数据结构 实验6各种查找操作

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数据结构单链表实验报告

数据结构单链表实验报告

数据结构单链表实验报告实验目的:掌握单链表的基本操作,学会使用单链表实现各种算法。

实验内容:实现单链表的基本操作,包括创建、插入、删除、访问等。

利用单链表完成以下算法:- 单链表逆序- 查找单链表中的中间节点- 删除单链表中的倒数第K个节点- 合并两个有序单链表为一个有序单链表实验步骤:1. 创建单链表在创建单链表时,先定义一个结构体Node来表示链表中的节点,节点包括数据域和指针域,指针域指向下一个节点。

然后,用指针p指向链表的头节点,将头节点的指针域初始化为NULL。

2. 插入节点在单链表中插入节点的操作分为两种情况:- 在链表头插入节点- 在链表中间或尾部插入节点无论是哪种情况,先将新节点的指针域指向要插入的位置的下一个节点,再将要插入的位置的指针域指向新节点即可。

3. 删除节点删除链表节点的操作同样分为两种情况:- 删除头节点- 删除中间或尾部节点要删除头节点,先用一个指针将头节点指向的下一个节点保存起来,再将头节点释放掉。

要删除中间或尾部节点,先用一个指针指向要删除节点的前一个节点,然后将指向要删除节点的前一个节点的指针域指向要删除节点的下一个节点,最后将要删除的节点释放掉。

4. 单链表逆序单链表逆序可以使用三个指针来完成,分别为pre指针、cur指针和next指针。

首先将pre指针和cur指针指向NULL,然后循环遍历链表,将cur指针指向当前节点,将next指针指向当前节点的下一个节点,然后将当前节点的指针域指向pre指针,最后将pre指针和cur指针向前移动一个节点,继续进行循环。

5. 查找单链表中的中间节点查找单链表中的中间节点可以使用双指针法,将两个指针p1和p2都指向链表头,然后p1每次向前移动一个节点,而p2每次向前移动两个节点,当p2指向了链表尾部时,p1指向的节点即为中间节点。

6. 删除单链表中的倒数第K个节点删除单链表中的倒数第K个节点可以使用双指针法,在链表中定义两个指针p1和p2,p1指向链表头,p2指向第K个节点,然后p1和p2同时向前移动,直到p2指向链表尾部,此时p1指向的节点即为要删除的节点。

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

实验五查找的应用一、实验目的:1、掌握各种查找方法及适用场合,并能在解决实际问题时灵活应用。

2、增强上机编程调试能力。

二、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

有序表(3,4,5,7,24,30,42,54,63,72,87,95)输入示例:请输入查找元素:52输出示例:顺序查找:第一次比较元素95第二次比较元素87 ……..查找成功,i=**/查找失败折半查找:第一次比较元素30第二次比较元素63 …..2.利用序列(12,7,17,11,16,2,13,9,21,4)建立二叉排序树,并完成指定元素的查询。

输入输出示例同题1的要求。

三、数据结构设计(选用的数据逻辑结构和存储结构实现形式说明)(1)逻辑结构设计顺序查找和折半查找采用线性表的结构,二叉排序树的查找则是建立一棵二叉树,采用的非线性逻辑结构。

(2)存储结构设计采用顺序存储的结构,开辟一块空间用于存放元素。

(3)存储结构形式说明分别建立查找关键字,顺序表数据和二叉树数据的结构体进行存储数据四、算法设计(1)算法列表(说明各个函数的名称,作用,完成什么操作)序号 名称 函数表示符 操作说明1 顺序查找 Search_Seq 在顺序表中顺序查找关键字的数据元素2 折半查找 Search_Bin 在顺序表中折半查找关键字的数据元素3 初始化 Init 对顺序表进行初始化,并输入元素4 树初始化 CreateBST 创建一棵二叉排序树5 插入 InsertBST 将输入元素插入到二叉排序树中6 查找 SearchBST在根指针所指二叉排序树中递归查找关键字数据元素 (2)各函数间调用关系(画出函数之间调用关系)typedef struct { ElemType *R; int length;}SSTable;typedef struct BSTNode{Elem data; //结点数据域 BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree; typedef struct Elem{ int key; }Elem;typedef struct {int key;//关键字域}ElemType;(3)算法描述int Search_Seq(SSTable ST, int key){//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。

数据结构实验

数据结构实验

数据结构实验数据结构实验是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

通过对这门课程的学习和实验,可以让学生深入了解数据结构在计算机科学中的重要性和应用。

一、实验的目的与意义数据结构实验的主要目的是帮助学生更深入地理解数据结构在计算机科学中的应用。

在实验中,学生可以通过编写代码和执行各种数据结构算法来更好地理解数据结构的实现原理。

通过实验,学生可以更清楚地了解算法的效率、时间复杂度和空间复杂度等概念。

此外,数据结构实验也有助于提高学生的编程能力。

在实验中,学生需要编写具有规范的代码,确保算法的正确性,同时还需要处理大量的数据,这可以提高学生的编程能力和耐心。

二、实验内容简介数据结构实验通常包括以下几个方面的内容:1.线性结构:顺序存储和链式存储线性表、栈、队列等。

2.非线性结构:数组、链表、二叉树等。

3.查找算法:顺序查找、二分查找、哈希查找等。

4.排序算法:插入排序、选择排序、归并排序、堆排序等。

5.图论算法:图的遍历、最短路径、最小生成树等。

6.字符串算法:KMP算法、BM算法等。

三、实验中的具体操作实验中的具体操作是根据具体的算法和数据结构来进行的。

以下是一个简单的例子:线性表的实验假设学生已经学习了顺序存储结构和链式存储结构的操作,以下是在实验中需要进行的具体操作:1.顺序存储结构创建一个空的顺序表插入一个元素到指定位置删除一个元素查找指定元素的位置输出顺序表的所有元素2.链式存储结构创建一个空的链表插入一个元素到指定位置删除一个元素查找指定元素的位置输出链表的所有元素在实验中,学生需要将这些操作封装成具体的函数,并且通过调用这些函数来实现对线性表的操作。

