数据结构算法合集

合集下载

数据数据结构的主要算法

数据数据结构的主要算法

数据数据结构的主要算法
数据结构的主要算法包括以下几种:
1. 查找算法:主要用于在数据结构中查找特定元素的算法,包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

2. 排序算法:用于对数据结构中的元素进行排序的算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

3. 插入算法:用于向数据结构中插入新元素的算法,包括插入排序、二叉搜索树的插入操作等。

4. 删除算法:用于从数据结构中删除指定元素的算法,包括删除排序数组中的元素、删除链表中的节点等。

5. 更新算法:用于更新数据结构中的元素的算法,包括修改数组中的元素、更新二叉树中的节点等。

6. 遍历算法:用于遍历数据结构中的元素的算法,包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、中序遍历、前序遍历、后序遍历等。

7. 递归算法:通过在函数内部调用函数本身来解决问题的算法,包括递归的斐波那契数列、递归的括号生成等。

8. 动态规划算法:将问题分解为子问题,并保存子问题的解以便重复使用的算法,包括背包问题、最长公共子序列问题、最
短路径问题等。

9. 图算法:用于处理图结构的算法,包括深度优先搜索、广度优先搜索、最小生成树算法、最短路径算法等。

10. 字符串匹配算法:用于在字符串中查找特定模式的算法,
包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。

以上是数据结构的主要算法,不同算法适用于不同的问题场景,选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。

数据结构最基础的十大算法

数据结构最基础的十大算法

数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学中的重要分支,它研究如何组织和存储数据以便于访问和修改。

在数据结构中,算法是解决问题的关键。

下面将介绍数据结构中最基础的十大算法。

1. 线性搜索算法线性搜索算法是最简单的算法之一,它的作用是在一个列表中查找一个特定的元素。

该算法的时间复杂度为O(n),其中n是列表中元素的数量。

2. 二分搜索算法二分搜索算法是一种更高效的搜索算法,它的时间复杂度为O(log n)。

该算法要求列表必须是有序的,它通过将列表分成两半来查找元素,直到找到目标元素为止。

3. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。

该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。

4. 快速排序算法快速排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(nlog n)。

该算法通过选择一个基准元素并将列表分成两部分来排序列表。

5. 插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。

该算法通过将每个元素插入到已排序的列表中来排序列表。

6. 选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。

该算法通过选择最小的元素并将其放在列表的开头来排序列表。

7. 堆排序算法堆排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。

该算法通过将列表转换为堆并进行排序来排序列表。

8. 归并排序算法归并排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。

该算法通过将列表分成两部分并将它们合并来排序列表。

9. 哈希表算法哈希表算法是一种高效的数据结构,它的时间复杂度为O(1)。

该算法通过将键映射到哈希表中的位置来存储和访问值。

10. 树算法树算法是一种重要的数据结构,它的时间复杂度取决于树的深度。

树算法包括二叉树、AVL树、红黑树等。

以上是数据结构中最基础的十大算法,它们在计算机科学中有着广泛的应用。

C#常用数据结构与算法

C#常用数据结构与算法

C常用数据结构与算法1.数据结构1.1 数组- 定义- 常用操作:访问元素、添加元素、删除元素、查找元素 - 应用场景1.2 链表- 定义- 常用操作:插入节点、删除节点、查找节点- 单链表、双链表、循环链表的区别- 应用场景1.3 栈- 定义- 常用操作:入栈、出栈、查看栈顶元素、判断栈是否为空 - 可使用数组或链表实现- 应用场景1.4 队列- 定义- 常用操作:入队、出队、查看队首元素、查看队尾元素、判断队列是否为空- 可使用数组或链表实现- 应用场景1.5 哈希表- 定义- 常用操作:插入键值对、删除键值对、根据键查找值、计算哈希值- 冲突解决方法:开放寻址法、链地质法- 应用场景2.常用算法2.1 排序算法- 冒泡排序- 插入排序- 选择排序- 快速排序- 归并排序- 堆排序2.2 查找算法- 线性查找- 二分查找- 插值查找- 哈希查找- 树查找(二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树)2.3 图算法- 广度优先搜索- 深度优先搜索- 最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法) - 最小树算法(Prim算法、Kruskal算法)2.4 动态规划- 背包问题- 最长公共子序列- 最大子数组和3.附件:无4.法律名词及注释:- C: C是一种通用的、面向对象的编程语言,由微软公司开发。

