
分类

数据结构ppt课件完整版

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针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。

《数据结构》课件

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第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
线性表的链式存储结构使用链表来存储元素, 支持动态扩展和插入删除操作。
第三章 栈与队列
栈的定义和实现
栈是一种特殊的线性表,只能在一 端进行插入和删除操作,遵循后进 先出的原则。
队列的定义和实现
队列是一种特殊的线性表,只能在 一端进行插入操作,在另一端进行 删除操作,遵循先进先出的原则。
栈和队列的应用场景和操作
哈希表是一种高效的查找数据结构, 通过哈希函数将关键字映射到数组 中,实现快速查找。
排序算法包括冒泡排序、插入排序 和快速排序等,可以根据数据规模 和性能要求选择合适的算法。
结语
数据结构的学习心得 总结
学习数据结构需要掌握基本概念 和常见操作,通过实践和练习加 深理解和熟练度。
下一步学习计划的安 排
在掌握基本数据结构的基础上, 可以进一步学习高级数据结构和 算法,提升编程技能。
相关学习资源推荐
推荐一些经典的数据结构教材和 在线学习资源,如《算法导论》 和LeetCode等。
栈和队列在计算机科学中有许多应 用,如函数调用、表达式求值和作 业调度等。
第四章 树与二叉树
树的定义和性质
树是由节点和边组成的一种非线性数据结构,每个 节点可以有多个子节点。
二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序 遍历,可以按不同顺序输出节点的值。

《数据结构排序》PPT课件

《数据结构排序》PPT课件

讨论:若记录是链表结构,用直接插入排序行否?折半插入 排序呢?
答:直接插入不仅可行,而且还无需移动元素,时间效率更 高!但链表无法“折半”!
折半插入排序的改进——2-路插入排序见教材P267。 (1)基本思想: P267 (2)举 例:P268 图10.2 (3)算法分析:移动记录的次数约为n2/8
13 20 39 39 42 70 85
i=8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hj
折半插入排序的算法分析 • 折半查找比顺序查找快,所以折半插入排序
就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时,需要经过 log2i +1
次关键码比较,才能确定它应插入的位置。 • 折半插入排序是一个稳定的排序方法。
for ( j=i-1;j>=high+1;--j) L.r [j+1] = L.r [j];// 记录
后移
L.r [high+1] = L.r [0];
// 插入
} // for
} // BInsertSort
初始
30 13 70 85 39 42 6 20
012345678
i=2 13
30
13
数逐渐变多,由于前面工作的基础,大多数对象已基本有 序,所以排序速度仍然很快。
时间效率: O(n1.25)~O(1.6n1.25)——经验公式
空间效率:O(1)——因为仅占用1个缓冲单元 算法的稳定性:不稳定——因为49*排序后却到了49的前面
希尔排序算法(主程序)
参见教材P272
void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ],int t){

第10章-数据结构与算法ppt课件(全)

第10章-数据结构与算法ppt课件(全)

考点3 数据结构的定义
数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的一 个子集。
1. 数据的逻辑结构
数据的逻辑结构:是对数据元素之间的逻辑关系的描述, 它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合中的若干关系 来表示。
数据的逻辑结构与它们在计算机中的存储位置无关。 数据的逻辑结构有两个要素: 一是数据元素的集合,通常记为D; 二是D上的关系,它反映了数据元素之间的前后件关系, 通常记为R。
进行软件开发的能力。 6. 掌握数据库的基本知识,了解关系数据库的设计。
公共基础知识考试大纲
数据结构与算法考试内容: 1. 算法的基本概念;算法复杂度的概念和意义。 2. 数据结构的定义;数据的逻辑结构与存储结构;
数据结构的图形表示;线性结构与非线性结构的 概念。 3. 线性表的定义;线性表的顺序存储结构及其插入 与删除运算。 4. 栈和队列的定义;栈和队列的个数据结构可以表示成 B=(D,R)
其中 B 表示数据结构。为了反映 D 中各数据元素之间的前后 件关系,一般用二元组来表示。
例 一年四季的数据结构可以表示成 B =(D,R) D = {春,夏,秋,冬} R = {(春,夏),(夏,秋),(秋,冬)}
例 家庭成员数据结构可以表示成 B =(D, R) D = {父亲,儿子,女儿} R = {(父亲,儿子),(父亲,女儿)}
则称为非线性结构。 如 家庭成员之间辈分关系的数据结构是非线性
结构。
考点5 线性表的基本概念
10.3 线性表及其顺序存储结构
线性表(Linear List),由一组数据元素构成, 数据元素的位置只取决于自己的序号,元素之间的 相对位置是线性的。
线性表是由 n(n≥0) 个数据元素组成的一个有限 序列,表中的每一个数据元素,除了第一个外,有 且只有一个前件,除了最后一个外,有且只有一个 后件。