同时,学生还需要进行大量的测试和调试,以保证代码的正确性和实验的效果。

四、实验中的注意事项在进行数据结构实验时,学生需要注意以下几个方面:1.理论和实验相结合:不仅要理解理论知识,还要进行实验操作,才能更好地掌握数据结构。

2.代码规范:要写出规范、可读性强的代码,让他人容易理解。

算法与及数据结构实验报告

算法与及数据结构实验报告

算法与及数据结构实验报告算法与数据结构实验报告一、实验目的本次算法与数据结构实验的主要目的是通过实际操作和编程实现,深入理解和掌握常见算法和数据结构的基本原理、特性和应用,提高我们解决实际问题的能力和编程技巧。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python,开发环境为 PyCharm。

同时,为了进行算法性能的分析和比较,使用了 Python 的 time 模块来计算程序的运行时间。

三、实验内容1、线性表的实现与操作顺序表的实现:使用数组来实现顺序表,并实现了插入、删除、查找等基本操作。

链表的实现:通过创建节点类来实现链表,包括单向链表和双向链表,并完成了相应的操作。

2、栈和队列的应用栈的实现与应用:用数组或链表实现栈结构,解决了表达式求值、括号匹配等问题。

队列的实现与应用:实现了顺序队列和循环队列,用于模拟排队系统等场景。

3、树结构的探索二叉树的创建与遍历:实现了二叉树的先序、中序和后序遍历算法,并对其时间复杂度进行了分析。

二叉搜索树的操作:构建二叉搜索树,实现了插入、删除、查找等操作。

4、图的表示与遍历邻接矩阵和邻接表表示图:分别用邻接矩阵和邻接表来存储图的结构,并对两种表示方法的优缺点进行了比较。

图的深度优先遍历和广度优先遍历:实现了两种遍历算法,并应用于解决路径查找等问题。

5、排序算法的比较插入排序、冒泡排序、选择排序:实现了这三种简单排序算法,并对不同规模的数据进行排序,比较它们的性能。

快速排序、归并排序:深入理解并实现了这两种高效的排序算法,通过实验分析其在不同情况下的表现。

6、查找算法的实践顺序查找、二分查找:实现了这两种基本的查找算法,并比较它们在有序和无序数据中的查找效率。

四、实验步骤及结果分析1、线性表的实现与操作顺序表:在实现顺序表的插入操作时,如果插入位置在表的末尾或中间,需要移动后续元素以腾出空间。

删除操作同理,需要移动被删除元素后面的元素。

在查找操作中,通过遍历数组即可完成。

数据结构-查找

数据结构-查找

数据结构-查找写在前⾯:这些内容是以考研的⾓度去学习和理解的,很多考试中需要⽤到的内容在实际应⽤中可能⽤不上,⽐如其中的计算问题,但是如果掌握这些东西会帮你更好的理解这些内容。

这篇关于查找的博客也只是⽤来记录以便于后续复习的,所以很多地⽅只是浅谈,并没有代码的实现如果有缘发现这篇⽂章想要深⼊了解或者因为作者表达能⼒差⽽看不懂以及有错的地⽅,欢迎留⾔指出来,我会尽快去完善的,期待有缘⼈内容多和杂,如果有机会我进⼀步进⾏梳理,将其重新梳理⼀⽚⽂章(会更注重于代码)本来只是想简单写⼀下的,但是不⼩⼼就get不到重点了本来打算等逐步完善和优化后再发出来的,但那样继续往前总感觉有所顾及,所以就先给这⼏天查找的复习暂时告⼀段落吧。

导学概览总体(⼀)概念查找:在数据集合中查找特定元素的过程查找表(查找结构):同⼀类型数据元素构成的集合静态查找表:只涉及查找,不存在修改适⽤:顺序查找,折半查找,散列查找等动态查找表:动态插⼊和删除,对查找表进⾏修改适⽤:⼆叉排序树,散列查找等所有数据结构都可以看作是查找表,对于折半查找和顺序查找这些都属于查找算法关键字:数据元素中唯⼀标识该元素的某数据项的值主关键字:此关键字能唯⼀表⽰⼀个数据元素次关键字:此关键字⽤以识别若⼲记录(⼀对多)说明:在查找表中每个数据元素就相当于⼀条记录,包含有不同的数据项,例如拿学⽣为例,⼀个学⽣作为数据元素,那么学号,⾝⾼,姓名就是这个元素中的数据项,每个学⽣都有特定的学号,因此学号可以作为关键字。

(当然如果数据项包含⾝份证号,你⽤⾝份证号⾛位关键字也可以)0x01平均查找长度(重点注意:作为查找算法效率衡量的主要指标,那么查找算法的性能分析肯定是重点分析平均查找长度的,因此必须熟练掌握。

提⼀嘴,算法效率的度量前⾯学过时间和空间复杂度,但是算法效率的度量不是只取决于时间和空间复杂度,针对不同的算法还可能会有其他⼀些辅助度量,如查找算法中的平均查找长度。

哈工程数据结构实验报告

哈工程数据结构实验报告

哈工程数据结构实验报告一、实验目的本实验的目的是通过对于哈工程的数据结构实验的实践操作,掌握并理解数据结构中的哈希表的基本原理、实现方式,以及相关的查找、插入和删除操作。

