数据结构 ppt课件
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(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ppt课件
二叉树的性质
二叉树具有五种基本形态,即空二叉树、只有一个根节点的二叉树、只有左子树或右子 树的二叉树、以及左右子树均有的二叉树。此外,二叉树还具有一些重要性质,如二叉
树的第i层最多有2^(i-1)个节点(i>=1),深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点 (k>=1)等。
二叉树的遍历算法
先序遍历
先访问根节点,然后遍 历左子树,最后遍历右
05
图论基础及图的存储结构
图论基础概念介绍
图的基本概念
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数 据结构,表示对象及其之间的关系。
图的遍历
通过某种方式访问图中所有顶点的过程, 常见的遍历算法有深度优先遍历(DFS)和 广度优先遍历(BFS)。
有向图与无向图
根据边是否有方向,图可分为有向图和无 向图。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时 间复杂度均为O(n)。
适用场景
适用于数据量较小或数据 无序的情况。
查找算法设计之二分查找法
算法思想
在有序数组中,取中间元素与目标元素比较,若相等则查找成功;若目标元素小于中间元素, 则在左半部分继续查找;若目标元素大于中间元素,则在右半部分继续查找。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时间复杂度均为O(log n)。
连通图与连通分量
在无向图中,任意两个顶点之间都存在路 径,则称该图是连通图;否则,称该图的 极大连通子图为连通分量。
顶点的度
在无向图中,顶点的度是与该顶点相关联 的边的数目;在有向图中,顶点的度分为 入度和出度。
图的存储结构之邻接矩阵法
邻接矩阵表示法
用一个二维数组表示图中顶点之 间的关系,若顶点i与顶点j之间 存在一条边,则数组元素值为1
二叉树具有五种基本形态,即空二叉树、只有一个根节点的二叉树、只有左子树或右子 树的二叉树、以及左右子树均有的二叉树。此外,二叉树还具有一些重要性质,如二叉
树的第i层最多有2^(i-1)个节点(i>=1),深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点 (k>=1)等。
二叉树的遍历算法
先序遍历
先访问根节点,然后遍 历左子树,最后遍历右
05
图论基础及图的存储结构
图论基础概念介绍
图的基本概念
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数 据结构,表示对象及其之间的关系。
图的遍历
通过某种方式访问图中所有顶点的过程, 常见的遍历算法有深度优先遍历(DFS)和 广度优先遍历(BFS)。
有向图与无向图
根据边是否有方向,图可分为有向图和无 向图。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时 间复杂度均为O(n)。
适用场景
适用于数据量较小或数据 无序的情况。
查找算法设计之二分查找法
算法思想
在有序数组中,取中间元素与目标元素比较,若相等则查找成功;若目标元素小于中间元素, 则在左半部分继续查找;若目标元素大于中间元素,则在右半部分继续查找。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时间复杂度均为O(log n)。
连通图与连通分量
在无向图中,任意两个顶点之间都存在路 径,则称该图是连通图;否则,称该图的 极大连通子图为连通分量。
顶点的度
在无向图中,顶点的度是与该顶点相关联 的边的数目;在有向图中,顶点的度分为 入度和出度。
图的存储结构之邻接矩阵法
邻接矩阵表示法
用一个二维数组表示图中顶点之 间的关系,若顶点i与顶点j之间 存在一条边,则数组元素值为1
《数据结构图论部分》PPT课件
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2020/11/24
哥尼斯堡七桥问题
能否从某个地方出发,穿过所有的桥仅一次 后再回到出发点?
