第四章算法与数据结构(C 版)[漆涛][电子教案]
算法与数据结构
算法与数据结构1.引言本文档旨在介绍算法与数据结构的基本概念、常见算法和数据结构的实现方式,并提供相关的示例代码。
通过阅读本文档,读者将能够理解和应用算法与数据结构的基本原理,提高编程效率和代码质量。
2.算法基础2.1 算法定义●算法的概念和特性●算法复杂度分析方法2.2 常用算法设计策略●贪心算法●动态规划●分治法●回溯法3.数据结构3.1 线性数据结构3.1.1 数组3.1.2 链表3.1.3 栈3.1.4 队列3.2 非线性数据结构3.2.1 树●二叉树●平衡二叉树●堆●字典树3.2.2 图●图的表示方法●图的遍历算法●最短路径算法●最小树算法4.常见算法4.1 查找算法●顺序查找●二分查找●哈希查找4.2 排序算法●冒泡排序●插入排序●归并排序●快速排序4.3 字符串匹配算法●暴力匹配算法●KMP算法●Boyer-Moore算法5.示例代码5.1 示例1:________ 使用二分查找算法在有序数组中查找指定元素5.2 示例2:________ 使用快速排序算法对数组进行排序(更多示例代码详见附件)6.附件本文档附件中包含了相关的代码示例,可供读者参考并用于实践。
7.法律名词及注释在本文档中用到的法律名词及注释如下:________●算法:________根据一定的输入规则和运算规则,以明确的步骤得到输出结果的操作集合。
●数据结构:________是一种组织和管理数据的方式,使得数据可以高效地进行存储、检索和操作。
8.结束语本文档介绍了算法与数据结构的基本概念、常见算法和数据结构的实现方式,并提供了示例代码供读者参考。
通过学习本文档,读者将能够掌握算法与数据结构的基本原理,提高编程效率和代码质量。
算法与数据结构_江西师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
算法与数据结构_江西师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.两个字符串相等的充分必要条件是()参考答案:两个字符串的长度相等且对应位置上的字符也相等2.与单链表相比,双链表的优点之一是 ( ) 。
参考答案:能够方便的访问某结点的前驱结点3.对于一个头指针为H的带头结点的循环单链表,判定该表为空表的条件是H->next=NULL。
参考答案:错误4.设有两个串S和T ,其中T是S的子串,求T在S中首次出现的位置的算法称为()参考答案:串的模式匹配5.静态链表与动态链表类似,在元素的插入、删除上也不需做元素的移动。
参考答案:正确6.哈夫曼树的带权路径长度等于其中所有结点的带权路径之和。
参考答案:错误7.哈夫曼树中除了度为1的节点外,还有度为2的节点和叶子节点。
参考答案:错误8.任何一个无向连通网的最小生成树()。
参考答案:至少有1棵9.某算法的时间复杂度是O(n^3),表明该算法的执行时间与n^3成正比。
参考答案:正确10.下列属于非线性数据结构的是()参考答案:图11.n个结点的线索二叉树上含有的线索个数为()参考答案:n+112.串的长度是指()。
参考答案:串中所含字符的个数13.若串S=“software”,其子串个数为()参考答案:3714.int f(char s[])函数判断字符串s 是否是回文,是回文则返回1,否则返回0;如 f("abba")返回1,f("abcba")返回1f("abab")返回0;对于(1),下列选项正确的是()int f(char s[]){ int i=0,j=0; while(s[j]) j++; for(j--; i < j && s[i] == s[j]; i++, j--); return _______(1)_______ ;}参考答案:s[i] = = s[j]15.在求最小生成树时,Kruskal算法更适合于()。
《算法与数据结构》PPT课件
描 述
•类语言 类似高级语言的表示,例如类 PASCAL、 类C语言
软件
技术
插入排序
基础
软件
技术
基础
Insertion-Sort(A)
1 for j = 1 to n-1
2
key = A[j]
3
i = j-1
4
while i >= 0 and A[i] > key
5
A[i+1] =性 算法中的每一个指令比须有明确的含义, 不能有二义性;
可行性 算法中描述的操作都是可通过已经实现的 基本运算、执行有限次实现的;
输入 一个算法应有0个或多个输入;
输出 一个算法应有1个或多个输出。
软件
技术
基础
算法的表示
•自然语言
算 法 的
•流程图 特定的表示算法的图形符号