- 数据结构:数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。

- 算法:算法是解决问题的一系列步骤或过程。

- 数组:数组是一种线性数据结构,由一系列元素组成,每个元素都有唯一的索引值。

- 链表:链表是一种线性数据结构,由一系列节点组成,每个节点都包含数据和指向下一个节点的指针。

- 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行操作。

- 队列:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队首和队尾进行操作。

- 哈希表:哈希表是一种使用哈希函数将键映射到值的数据结构。

- 排序算法:排序算法是将一组数据按照特定顺序排列的算法。

数据结构普里姆算法

数据结构普里姆算法

数据结构普里姆算法普里姆算法(Prim's algorithm)是一种贪心算法,用于在加权无向图中找到最小生成树。

该算法在每一步选择当前生成树到最远未连接点的最小边,直到所有的点都被连接起来。

以下是普里姆算法的基本步骤:1.随机选择图中的一点作为起始点,将其加入生成树集合中。

2.在所有连接已选择点和未选择点的边中,选择权重最小的边。

将这条边以及其对应的未选择点加入到生成树集合中。

3.重复步骤2,直到所有的点都被加入到生成树集合中。

下面是使用Python实现的普里姆算法示例:```pythonimport heapqdef prim(graph,start):mst={}#最小生成树的键值对,键为节点,值为该节点所在的最小权重边visited=set([start])#已访问的节点集合edges=[#用于存储最小权重边的优先队列,键为权重,值为边的信息(weight,start,to)for to,weight in graph[start].items()]heapq.heapify(edges)while edges:weight,frm,to=heapq.heappop(edges)if to not in visited:visited.add(to)mst[to]=(frm,weight)#将边加入最小生成树中for to_next,weight2in graph[to].items():if to_next not in visited:heapq.heappush(edges, (weight2,to,to_next))#将相邻未访问节点加入优先队列中return mst```其中,`graph`是一个字典,表示无向图的邻接表形式。

字典的键表示节点,值是另一个字典,表示与该节点相邻的节点及其对应的权重。

`start`是算法的起始点。

函数返回一个字典,表示最小生成树,其中键是节点,值是该节点所在的最小权重边。

数据结构中的查找算法总结

数据结构中的查找算法总结

数据结构中的查找算法总结静态查找是数据集合稳定不需要添加删除元素的查找包括:1. 顺序查找2. 折半查找3. Fibonacci4. 分块查找静态查找可以⽤线性表结构组织数据,这样可以使⽤顺序查找算法,再对关键字进⾏排序就可以使⽤折半查找或斐波那契查找等算法提⾼查找效率,平均查找长度:折半查找最⼩,分块次之,顺序查找最⼤。

顺序查找对有序⽆序表均适⽤,折半查找适⽤于有序表,分块查找要求表中元素是块与块之间的记录按关键字有序动态查找是数据集合需要添加删除元素的查找包括: 1. ⼆叉排序树 2. 平衡⼆叉树 3. 散列表 顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。

顺序查找属于⽆序查找算法。

从数据结构线形表的⼀端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相⽐较,若相等则表⽰查找成功 查找成功时的平均查找长度为: ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ; 顺序查找的时间复杂度为O(n)。

元素必须是有序的,如果是⽆序的则要先进⾏排序操作。

⼆分查找即折半查找,属于有序查找算法。

⽤给定值value与中间结点mid的关键字⽐较,若相等则查找成功;若不相等,再根据value 与该中间结点关键字的⽐较结果确定下⼀步查找的⼦表 将数组的查找过程绘制成⼀棵⼆叉树排序树,如果查找的关键字不是中间记录的话,折半查找等于是把静态有序查找表分成了两棵⼦树,即查找结果只需要找其中的⼀半数据记录即可,等于⼯作量少了⼀半,然后继续折半查找,效率⾼。

根据⼆叉树的性质,具有n个结点的完全⼆叉树的深度为[log2n]+1。

尽管折半查找判定⼆叉树并不是完全⼆叉树,但同样相同的推导可以得出,最坏情况是查找到关键字或查找失败的次数为[log2n]+1,最好的情况是1次。

时间复杂度为O(log2n); 折半计算mid的公式 mid = (low+high)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)high = mid-1;if(a[mid]<value)low = mid+1; 折半查找判定数中的结点都是查找成功的情况,将每个结点的空指针指向⼀个实际上不存在的结点——外结点,所有外界点都是查找不成功的情况,如图所⽰。