通过实验的实践操作,进一步加深对于数据结构的理解和运用能力。

二、实验步骤和实验原理1.实验环境本次实验使用的是C++语言在Visual Studio环境下进行开发。

2.实验内容本次实验主要涉及到哈希表的构建和相关操作的实践。

具体步骤如下:(1)首先创建一个结构体,包括学生姓名和学号等信息。

(2)然后定义哈希表的存储结构,其中包括哈希表的大小、装填因子等。

(3)根据哈希表的大小,创建一个存储结点的数组。

(4)实现哈希函数,根据学生学号计算哈希值。

(5)实现插入操作,即将结点插入到哈希表中的合适位置。

(6)实现查找操作,根据学生学号查找对应的结点。

(7)实现删除操作,根据学生学号删除对应的结点。

(8)测试程序的运行效果,包括对哈希表进行插入、查找和删除操作等。

三、实验结果与分析通过对实验的步骤和原理的实践操作,成功构建了一个哈希表,并实现了插入、查找和删除操作。

在实验结果的分析中,可以发现哈希表具有一定的优势:通过哈希函数的映射,可以将元素快速地插入到对应的位置,从而实现了快速的查找和删除操作。

四、实验总结通过本次实验,我对于哈希表的原理、实现方式以及相关操作有了更深刻的理解。

通过实践操作,我进一步加深了对于数据结构的掌握和运用能力。

同时,我也认识到哈希表在实际应用中的重要性和优势,对于提高数据处理和查询效率有着重要的作用。

期待在日后的学习和工作中能够更加深入地学习和应用数据结构的知识,提升自己的技术水平和能力。

数据结构实验总结

数据结构实验总结

数据结构实验总结数据结构实验是计算机科学与技术专业的一门重要实践课程,通过实际操作和实验验证,帮助学生理解和掌握各种常见的数据结构及其应用。

本文将对数据结构实验进行总结,包括实验目的、实验内容、实验过程和实验收获等方面。

一、实验目的数据结构实验的主要目的是帮助学生:1. 理解数据结构的基本概念和原理;2. 掌握各种数据结构的特点、操作和应用场景;3. 学会使用编程语言实现各种数据结构;4. 分析和解决实际问题时,选择合适的数据结构和算法。

二、实验内容数据结构实验通常包括以下几个方面的内容:1. 线性表:实现顺序表和链表,并比较它们在插入、删除、查找等操作上的性能差异;2. 栈和队列:实现顺序栈、链栈、顺序队列和链队列,并应用于实际问题中;3. 树:实现二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等,并进行遍历、插入、删除等操作;4. 图:实现有向图和无向图,并进行深度优先搜索和广度优先搜索;5. 排序和查找:实现各种排序算法(如冒泡排序、插入排序、快速排序等)和查找算法(如顺序查找、二分查找等);6. 哈希表:实现哈希表,并解决冲突问题;7. 字符串:实现字符串的匹配算法(如KMP算法);8. 综合实验:综合应用各种数据结构解决实际问题。

三、实验过程数据结构实验的进行通常包括以下几个步骤:1. 理解实验要求和目标,阅读实验指导书和相关资料;2. 设计实验方案,包括选择适当的数据结构和算法,并合理安排实验的步骤和操作;3. 编写程序代码,实现所选数据结构及其相关操作;4. 运行程序,测试和调试,确保程序的正确性和稳定性;5. 进行实验数据的收集和分析,比较不同数据结构和算法的性能差异;6. 总结实验结果,得出结论,分析实验中遇到的问题及解决方法;7. 撰写实验报告,包括实验目的、内容、过程、结果和分析等内容。

四、实验收获通过数据结构实验的学习和实践,我获得了以下几方面的收获:1. 对各种常见的数据结构有了更深入的理解,包括它们的特点、操作和应用场景;2. 学会使用编程语言实现各种数据结构,并掌握了相应的算法;3. 锻炼了分析和解决实际问题的能力,能够选择合适的数据结构和算法;4. 培养了团队合作和沟通能力,在与同学们一起完成实验任务的过程中,学会了相互配合和交流;5. 培养了耐心和细致的工作态度,实验过程中需要不断调试和优化,要求我保持耐心和细致地分析问题。