•伪语言 包括程序设计语言的三大基本结构及 自然语言的一种语言
for(j =1; j<=i; j++) d[i][j]=data[i][j]+1;
软件
技术
基础
问题规模与时间复杂度的关系
• 一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数 f(n),算法的时间复杂度也因此记做
<math>T(n)= \mathcal{O}(f(n))</math>
• 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间 的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进 时间复杂度(Asymptotic Time Complexity )。
结信构息模管型理结—点—和二边维代数表据运表算处理和输入/输出状态。
下 棋—— 人工智能(树型结构) 交通管理—— 最佳道路选择(图型结构)
数据结构与算法教学设计教案
数据结构与算法(C语言篇)教学设计课程名称:数据结构与算法(C语言篇)_____授课年级:___________________________ 授课学期:___________________________ 教师姓名:___________________________2020年03月01日第一课时(数据结构的概念、逻辑结构与物理结构)了解数据结构与算法1.讲述数据结构与算法内容,引出本课时主题。
数据结构是计算机专业的一门基础课,其主要研究程序设计中的操作对象及它们之间的关系。
算法指的是解决问题的策略,只要有符合一定规范的输入,在有限时间内就能获得所要求的输出。
虽然数据结构与算法属于不同的研究课题,但优秀的程序设计离不开二者的相辅相成。
因此,本章将主要介绍数据结构与算法的基本概念,包括数据结构的基本术语、数据的结构分类以及算法的各种特性。
2.明确学习目标(1)能够了解数据(2)能够了解数据元素与数据项(3)能够了解数据对象(4)能够掌握数据结构(5)能够掌握逻辑结构(6)能够掌握物理结构知识讲解➢数据数据(Data)在计算机科学中是指计算机操作的对象,是输入到计算机中被计算机程序处理的符号集合。
例如,一个读取终端输入的程序,其操作的对象可能是字符串,那么字符串就是计算机程序处理的数据。
数据不仅可以是整型、字符型等数值类型,也可以是音频、图片、视频等非数值类型。
综上所述,数据的本质就是符号,且这些符号都满足以下特定的需求。
(1)可以输入到计算机中。
(2)可以被计算机程序处理。
其中数值类型的数据可以被执行数值计算,而非数值类型的数据可以被执行非数值的处理,例如,音频、图片、视频等资源在计算中都是被编码转换为字符数据来处理的。
➢数据元素与数据项数据元素(Data Element)是组成数据的基本单位。
数据的基本单位是一种抽象的概念,并没有具体的数值化标准。
例如,可以将公司看作一个数据元素,也可以将员工视为一个数据元素。
《算法与数据结构》(C语言)图、查找详细教案
填表说明:1、每项页面大小可自行添减;2、教学内容与讨论、思考题、作业部分可合二为一;3、教学内容以后的栏目可根据课程特点自行修改。
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算法与数据结构基础知识
算法与数据结构基础知识一、引言算法与数据结构是计算机科学中最基础、最重要的两个概念。
算法是解决问题的一系列步骤或规则,数据结构是组织和存储数据的方法和技术。
掌握算法与数据结构基础知识,对于计算机科学的学习和实践具有重要意义。
二、算法基础知识1. 什么是算法算法是解决特定问题的一系列步骤或规则,它可以被描述为一个计算模型和一组操作规则。
一个好的算法应该具有正确性、可读性、效率和鲁棒性等特点。
2. 算法的分类常见的算法分类包括:递归算法、贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法和随机算法等。
不同的问题可能适用不同的算法,需要根据问题的特点选择最合适的算法。
3. 算法的复杂度算法的复杂度描述了算法的执行时间和空间资源消耗情况。
常见的复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度表示算法的执行时间与问题规模的增长关系,常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度表示算法在执行过程中所需要的额外空间。