《数据结构图》课件

《数据结构图》课件
《数据结构图》PPT课件
欢迎来到《数据结构图》PPT课件!本课程将带您深入了解数据结构的定义、 常见类型以及应用领域。让我们一起开始探索这个精彩的主题吧!
概述
通过本节课,您将了解到数据结构的基本概念和作用。我们将探讨如何存储 和组织数据以及优化数据访问和操作的方法。
数据结构的定义
在这一节中,我们将介绍数据结构的定义,并探讨数据的抽象和表示方法。 了解数据结构的定义将有助于您理解数据在计算机中的常重要,因为不同的数据结构适用于不同的场景和数据操作需求。本节将深入 研究线性结构、树形结构和图形结构。
线性结构
线性结构是最简单且最常见的数据结构类型之一。我们将研究数组、链表和 栈等线性结构的特点、优点和缺点,并了解它们在实际应用中的使用情况。
树形结构
树形结构是一种层次化的数据结构,常用于表示层级关系。本节我们将探讨 二叉树、堆和AVL树等树形结构,并讨论它们在数据处理和搜索中的应用。
图形结构
图形结构是一种包含节点和边的数据结构,用于表示复杂的关联关系。本节我们将深入研究图的定义、遍历算 法和最短路径算法,并讨论图形结构在社交网络和地图导航中的应用。
数据结构的应用
数据结构是计算机科学领域中的核心概念,几乎应用于所有的软件开发领域。 本节我们将探讨数据结构在数据库、图形处理和算法设计中的实际应用。
数据结构图的设计原则
了解数据结构图的设计原则有助于我们创建清晰、易于理解的数据结构图。 本节我们将讨论数据结构图的设计原则,例如模块化、抽象和简洁性。

数据结构(课堂PPT)

数据结构(课堂PPT)
数据结构数据是指信息的载体数,据是能结够构输的入到逻计辑结构
算机中,并被计算机识别、存储和处理 的符号的集合。数据的形式较多,例如
数据结构我的们前物面理所结述的构工资数报表据、结学构生成运绩算表的, 实现
一个家族关系的表示形式,表示一个群 体中个体之间关系的图形描述等。
9
1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
是《数据结构》中的几类常见的数据结 构形式。如果数据中的元素之间没有关 系,则构成集合,这也是一种结构。
12
1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
数据结构
数据结构的逻辑结构
我数们将据线结性构结构的、物树理型结结构构和图结数构据这结构运算的实现
几类结构称为逻辑结构,它包括数据元 素的表示和关系的表示。因为仅考虑了 元素之间的逻辑关系,而没有考虑到其 在计算机中的具体实现。
度量运行时间的方法:事后统计,事前分析估算 (常用后一种)。
19
•评价一个算法的时间性能主要标准是时间复杂度的数量级。
• 时间的复杂度是指算法中包含简单操作重复执行的次数,而 某个语句重复执行的次数就是该语句的频度。
• 可以记做:T(n)=O( f(n) ) 其中f(n)是问题规模n的某个函数, 一般是算法中频度最大的语句频度。
语句频度
1
时间复杂度
O(1) 常数阶
2. FOR( i=0; i<= n;i++)
n+1
3.
x:=x+1;
O(n) 线性阶
3. FOR( i=1; i<n;i++) FOR(j=0; j<n;j++) x:=x+1;
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15
Main Index
Contents
Build Tree
tnode<char> *buildTree(int n) { tnode<char> *root, *b, *c, *d, *e, *f, *g, *h, *i; switch(n) {case 0: d = new tnode<char> ('D'); e = new tnode<char> ('E'); b = new tnode<char> ('B',(tnode<char> *)NULL, d); c = new tnode<char> ('C',e, (tnode<char> *)NULL); root = new tnode<char> ('A',b, c); break;
Main Index
Contents
Selected Samples of Binary Trees
A A
B
C
B
C D E F G D
H
I
E
T ree A Siz e 9 D ep t h 3
T ree B Siz e 5 D ep t h 4
12
Main Index
Contents
Evaluating Tree Density
17
Main Index
Contents
Build Tree
case 2: g = new tnode<char> ('G'); h = new tnode<char> ('H'); i = new tnode<char> ('I'); d = new tnode<char> ('D',(tnode<char> *)NULL, g); e = new tnode<char> ('E',h, i); f = new tnode<char> ('F'); b = new tnode<char> ('B',d, (tnode<char> *)NULL); c = new tnode<char> ('C',e, f); root = new tnode<char> ('A',b, c); break; } return root;
19
Main Index
Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Template<typename T> Void inorderOutput(tnode<T> *t, const string & separator==“ “) { if(t!=NULL) { inorderOutput<T>(t->left, separator); cout<<t->nodeValue<<separator; inorderOutput<T>(t->right,separator); } }
8
Main Index
Contents
Tree Node Level and Path Length – Depth Discussion
A
B
C
D
E
F
G
H
I
K
N o n -C o m p let eT ree (D ep t h 3 ) N o d es at lev el 3 d o n o t o ccu rp y left m o s t p o s it io n s
}
18
Main Index
Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Recursive Tree Traversals:(深度优先搜索) 1. Inorder Scan
Travers the left subtree(“go left”); Vist the node; Travers the right subtree(“go right”);
9
Main Index
Contents