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2020/11/24
七桥问题的图模型
欧拉回路的判定规则:
1.如果通奇数桥的地方多于
C
两个,则不存在欧拉回路;
2.如果只有两个地方通奇数
桥,可以从这两个地方之一
A
B 出发,找到欧拉回路;
V4 是有向边,则称该图为有向图。
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2020/11/24
简单图:在图中,若不存在顶点到其自身的边,且同 一条边不重复出现。
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
简单图
❖ 数据结构中讨论的都是简单图。
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图的基本术语
邻接、依附
DeleteVex(&G, v); 初始条件:图 G 存在,v 是 G 中某个顶点。 操作结果:删除 G 中顶点 v 及其相关的弧。
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InsertArc(&G, v, w); 初始条件:图 G 存在,v 和 w 是 G 中两个顶点。 操作结果:在 G 中增添弧<v,w>,若 G 是无向的,则还
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• 知识点
– 图的类型定义 – 图的存储表示 – 图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历 – 无向网的最小生成树 – 拓扑排序 – 关键路径 – 最短路径
Page 3
数据结构ppt课件完整版
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
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.ppt
2020/2/15
数据结构
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2.1 线性表的概念及运算
一、逻辑结构 1.描述: 线性表是由n (n>=0)个数据元素(点)a1,a2,….,ai,….,an
组成的有限序列。其中,数据元素的个数n定义为表长。 当n=0时称为空表,非空的线性表(n>0)记为: (a1,a2,….,ai,…..,an)
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数据结构
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第一章 概 论
1.4 算法分析
一、算法评价五要素 (1)正确性 (2)执行算法所耗费的时间 (3)执行算法所耗费的空间 (4)可读性 (5)健壮性
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数据结构
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第一章 概 论
二、算法的时间复杂度
•一个算法所耗费的时间:该算法中每条语句的执行时间之和。 •每条语句的执行时间:该语句的执行次数乘以该语句执行一次 所需时间。 •频度:语句重复执行的次数 •算法的时间耗费T(n)=每条语句的执行的时间
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数据结构
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一、链表
2.3 线性表的链式存储
1、 链式存储:用一组任意的存储单元存储线性表, 逻辑上 相邻的结点在物理位置上不一定相邻,结点间 的逻辑关系由存储结点时附加的指针字段表示
2、链表:采用链式存储方法的线性表称为链表。
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数据结构
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2.3.1 单链表
1、单链表的特点:每个结点只有一个链域,指向其直接后继 (尾结点除外)。
依据数据集中可能出现的最坏情况估算出的时间复杂度 称为最坏时间复杂度。
五、平均时间复杂度
在假设数据集的分布是等概率的条件下,估算出的时间 复杂度称为平均时间复杂度。
例:顺序查找
数据结构讲义精品PPT课件
003 陈诚 02 男 19840910 638
… … … ……
…
数据元素
数据结构 具有结构的数据元素的集合。它包 括数据元素的逻辑结构、存储结构和相适应的 运算。
逻辑结构
数据元素之间的逻辑关系,与计算机无关。 可用一个二元组表示:Data_Structure = (D,R) D:数据元素的有穷集合,R:集合D上关系的有穷集合。
《The Art of Computer Programming》
Art Evans
数据结构在计算机科学中是一门综合性的专业基础课, 也是计算机专业的必修课,是其它许多课程的先修课程, 是设计编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和 大型应用程序的重要基础。
1.2 基本概念和术语
基本术语
数据 被计算机加工处理的对象。 数据元素(记录、表目) 数据的基本单位,
几种常用的运算有: (1)建立数据结构 (2)清除数据结构 (3)插入数据元素 (4)删除数据元素 (5)排序
(6)检索* (7)更新 (8)判空和判满* (9)求长*
*操作为引用型操作,即数据值不发生变化; 其它为加工型操作。
抽象数据类型
抽象数据类型 ADT( Abstract Data Type ): 数据类型概念的引伸。指一个数学模型以及在其上定义的操作集 合,与计算机无关。 数据类型:一组值的集合和定义在其上的一组操作的总称。
抽象数据类型的描述方法
ADT 抽象数据类型名 { 数据对象:〈数据对象的定义〉 数据关系:〈数据关系的定义〉 基本操作:〈基本操作的定义〉
} ADT 抽象数据类型名
其中基本操作的定义格式为:
基本操作名(参数表) 初始条件:〈初始条件描述〉 操作结果:〈操作结果描述〉
《数据结构说课》课件
05 数据结构课程设计建议
实践项目选择
综合性项目
实际应用背景
选择一个涉及多种数据结构的项目,如“ 最小生成树算法”、“图的最短路径问题 ”等,以便学生全面掌握数据结构知识。