三、数据结构基础知识1. 什么是数据结构数据结构是组织和存储数据的方法和技术,它包括各种数据类型和数据之间的关系。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、堆等。
2. 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列等,数据元素之间存在一对一的关系。
非线性结构包括树、图和堆等,数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
3. 数据结构的选择在实际问题中,根据问题的特点和需求选择合适的数据结构非常重要。
例如,对于需要快速查找的问题,可以选择哈希表或二叉搜索树作为数据结构;对于需要快速插入和删除的问题,可以选择链表或堆作为数据结构。
四、算法与数据结构的应用算法与数据结构广泛应用于计算机科学的各个领域,例如:1. 搜索引擎:通过使用合适的算法和数据结构,搜索引擎能够快速地从海量数据中找到用户需要的信息。
2. 图像处理:在图像处理中,算法和数据结构被用于图像的压缩、特征提取、目标识别等过程。
2021年数据结构C++版第4章.pptx
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33
4.3.2 前序遍历
设T为一棵二叉树,T的前序遍历可递归定义为: (1) 若T为空,返回; (2) 访问T的根结点; (3) 前序遍历T的左子树; (4) 前序遍历T的右子树。
由此可得前序遍历的递归算法,如下一页所示。 对图4.10的二叉树,其输出是:+ * / A B C D,这正 好是表达式的前缀。
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度为k的树称为k叉树。可以直接用含k个子女字 段的结点结构表示k叉树的结点,每个子女字段指 向相应的子女结点,但这会造成存储资源的很大浪 费。
引理4.1:如果用含k个子女字段的结点表示一棵 具有n(n≥1)个结点的k叉树,则n(k – 1) + 1个子 女字段的值是0。
证明:由于每个非0子女字段指向一个结点,且
显然,数组表示对完全树是最理想的,对于偏斜 树,空间利用率最低。
最坏情况下,深度为k的右偏斜树需要2k – 1个空 间单元,但其中只有k个用于存放数据。
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24
2 链接表示 数组表示法对于很多二叉树空间浪费过大,而且
还存在顺序表示的固有缺点,即在树的中间插入和 删除结点需要移动大量其它结点。
在链接表示中,每个结点有三个字段:
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引理4.3 [叶结点数与度为2的结点数之间的关系]:
对于任何非空二叉树,若n0为叶结点数,n2为度 为2的结点数,则n0 = n2 + 1。 证明:设n1为度为1的结点数,n为总结点数。由于 二叉树的结点度数最多为2,所以
n = n0 + n1 + n2
(4.1)
设B为分枝数,由于除了根结点以外,每个结点正 好由一个分枝引出,所以n = B + 1。所有分枝出自 度为1或2的结点,所以B = n1 + 2n2,从而有
算法与数据结构 C语言版 第二版 陈守孔 第4章
上面的模式匹配只需三趟
主串S=’ababcabcacbab’,模式串T= ’ abcac’
↓i=3 第一趟匹配: a b a b c a b c a c b a b
abc ↑j=3 (next[3]=1) ↓i=3
第二趟匹配: a b a b c a b c a c b a b abcac ↑j=5 (next[5]=2 ↓i=7
for(i=0;i<=len;i++)
∥对应的字符赋值
S->str[i]=T->str[i];
}∥if
return OK;
}∥StringAssign
基本操作:串联接
int StringConcat(STRING *S,*T)
{∥将串T联接到串S后
STRING temp;
StringAssign(temp,S);
ht stu
串的模式匹配
子串定位算法Index 基本思想:先以主串S中第一个字符为S子串 的头一个字符,模式串T的长度作为S子串的 长度,得到一个子串去与模式串T中的字符逐 个比较,若子串与模式串相同,即返回S中子 串的第一个字符位置作为模式串在主串S中的 位置;否则,取S中第二个字符为子串头,将 其往后的字符再依次和模式串T比较判断是否 相等,以此类推直到找到子串位置或没有一 个子串与模式串相同为止 ,前者模式匹配成 功,后者模式匹配失败。
