数据结构算法整理(C语言版)
c语言数据结构查找算法大全
printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
(1)要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) (2)只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中,每经过一次比较,查找范围都要缩小一半,所 以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时,可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上,折半查找 比顺序查找速度要快的多,这是它的主要优点。
结论:折半查找要求查找表按关键字有序,而排序是一 种很费时的运算;另外,折半查找要求表是顺序存储的,为 保持表的有序性,在进行插入和删除操作时,都必须移动大 量记录。因此,折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价 的,它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找 的线性表。
查找技术分为: 1 静态查找表技术 顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术 二叉查找树 3哈希表技术 哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较, 所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量 一个查找算法效率优劣的标准,并称平均比较次数为平均 查找长度(Average Search Length)。平均查找长度的 定义为:
high2=N-1;
/*N为查找表的长度,high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;
c语言数据结构与算法pdf
c语言数据结构与算法C语言是计算机编程的一种语言,广泛用于数据结构与算法的实现和分析。
数据结构是组织和存储数据的方式,而算法是一系列解决问题的步骤。
在C语言中,常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等,算法则包括排序、搜索、动态规划、贪心算法等。
以下是C语言中一些基本数据结构和算法的简要介绍:1. 数组:数组是连续存储的一组元素,可以通过索引来访问。
数组的大小在编译时确定,因此动态扩展能力有限。
2. 链表:链表是由一系列节点组成的数据结构,每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
链表的大小在运行时可以动态变化。
3. 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,主要操作包括压栈(push)和出栈(pop)。
栈通常用于解决递归、括号匹配等问题。
4. 队列:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,主要操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。
队列常用于任务调度、缓冲处理等问题。
5. 树:树是由节点组成的数据结构,每个节点包含数据部分和指向子节点的指针。
树的结构可以是二叉树、平衡树(如AVL树)、红黑树等。
树常用于表示层次关系、索引等。
6. 图:图是由节点和边组成的数据结构。
节点表示实体,边表示节点之间的关系。
图的表示方法有邻接矩阵和邻接表等。
图的应用包括最短路径、拓扑排序等。
在C语言中实现数据结构和算法,可以提高编程能力,更好地理解和解决复杂问题。
常见的算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等排序算法,以及二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索等搜索算法。
此外,动态规划、贪心算法等高级算法也在C语言中得到广泛应用。
学习和掌握C语言的数据结构和算法,有助于提高编程水平,为解决实际问题奠定基础。
数据结构与算法 c语言
数据结构与算法 c语言(一)数据结构数据结构是指程序中使用的数据存储和组织的方式,是存储和组织数据以便于进行有效访问和操作的形式。
它们描述如何组织、索引、检索和存储数据,可以以图形、列表、树或任何其他形式来实现。
根据它的功能,数据结构可以分为三类:存储结构,查找结构和排序结构。
1.存储结构:存储结构定义数据的存储形式,结构的类型有线性结构、非线性结构和特殊结构。
a)线性结构:线性结构是最常用的存储结构,常见的线性结构有数组、线性表和栈。
b)非线性结构:非线性结构是存储数据的不规则结构,常用的非线性结构有森林、图、哈希表和布局。
c)特殊结构:特殊结构是一种特殊的数据结构,代表着不同的操作对象。
例如,编译器存储着源程序的语法树,在设计数据库时,系统存储着索引树以及索引文件。
2.查找结构:查找结构包括线性查找和二分查找,前者将数据成员与关键字一一比较,后者使用二叉树技术,在减少比较次数的同时,使得查找效率大大提高。
3.排序结构:排序结构按照一定的规则对存储在某个存储结构中的数据进行排序,用于快速查找数据。
常用的排序算法有插入排序、合并排序、快速排序等。
总之,数据结构可以视为数据的容器,使用不同的数据结构可以解决不同的问题,提高系统的效率。
(二)算法算法是一种排列和组合的解决问题的过程。
它使用一组定义明确的步骤,按照该步骤来执行,最终解决问题。
一般来说,算法分为三种类型:贪心算法、动态规划和分治法。
1.贪心算法:贪心算法通过采用试探性选择来求解问题,它从不考虑过去的结果,而是假设采用当前最好的结果,从而得到最优解。
如择优法、多项式时间的算法都属于贪心算法。
2.动态规划:动态规划是求解决策过程最优化的数学术语,它结合搜索技术,用最优方式选择最佳决策。
常见的动态规划算法应用有最小路径求解,最优工作调度等。
3.分治法:分治法是算法设计中比较常用的思想,它的思想很简单,就是将问题分解成多个子问题,分别解决,最后合并解决结果,得到整体的问题的最优解。
C语言算法全总结
C语言算法全总结C语言是一种广泛应用于计算机科学领域的编程语言,具有高效、可移植和灵活的特点。
在程序设计中,算法是解决问题的一系列有序步骤,可以通过C语言来实现。