确保项目与实际应用紧密相关,如搜索引 擎、社交网络等,以提高学生对数据结构 的兴趣和认识。
难度适中
团队合作
选择难度适中的项目,既不过于简单也不 过于复杂,以便学生在实践中学习和掌握 数据结构知识。
链表
总结词
动态分配存储结构
详细描述
链表是一种非连续的数据结构,通过指针链接各个节点。链表中的节点可以动态 分配和释放,适用于需要频繁插入和删除的场景。
栈
总结词
后进先出(LIFO)数据结构
详细描述
栈是一种具有后进先出特性的数据结构,只能在一端进行插入和删除操作。栈常用于实现函数调用、括号匹配等 功能。
构理论的理解。
B
C
D
反思与总结
鼓励学生对自己的学习过程进行反思和总 结,找出自己的不足之处,制定针对性的 改进计划。
刻意练习
引导学生进行刻意练习,通过大量练习提 高自己的编程能力和数据结构应用能力。
感谢您的观看
THANKS
效率和检索速度。
数据库系统
总结词
高效数据管理
VS
详细描述
数据库系统是用于存储和管理大量数据的 系统。数据库系统通常使用数据结构来组 织和管理数据,如B树、哈希表等。这些 数据结构有助于提高数据库系统的查询速 度和数据管理效率。
人工智能与机器学习
总结词:算法基础
详细描述:人工智能和机器学习领域中的许多算法都基于数据结构。例如,决策树、神经网络等算法 都涉及到数据结构的运用。这些算法在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。
数据结构严蔚敏PPT(完整版)
排序算法的时间复杂度
时间复杂度是衡量算法效率的重要指标,常见的 排序算法的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、 O(n)等。
查找的基本概念和算法
查找的基本概念
查找是指在一个已经有序或部分 有序的数据集合中,找到一个特 定的元素或一组元素的过程。
常见查找算法
常见的查找算法包括顺序查找 、二分查找、哈希查找等。
先进先出(FIFO)的数据 处理。
并行计算中的任务调度。
打印机的打印任务管理。
二叉树的层序遍历(宽度 优先搜索,BFS)。
04
树和图
树的基本概念和性质
树的基本概念
树是一种非线性数据结构,由节 点和边组成,其中节点表示实体 ,边表示实体之间的关系。
树的性质
树具有层次结构,节点按照层次 进行排列,每个节点最多只能有 一个父节点,除了根节点外。
isEmpty:判断队列是否为空。
enqueue:向队尾添加一个元素。
front 或 peek:查看队首元素。
dequeue:删除队首的元素。
栈和队列的应用
栈的应用 后进先出(LIFO)的数据处理。
括号匹配问题。
栈和队列的应用
队列的应用
深度优先搜索(DFS)。 表达式求值。
01
03 02
栈和队列的应用
数据结构严蔚敏ppt( 完整版)
contents
目录
• 绪论 • 线性表 • 栈和队列 • 树和图 • 排序和查找 • 数据结构的应用案例分析
01
绪论
数据结构的基本概念
总结词
数据结构是计算机存储和组织数据的方式,是算法和数据操 作的基础。
详细描述
数据结构是计算机科学中研究数据的组织和存储方式的学科 ,它决定了数据在计算机中的表示和关系。数据结构不仅包 括数据的逻辑结构,还涉及到数据的物理存储方式以及数据 的操作方式。
时间复杂度是衡量算法效率的重要指标,常见的 排序算法的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、 O(n)等。
查找的基本概念和算法
查找的基本概念
查找是指在一个已经有序或部分 有序的数据集合中,找到一个特 定的元素或一组元素的过程。
常见查找算法
常见的查找算法包括顺序查找 、二分查找、哈希查找等。
先进先出(FIFO)的数据 处理。
并行计算中的任务调度。
打印机的打印任务管理。
二叉树的层序遍历(宽度 优先搜索,BFS)。
04
树和图
树的基本概念和性质
树的基本概念
树是一种非线性数据结构,由节 点和边组成,其中节点表示实体 ,边表示实体之间的关系。
树的性质
树具有层次结构,节点按照层次 进行排列,每个节点最多只能有 一个父节点,除了根节点外。
isEmpty:判断队列是否为空。
enqueue:向队尾添加一个元素。
front 或 peek:查看队首元素。
dequeue:删除队首的元素。
栈和队列的应用
栈的应用 后进先出(LIFO)的数据处理。
括号匹配问题。
栈和队列的应用
队列的应用
深度优先搜索(DFS)。 表达式求值。
01
03 02
栈和队列的应用
数据结构严蔚敏ppt( 完整版)
contents
目录
• 绪论 • 线性表 • 栈和队列 • 树和图 • 排序和查找 • 数据结构的应用案例分析
01
绪论
数据结构的基本概念
总结词
数据结构是计算机存储和组织数据的方式,是算法和数据操 作的基础。
详细描述
数据结构是计算机科学中研究数据的组织和存储方式的学科 ,它决定了数据在计算机中的表示和关系。数据结构不仅包 括数据的逻辑结构,还涉及到数据的物理存储方式以及数据 的操作方式。
2024版《数据结构图》ppt课件
重要性
良好的数据结构可以带来更高的运 行或存储效率,是算法设计的基础, 对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队 列等,数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森 林等,数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成,数据 元素之间存在多对多的
队列定义、特点及应用场景
队列的特点 只能在队尾进行插入操作,队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景 操作系统的任务调度。 缓冲区的实现,如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索(BFS)。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