∥0号单元存放串的长度,字符从1号单元开始存放 typedef unsigned char String[MAX_STRING];
串的堆表示法
在程序执行过程中,利用标准函数malloc和free动态 地分配或释放存储字符串的存储单元,并以一个特 殊的字符(’\0’)作为字符串的结束标志。
06算法与数据结构.ppt
该程序对数 组中的每个 元素赋值, 然后按逆序 输出。
1、数组
——一维数组:示例
运行结果为: C:\>java ArrayTest a[4] = 4 a[3] = 3 a[2] = 2 a[1] = 1 a[0] = 0
// Passing arrays and individual array elemoeunttpsutot +m=e"th\no\dnsThe values of the modified array are:\n";
不了解施加于数据上的算法就无法决定如何构造数据,反之,算法的结 构和选择却常常在很大程度上依赖于作为基础的数据结构。简而言之, 程序的构成(算法)与数据结构是两个不可分割地联系在一起的问题。
1、数组
——一维数组:定义
一维数组的定义方式为: type arrayName[ ];
其中类型(type)可以为Java中任意的数据类型,包 括简单类型和组合类型,数组名arrayName为一个 合法的标识符,[ ]指明该变量是一个数组类型变量。 例如:
public void modifyArray( int array2[] )
int array[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
{
数
for ( int counter = 0; counter < array2.length; counter++ )
String output =
array2[ counter ] *= 2;
动态初始化:对高维数组来说,分配内存空间有下面
两种方法:
1.直接为每一维分配空间,如:
type arrayName[ ][ ]=new type[arraylength1][arraylength2]
《算法与数据结构》课件
讲解了一些常用的算法设计技巧 ,如分治法、贪心算法、动态规 划等。
算法分析
讲解了时间复杂度和空间复杂度 的概念,以及如何分析算法的效 率。
常见算法
介绍了各种常见算法,如排序、 搜索、图算法等,并讨论了它们 的实现和应用。
算法与数据结构的发展趋势
并行计算
随着多核处理器的普及,并行计 算成为算法与数据结构发展的重 要趋势。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的关键,如排序、查找等 。
培养逻辑思维
学习数据结构有助于培养 人的逻辑思维和问题解决 能力。
Part
04
常见数据结构详解
数组
数组是一种线性数据结构,用于存储 相同类型的数据元素。
数组在内存中是连续的,可以通过索 引直接访问任意元素。数组的优点是 访问速度快,缺点是插入和删除操作 需要移动大量元素。
算法的表示方法
总结词
介绍算法的常见表示方法
详细描述
算法可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示。这些 表示方法各有优缺点,可以根据需要选择适合的方式。
算法的复杂度分析
总结词
分析算法的时间复杂度和空间复杂度
详细描述
算法的复杂度分析是评估算法性能的重要手段。时间复杂度关注算法执行所需的时间,空间复杂度关注算法所需 存储空间。通过分析复杂度,可以了解算法在不同规模输入下的性能表现。
末尾。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素 ,重新排列序列,使得基准元素左 侧的元素都比它小,右侧的元素都 比它大。
归并排序
将待排序序列不断划分成两半,分 别进行排序,最后合并成一个有序 序列。
查找算法
线性查找
从头到尾依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个序列 。
数据结构与算法分析 第三版 clifford 第四章课件
1. Lists 2. Stacks 3. Queues
1
1. lists
• 1.1 Definition of lists • 1.2 ADT of lists • 1.3 Basic Implementation of Lists
5
1. lists
• 1.1 Definition of lists • 1.2 ADT of lists • 1.3 Basic Implementation of Lists