本文将为您总结C语言中常用的算法,包括排序算法、查找算法和图算法。
一、排序算法排序算法是将一组元素按照特定的顺序重新排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
这些算法的核心思想是通过比较和交换元素的位置来进行排序。
1.冒泡排序冒泡排序通过多次比较和交换相邻元素的位置来实现排序。
它的基本思想是将最大的元素不断地往后移动,直到整个序列有序。
2.选择排序选择排序通过每次选择最小的元素来实现排序。
它的基本思想是通过比较找到最小元素的位置,然后将其与第一个元素交换,接着在剩下的元素中继续找到最小元素并进行交换,如此重复直到整个序列有序。
3.插入排序插入排序通过构建有序序列,对未排序序列逐个元素进行插入,从而实现排序。
它的基本思想是将当前元素插入到前面已经排好序的序列中的适当位置。
4.快速排序快速排序是一种分治算法,通过选择一个基准元素,将其他元素划分为小于基准元素和大于基准元素的两部分,然后递归地对这两部分进行排序,最终实现整个序列有序。
5.归并排序归并排序也是一种分治算法,将序列分成两个子序列,分别对这两个子序列进行排序,然后将排序后的子序列合并成一个有序序列,从而达到整个序列有序的目的。
二、查找算法查找算法是在一个数据集合中寻找特定元素的算法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找和散列查找。
这些算法的核心思想是通过比较元素的值来确定待查找元素的位置。
1.线性查找线性查找是从数据集合的开头开始,依次比较每个元素的值,直到找到目标元素为止。
它的时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。
2.二分查找二分查找是针对有序序列进行查找的算法,它的基本思想是通过不断缩小查找范围,将目标元素与中间元素进行比较,从而确定待查找元素的位置。
数据结构C语言版常用算法思想汇总
dijkstra 迪杰斯特拉单源最短路径,必须给出源点V0邻接矩阵cost存储有向网;使用一个集合S存储那些已经找到最短路径的顶点,初始只包含源点v0;设置两个数组dis[n]、pre[n],数组dist记录从源点到其余各顶点当前的最短路径,初始时dis[i]=cost[v0][i];数组pre存储最短路径上终点v之前的那个顶点,初始时pre[i]=v0;具体过程是从v-s中找一个w,使dis[w]最小,将w加入到s中,然后以w 作为新考虑的中间点,对s集合以外的每个顶点I,比较dis[w]+cost[w][j]与dis[i]的大小,若前者小于后者,表明加入了新的中间点w之后,从v0通过w到i的路径比原来的短,应该用它替换dis[i]的原值,使dis[i]始终保持目前为止最短的路径,若dis[w]+cost[w][j]<dis[i]则修改pre[i]的值为w,即目前的最短路径是通过中间点w到达的,否则的话pre[i]的值不变;对于有n个顶点的有向网,重复上述操作n-1次,即可求出从源点到其余n-1个顶点的最短路径。
floyd 弗洛伊德算法求每一对顶点间的最短路径基本思想设立两个矩阵用来从图的带权邻接矩阵cost出发设立两个矩阵引来记录各顶点间的路径和路径长度。
矩阵path表示路径,矩阵D表示路径长度。
初始时,将cost复制到D中,即顶点vi到顶点vj的最短路径长度D[i][j]就是弧<vi,vj>所对应的权值,将其记为D(-1),其数组元素不一定是vi到vj的最短路径,要想求得最短路径,还需进行n次试探。
在矩阵D(-1)的基础上,对于要从顶点vi到vj的最短路径,首先考虑让路径经过顶点vo,比较<vi,vj>和<vi,v0,vj>的路径长度,取其短者为当前求得的最短路径。
对每一对顶点都做这样的试探,可求得矩阵D0。
然后在D0的基础上,让路径通过v1,得到新的矩阵D1.以此类推,一般的,如果顶点vi到vj的路径经过顶点vk时的路径缩短,则修改Dk[i][j]=D(k-1)[i][k]+D(k-1)[k][j],所以D(k)[i][j]就是当前求得的从顶点vi到vj 的最短路径,且其路径上的顶点,除了源点和终点外,序号都不大于k。
C语言算法与数据结构常用算法和数据结构
C语言算法与数据结构常用算法和数据结构C语言作为一门广泛应用于软件开发领域的编程语言,对于掌握算法和数据结构的知识非常重要。
掌握常用的算法和数据结构,不仅可以帮助我们解决实际问题,还能提高代码的效率和质量。
本文将介绍C语言中常见的算法和数据结构。
一、算法1. 排序算法(1)冒泡排序:通过不断比较相邻元素并交换位置,将最大(或最小)元素逐步冒泡到最后的位置。
(2)插入排序:将一个元素插入到已排序部分的正确位置,逐步构建有序序列。
(3)快速排序:通过选择一个基准元素,将数据分为两部分,一部分小于基准,一部分大于基准,然后递归地对两部分进行排序。
(4)归并排序:将待排序序列递归地分成两个子序列,然后将两个有序子序列合并成一个有序序列。
2. 查找算法(1)线性查找:逐个比较每个元素,直到找到目标元素或搜索结束。
(2)二分查找:在有序序列中,通过比较目标值与中间元素的大小关系,将查找范围缩小一半,直到找到目标元素或搜索结束。
(3)哈希查找:通过哈希函数计算目标元素在数组中的位置,快速定位目标元素。
二、数据结构1. 数组数组是一种线性数据结构,可以存储多个相同类型的元素。
通过索引可以快速访问数组中的元素,但插入和删除元素的操作较为复杂。
2. 链表链表是一种动态数据结构,可以在运行时分配内存。
每个节点存储数据和指向下一个节点的指针,可以方便地进行插入和删除节点的操作,但访问节点需要遍历链表。
3. 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
常用于表达式求值、递归函数调用等场景。
4. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,可以在队尾插入元素,在队头删除元素。
常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
5. 树树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等。
6. 图图是一种包含节点和边的非线性数据结构,用于表示多对多的关系。
常见的图结构包括有向图、无向图、加权图等。
数据结构C语言版算法大全
2. 链表(Linked List):链表是一种动态数据结构,通过节点之间的指针连接来存储数据。它的特点是灵活插入和删除,但是访问复杂度较高。常用的算法有链表的插入、删除、反转。例如,反转链表的算法如下:
```c