现代计算机常用数据结构和算法

现代计算机常用数据结构和算法

现代计算机常用数据结构和算法现代计算机科学中常用的数据结构和算法非常多,下面是一些核心且广泛应用于软件开发、数据库系统、操作系统、编译器设计、网络编程、机器学习以及其他计算密集型任务中的数据结构与算法:常用数据结构:1. 数组:线性存储结构,通过索引访问元素,支持随机访问。

2. 链表:包括单向链表、双向链表和循环链表,通过指针链接元素,插入删除操作灵活但不支持随机访问。

3. 栈(Stack):后进先出(LIFO)的数据结构,常用于函数调用栈、表达式求值等。

4. 队列(Queue):先进先出(FIFO)的数据结构,适用于处理任务排队、广度优先搜索等问题。

5. 哈希表(Hash Table):基于散列函数实现快速查找,用于实现关联数组、缓存、唯一性检查等功能。

6. 树:如二叉树(包括二叉查找树、AVL树、红黑树)、B树、B+树、Trie树等,用于搜索、排序、文件系统索引等。

7. 图(Graphs):表示节点集合以及节点之间的关系,常见于社交网络分析、路径规划等领域。

8. 堆(Heap):一种特殊的树形数据结构,分为最大堆和最小堆,用于优先队列、堆排序等。

9. 集合与映射(Set & Map):无序不重复元素的集合和键值对结构,提供高效查找、插入和删除操作。

常用算法:1. 排序算法:快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序等。

2. 搜索算法:线性搜索、二分查找、插值搜索、哈希查找、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)等。

3. 图算法:最短路径算法(Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall),拓扑排序,最小生成树算法(Prim、Kruskal)等。

4. 动态规划:解决具有重叠子问题和最优子结构的问题,如背包问题、最长公共子序列(LCS)等。

5. 贪心算法:在每一步都采取当前看来最优的选择,如霍夫曼编码、活动选择问题等。

6. 回溯算法和分支限界法:用于解决组合优化问题,如八皇后问题、旅行商问题等。

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。

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。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。

通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到全部元素排序完毕。

3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。

4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。

5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。

二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。

通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。

3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。

三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。

数据结构最基础的十大算法

数据结构最基础的十大算法

数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学的核心概念,它提供了存储和组织数据的方法。

而算法则是解决问题的步骤和规则。

数据结构与算法相辅相成,对计算机领域的学习和应用都具有重要意义。

本文将介绍数据结构最基础的十大算法,帮助读者深入了解和掌握这些经典算法。

一、数组(Array)数组是最基础的数据结构之一,它以连续的内存空间存储一组相同类型的元素。

数组的查询速度非常快,可以通过索引直接访问元素。

同时,数组的插入和删除操作较慢,因为需要移动元素。

二、链表(Linked List)链表是由一系列节点构成的数据结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。

链表的插入和删除操作非常高效,因为只需修改节点的引用。

但是,链表查询的速度较慢,需要从头节点开始遍历链表。

三、堆栈(Stack)堆栈是一种基于后进先出(LIFO)原则的数据结构。

它只允许在表的一端进行插入和删除操作。

堆栈的应用非常广泛,如函数调用、表达式求值和内存管理等。

四、队列(Queue)队列是一种基于先进先出(FIFO)原则的数据结构。

它允许在表的一端插入元素,在另一端删除元素。

队列常用于任务调度、消息传递等场景。

五、树(Tree)树是一种非常常见的数据结构,它由节点和边组成。

树的每个节点可以有多个子节点,其中一个节点被称为根节点。

树的应用包括文件系统、数据库索引和组织结构等。

六、图(Graph)图是一种复杂的数据结构,它由节点和边组成。

节点之间的连接关系称为边。

图的应用非常广泛,如社交网络、路由算法和搜索引擎等。

七、排序算法(Sorting)排序算法是对一组数据进行排序的算法。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序和快速排序等。