数据结构查找知识点总结

数据结构查找知识点总结

数据结构查找知识点总结查找是在一组数据中寻找特定元素或特定条件的操作。

1. 线性查找:从列表、数组或链表的头部开始逐个检查元素,直到找到目标元素或搜索结束。

最坏情况下需要遍历整个数据集。

- 特点:简单易懂但效率低。

- 时间复杂度:O(n)。

2. 二分查找:对有序的列表、数组或链表,采用分治思想,通过比较目标元素和中间元素的大小关系,缩小搜索范围,直到找到目标元素或搜索结束。

- 前提条件:数据必须有序。

- 特点:效率高,但要求数据有序,且适用于静态数据集。

- 时间复杂度:O(log n)。

3. 哈希查找:通过将元素进行哈希函数映射,将元素存储在哈希表中,以快速定位目标元素。

- 特点:查找速度快,适用于动态数据集。

- 时间复杂度:平均情况下是O(1),最坏情况下是O(n)(哈希冲突)。

4. 二叉查找树:一种有序的二叉树结构,左子树的所有节点的值都小于根节点的值,右子树的所有节点的值都大于根节点的值。

- 特点:可用于快速插入、删除和查找元素。

- 时间复杂度:平均情况下是O(log n),最坏情况下是O(n)(树退化为链表)。

5. 平衡二叉查找树:通过在二叉查找树的基础上对树进行平衡操作,使得树的高度保持在较小范围,从而提高查找效率。

- 特点:保持查找性能稳定,适用于动态数据集。

- 时间复杂度:平均情况下是O(log n),最坏情况下是O(log n)(由于树平衡操作的代价,最坏情况下仍可达到O(n))。

6. B树/B+树:一种多路搜索树,通过增加每个节点的子节点数目,减少树的高度,从而提高查找效率。

常用于磁盘索引等场景。

- 特点:适用于大规模数据集以及磁盘访问等场景,对于范围查找尤为高效。

- 时间复杂度:平均情况下是O(log n),最坏情况下是O(log n)。

7. 字典树(Trie树):一种通过字符串的前缀来组织和查找数据的树形数据结构。

- 特点:适用于按前缀匹配查找、排序等操作。

- 时间复杂度:查找操作的时间复杂度与字符串长度有关。

数据结构实验报告

数据结构实验报告

数据结构实验报告一、实验目的数据结构是计算机科学中重要的基础课程,通过本次实验,旨在深入理解和掌握常见数据结构的基本概念、操作方法以及在实际问题中的应用。

具体目的包括:1、熟练掌握线性表(如顺序表、链表)的基本操作,如插入、删除、查找等。

2、理解栈和队列的特性,并能够实现其基本操作。

3、掌握树(二叉树、二叉搜索树)的遍历算法和基本操作。

4、学会使用图的数据结构,并实现图的遍历和相关算法。

二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程环境名称,编程语言为具体编程语言名称。

三、实验内容及步骤(一)线性表的实现与操作1、顺序表的实现定义顺序表的数据结构,包括数组和表的长度等。

实现顺序表的初始化、插入、删除和查找操作。

2、链表的实现定义链表的节点结构,包含数据域和指针域。

实现链表的创建、插入、删除和查找操作。

(二)栈和队列的实现1、栈的实现使用数组或链表实现栈的数据结构。

实现栈的入栈、出栈和栈顶元素获取操作。

2、队列的实现采用循环队列的方式实现队列的数据结构。

完成队列的入队、出队和队头队尾元素获取操作。

(三)树的实现与遍历1、二叉树的创建以递归或迭代的方式创建二叉树。

2、二叉树的遍历实现前序遍历、中序遍历和后序遍历算法。

3、二叉搜索树的操作实现二叉搜索树的插入、删除和查找操作。

(四)图的实现与遍历1、图的表示使用邻接矩阵或邻接表来表示图的数据结构。

2、图的遍历实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。

四、实验结果与分析(一)线性表1、顺序表插入操作在表尾进行时效率较高,在表头或中间位置插入时需要移动大量元素,时间复杂度较高。

删除操作同理,在表尾删除效率高,在表头或中间删除需要移动元素。

2、链表插入和删除操作只需修改指针,时间复杂度较低,但查找操作需要遍历链表,效率相对较低。

(二)栈和队列1、栈栈的特点是先进后出,适用于函数调用、表达式求值等场景。

入栈和出栈操作的时间复杂度均为 O(1)。

2、队列队列的特点是先进先出,常用于排队、任务调度等场景。

数据结构的实训报告结果

数据结构的实训报告结果

一、实训目的本次数据结构实训旨在通过实践操作,加深对数据结构理论知识的理解,提高解决实际问题的能力。

通过实训,使学生能够熟练掌握各种基本数据结构及其操作方法,并能够将这些知识应用于解决实际问题。

二、实训环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C语言3. 开发环境:Visual Studio 20194. 实训教材:《数据结构》(C语言版)三、实训内容本次实训主要内容包括线性表、栈、队列、树、图等基本数据结构的创建、操作和应用。

1. 线性表(1)单链表的创建、插入、删除和查找操作(2)双向链表的创建、插入、删除和查找操作(3)循环链表的创建、插入、删除和查找操作2. 栈(1)栈的创建、入栈、出栈和判断栈空操作(2)应用栈实现括号匹配3. 队列(1)队列的创建、入队、出队和判断队列空操作(2)应用队列实现广度优先搜索4. 树(1)二叉树的创建、插入、删除和遍历操作(2)二叉查找树的创建、插入、删除和查找操作5. 图(1)图的创建、添加边、删除边和遍历操作(2)图的深度优先遍历和广度优先遍历四、实训过程1. 线性表首先,我们学习了单链表、双向链表和循环链表的基本概念和创建方法。

通过编写代码,实现了链表的插入、删除和查找操作。

在实训过程中,我们遇到了一些问题,如链表插入操作时指针的移动、删除操作时避免内存泄漏等。

通过查阅资料和与同学讨论,我们逐步解决了这些问题。

2. 栈接着,我们学习了栈的基本概念和操作方法。

通过编写代码,实现了栈的创建、入栈、出栈和判断栈空操作。

在实训过程中,我们遇到了栈空和栈满的情况,通过设置标志位和循环队列的方法解决了这些问题。

此外,我们还学习了应用栈实现括号匹配,加深了对栈的应用理解。

3. 队列然后,我们学习了队列的基本概念和操作方法。

通过编写代码,实现了队列的创建、入队、出队和判断队列空操作。

在实训过程中,我们遇到了队列空和队列满的情况,通过设置标志位和循环队列的方法解决了这些问题。

查找的基本操作

查找的基本操作

查找的基本操作
查找的基本操作包括:
1. 线性查找:从列表或数组的开头逐个比较元素,直到找到所需项或遍历完整个列表。

2. 二分查找:对于已排序的列表或数组,首先比较中间的元素,根据比较结果将搜索范围缩小一半,然后在剩余范围内重复该过程,直到找到所需项或搜索范围为空。

3. 哈希表:使用哈希函数将数据映射到数组的指定位置,从而实现快速的查找操作。

4. 二叉搜索树:通过构建二叉树结构,并根据节点值的大小关系选择左子树或右子树进行搜索,实现高效的查找操作。

5. 平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树):基于二叉搜索树
的基本操作,通过自平衡的调整操作,使得树的高度保持在一个较小的范围内,从而实现较快的查找操作。