typedef struct Node
int data;
struct Node* next;
数据结构C语言版算法大全
数据结构是计算机科学中一门非常重要的基础课程,它涉及到了各种不同的数据存储和操作方式,可以通过不同的数据结构来解决不同的问题。本文将介绍一些常见的数据结构及其相关算法,并以C语言为例进行代码实现。
1. 数组(Array):数组是一种线性数据结构,可以存储相同类型的数据元素。它的特点是连续存储、随机访问和固定大小。常用的算法有数组的插入、删除、查找。例如,插入一个元素的算法如下:
current->next = prev; // 反转指针指向
prev = current;
current = next;
}
return prev; // 新的头节点
```
3. 栈(Stack):栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只允许在栈顶进行插入和删除操作。栈可以用来实现函数调用、括号匹配等。常用的算法有栈的压入和弹出操作。例如,实现栈的压入和弹出操作的代码如下:
```c
typedef struct Node
int data;
struct Node* left;
struct Node* right;
} Node;
void preorderTraversal(Node* root)
if (root == NULL)
return;
}
c语言数据结构及算法
C语言是一种广泛应用于编程和软件开发的编程语言,它提供了一系列的数据结构和算法库,使得开发者能够在C语言中使用这些数据结构和算法来解决各种问题。
以下是C语言中常用的数据结构和算法:数据结构:1. 数组(Array):一组相同类型的元素按顺序排列而成的数据结构。
2. 链表(Linked List):元素通过指针连接而成的数据结构,可分为单向链表、双向链表和循环链表等。
3. 栈(Stack):具有后进先出(LIFO)特性的数据结构,可用于实现函数调用、表达式求值等。
4. 队列(Queue):具有先进先出(FIFO)特性的数据结构,可用于实现任务调度、缓冲区管理等。
5. 树(Tree):一种非线性的数据结构,包括二叉树、二叉搜索树、堆、A VL树等。
6. 图(Graph):由节点和边组成的数据结构,可用于表示网络、关系图等。
7. 哈希表(Hash Table):基于哈希函数实现的数据结构,可用于高效地查找、插入和删除元素。
算法:1. 排序算法:如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
2. 查找算法:如线性查找、二分查找、哈希查找等。
3. 图算法:如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra、Floyd-Warshall)、最小生成树算法(Prim、Kruskal)等。
4. 字符串匹配算法:如暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore 算法等。
5. 动态规划算法:如背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等。
6. 贪心算法:如最小生成树问题、背包问题等。
7. 回溯算法:如八皇后问题、0-1背包问题等。
这只是C语言中常用的一部分数据结构和算法,实际上还有更多的数据结构和算法可以在C语言中实现。
开发者可以根据具体需求选择适合的数据结构和算法来解决问题。
同时,C语言也支持自定义数据结构和算法的实现,开发者可以根据需要进行扩展和优化。
数据结构c语言版 总结
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第一章 绪论
1.基本概念和术语 2.算法分析
第二章 线性表
1.顺序表特性
2.链式表特性 3.广义表
第三章 栈和队列
1. 堆栈和队列的存储Байду номын сангаас性 2. 堆栈的应用(中缀—后缀转换) 3. 循环队列的定义
第四章 串和数组
1. 一、二维数组之间的关系 2. 一、二维数组之间的转换(行、列) 3. 特殊矩阵的压缩存储
第五章
树与二叉树
1. 树的定义及术语 2. 二叉树的遍历 3. 二叉排序树 4. 哈夫曼树及哈夫曼编码 5. 线索二叉树 6. 一般树转二叉树
第 六 章
1.图的定义及术语 2.握手定理 3.图的遍历 4.最小生成树 5.最短路径 6.拓扑序列
图
第七章
排序
1.各种排序方法的思想及特点 2.堆的定义
第八章
查找
1.静态查找表及查找算法:顺序查 找、折半查找 2.动态查找表及查找算法:二叉排 序树、B_树 3.哈希表及查找算法
408数据结构C语言常用语法及算法
408数据结构C语言常用语法及算法C语言是一种通用的编程语言,广泛应用于软件开发和系统编程。
在数据结构方面,C语言提供了一系列常用的语法和算法,用于处理和操作数据。
本文将介绍C语言中常用的数据结构语法和算法。
一、数据类型C语言提供了多种数据类型,包括基本数据类型和复合数据类型。
1.基本数据类型:a.整型:int、short、longb.浮点型:float、doublec.字符型:char2.复合数据类型:a.数组:用于存储同类型的数据,可以按照索引访问元素。
b.结构体:用于存储不同类型的数据,可以按照成员访问元素。
c.指针:用于存储变量的地址,可以通过解引用操作访问变量。
二、常用语法1.条件语句:if、else、switch条件语句根据条件的真假执行相应的代码块。
2.循环语句:for、while、do-while循环语句根据条件重复执行相应的代码块。
3.函数:用于封装可重复使用的代码块,提高代码的可维护性和复用性。
4.指针操作:a.取地址运算符:&b.解引用运算符:*5.动态内存分配:a.malloc函数:用于申请内存空间。
b.free函数:用于释放内存空间。
三、常用算法1.排序算法:a.冒泡排序:比较相邻元素的大小,并交换位置,通过多轮迭代将最大(最小)元素移动到末尾。
b.选择排序:每次从未排序的元素中选择一个最小(最大)元素,放到已排序部分的末尾。
c.插入排序:将未排序元素依次插入到已排序部分的合适位置。
2.查找算法:a.线性查找:逐个比较元素,直到找到目标元素或遍历完整个数组。
b.二分查找:将有序数组分成两半,每次比较目标元素和中间元素的大小,然后根据比较结果选择一半的范围进行继续查找。
3.递归算法:通过函数调用自身的方式解决问题,适用于问题可分解为相同子问题的情况,如斐波那契数列、阶乘等。
总结:。
C语言经典算法大全