Binary Tree Definition A binary tree T is a finite set of nodes with one of the following properties:
– –
(a) T is a tree if the set of nodes is empty. (An empty tree is a tree.) (b) The set consists of a root, R, and exactly two distinct binary trees, the left subtree TL and the right subtreeTR. The nodes in T consist of node R and all the nodes in TL and TR.
16
Main Index
Contents
Build Tree
case 1: g = new tnode<char> ('G'); h = new tnode<char> ('H'); i = new tnode<char> ('I'); d = new tnode<char> ('D'); e = new tnode<char> ('E',g, (tnode<char> *)NULL); f = new tnode<char> ('F',h, i); b = new tnode<char> ('B',d, e); c = new tnode<char> ('C',(tnode<char> *)NULL, f); root = new tnode<char> ('A',b, c); break;
l e ft
D
ri g h t
l e ft
E
ri g h t
l e ft
F
ri g h t
l e ft
G
ri g h t
l e ft
H
ri g h t
T re e N o de M o de l
14
Main Index
Contents
Build Tree Nodes
template <typename T> class tnode { public: T nodeValue; tnode<T> *left, *right; tnode(){} tnode (const T& item, tnode<T> *lptr = NULL, tnode<T> *rptr = NULL): nodeValue(item), left(lptr), right(rptr) {} };
Lecture 10
– Binary Trees
Tree Structures Binary Tree Definition Selected Samples / Binary Trees Binary Tree Nodes Binary Search Trees Locating Data in a Tree Removing a Binary Tree Node Using Binary Search Trees - Removing Duplicates Removing an Item From a Binary Tree
20
Main Index Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Template<typename T> Void preorderOutput(tnode<T> *t, const string & separator==“ “) { if(t!=NULL) { cout<<t->nodeValue<<separator; preorderOutput<T>(t->left, separator); preorderOutput<T>(t->right,separator); } }
2.
Preorder Scan
Vist the node; Travers the left subtree(“go left”); Travers the right subtree(“go right”);
3.
Postorder Scan
Travers the left subtree(“go left”); Travers the right subtree(“go right”); Vist the node;
注:1.二叉树和分支为2的树 2.多叉树、森林概念
10
Main Index
Contents
Binary Tree Definition

树转换为二叉树
A B F C G D E B C F D A
G
E
转换规则:树根的第一个子节点转换为二叉树根的左节点; 树根的其它节点依次转换为该左节点的右链;
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