6. B树/B+树:多路搜索树结构,适用于磁盘或存储介质中的
大规模数据存储和查找。

7. Trie树:也称前缀树,用于高效地查找和存储字符串集合,
特别适用于字符串匹配相关的问题。

8. 分块查找:将数据分成若干块,每块内部有序,块间可能无序,通过二分查找快速定位到所在的块,然后再在块内进行线性查找。

9. 倒排索引:常用于文档检索系统,将文档中的关键词映射到包含该关键词的文档列表,从而实现快速的关键词查找。

数据结构--实验报告 线性表的基本操作

数据结构--实验报告 线性表的基本操作

数据结构--实验报告线性表的基本操作数据结构--实验报告线性表的基本操作一、引言本实验报告旨在通过实际操作,掌握线性表的基本操作,包括初始化、插入、删除、查找等。

线性表是最基本的数据结构之一,对于理解和应用其他数据结构具有重要的作用。

二、实验目的1·了解线性表的定义和基本特性。

2·掌握线性表的初始化操作。

3·掌握线性表的插入和删除操作。

4·掌握线性表的查找操作。

5·通过实验巩固和加深对线性表的理解。

三、线性表的基本操作1·初始化线性表线性表的初始化是将一个线性表变量设置为空表的过程。

具体步骤如下:(1)创建一个线性表的数据结构,包括表头指针和数据元素的存储空间。

(2)将表头指针指向一个空的数据元素。

2·插入元素插入元素是向线性表中指定位置插入一个元素的操作。

具体步骤如下:(1)判断线性表是否已满,如果已满则无法插入元素。

(2)判断插入位置是否合法,如果不合法则无法插入元素。

(3)将插入位置及其后面的元素都向后移动一个位置。

(4)将待插入的元素放入插入位置。

3·删除元素删除元素是从线性表中删除指定位置的元素的操作。

具体步骤如下:(1)判断线性表是否为空,如果为空则无法删除元素。

(2)判断删除位置是否合法,如果不合法则无法删除元素。

(3)将删除位置后面的元素都向前移动一个位置。

(4)删除最后一个元素。

4·查找元素查找元素是在线性表中查找指定元素值的操作。

具体步骤如下:(1)从线性表的第一个元素开始,逐个比较每个元素的值,直到找到目标元素或遍历完整个线性表。

(2)如果找到目标元素,则返回该元素的位置。

(3)如果未找到目标元素,则返回找不到的信息。

四、实验步骤1·初始化线性表(1)定义线性表的数据结构,包括表头指针和数据元素的存储空间。

(2)将表头指针指向一个空的数据元素。

2·插入元素(1)判断线性表是否已满。

数据结构与算法实验内容

数据结构与算法实验内容

数据结构与算法实验内容数据结构与算法是计算机科学的重要基础学科,它涵盖了许多相关的知识和技能。

实验作为教学的一种重要形式,可以帮助学生更好地理解和掌握数据结构与算法的概念、原理和应用。

下面将介绍一些常见的数据结构与算法实验内容。

一、线性表实验线性表是最基本也是最常用的数据结构之一,在实验中通常会涉及到顺序存储和链式存储两种实现方式。

实验内容包括:1.顺序存储线性表的实现与应用:包括插入、删除、查找等操作的实现,并应用到具体问题中,比如统计学生的成绩排名等。

2.链式存储线性表的实现与应用:使用指针构建链表,实现插入、删除、查找等操作,并将其应用到具体问题中,比如实现一个简单的个人通讯录。

二、栈和队列实验栈和队列是常用的数据结构,它们的实现和应用在算法中有着广泛的应用。

实验内容包括:1.栈的实现与应用:使用数组或链表实现栈,实现入栈、出栈等操作,并应用到具体问题中,比如计算中缀表达式的值。

2.队列的实现与应用:使用数组或链表实现队列,实现入队、出队等操作,并将其应用到具体问题中,比如模拟排队等待。

3.实现简单的计算器:使用栈实现一个简单的计算器,可以进行加减乘除等基本运算。

三、树和图实验树和图是一种重要的非线性数据结构,其实现和应用在许多算法中扮演了重要的角色。

实验内容包括:1.二叉树的实现与应用:使用数组或链表实现二叉树,并实现遍历、查找等操作,比如实现一个简单的二叉树。

2.图的实现与应用:使用邻接矩阵或邻接表实现图,并实现深度优先、广度优先等操作,比如求解迷宫问题。

3.哈夫曼树的构造与应用:使用优先队列和贪心算法构造哈夫曼树,并将其应用于数据压缩等问题中。

四、排序和查找实验排序和查找是算法中的经典问题,涵盖的算法十分丰富,并有许多经典的算法可以进行实现和比较。

1.基本排序算法的实现与比较:包括冒泡排序、插入排序、选择排序等算法的实现和性能比较。

2.高级排序算法的实现与比较:包括快速排序、归并排序、堆排序等算法的实现和性能比较。

数据结构实验顺序表的基本操作

数据结构实验顺序表的基本操作

数据结构实验-顺序表的基本操作顺序表是一种线性数据结构,它的元素在内存中是连续存储的。

顺序表具有随机访问的特点,可以通过下标直接访问元素,因此在访问元素时具有较高的效率。

顺序表的基本操作包括插入、删除、查找等,下面将对这些基本操作进行详细介绍。

1. 初始化:初始化顺序表需要为其分配一定的内存空间,以存储元素。

可以使用静态分配或动态分配两种方式来初始化顺序表。

静态分配是在编译时为顺序表分配固定大小的内存空间,而动态分配是在运行时根据需要动态地为顺序表分配内存空间。

2. 插入操作:插入操作是将一个元素插入到顺序表的指定位置上。

在插入元素之前,需要判断顺序表是否已满,如果已满则需要进行扩容操作。

插入元素时,需要将插入位置以及其后的元素向后移动一位,为插入元素腾出位置。

插入操作的时间复杂度为O(n),其中n为顺序表的长度。

3. 删除操作:删除操作是将顺序表中的一个元素删除。

在删除元素之前,需要判断顺序表是否为空,如果为空则无法进行删除操作。

删除元素时,需要将删除位置后面的元素向前移动一位,覆盖删除位置上的元素。