排序算法的效率对计算机的性能至关重要。

八、查找算法(Searching)查找算法是在一组数据中查找特定元素的算法。

常用的查找算法包括线性查找和二分查找等。

查找算法的效率也对计算机的性能有重要影响。

九、哈希表(Hash Table)哈希表是一种高效的数据结构,它使用哈希函数将键映射到存储桶。

数据结构相关知识,算法

数据结构相关知识,算法

数据结构相关知识,算法嘿,朋友!咱今儿来聊聊数据结构和算法,这俩家伙可重要着呢!你想想,数据结构就像一个大仓库,里面的东西得放得规整,找的时候才能一下子就找到。

要是乱堆一气,那可就麻烦啦!比如说数组,它就像一排整齐的格子,每个格子里放一个东西,顺序清清楚楚。

链表呢,则像串起来的珠子,能灵活地添加和删除。

再说说算法,这就好比是解决问题的秘籍。

比如排序算法,就像是把一堆杂乱的书按照一定的顺序摆好。

冒泡排序,就好像水里的泡泡,一个一个往上冒,把大的数字一点点推到上面去。

快速排序呢,则像是一把锋利的刀,一下子把数据分成两部分,然后再分别处理。

你说要是没有这些数据结构和算法,那我们的计算机程序不得乱套啦?就像你做饭的时候,没有锅碗瓢盆,没有合适的步骤,能做出美味的菜肴吗?数据结构能让我们更高效地存储和管理数据。

比如栈,就像一个只能从一端进出的筒子,先放进去的最后才能出来,后放进去的先出来,这在处理一些特定问题的时候可有用啦!队列呢,又像是排队买东西的队伍,先到的先服务。

算法能让我们更快地解决问题。

比如说搜索算法,在一堆数据里找我们想要的东西,就像在大海里捞针,要是没有好的方法,那得找到啥时候呀?而且,数据结构和算法可不是孤立的哟!它们就像一对好兄弟,互相配合,才能让程序跑得又快又好。

比如说,在处理大规模数据的时候,选择合适的数据结构和算法,那效果简直是天壤之别。

朋友,你说要是不懂数据结构和算法,能写出优秀的程序吗?肯定不能啊!所以,咱们可得好好学,把这两门学问掌握好,才能在编程的世界里游刃有余呀!总之,数据结构和算法是编程的基石,是我们走向编程高手的必经之路。

只有深入理解它们,我们才能在代码的世界里创造出精彩的作品!。

数据结构常考的5个算法

数据结构常考的5个算法

数据结构常考的5个算法1. 递归算法递归是一种将问题分解为相同或相似的子问题解决的方法。

在递归算法中,一个函数可以调用自己来解决更小规模的问题,直到遇到基本情况,然后递归返回并解决整个问题。

递归算法通常用于解决需要重复执行相同操作的问题,例如计算斐波那契数列、计算阶乘、树和图的遍历等。

递归算法的主要特点是简洁、易理解,但在大规模问题上可能效率较低。

以下是一个使用递归算法计算斐波那契数列的示例代码:def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定顺序进行排列。

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、归并排序等。

•冒泡排序逐渐交换相邻的元素,将较大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置。

•选择排序每次选择最小(或最大)的元素,并将其放置在已排序部分的末尾。

•插入排序通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

•快速排序通过选择一个基准元素,将数组分割为左右两部分,对左右两部分分别递归地进行快速排序。

•归并排序将数组分成两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。

以下是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例代码:def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr)//2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)3. 查找算法查找算法用于在数据集合中查找特定元素的位置或存在性。

数据结构与算法(共11张PPT)

数据结构与算法(共11张PPT)

(b)入队3个元素(c)出队3个元素
(b) d, e, b, g入队
利用一组连续的存储单元(一维数组)依次存放从队 在循环队列中进行出队、入队操作时,队首、队尾指
队列示意图
在非空队列里,队首指针始终指向队头元素,而队
(b) d, e, b, g入队
8
Q.rear
a5
a4
Q.front
(d)入队2个元素
a1, a2, … , an
的指修针改 和是队依列先中进元先素出的Q的变.re原化a则情r 进况行。的,如图所示。
a3
Q.front
a2
a1
首到队尾的各个元素,称为顺序队列。
(c)
d, e出队Q.front
Q.front
◆出队:首先删去front所指的元素,然后将队首指针front+1,并
◆rear所指的单元始终为空(a。)空队列
i
i, j, k入队
(e)
1
2
3
k
r
01
j5
2
front
43
i
b, g出队
(f )
r, p,
p rear
s, t入队
循环队列操作及指针变化情况
入队时尾指针向前追赶头指针,出队时头指针向前追赶尾指针 ,故队空和队满时头尾指针均相等。因此,无法通过front=rear来 判断队列“空”还是“满”。解决此问题的方法是:约定入队前,
数据结构与算法
1算法基础 2数据结构
3栈
4队列
5链表 6树和二叉树
7查找
4队列
✓队列的基本概念 ✓队列运算
✓循环队列及其运算
4队列
1.队列的基本概念