C语言经典算法大全1. 冒泡排序(Bubble Sort):比较相邻的元素,如果顺序错误就交换位置,直到整个序列有序。
2. 快速排序(Quick Sort):选择一个中间元素作为基准,将序列分成两部分,左边的元素都小于等于基准,右边的元素都大于等于基准,然后递归地对两个子序列进行排序。
3. 插入排序(Insertion Sort):将元素逐个插入到已经排序的序列中,直到整个序列有序。
4. 选择排序(Selection Sort):每次选择一个最小(或最大)的元素放到有序序列的末尾(或开头),直到整个序列有序。
5. 归并排序(Merge Sort):将序列分成若干个子序列,对每个子序列进行排序,然后再将已排好序的子序列合并成一个有序序列。
6. 希尔排序(Shell Sort):将序列划分成若干个小的子序列分别进行直接插入排序,然后逐渐减小子序列的间隔直到整个序列有序。
7. 堆排序(Heap Sort):利用堆这种数据结构进行排序,构建一个大(或小)根堆,依次将根节点(最大或最小值)和最后一个节点交换位置,然后重新调整堆。
8. 计数排序(Counting Sort):统计每个元素的出现次数,然后根据统计结果,将元素按照顺序放入相应位置,从而实现排序。
9. 桶排序(Bucket Sort):将元素分到不同的桶中,桶内元素进行排序,然后按照桶的顺序将元素取出,从而实现排序。
10.基数排序(Radix Sort):根据元素的位数进行排序,首先排个位,然后排十位,以此类推,直到排完最高位。
除了上述排序算法之外,C语言中还有许多其他经典算法,例如二分查找、递归、深度优先、广度优先、贪心算法、动态规划等等。
这些算法都有各自的特点和应用场景,对于提高编程水平和解决实际问题都有很大的帮助。
总结起来,掌握C语言的经典算法对于编程爱好者来说是非常重要的。
它们可以帮助我们更好地理解计算机科学的基本原理和数据结构,提高我们编写程序的能力和效率。
C语言算法与数据结构
C语言算法与数据结构C语言是一种通用的编程语言,广泛应用于算法和数据结构的实现。
算法是用来解决问题的一系列步骤或方法,而数据结构是组织和存储数据的方式。
在C语言中,有许多常用的算法和数据结构可以用来处理各种类型的问题。
一、算法在C语言中,有许多常用的算法可以解决各种问题。
下面介绍几个常见的算法:1.排序算法:-冒泡排序:通过不断比较相邻的元素,将较大的元素往后移动,最终实现排序。
-插入排序:将数组分为已排序和未排序两部分,每次将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的正确位置上。
-快速排序:选取一个基准元素,将数组分为比基准元素小和比基准元素大的两部分,然后递归地对这两部分进行排序。
-归并排序:将数组分为两个子数组,分别对子数组进行排序,然后将两个排序好的子数组合并成一个有序数组。
2.查找算法:-顺序查找:逐个比较待查找元素和数组中的元素,直到找到匹配的元素或遍历完整个数组。
-二分查找:针对已排序的数组,每次比较中间元素和待查找元素,将数组分为两部分,然后在其中一部分继续查找。
3.图算法:-深度优先(DFS):从图的一些顶点开始,沿着一条路径一直深入,直到不能再继续为止,然后回溯到前一步继续。
-广度优先(BFS):从图的一些顶点开始,首先访问该顶点的所有邻接顶点,然后再访问其邻接顶点的邻接顶点,以此类推。
二、数据结构在C语言中,可以使用多种数据结构来存储和组织数据。
下面介绍几个常用的数据结构:1.数组:是一种需要事先指定大小的数据结构,可以存储同一类型的多个元素。
2.链表:是一种动态的数据结构,由节点组成,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
3.栈:是一种后进先出(LIFO)的数据结构,可以使用数组或链表实现。
4.队列:是一种先进先出(FIFO)的数据结构,可以使用数组或链表实现。
5.树:是一种分层的数据结构,由节点组成,每个节点可以有零个或多个子节点。
6.图:是一种由节点和边组成的数据结构,节点表示实体,边表示节点之间的关系。
数据结构(C语言版)
数据结构(C语言版) 数据结构(C语言版)1.简介1.1 什么是数据结构1.2 数据结构的作用1.3 数据结构的分类1.4 C语言中的数据结构2.线性表2.1 数组2.2 链表2.2.1 单链表2.2.2 双链表2.2.3 循环链表3.栈与队列3.1 栈3.1.1 栈的定义3.1.2 栈的基本操作3.2 队列3.2.1 队列的定义3.2.2 队列的基本操作4.树4.1 二叉树4.1.1 二叉树的定义4.1.2 二叉树的遍历4.2 AVL树4.3 B树5.图5.1 图的定义5.2 图的存储方式5.2.1 邻接矩阵5.2.2 邻接表5.3 图的遍历算法5.3.1 深度优先搜索(DFS)5.3.2 广度优先搜索(BFS)6.散列表(哈希表)6.1 散列函数6.2 散列表的冲突解决6.2.1 开放寻址法6.2.2 链地质法7.排序算法7.1 冒泡排序7.2 插入排序7.3 选择排序7.4 快速排序7.5 归并排序7.6 堆排序7.7 计数排序7.8 桶排序7.9 基数排序8.算法分析8.1 时间复杂度8.2 空间复杂度8.3 最好、最坏和平均情况分析8.4 大O表示法附件:________无法律名词及注释:________●数据结构:________指数据元素之间的关系,以及对数据元素的操作方法的一种组织形式。
●C语言:________一种通用的编程语言,用于系统软件和应用软件的开发。
●线性表:________由n个具有相同特性的数据元素组成的有限序列。
●栈:________一种特殊的线性表,只能在表的一端插入和删除数据,遵循后进先出(LIFO)的原则。
●队列:________一种特殊的线性表,只能在表的一端插入数据,在另一端删除数据,遵循先进先出(FIFO)的原则。
●树:________由n(n>=0)个有限节点组成的集合,其中有一个称为根节点,除根节点外,每个节点都有且仅有一个父节点。
●图:________由顶点的有穷集合和边的集合组成,通常用G(V, E)表示,其中V表示顶点的有穷非空集合,E表示边的有穷集合。
数据结构c语言版知识点总结
数据结构c语言版知识点总结数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它指的是在计算机中存储和组织数据的方式以及操作数据的算法。
数据结构在计算机程序设计中扮演着至关重要的角色,C语言是一门广泛应用于数据结构编程中的语言,下面是一些数据结构C语言版的知识点总结。
1. 数组:是一种最基本的数据结构,它把数据放在一个连续的内存块中。
数组刚创建时,需要指定数组的大小,而不能改变。