删除操作的时间复杂度为O(n),其中n为顺序表的长度。

4. 查找操作:查找操作是根据给定的关键字,在顺序表中查找满足条件的元素。

可以使用顺序查找或二分查找两种方式进行查找。

顺序查找是从顺序表的第一个元素开始,逐个比较关键字,直到找到满足条件的元素或遍历完整个顺序表。

二分查找是在有序顺序表中进行查找,每次将待查找区间缩小一半,直到找到满足条件的元素或待查找区间为空。

查找操作的时间复杂度为O(n),其中n为顺序表的长度。

5. 修改操作:修改操作是将顺序表中的一个元素修改为新的值。

修改操作需要先进行查找操作,找到待修改的元素,然后将其值修改为新的值。

修改操作的时间复杂度为O(n),其中n为顺序表的长度。

6. 遍历操作:遍历操作是依次访问顺序表中的每个元素。

可以使用for循环或while循环进行遍历,从第一个元素开始,依次访问每个元素,直到遍历完整个顺序表。

数据结构作业——分块查找算法

数据结构作业——分块查找算法

数据结构作业——分块查找算法分块查找算法(Block Search Algorithm)是一种基于数据分块的查找算法,用于在一个有序数据集合中进行查找。

该算法把数据集合划分为若干个块(block),每个块中的数据是有序的。

通常情况下,每个块的数据量较小,比如每个块只包含100个数据。

块之间的数据是无序的。

在进行查找操作时,首先确定目标数据所在的块。

然后在确定的块中使用二分查找等方法进行查找。

这样一来,通过一次定位和一次块内查找操作,就可以实现整个数据集合的查找。

与传统的二分查找相比,分块查找的优势在于它减少了查找的次数。

首先,通过确定目标数据所在的块,剔除了绝大部分数据。

接下来,只需要在确定的块中进行查找,而不需要遍历整个数据集合。

因此,分块查找的时间复杂度较低。

在使用分块查找算法时,需要根据实际情况选择合适的块大小。

如果每个块的数据量过大,会导致块内查找的时间复杂度增加;如果每个块的数据量过小,可能会增加块定位的时间。

因此,需要权衡块内查找和块定位的效率,选择一个合适的块大小。

此外,分块查找还可以通过建立辅助索引来优化查找效率。

例如,可以在数据集合的每个块中保存一个最小值和一个最大值,作为块的索引。

这样,在进行查找时,可以先通过辅助索引定位到合适的块,再进行块内查找,进一步提高查找的效率。

总的来说,分块查找算法通过对数据进行分块,结合块定位和块内查找,实现了高效的查找操作。

它是一种满足实际应用需求的查找算法,常被用于静态和动态数据集合的查找任务。

同时,分块查找也为其他高级查找算法(如B树)提供了一种重要的基础。

数据结构常用操作

数据结构常用操作

数据结构常用操作数据结构是计算机科学中的关键概念,它是组织和管理数据的方法。

常用的数据结构包括数组、链表、树、图和队列等。

在实际的编程中,我们经常需要对数据结构进行一些操作,如添加、删除和查找等。

以下是一些常用的数据结构操作。

1.添加元素:将新元素插入到数据结构中。

对于数组,可以通过在指定索引位置赋值来添加元素。

对于链表,可以通过创建新节点并调整指针来实现。

对于树和图,可以添加新节点或边来扩展结构。

2.删除元素:从数据结构中移除指定元素。

对于数组,可以通过将元素设置为特定值来删除。

对于链表,可以遍历链表并删除匹配的节点。

对于树和图,可以删除指定节点或边。

3.查找元素:在数据结构中指定元素。

对于有序数组,可以使用二分查找来提高效率。

对于链表,可以遍历链表并比较每个节点的值。

对于树和图,可以使用深度优先(DFS)或广度优先(BFS)等算法进行查找。

4.遍历元素:按照其中一种顺序遍历数据结构中的所有元素。

对于数组和链表,可以使用循环来遍历每个元素。

对于树,可以使用先序、中序或后序遍历来访问每个节点。

对于图,可以使用DFS或BFS来遍历每个节点。

5.排序元素:对数据结构中的元素进行排序。

对于数组,可以使用快速排序、归并排序等常用算法。

对于链表,可以使用插入排序或选择排序等算法。

对于树和图,可以使用DFS或BFS进行遍历并将元素排序。

6.查找最小/最大值:在数据结构中查找最小或最大值。

对于有序数组,最小值在索引0的位置。

对于链表,可以遍历链表并比较每个节点的值。

对于树,可以遍历树的左子树或右子树来找到最小或最大值。

7.合并数据结构:将两个数据结构合并成一个。

对于有序数组,可以先将两个数组合并成一个,然后再排序。

对于链表,可以将一个链表的尾节点连接到另一个链表的头节点。

对于树和图,可以将两个结构合并成一个,保持其关系。

8.拆分数据结构:将一个数据结构拆分成多个。

对于有序数组,可以根据一些值将数组拆分为两个子数组。

如何通过数据结构实现快速查找

如何通过数据结构实现快速查找

如何通过数据结构实现快速查找数据结构在计算机科学中起着至关重要的作用,其中快速查找是其中一个核心功能。

通过合理选择和设计数据结构,可以实现高效的查找操作,提高程序的运行效率。

本文将介绍如何通过数据结构实现快速查找,包括常用的数据结构及其查找算法。

一、哈希表哈希表(Hash Table)是一种通过哈希函数来计算数据存储位置的数据结构,具有快速查找的特点。

在哈希表中,每个元素都有一个对应的哈希值,通过哈希函数将元素映射到对应的位置。

在查找时,只需通过哈希函数计算元素的哈希值,即可快速定位到元素所在的位置,从而实现快速查找。

哈希表的查找时间复杂度为O(1),即在平均情况下,查找一个元素的时间与数据规模无关,具有非常高的效率。

然而,哈希表也存在一些缺点,如哈希冲突、空间利用率低等问题,需要通过合适的哈希函数和解决冲突的方法来优化。