数据结构(公式及要点汇总)

数据结构(公式及要点汇总)

数据结构(公式及要点汇总)数据结构(公式及要点汇总)在计算机科学中,数据结构是指一种组织数据的方式。

它涉及到各种算法和操作,以及与之相关的存储结构。

数据结构对于解决实际问题非常重要,因为它可以帮助我们高效地存储和访问数据。

下面是一些常见的数据结构及其相关要点和公式的汇总:一、数组(Array)- 数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的元素。

- 数组的长度在创建时确定,并且在运行时不能更改。

- 元素可以通过索引访问,索引从0开始。

- 相关公式:1. 访问元素:arr[i]2. 插入元素:arr[index] = value3. 删除元素:arr[index] = null二、链表(Linked List)- 链表也是一种线性数据结构,但与数组不同,它的元素没有连续的存储空间。

- 每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。

- 相关公式:1. 访问元素:node.value2. 插入元素:newNode.next = currentNode.next; currentNode.next = newNode3. 删除元素:prevNode.next = currentNode.next三、栈(Stack)- 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。

- 只允许在栈的顶部进行插入和删除操作。

- 相关公式:1. 入栈:push(element)2. 出栈:pop()3. 取栈顶元素:top()四、队列(Queue)- 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。

- 只允许在队列的一端插入元素(入队列),在另一端删除元素(出队列)。

- 相关公式:1. 入队列:enqueue(element)2. 出队列:dequeue()3. 取队首元素:front()五、树(Tree)- 树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。

- 每个节点可以有零个或多个子节点。

- 相关公式:1. 遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历2. 计算节点数:countNodes(node)3. 计算树的高度:height(node)六、图(Graph)- 图是一种由节点和边组成的非线性数据结构。

数据结构常见算法

数据结构常见算法
① 从左向后扫描数组,直到遇到第一个偶数 ② 从右向左扫描数组,直到遇到第一个奇数 ③ 如果i<j 交换a[i]、 a[j]的数据,,同时修改i,j的 值,继续进行2的工作
int n,*a; cin>>n; a=new int [n]; int i=0,j=n-1; for (i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; i=0; while (i<j){
template <class T> void CycleList<T>::append(Node<T> *p) { p->next=rear->next; rear->next=p; rear=p; return; }
数据结构算法
数据结构
• 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作 对象(结点)以及它们之间关系和操作等的学科。 • 1968 年克努思教授开创了数据结构的最初体系,他所著
的《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》是第一本
较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。 70 年代初,数据结构作为一门独立的课程开始进入大学
课堂。 • 下面介绍数据结构中常见的一些基本算法
• 关于算法 • 线性表上的常见算法 • 基于队列的常见算法 • 基于栈的常见算法
算法
• 多项式求的两种方法
– A(x)=anxn+an-1xn-1+…+a0
– A(x)=((anx+an-1)X+an-2)…+a0
template<typename T> T Poly1(T a[],int n,T x) { int i,j; T result=0; T xn,xx; for( i=0;i<n;i++) – A(x)=anxn+an-1xn-1+…+a0 { xn=1; xx=x; for(j=0;j<i;j++) xn=xn*xx; result=a[i]*xn+result; } return result; }

数据结构必看算法

数据结构必看算法

数据结构算法背诵一、线性表1. 逆转顺序表中的所有元素算法思想:第一个元素和最后一个元素对调,第二个元素和倒数第二个元素对调,……,依此类推。

void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2. 删除线性链表中数据域为item 的所有结点算法思想:先从链表的第2 个结点开始,从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件,若某个结点的数据域为item,则删除该结点。