– 1.3.1 Array-based List – 1.3.2 Linked List – 1.3.3 Comparison
listArray fence listsize
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Array-Based List Class (4)
//set the position of the fence bool setPos(int pos) { if ((pos >= 0) && (pos <= listSize)) fence = pos; return (pos >= 0) && (pos <= listSize); } //get the first element after the fence bool getValue(Elem& it) const { if (rightLength() == 0) return false; else { it = listArray[fence]; return true; } }
10
List ADT Examples (3)
• Iterate through the whole list:
数据结构与算法C++版教学设计
数据结构与算法C++版教学设计前言C ++是一种高级语言,旨在帮助软件开发人员编写高效,高质量的代码。
如果您是计算机科学专业的学生或任何编程爱好者,了解数据结构和算法是必不可少的。
数据结构和算法是计算机科学领域中最基本和最重要的主题之一。
它们是帮助您编写更好和更有效的代码的基石。
本篇教学设计旨在为学生提供基础的数据结构和算法知识,并帮助学生理解如何使用C ++语言来实现这些数据结构和算法。
教学目标在本课程的学习中,我们将展示以下内容:•掌握数据结构和算法的基础知识•了解C ++编程语言的基础知识•学习如何使用C ++语言实现常见的数据结构和算法•学习如何使用算法来解决实际问题教学内容数据结构基础我们将从数据结构的基础知识开始,了解以下内容:•数据结构的定义和分类•数组和链表的概念和使用•栈和队列的定义和使用•树和图的基础知识算法基础接下来,我们将学习算法的基础知识,包括:•算法的定义和分类•排序算法的概念和使用•查找算法的概念和使用•递归算法的应用C ++基础知识在完成数据结构和算法的基础学习之后,我们将进入C ++编程语言的世界。
我们将学习以下内容:•基础语法和命名空间•基本数据类型和运算符•控制语句和循环•函数和指针数据结构和算法的实现当我们已经掌握C ++编程语言的基础知识后,我们将开始实现常见的数据结构和算法。
我们将:•使用C ++实现数组和链表•使用C ++实现栈和队列•使用C ++实现树和图•学习如何使用C ++实现常见排序算法和查找算法算法应用最后,我们将讨论如何使用算法来解决实际问题。
我们将:•学习如何分析问题并选择合适的算法•学习如何使用算法解决查找、排序、搜索等问题•讨论实际项目中算法的应用教学评估为了确保学生的学习效果,我们将采取以下方式进行教学评估:•参加在线测试,包括理论知识和实际操作•完成编程任务•参加课堂讨论和小组合作项目•撰写结合实践的理论文档教学工具和资源为了帮助学生更好的学习和实践,我们将提供以下教学资源:•数据结构和算法的相关教材和书籍• C ++编程语言教程和实例代码•在线编程工具和参考资料•课程PPT和视频教程结论本教学设计旨在为学生提供基础的数据结构和算法知识,并指导学生使用C ++语言实现常见的数据结构和算法。
算法与数据结构(C++语言版)(第2版)冯广慧 电子课件 第4章_串16:9
数据结构与算法
第四章 串
Data Structures and Algorithms
design | analyze | experiment | implement
开始学习本章前要知道
《数据结构与算法》
从数据结构角度看,串也属于线性结构,具有线性
结构的共同特征;
学习本章时,要注意到串所具有的线性结构的共性,
// 重载+,字符串的连接
String& operator=(const String &str);
// 重载=,串间赋值
char& operator[](int n) const;
// 重载[],通过下标运算取存串中字符
friend istream& operator>>(istream &cin, String &str); //重载>>
A
串是字符的有限序列
B
空串是由空格构成的串
C
模式匹配是串的一种重要运算
D
串既可以采用顺序存储,也可以采用链式存储
提交
7
单选题
10分
《数据结构与算法》
串是一种特殊的线性表,下面哪个叙述体现了这种特
殊性?