对于数组,需要注意不要越界操作。
2. 链表:链表通过节点之间的指针来存储数据,每个节点都包含一个指向下一个节点的指针。
链表可以实现快速插入和删除操作,但访问数据时需要遍历整个链表。
3. 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。
栈中访问元素的顺序是从最后一个元素开始逐步向前访问。
栈的主要操作包括压栈(push)和弹栈(pop),分别在栈顶插入或删除元素。
4. 队列:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
队列中访问元素的顺序是从第一个元素开始逐步向后访问。
队列的主要操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue),分别在队尾插入或删除元素。
5. 树:树是一种层级结构,其中每个节点都有一个父节点和零个或多个子节点。
树的节点通常包含一些数据以及指向其子节点的指针。
常见的树包括二叉树和二叉搜索树,它们分别有左右子节点和可排序的数据结构。
6. 图:图是由一组节点和它们之间的边组成的数据结构。
图可以是有向或无向的,它们包括顶点、边和权重。
图可以用于建立网页搜索引擎、社交网络等。
7. 堆:堆是一种特殊的树形数据结构,其中每个节点都有一个值,并且子节点的值小于或大于其父节点的值。
堆通常用于优先级队列实现等场景。
8. 哈希表:哈希表是一种基于哈希函数实现的数据结构,其中每个键(key)通过哈希函数映射到唯一的值(value)。
哈希表的查找、插入和删除操作都具有常数级别的时间复杂度,因此非常高效。
9. 字符串:字符串是由字符组成的序列,通常采用字符数组存储。
C语言版数据结构知识点汇总
C语言版数据结构知识点汇总C语言是一种强大的编程语言,广泛应用于数据结构与算法的实现。
掌握C语言版数据结构的知识可以帮助开发人员更好地理解和设计高效的程序。
下面是C语言版数据结构的一些重要知识点的汇总:1. 数组(Array):数组是一种基本的数据结构,用于存储一系列相同类型的元素。
在C语言中,数组是通过下标来访问元素的,数组下标从0开始计数。
2. 链表(Linked List):链表是一种动态数据结构,不需要连续的内存空间。
链表由一系列结点组成,每个结点包含数据和指向下一个结点的指针。
常见的链表有单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈(Stack):栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只能在末尾进行插入和删除操作。
在C语言中,栈可以用数组或链表来实现。
栈常用于表达式求值、函数调用和递归等场景。
4. 队列(Queue):队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在一端进行插入操作,另一端进行删除操作。
在C语言中,队列可以用数组或链表来实现。
队列常用于广度优先和任务调度等场景。
5. 树(Tree):树是一种非线性的数据结构,由一系列的结点组成,每个结点可以有多个子结点。
树的一些重要特点包括根结点、父结点、子结点、叶子结点和深度等。
常见的树结构有二叉树和二叉树。
6. 图(Graph):图是一种非线性的数据结构,由一组顶点和一组边组成。
图的一些重要概念包括顶点的度、路径、连通性和环等。
图有多种表示方法,包括邻接矩阵和邻接表。
7.查找算法:查找算法用于在数据集中查找特定元素或确定元素是否存在。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找和哈希查找。
在C语言中,可以使用数组、链表和树来实现不同的查找算法。
8.排序算法:排序算法用于将数据集中的元素按照特定的顺序进行排列。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
排序算法的选择取决于数据规模、时间复杂度和稳定性等因素。
9. 堆(Heap):堆是一种特殊的树结构,具有如下特点:完全二叉树、最大堆或最小堆的性质。
C语言中的数据结构与算法实现
C语言中的数据结构与算法实现数据结构与算法是计算机科学中非常重要的概念,它们在程序设计中起着至关重要的作用。
在C语言中,我们可以利用各种数据结构和算法来实现一些复杂的功能和解决问题。
下面我将介绍C语言中常见的数据结构和算法,并举例说明它们的实现方法。
一、数据结构1. 数组:在C语言中,数组是最基本的数据结构之一。
数组是一种线性数据结构,它可以存储相同类型的元素,并通过下标访问。
例如,我们可以通过数组实现一维、二维甚至多维的数据结构。
2. 链表:链表是另一种常见的数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型。
通过链表我们可以实现插入、删除等操作。
3. 栈和队列:栈和队列是两种基本的线性数据结构。
栈是“先进后出”的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作;队列是“先进先出”的数据结构,只能在队首和队尾进行插入和删除操作。
4. 树:树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成,可以表示层次关系。
二叉树是树的一种特殊形式,每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,左子树的节点都小于根节点,右子树的节点都大于根节点。
5. 图:图是一种复杂的非线性数据结构,由节点和边组成。
图可以分为有向图和无向图,常用于表示各种关系。
二、算法1. 排序算法:排序算法是最基本的算法之一,在实际开发中经常会用到。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
这些排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度,可以根据实际需求选择适合的排序算法。
2. 查找算法:查找算法用于在数据集中查找指定元素。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
二分查找是最高效的查找算法之一,时间复杂度为O(logn)。
3. 图算法:图算法用于解决与图相关的问题,如最短路径、最小生成树等。
常见的图算法有Dijkstra算法、Prim算法、Kruskal算法等。
c语言程序设计基础数据结构以及算法