二、二叉搜索树二叉搜索树(Binary Search Tree)是一种基于二叉树结构的数据结构,具有快速查找的特点。

在二叉搜索树中,每个节点的左子树中的所有节点的值均小于该节点的值,右子树中的所有节点的值均大于该节点的值。

通过这种有序性,可以通过比较大小的方式快速定位到目标元素。

在二叉搜索树中,查找操作的时间复杂度取决于树的高度,平均情况下为O(logn),最坏情况下为O(n)。

为了提高查找效率,可以通过平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)来保持树的平衡,减少最坏情况的发生。

三、堆堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,常用于实现优先队列等场景。

在堆中,每个节点的值都大于等于(或小于等于)其子节点的值,称为最大堆(或最小堆)。

通过堆的性质,可以快速找到最大(或最小)值,实现快速查找。

堆的查找操作时间复杂度为O(1),即可以在常数时间内找到最大(或最小)值。

通过堆排序等算法,还可以实现对堆中元素的排序操作,提高程序的运行效率。

四、平衡查找树平衡查找树(Balanced Search Tree)是一种通过保持树的平衡来提高查找效率的数据结构。

数据结构-第九章 查找

数据结构-第九章 查找

数据结构-第九章查找数据结构第九章查找在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式,以便能够高效地进行访问、操作和管理。

而查找,作为数据结构中的一个重要概念,在我们处理和分析数据的过程中起着关键作用。

查找,简单来说,就是在一组数据中寻找特定的元素。

这听起来似乎很简单,但实际上,它涉及到一系列复杂的算法和策略,以确保能够快速准确地找到我们所需的信息。

让我们先来了解一下顺序查找。

顺序查找是最简单也是最直观的查找方法。

它的基本思想就是从数据集合的开头,逐个元素地进行比较,直到找到目标元素或者遍历完整个集合。

这种方法对于小型数据集或者数据没有特定规律的情况是可行的,但效率相对较低。

想象一下,你要在一本没有索引的电话簿中查找一个人的号码,只能从头开始一个一个地翻,这就是顺序查找的过程。

与顺序查找相对的是二分查找。

二分查找要求数据集合是有序的。

它通过不断地将数据集一分为二,比较目标元素与中间元素的大小,从而缩小查找范围。

这种方法的效率比顺序查找高得多。

比如说,要在一本按照姓名拼音排序的电话簿中查找一个人,我们可以先比较中间的名字,如果目标在前面,就只在前半部分继续查找,反之则在后半部分查找,如此反复,大大提高了查找的速度。

除了上述两种常见的查找方法,还有哈希查找。

哈希查找的核心是通过一个哈希函数将元素映射到一个特定的位置。

哈希函数的设计至关重要,一个好的哈希函数能够使得元素均匀地分布在哈希表中,减少冲突的发生。

当我们要查找一个元素时,通过哈希函数计算出其可能的位置,然后进行比较。

如果哈希函数设计得不好,可能会导致大量的冲突,从而影响查找效率。

在实际应用中,选择合适的查找方法取决于多个因素。

数据的规模是一个重要的考虑因素。

如果数据量较小,顺序查找可能就足够了;但对于大规模的数据,二分查找或者哈希查找通常更合适。

数据的分布情况也会影响选择。

如果数据分布比较均匀,哈希查找可能效果较好;如果数据有序,二分查找则更具优势。

国家开放大学《数据结构》课程实验报告(实验6——查找)参考答案

国家开放大学《数据结构》课程实验报告(实验6——查找)参考答案
}
/*按平均成绩进行折半查找并插入新记录,使表仍按平均成绩降序排列*/
int BinSort(Student *a,int n,Student x)
{
int low,high,mid;
int i,j;
/*折半查找*/
low=0;
high=n-1;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
void main()
{
Student a[N]={{"Zhao",95},{"Qian",90},{"Sun",86},{"Li",75}},x;
int n=4; /*学生人数,即表长*/
printf("初始%d位学生的信息表如下:\n",n);
Display(a,n);
printf("\n\n");
《数据结构》课程实验报告
(实验6——查找)
学生姓名
学 号
班 级
指导老师
实验名称
实验成绩
实验报告




实验目的:
某班学生成绩信息表中,每个学生的记录已按平均成绩由高到低排好序,后来发现某个学生的成绩没有登记到信息表中,使用折半查找法把该同学的记录插入到信息表中,使信息表中的记录仍按平均成绩有序。
实验要求:
(1)建立现有学生信息表,平均成绩已有序。
(2)输入插入学生的记录信息。
(3)用折半查找找到插入位置,并插入记录。
设计思路:
(1)用结构数组存储成绩信息表。
(2)对记录中的平均成绩进行折半查找并插入。
实验内容源自程序代码:/*实验5.1折半查找*/

数据结构实验报告

数据结构实验报告

数据结构实验报告一、实验目的数据结构是计算机科学中的重要基础课程,通过本次实验,旨在加深对常见数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图等)的理解和运用,提高编程能力和问题解决能力,培养算法设计和分析的思维。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为C++,开发环境为Visual Studio 2019。