A
数据元素是一个字符
B
可以顺序存储
C
数据元素可以是多个字符
D
可以链接存储
提交
8
单选题10分《数据结源自与算法》// 获取next数组
void getNextVal(const String&t,int *nextVal);
//求nextVal数组
算法语言与数据结构第4章PPT课件
• 字符串常量,例如:"china" • 没有字符串变量,用字符数组来存放字符串 • 字符串以'\0'为结束标志
• 字符数组初始化(数组中一个元素存放一个字符)
例: static char tr[8]={12,14,11,13,14,97,19,0}; static char str[8]={'p','r','o','g','r','a','m','\0'}; static char str[8]="program"; static char str[ ]="program";
2 2 2
a a a
0 1 2
3 3 3
• 存储顺序
按行存放,上例中数组a的存储顺序为: a00 a01 a02 a03 a10 a11 a12 a13 a20 a21 a22 a23
• 引用
例如:b[1][2]=a[2][3]/2 注意:下标不要越界!
第13页/共54页
4.3 二维数组
数组应用时要注意下标不能越界 如 static int a[2][3][4]
《算法与数据结构》(C语言)讲义
《算法与数据结构》(C语言)讲义计算机科学系陈雄峰一、课程目标l、课程性质《算法与数据结构》是计算机软件和计算机应用专业的核心课程。
在众多的计算机系统软件和应用软件中都要用到各种数据结构。
因此,仅掌握几种计算机语言是难以应付众多复杂的课题。
要想有效地使用计算机,就必须学习数据结构的有关知识。
《算法与数据结构》课程不仅为《数据库系统》、《操作系统》、《软件工程》等后继课程提供必要的基础知识,而且是实践技能训练的一个重要的教学环节。
2、教学方法:课堂讲授和实验上机结合为主3、课程学习目标和基本要求(1)通过学习学生要掌握基本数据结构的组成及其实现方法。
学会分析研究计算机加工的数据对象的特性,以便选择适当的数据结构和存储结构及相应的算法,并初步掌握抽象数据类型的设计及其相关算法的时间分析和空间分析技巧。
(2)通过学习,强化学生运用基本数据结构进行复杂程序设计的训练过程。
通过闭实验和开实验,体会计算机方法学的理论、抽象和设计这三个过程,提高利用计算机解决实际问题的实践技能。
4、课程学时72学时,其中授课56学时,闭/开实验(上机)16学时5、课程类型:必修课6、先修课程:C程序设计,离散数学二、课程内容1、绪论(4学时)知识点:数据与数据类型、数据结构、抽象数据类型、算法复杂性分析重点:数据类型、数据结构难点:抽象数据类型本章介绍了数据结构这门学科诞生的背景、发展历史以及在计算机科学中所处的地位,重点介绍了数据结构有关的概念和术语,读者学习本章后应能掌握数据、数据元素、逻辑结构、存储结构、数据处理、数据结构、算法设计等基本概念,并了解如何评价一个算法的好坏。
1.1 什么是数据结构:(1)知识-》信息(现实世界)—》数据(计算机)(2)解决问题的过程:物理模型—》数学模型(描述非数值计算需用数据结构)--》算法—》程序—结果(运行)例:线性结构、树、图1.2基本概念和术语(1)数据(Data)(2)数据元素(Data Element)数据项(Data Item)多个数据项-》数据元素->记录-》文件(大量记录)(3)数据对象(Data Object)(4)数据结构(Data Structure)是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
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bool eight_queen2() { fill_n(column_free, num_queens, true); fill_n(diag_free, fifteen; true); fill_n(inv_diag_free, fifteen, true); Gstack<int> board(num_queens); while(board.size() < num_queens) { for(int j = zero; !check(board.size(), j); ++j){ while(j >= seven) { if(board.empty()) return false; // j = board.top(); board.pop(); remove_queen(board.size(), j); } } set_queen(board.size(), j); board.push(j); } write_board(board); // return true; // }
{0, 1a, 1b, 3a, 3b, 9a, 9b}
21
: {29, 31, 93, 10, 23, 21, 29}
10 0 :
31, 21 1 2
93, 23 3
···
29, 29 9
{10, 31, 21, 93, 23, 29, 29} : 21, 23, 29, 29 2 3 ··· 9
bool check(Gstack<int> const& board) { // , int row = boarቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ.size() - 1; for(int k = 1; --row >= 0; ++k) if( (board[row] == board.top() ) || (board[row] == board.top() + k) || (board[row] == board.top() - k) ) return false; return true; }
10 0 : 1
31
93
10, 21, 23, 29, 29, 31, 93
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#include "Queue.h" enum{ radix = 10 }; typedef unsigned int T; typedef Queue<T> QT; void distribute(QT queues[], T const* first, T const* last, int power) { for(; first != last; ++first) queues[(*first/power)%radix].push(*first); } void collect(T* first, QT queues[]) { for(int digit = 0; digit < radix; ++digit) while(!queues[digit].empty()) { *first++ = queues[digit].front(); queues[digit].pop(); } } void radix_sort_10(T* first, T* last, int d = 10) { QT queues[radix]; for(int pow = 1; --d >= 0; pow *= radix) { distribute(queues, first, last, pow); collect(first, queues); } }