c语言程序设计基础数据结构以及算法一、引言C语言是一种广泛使用的通用编程语言,它具有简洁、直观和易于理解的特点。
在C语言中,数据结构与算法是编程的基础,它们共同决定了程序的质量和性能。
掌握数据结构与算法,有助于提高编程技能,增强解决问题的能力,从而更好地应对各种实际需求。
二、数据结构1.数组:数组是C语言中最基本的数据结构,用于存储同类型的数据元素。
通过数组,我们可以轻松地访问和处理大量数据。
2.链表:链表是一种可以动态增长和收缩的数据结构,由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表适用于需要频繁插入和删除数据的场景。
3.栈(Stack):栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,由多个元素组成,每个元素都有一个指向其上一个元素的链接。
栈常用于存储需要按照特定顺序访问的数据。
4.队列(Queue):队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,由多个元素组成,每个元素都有一个指向下一个元素的链接。
队列常用于需要按照特定顺序处理数据的场景。
5.树:树是一种由节点和边组成的抽象数据类型,可以表示层次结构。
树适用于需要分层组织数据的场景,如文件系统、组织结构等。
6.图:图是由节点和边组成的抽象数据类型,用于表示事物之间的复杂关系。
图适用于需要表示复杂网络、拓扑结构等场景。
三、算法1.排序算法:排序算法是一种将一组数据按照特定顺序排列的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
2.查找算法:查找算法是一种在已排序的数据集中找到特定元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找等。
3.字符串算法:字符串算法是指用于处理字符串的算法,如字符串连接、字符串分割、字符串替换等。
4.动态规划:动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的,通过把问题分解成若干个子问题,并做出选择最优的子问题的解,最终得到原问题的解的解决问题的策略。
5.贪心算法:贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态最好或最优(即局部最优)的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法。
C语言开发中的常用算法与数据结构
C语言开发中的常用算法与数据结构在C语言开发中,算法和数据结构是非常重要的概念。
算法是解决问题的方法和步骤,而数据结构是存储和组织数据的方式。
掌握常用的算法和数据结构,对于编写高效、可靠的代码至关重要。
本文将介绍一些常用的算法和数据结构,帮助读者更好地理解和应用它们。
一、排序算法排序算法是将一组数据按照特定规则进行排列的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法的实现方式各有不同,但都能够对数据进行排序。
例如,冒泡排序是通过相邻元素比较并交换位置来实现的,而快速排序则是通过选取一个基准元素,将数据分为两个子序列,并递归地对子序列进行排序。
二、查找算法查找算法是在一组数据中寻找特定元素的算法。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
顺序查找是逐个比较数据元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
而二分查找是在有序数据中通过比较中间元素与目标元素的大小关系,逐渐缩小查找范围,直到找到目标元素或确定不存在。
三、链表链表是一种常用的数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表和双向链表两种。
在C语言中,链表可以通过结构体和指针来实现。
链表的插入和删除操作比较高效,但查找操作需要遍历整个链表。
四、栈和队列栈和队列是两种常用的数据结构。
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈可以用来实现函数调用、表达式求值等功能。
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队尾插入元素,在队首删除元素。
队列可以用来实现任务调度、消息传递等功能。
五、树树是一种非常重要的数据结构,它由一组节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点,但只有一个父节点(除了根节点)。
树可以分为二叉树、平衡二叉树、二叉搜索树等。
二叉树是每个节点最多有两个子节点的树,它可以用来实现排序、搜索等功能。
平衡二叉树是一种特殊的二叉树,它的左右子树高度差不超过1,可以提高查找效率。
数据结构C语言版算法大全
1) 插入操作在顺序表L的第i (1<=L.length+1)个位置插入新元素e。
如果i的输入不合法,则返回false,表示插入失败;否则,将顺序表的第i个元素以及其后的元素右移一个位置,腾出一个空位置插入新元素e,顺序表长度增加1,插入成功,返回true。
1.bool ListInsert(SqList &L,int i, ElemType e){2.//本算法实现将元素e插入到顺序表L中第i个位置3.if( i<1|| i>L.length+1)4.return false;// 判断i的范围是否有效5.if(L.length>=MaxSize)6.return false;// 当前存储空间已满,不能插入7.for(int j =L.length; j >=i; j--)// 将第i个位置及之后的元素后移8.L.data[j]=L.data[j-l];9.L.data[i-1]=e;//在位置i处放入e10.L.length++;//线性表长度加111.return true;12.}2) 删除操作删除顺序表L中第i (1<=i<=L.length)个位置的元素,成功则返回true,否则返回false,并将被删除的元素用引用变量e返回。
复制纯文本新窗口1.bool ListDelete(SqList &L,int i,int&e){2.//本算法实现删除顺序表L中第i个位置的元素3.if(i<1|| i>L.length)4.return false;// 判断i的范围是否有效5.e=L.data[i-1];// 将被删除的元素赋值给e6.for(int j=i; j<L.length; j++)//将第i个位置之后的元素前移7.L.data[j-1]=L.data[j];8.L.length--;//线性表长度减19.return true;10.}3) 按值查找(顺序查找)在顺序表L中查找第一个元素值等于e的元素,并返回其下标。