最后再回过头来判断链表中的第1 个结点是否满足条件,若满足则将其删除。

void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item){q = list;list = list->next;free(q);}}3. 逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4. 复制线性链表(递归)LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5. 将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL)if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点(即未参加比较的且已按升序排列的结点)链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q;return listc;}3二、树1. 二叉树的先序遍历(非递归算法)算法思想:若p 所指结点不为空,则访问该结点,然后将该结点的地址入栈,然后再将p 指向其左孩子结点;若p 所指向的结点为空,则从堆栈中退出栈顶元素(某个结点的地址),将p 指向其右孩子结点。

头歌数据结构十大经典排序算法

头歌数据结构十大经典排序算法

头歌数据结构十大经典排序算法导言在计算机科学中,排序算法是一类常见且重要的算法。

通过对一组元素进行排序,我们可以提高数据的组织性和检索效率。

本文将介绍头歌数据结构十大经典排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序。

冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法。

它通过多次比较和交换相邻元素的方式,将较大(或较小)的元素逐渐交换至数组的一端,从而达到排序的目的。

选择排序选择排序是一种简单且高效的排序算法。

它通过每次选择未排序部分的最小元素,并将其交换至已排序部分的末尾,从而逐步构建有序序列。

插入排序插入排序是一种自然而然的排序算法。

它通过将待排序元素逐个插入已排序序列的正确位置,不断扩大已排序部分的范围,从而完成排序。

希尔排序希尔排序是一种高效的插入式排序算法。

它通过将待排序元素分组,分组内进行插入排序,然后逐步减小分组的大小,以达到整体有序的目的。

归并排序归并排序是一种高效且稳定的排序算法。

它将已排序的子序列合并,不断递归地执行该操作,直到合并整个序列,从而实现排序。

快速排序快速排序是一种高效的分治排序算法。

它通过选择一个基准元素,将序列分割成两部分,并分别对这两部分进行排序,最终将序列有序地整合起来。

堆排序堆排序是一种高效且稳定的排序算法。

它利用堆这种特殊的数据结构,在每次构建堆过程中,获取最大(或最小)元素,并将其放入已排序部分的末尾,从而完成排序。

计数排序计数排序是一种非比较性的排序算法。

它通过统计每个元素出现的次数,计算每个元素应该在有序序列中的位置,从而完成排序。

桶排序桶排序是一种高效的排序算法。

它通过将元素分配到不同的桶中,并对每个桶进行排序,从而得到排序结果。

基数排序基数排序是一种高效的排序算法。

它通过将待排序元素按照个位、十位、百位等进行排序,最终得到有序序列。

结语头歌数据结构十大经典排序算法是计算机科学中不可或缺的内容。

常用数据结构和算法

常用数据结构和算法

常用数据结构和算法在计算机科学领域,数据结构和算法是构建高效程序的基石。

无论是开发软件应用,还是进行系统优化,都离不开对数据结构和算法的研究和应用。

本文将介绍一些常用的数据结构和算法,并讨论它们的特点和应用场景。

一、数组(Array)数组是最基本的数据结构之一,它由一系列连续的内存空间组成,可以存储相同类型的数据。

数组的特点是随机存取,即可以通过索引直接访问指定位置的元素。

数组在存取数据时效率非常高,但插入和删除操作则比较低效。

它的应用场景包括存储一组有序的数据、快速查找等。

二、链表(Linked List)链表是一种非连续的数据结构,由多个节点组成,每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除操作效率高,但查找操作则比较低效,需要遍历整个链表。

链表适用于频繁插入和删除元素的场景,比如实现队列、栈等。

三、栈(Stack)栈是一种特殊的数据结构,它遵循先入后出(LIFO)的原则。

栈可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入栈(push)和出栈(pop)。

栈的应用场景很广,比如表达式求值、函数调用等。

四、队列(Queue)队列是一种遵循先入先出(FIFO)原则的数据结构。

队列可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。

队列的应用包括任务调度、消息传递等。

五、树(Tree)树是一种层次结构的数据结构,由节点和边组成。

树的结构使得在其中进行搜索、插入和删除等操作非常高效。

常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树等。

树的应用非常广泛,比如文件系统、数据库索引等。

六、图(Graph)图是一种由节点和边组成的非线性数据结构,它包括有向图和无向图。

图的表示方式有邻接矩阵和邻接表两种,它的应用场景包括网络拓扑分析、搜索算法等。

七、排序算法排序算法是数据处理中非常重要的一类算法,主要用于将一组无序的数据按照某种规则进行排序。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