2
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first Ea n−1
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···
E
a0 0
template <typename T> struct Lstack : private Slist<T> { typedef Slist<T> Base; Lstack(void) : Base(void){ } bool empty(void)const{ return Base::empty(); } int size(void)const{ return Base::size(); } T& top(void){ return Base::front(); } void pop(void){ Base::pop_front(); } void push(T const& v){ Base::push_front(v); } void clear(void){ Base::clear(); } };
20
: {9a, 1a, 3a, 0, 3b, 1b, 9b} :
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1a 1b
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3a 3b
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h h h h h
9a 9b
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0
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3
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void set_queen(int i, int j) { // (i,j) column_free[j] = inv_diag_free[seven + i - j] = diag_free[i + j] = false; } void remove_queen(int i, int j) { // (i,j) column_free[j] = inv_diag_free[seven + i - j] = diag_free[i + j] = true; }
12
int const num_queens = 8; int const zero = 0; int const seven = num_queens - 1; bool eight_queen() { Gstack<int> board(num_queens); while(board.size() < num_queens) { board.push(zero); for(; !check(board); ++board.top()) { while(board.top() >= seven){ //top board.pop(); if(board.empty()) return false; // } } } write_board(board); // return true; }
10
while( { // while( { while( {
)
) ) //
if( ) return } ; } } return
11
,
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 Q 7 Q 6 Q 5 Q Q 4 d Q 3 d d d Q 2 d d d Q 1 d d d Q 0 d check
(C++
)
:
2009
:
•
•
•
•
•
•
•
1
: a0
a0 a1 ···
; an−1 an−1
'
. pop
E
push
template <typename T> struct Stack : private std::vector<T> { typedef std::vector<T> Base; Stack(void) : Base(void) { } // bool empty(void)const{ return Base::empty();} int size(void)const{ return Base::size(); } T& top(void){ return Base::back(); } void pop(void){ Base::pop_back(); } void push(T const& v){ Base::push_back(v); } void clear(void){ Base::clear(); } };
13
while( ) { // x = while(x ) { while( x { if( ) return ; x = ; ; // } x = x ; } x } return ;
)
14
check
int const num_queens = 8; int const zero = 0; int const seven = num_queens - 1; // int const fifteen = 2*num_queens - 1; bool column_free[num_queens]; bool diag_free[fifteen]; bool inv_diag_free[fifteen]; // (i,j) bool check(int i, int j) { return column_free[j] && diag_free[i + j] && inv_diag_free[seven + i - j]; }
8
main
.
h3 1 h3 2 m1 3
a a a
b c b
c b c a
,
h1
b ,
c h3
h3 2 m1 3
a a
c b
b c a , b c h1
h5 1 h3 2 m1 3
c a a
a c b
b b c , h3 b
9
a
b
c
m1 3
a
b