数据结构算法整理(c语言版) (2)
数据结构(C语言版)第二章线性表算法2.1void Union(List &La, List Lb) { // 算法2.1// 将所有在线性表Lb中但不在La中的数据元素插入到La中int La_len,Lb_len,i;ElemType e;La_len = ListLength(La); // 求线性表的长度Lb_len = ListLength(Lb);for (i=1; i<=Lb_len; i++) {GetElem(Lb, i, e); // 取Lb中第i个数据元素赋给eif (!LocateElem(La, e, equal)) // La中不存在和e相同的数据元素ListInsert(La, ++La_len, e); // 插入}} // union算法2.2void MergeList(List La, List Lb, List &Lc) { // 算法2.2// 已知线性表La和Lb中的元素按值非递减排列。
// 归并La和Lb得到新的线性表Lc,Lc的元素也按值非递减排列。
int La_len, Lb_len;ElemType ai, bj;int i=1, j=1, k=0;InitList(Lc);La_len = ListLength(La);Lb_len = ListLength(Lb);while ((i <= La_len) && (j <= Lb_len)) { // La和Lb均非空GetElem(La, i, ai);GetElem(Lb, j, bj);if (ai <= bj) {ListInsert(Lc, ++k, ai);++i;} else {ListInsert(Lc, ++k, bj);++j;}}while (i <= La_len) {GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai);}while (j <= Lb_len) {GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj);}} // MergeList算法2.3Status InitList_Sq(SqList &L) { // 算法2.3// 构造一个空的线性表L。
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数据结构(C语言版)第二章线性表算法2.1void Union(List &La, List Lb) { // 算法2.1// 将所有在线性表Lb中但不在La中的数据元素插入到La中int La_len,Lb_len,i;ElemType e;La_len = ListLength(La); // 求线性表的长度Lb_len = ListLength(Lb);for (i=1; i<=Lb_len; i++) {GetElem(Lb, i, e); // 取Lb中第i个数据元素赋给eif (!LocateElem(La, e, equal)) // La中不存在和e相同的数据元素ListInsert(La, ++La_len, e); // 插入}} // union算法2.2void MergeList(List La, List Lb, List &Lc) { // 算法2.2// 已知线性表La和Lb中的元素按值非递减排列。
// 归并La和Lb得到新的线性表Lc,Lc的元素也按值非递减排列。
int La_len, Lb_len;ElemType ai, bj;int i=1, j=1, k=0;InitList(Lc);La_len = ListLength(La);Lb_len = ListLength(Lb);while ((i <= La_len) && (j <= Lb_len)) { // La和Lb均非空GetElem(La, i, ai);GetElem(Lb, j, bj);if (ai <= bj) {ListInsert(Lc, ++k, ai);++i;} else {ListInsert(Lc, ++k, bj);++j;}}while (i <= La_len) {GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai);}while (j <= Lb_len) {GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj);}} // MergeList算法2.3Status InitList_Sq(SqList &L) { // 算法2.3// 构造一个空的线性表L。
L.elem = (ElemType *)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(ElemType)); if (!L.elem) return OK; // 存储分配失败L.length = 0; // 空表长度为0L.listsize = LIST_INIT_SIZE; // 初始存储容量return OK;} // InitList_Sq算法2.4Status ListInsert_Sq(SqList &L, int i, ElemType e) { // 算法2.4 // 在顺序线性表L的第i个元素之前插入新的元素e,// i的合法值为1≤i≤ListLength_Sq(L)+1ElemType *p;if (i < 1 || i > L.length+1) return ERROR; // i值不合法if (L.length >= L.listsize) { // 当前存储空间已满,增加容量ElemType *newbase = (ElemType *)realloc(L.elem,(L.listsize+LISTINCREMENT)*sizeof (ElemType));if (!newbase) return ERROR; // 存储分配失败L.elem = newbase; // 新基址L.listsize += LISTINCREMENT; // 增加存储容量}ElemType *q = &(L.elem[i-1]); // q为插入位置for (p = &(L.elem[L.length-1]); p>=q; --p) *(p+1) = *p;// 插入位置及之后的元素右移*q = e; // 插入e++L.length; // 表长增1return OK;} // ListInsert_Sq算法2.5Status ListDelete_Sq(SqList &L, int i, ElemType &e) { //// 在顺序线性表L中删除第i个元素,并用e返回其值。