最短路径问题 求解图中两个顶点之间的最短路径,即路径上边 的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图(DAG)进行排序, 使得对每一条有向边(u,v),均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点 的最长路径,即关键路径,它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算 法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结 点和后继结点的信息,使得在遍历二叉树 时可以利用这些线索得到前驱和后继结点, 从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来,再去掉与原结点相连的线,最后 将整棵树的层次进行调整,使得每个结点的左子树为其第一个孩子,右子树为其兄弟结点。
良好的数据结构可以带来更高的运 行或存储效率,是算法设计的基础, 对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队 列等,数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森 林等,数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成,数据 元素之间存在多对多的
队列定义、特点及应用场景
队列的特点 只能在队尾进行插入操作,队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景 操作系统的任务调度。 缓冲区的实现,如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索(BFS)。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
最短路径问题 求解图中两个顶点之间的最短路径,即路径上边 的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图(DAG)进行排序, 使得对每一条有向边(u,v),均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点 的最长路径,即关键路径,它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算 法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结 点和后继结点的信息,使得在遍历二叉树 时可以利用这些线索得到前驱和后继结点, 从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来,再去掉与原结点相连的线,最后 将整棵树的层次进行调整,使得每个结点的左子树为其第一个孩子,右子树为其兄弟结点。
数据与结构PPT课件
第3单元 认识数据 3.2 数据与结构
第一课时
课堂导入
请同学们预习、阅读教材第56页至57页任务一的活动1“了解订单数据”,填写表3.2.1.
网站名称
订单中的数据
Python中对应的数据类型
A网站 B网站
商品名称 单价 数量
商品名称 数量 价格
字符串 浮点型 整型 字符型 整型 浮点型
表3.2.1 网购中的订单数据
>>> bookinfo0=('id0010230',15.58,36) >>> type (bookinfo0) <class 'tuple'> >>>
>>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookinfo1[1] 20
(2) 集合 Bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> bookinfo0=('id0010230',15.68,36) >>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> type(bookset) <class 'set'> >>>
第二课时
课堂导入
学生预习,阅读教材第59页和第6页任务二“探究快递配送过程”的活动1了解快递派送线 路,完成第60页的连点成树。
A 派送点
学校收发室
某单位传达室
B
C
第一课时
课堂导入
请同学们预习、阅读教材第56页至57页任务一的活动1“了解订单数据”,填写表3.2.1.
网站名称
订单中的数据
Python中对应的数据类型
A网站 B网站
商品名称 单价 数量
商品名称 数量 价格
字符串 浮点型 整型 字符型 整型 浮点型
表3.2.1 网购中的订单数据
>>> bookinfo0=('id0010230',15.58,36) >>> type (bookinfo0) <class 'tuple'> >>>
>>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookinfo1[1] 20
(2) 集合 Bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> bookinfo0=('id0010230',15.68,36) >>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> type(bookset) <class 'set'> >>>
第二课时
课堂导入
学生预习,阅读教材第59页和第6页任务二“探究快递配送过程”的活动1了解快递派送线 路,完成第60页的连点成树。
A 派送点
学校收发室
某单位传达室
B
C
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
ppt课件
10
11. 树的高度(深度) 树中结点所处的最大层数称为树的高度,如空
树的高度为0,只有一个根结点的树高度1。 12.树的度
树中结点度的最大值称为树的度。 13. 有序树
若一棵树中所有子树从左到右的排序是有顺序 的,不能颠倒次序。称该树为有序树。 14. 无序树
若一棵树中所有子树的次序无关紧要,则称为 无序树。 15.森林(树林)
第六章 树和二叉树
6.1 树的定义和基本术语
定义:树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集T,T为空时 称为空树,否则它满足如下两个条件: (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点; (2)其余的结点可分为m(m>=0)个互不相交的子集 T1,T2,T3…Tm,其中每个子集又是一棵树,并称其为 子树(Subtree)。
((4)Dr(,D{H1,r}){H是1}一)棵是符一合棵本符定合义本的定二义叉的树二,叉称树为,根称的为右根子的树左。子树,
基本操作:
} ADT BinaryTree
ppt课件