常见数据结构与算法整理总结

常见数据结构与算法整理总结

常见数据结构与算法整理总结一、常见数据结构与算法整理总结在我们日常的工作中,数据结构和算法是非常重要的知识体系。

它们可以帮助我们更好地理解和处理数据,提高我们的工作效率。

在这篇文章中,我将对一些常见的数据结构和算法进行整理和总结,帮助大家更好地掌握这些知识。

二、数据结构的基础知识1.1 数组数组是一种最基本的数据结构,它可以存储一组具有相同类型的数据。

数组的优点是查找、插入和删除操作非常快,因为它们的时间复杂度都是O(1)。

但是,数组的大小是固定的,不能动态扩展。

1.2 链表链表是一种由一系列节点组成的数据结构。

每个节点包含两部分:数据域和指针域。

数据域用于存储数据,指针域用于指向下一个节点。

链表的优点是可以动态扩展,但是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(n)。

1.3 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。

它有两个主要的操作:入栈和出栈。

入栈是将元素压入栈顶,出栈是从栈顶弹出元素。

栈的优点是空间利用率高,但是只能在栈顶进行插入和删除操作,查找操作的时间复杂度是O(n)。

1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。

它有两个主要的操作:入队和出队。

入队是将元素放入队尾,出队是从队头取出元素。

队列的优点是可以动态扩展,但是只能在队头进行插入操作,查找操作的时间复杂度是O(n)。

三、算法的基础知识2.1 排序算法排序算法是将一组无序数据按照某种规则排列成有序数据的算法。

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。

排序算法的时间复杂度通常在O(nlogn)到O(n^2)之间,其中最常用的是快速排序算法。

2.2 查找算法查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法。

常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

查找算法的时间复杂度通常在O(logn)到O(n)之间,其中最常用的是二分查找算法。

2.3 图论算法图论算法是研究图结构的一类算法。

常见的图论算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。

数据结构导论算法汇总

数据结构导论算法汇总

数据结构导论算法汇总第2章线性表void error(char ch_1[])/*['erə] */{printf("\t%s\n",ch_1);return;}1、顺序表(1)类型定义const maxsize=顺序表的容量; /*const n. 常量,常数*/typedef struct{ datatype data[maxsize];int last;}sqlist;/* sequence ['si:kwəns] vt.按顺序排好. list [list] n. 列表*/(2)插入void insert_sqlist(sqlist *L,datatype x,int i) /*改成*L后就变成了值传递方式,这样才成功*/ {int j;if((*L).last==maxsize) error("biao man");if((i<1)||(i>(*L).last+1)) error("fei fa wei zhi");for(j=(*L).last;j>=i;j--)(*L).data[j]=(*L).data[j-1];(*L).data[i-1]=x;(*L).last++;} /*最坏情况时间复杂性n,平均时间复杂性n/2,平均时间复杂性量级O(n)*/ (3)删除void delete_sqlist(sqlist *L,int i){int j;if((i<1)||(i>L->last)) error("fei fa wei zhi");for(j=i+1;j<=L->last;j++)L->data[j-2]=L->data[j-1];L->last--;}/*最坏情况时间复杂性n-1,平均时间复杂性(n-1)/2,平均移动(n-1)/2个元素,平均时间复杂性量级O(n) */(4)定位int locate_sqlist(sqlist L,datatype x){int i=1;while((i<=st)&&(L.data[i-1]!=x))i++;if(i<=st) return(i);else return(0);} /*平均时间复杂性量级O(n)*/2.单链表(默认带头结点)(1)类型定义typedef struct node *pointer;struct node{ datatype data;pointer next;}; /*此处的“;”不能少*/typedef pointer lklist;/*link[liŋk] n.链环,环节pointer ['pɔintə] n. 指针*/(2)初始化#define NULL 0lklist initiate_lklist() /*[i'niʃieit, i'niʃiət, -eit] vt. 开始,创始*/ {lklist t;t=(lklist)malloc(sizeof(lklist));t->next=NULL;return(t);}(3)求表长int length_lklist(lklist head)/*[leŋθ, leŋkθ] */{pointer p=head;int j=0;while(p->next){p=p->next;j++;}return(j);} /*时间复杂性量级O(n)*/ (4)按序号查找#define NULL 0pointer find_lklist(lklist head,int i){pointer p=head;int j=0;while((p->next)&&(j<i)){p=p->next;j++;}if(i==j) return(p);else return(NULL);} /*查找成功需平均比较21n个结点*/ (5)定位int locate_lklist(lklist head,datatype x){pointer p=head;int j=0;while((p->next)&&(p->data!