// i的合法值为1≤i≤ListLength_Sq(L)。
ElemType *p, *q;if (i<1 || i>L.length) return ERROR; // i值不合法p = &(L.elem[i-1]); // p为被删除元素的位置e = *p; // 被删除元素的值赋给eq = L.elem+L.length-1; // 表尾元素的位置for (++p; p<=q; ++p) *(p-1) = *p; // 被删除元素之后的元素左移--L.length; // 表长减1return OK;} // ListDelete_Sq算法2.6int LocateElem_Sq(SqList L, ElemType e,Status (*compare)(ElemType, ElemType)) { //// 在顺序线性表L中查找第1个值与e满足compare()的元素的位序。
// 若找到,则返回其在L中的位序,否则返回0。
int i;ElemType *p;i = 1; // i的初值为第1个元素的位序p = L.elem; // p的初值为第1个元素的存储位置while (i <= L.length && !(*compare)(*p++, e))++i;if (i <= L.length) return i;else return 0;} // LocateElem_Sq算法2.7void MergeList_Sq(SqList La, SqList Lb, SqList &Lc) { //// 已知顺序线性表La和Lb的元素按值非递减排列。
// 归并La和Lb得到新的顺序线性表Lc,Lc的元素也按值非递减排列。
ElemType *pa,*pb,*pc,*pa_last,*pb_last;pa = La.elem; pb = Lb.elem;Lc.listsize = Lc.length = La.length+Lb.length;pc = Lc.elem = (ElemType *)malloc(Lc.listsize*sizeof(ElemType));if (!Lc.elem)exit(OVERFLOW); // 存储分配失败pa_last = La.elem+La.length-1;pb_last = Lb.elem+Lb.length-1;while (pa <= pa_last && pb <= pb_last) { // 归并if (*pa <= *pb) *pc++ = *pa++;else *pc++ = *pb++;}while (pa <= pa_last) *pc++ = *pa++; // 插入La的剩余元素while (pb <= pb_last) *pc++ = *pb++; // 插入Lb的剩余元素} // MergeList算法2.8Status GetElem_L(LinkList &L,int i, ElemType &e) { //// L为带头结点的单链表的头指针。
// 当第i个元素存在时,其值赋给e并返回OK,否则返回ERRORLinkList p;p = L->next;int j = 1; // 初始化,p指向第一个结点,j为计数器while (p && j<i) { // 顺指针向后查找,直到p指向第i个元素或p为空p = p->next; ++j;}if ( !p || j>i ) return ERROR; // 第i个元素不存在e = p->data; // 取第i个元素return OK;} // GetElem_L算法2.9Status ListInsert_L(LinkList &L, int i, ElemType e) { // // 在带头结点的单链线性表L的第i个元素之前插入元素eLinkList p,s;p = L;int j = 0;while (p && j < i-1) { // 寻找第i-1个结点p = p->next;++j;}if (!p || j > i-1) return ERROR; // i小于1或者大于表长s = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); // 生成新结点s->data = e; s->next = p->next; // 插入L中p->next = s;return OK;} // LinstInsert_L算法2.10Status ListDelete_L(LinkList &L, int i, ElemType &e) { //// 在带头结点的单链线性表L中,删除第i个元素,并由e返回其值LinkList p,q;p = L;int j = 0;while (p->next && j < i-1) { // 寻找第i个结点,并令p指向其前趋p = p->next;++j;}if (!(p->next) || j > i-1) return ERROR; // 删除位置不合理q = p->next;p->next = q->next; // 删除并释放结点e = q->data;free(q);return OK;} // ListDelete_L算法2.11void CreateList_L(LinkList &L, int n) { //// 逆位序输入(随机产生)n个元素的值,建立带表头结点的单链线性表L LinkList p;int i;L = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));L->next = NULL; // 先建立一个带头结点的单链表for (i=n; i>0; --i) {p = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); // 生成新结点p->data = random(200); // 改为一个随机生成的数字(200以内)p->next = L->next; L->next = p; // 插入到表头}} // CreateList_L算法2.12void MergeList_L(LinkList &La, LinkList &Lb, LinkList &Lc) {// 已知单链线性表La和Lb的元素按值非递减排列。