三、实验内容1、数组与链表的实现与操作分别实现整数数组和整数链表的数据结构。

实现数组和链表的插入、删除、查找操作,并比较它们在不同操作下的时间复杂度。

2、栈与队列的应用用数组实现栈结构,用链表实现队列结构。

模拟栈的入栈、出栈操作和队列的入队、出队操作,解决实际问题,如表达式求值、任务调度等。

3、二叉树的遍历构建二叉树的数据结构。

实现先序遍历、中序遍历和后序遍历三种遍历算法,并输出遍历结果。

4、图的表示与遍历用邻接矩阵和邻接表两种方式表示图。

实现图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)算法,并分析它们的时间复杂度。

四、实验步骤1、数组与链表数组的实现:定义一个固定大小的整数数组,通过索引访问和操作数组元素。

链表的实现:定义链表节点结构体,包含数据和指向下一个节点的指针。

插入操作:对于数组,若插入位置在末尾,直接赋值;若不在末尾,需移动后续元素。

对于链表,找到插入位置的前一个节点,修改指针。

删除操作:数组需移动后续元素,链表修改指针即可。

查找操作:数组通过索引直接访问,链表需逐个节点遍历。

2、栈与队列栈的实现:用数组模拟栈,设置栈顶指针。

队列的实现:用链表模拟队列,设置队头和队尾指针。

入栈和出栈操作:入栈时,若栈未满,将元素放入栈顶,栈顶指针加 1。

出栈时,若栈不为空,取出栈顶元素,栈顶指针减 1。

入队和出队操作:入队时,在队尾添加元素。

出队时,取出队头元素,并更新队头指针。

3、二叉树构建二叉树:采用递归方式创建二叉树节点。

先序遍历:先访问根节点,再递归遍历左子树,最后递归遍历右子树。

中序遍历:先递归遍历左子树,再访问根节点,最后递归遍历右子树。

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q->rchild = p->rchild ;
if (par->lchild==p) par->lchild=p->lchild ;
if (par->rchild==p) par->rchild = p->lchild ;
}
midorder(NODE *root)
{ if(root!=NULL)
else if(par->val>q->val) par->lchild= q ; /*insert in the left subtree of par's*/
else par->rchild=q ; /*insert in the right subtree of par's*/
midorder(root);}
else printf("Insert Failed!\n");
break;
case 3:
printf("This is Delete!\n");
printf("Please input the value you want to delete!\n");
break;
case 2:
printf("This is insert!\n");
printf("Please input the value you want to insert:");
scanf("%d",&val);
if(insert(root,val)!=0) {printf("Insert Success!\n");
{
NODE *p,*q,*par;
int mark= 0 ;
p=root ;
par=NULL ;
while (p!=NULL&& mark==0 )
{ pal==value) mark= 1;
else if(p->val>value)p=p->lchild;/*it should be inserted in the left subtree*/
else if(p->val<value)p =p->rchild ;/*it should be inserted in the right subtree*/
}
if ( mark==1) return 0; /*if it exists,do not insert*/
{ if(par->val>p->val) par=par->lchild;
else par=par->rchild;
}
if(p->lchild ==p->rchild ==NULL)
if(par->lchild==p) par->lchild=NULL;
printf("This is ErFen Search!\n");
result=erfen(a,n,k);
if(result>=0)
printf("In the No. %d of the array\n",result+1);
else
else if(key<array[mid])
r=mid-1;
else l=mid+1;
}
return -1;
}
程序2:查找树的实现和运算
#include "stdio.h"
#include "alloc.h"
{NODE *p ;
if(root==NULL) return NULL ; /*if the tree is empty,return null*/
p=root ;
while (p)
{ if (p->val==key) return p;
if(p->val>key) p=p->lchild;
q=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));/*create a new node whose value is the given key*/
q->val= value ;
q->lchild= q-> rchild =NULL ;
if (root==NULL) root= q ; /*if original tree is empty,then q is the root*/
return 1;
}
int delete(NODE *root,int value)
{ NODE *p,*par,*q;
p=search(root,value);
if(p==NULL) return(NULL);
par=root;
while(par->lchild!=p&&par->rchild!=p)
{ int l, r,mid;
l=0;
r=n-1;
while (l<=r)
{mid=(l+r)/2;
if(key==array[mid])
return mid; /*it is found,return its address*/
if(result>=0)
printf("Found No.%d elements of the array\n",result+1);
else
printf("Not found\n");
break;
case 2:
printf("Not found\n");
break;
default:
printf("1-------------------------ShunXu Search\n");
printf("2-------------------------ErFen Search\n");
实验六、各种查找操作
程序1:线性表查找实现和运算
#define MAX 128
main()
{ int i,k,m,n,result;
int a[MAX];
printf("How many nodes in the array \n");
scanf("%d",&n);
else par->rchild=NULL;
if (p->lchild==NULL)
if(par->lchild==p) par->lchild=p->rchild;
else par->rchild=p->rchild;
else if (p->rchild==NULL)
return;
}
}
int shx (array, n, k)
/*find the subscript of an element's which value is k in array[n]*/
int array[], n, k;
{ int i;
array[n]=k;/*watch*/
}
midorder(root);
printf("\n");
printf("Please input your choice(1-3):");
scanf("%d",&k);
switch(k)
{ case 1:
printf("This is search!\n");
printf("Please Input Your Choice(1-2):");
scanf("%d",&m);
switch(m)
{ case 1:
printf("This is ShunXu Search!\n");
result=shx(a,n,k);
#define MAX 100
struct node{
int val;
struct node *lchild,*rchild;
};
typedef struct node NODE;
NODE *search(NODE* root,int key)
/*find the node whose value is key in the tree and then return the node's pointer */
printf("How many nodes?\n");
scanf("%d",&n);
if(n<1) return;
root=(NODE *)malloc(sizeof(NODE));
printf("Please input the nodes:\n");
else p=p->rchild;
}
return p; /*if it is not found,return null*/
}
int insert(NODE *root,int value)
/*insert a node whose value is value in the tree*/
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