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6.2.2 二叉树的性质
性质 1 :在二叉树的第 i 层上至多有2i-1 个结点。
Assign(T, cur_e, value) // 给当前结点赋值
InsertChild(&T, &p, i, c) // 将以c为根的树插入为结点p的第i棵子树(&T) // 将树清空 DestroyTree(&T) // 销毁树的结构
DeleteChild(&T, &p, i) // 删除结点p的第i棵子树
2.度 一个结点包含子树的数目,称为该结点的度。
3.树叶(叶子) 度为0的结点,称为叶子结点或树叶,也叫终端
结点。 4.孩子结点
若结点X有子树,则子树的根结点为X的孩子结 点,也称为孩子,儿子,子女等。如图6-1(c) 中A的孩子为B,C,D。 5.双亲结点
若结点X有子女Y,则X为Y的双亲结点。
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9
6.祖先结点 从根结点到该结点所经过分支上的所有结点
为该结点的祖先。 7.子孙结点
某一结点的子女及子女的子女都为该结点子 孙。 8.兄弟结点
具有同一个双亲的结点,称为兄弟结点。 9.分支结点
除叶子结点外的所有结点,为分枝结点,也 叫非终端结点。 10.层数
根结点的层数为1,其它结点的层数为从根 结点到该结点所经过的分支数目再加1。
若干棵互不相交的树组成的集合为森林。一棵 树可以看成是一个特殊的森林。
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对比树型结构和线性结构的结构特点
线性结构
树型结构
第一个数据元素 (无前驱)
根结点 (无前驱)
最后一个数据元素 (无后继)
多个叶子结点 (无后继)
其它数据元素 (一个前驱、
一个后继)
其它数据元素 (一个前驱、
多个后继)
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7
A
EB KL
F
D HJ MI
C
G
嵌套集合
A
B
A
E
K
B
C
D
L F
C
E
F
G
H
I
J
G D
H
K
L
M
M I
J
凹入表示
( A ( B ( E ( K , L ) , F ) , C ( G ) , D ( H ( M ) , I , J ) ) )
广p义pt课表件
8
基本术语
1.结点 指树中的一个数据元素,一般用一个字母表示。
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1
A
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
KL
M
T1
T2
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T3
2
ADT Tree{ 数据对象 D:D是具有相同特性的数据元素的集合。 数据关系 R:若D为空集,则称为空树;
若D仅含有一个数据元素,则R为空集,否则R={H},H是如下二元关系: (1)在D中存在唯一的称为根的数据元素root,它在关系H下无前驱; (2)若D-{root},则存在D-{root}的一个划分D1,D2…Dm(m>0), 对任意jk(1j,km)有DJDK=,且对任意的i(1 i m ),存在唯一数据元 素xi Di ,<root,xi>H; (3)对应于D-{root}的划分,H-{<root,x1>,…<root,xm>}有唯一的一 个划分H1, H2,…Hm(m>0),对任意jk(1j,km)有HjHk=,且对任意 i(1 i m ),Hi是Di上的二元关系,(Di,{Hi})是一棵符合本定义的树,
(2)若D-{root},则存在D-{root}={D1,Dr},且
D1Dr;
(上 xH3r1>)的, H若关HrD},;系1且H存,1在则HDD;r1上中若的存D关在r系唯,H一则r的DH元r;中素H存x=1在,{<<唯rrooo一ott,,的xx元11>>素,<Hxr,or且,o存<t,r在oxorD>t1,,
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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12
6.2 二叉树 6.2.1 二叉树的定义
二叉树或为空树,或是由一个根结点加上两棵分别称为左子
树和右子树的、互不交的二叉树组成。
根结点
A
右子树
B
E
C
F
左子树
D
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G HK
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二叉树的五种基本形态:
空树
只含根结点
N
右子树为空树 左子树为空树
称为根root的子树。
基本操作P: }ADT Tree
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3
基本操作: 查找 插入 删除
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4
查找类: Root(T) // 求树的根结点
Value(T, cur_e) // 求当前结点的元素值 Parent(T, cur_e) // 求当前结点的双亲结点 LeftChild(T, cur_e) // 求当前结点的最左孩子
RightSibling(T, cur_e) // 求当前结点的右兄弟
TreeEmpty(T) // 判定树是否为空树
TreeDepth(T) // 求树的深度
TraverseTree( T, Visit() ) // 遍历
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5
插入类:
InitTree(&T) // 初始化置空树
CreateTree(&T, definition) // 按定义构造树
左右子 树均不 为空树
N
N
N
L
RL
R
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二叉树的抽象数据类型
ADT BinaryTree{
数据对象D:D是具有相同特性的数据元素的集合。
数据关系R:
若D=,则R=,称二叉树为空二叉树;
若D,则R={H},H是如下二元关系:
(1)在D中存在唯一的称为根的数据元素root,它在关系H下无前 驱;