=x)){p=p->next;j++;}if(p->data==x) return(j);else return(0);} /*时间复杂性量级O(n)*/(6)删除void delete_lklist(lklist head,int i){pointer p,q;p=find_lklist(head,i-1);if(p&&p->next){q=p->next;p->next=q->next;free(q);}else error("bu cun cai di 'i' ge jie dian");}(7)插入void insert_lklist(lklist head,datatype x,int i){pointer p,s;p=find_lklist(head,i-1);if(p==NULL)error("bu cun zai di 'i' ge wei zhi");else{s=(pointer)malloc(sizeof(pointer));s->data=x;s->next=p->next;p->next=s;}} /*时间复杂性量级O(n)*/ (8)建表1lklist create_lklist1()/*[kri'eit] */{lklist head;int i=1;datatype x;head=initiate_lklist();scanf("%c",&x); /*如果datatype是int类型,%c就要改成%d */while(x!='$') /*输入的不是结束标志时继续链入,结束标志也要作相应的改动*/ {insert_lklist(head,x,i);i++;scanf("%c",&x); /*如果datatype是int类型,%c就要改成%d */ }return(head);} /*时间复杂性≈n(n-1)/2,量级()2n O*/(9)建表2#define NULL 0lklist create_lklist2()/*[kri'eit] */{lklist head;pointer p,q;datatype x;head=(lklist)malloc(sizeof(lklist));p=head;scanf("%c",&x); /*如果datatype是int类型,%c就要改成%d */while(x!='$') /*如果datatype是int类型,用10000或别的数作结束标志*/{q=(pointer)malloc(sizeof(pointer));q->data=x;p->next=q;p=q;scanf("%c",&x); /*如果datatype是int类型,%c就要改成%d */ }p->next=NULL;return(head);} /*时间复杂性量级O(n)*/(10)清除重复结点void purge_lklist(lklist head) /* purge [pə:dʒ] vt. 净化;清洗*/ {pointer p,q,r;p=head->next;if(!p) return;while(p->next){q=p;while(q->next)if(q->next->data==p->data){r=q->next;q->next=r->next;free(r);}else q=q->next;p=p->next;}}3.其它链表(1)循环链表①带头结点,只设尾指针<1>类型定义typedef struct linked_queue{datatype data;struct linked_queue *next;}LqueueTp;typedef struct queueptr{LqueueTp *rear;}QueptrTp;<2>初始化void InitQueue(QueptrTp *lq){LqueueTp *p;p=(LqueueTp *)malloc(sizeof(LqueueTp));lq->rear=p;lq->rear->next=lq->rear;}<3>入队列void EnQueue(QueptrTp *lq,datatype x){LqueueTp *p;p=(LqueueTp *)malloc(sizeof(LqueueTp));p->data=x;p->next=lq->rear->next;lq->rear->next=p;lq->rear=p;}<4>出队列int OutQueue(QueptrTp *lq,datatype *x){LqueueTp *p,*s;if(lq->rear->next==lq->rear){error("Queue is empty!");return(0);}else{p=lq->rear->next;s=p->next;*x=s->data;p->next=s->next;if(s==lq->rear)lq->rear=p; /*如果此时队列中只剩下头结点和尾结点,让尾指针指向头结点,这样才能恢复到初始化状态,这步不能少,而双链表中却不能有这步*/free(s);return(1);}}(2)双链表(当成有头结点的队列来处理)①类型定义typedef struct linked_queue{datatype data;struct linked_queue *prior,*next; /*['praiə] adj. 在先的,在前的*/ }LqueueTp;typedef struct queueptr{LqueueTp *head;}QueptrTp;/*摘除*/p->prior->next=p->next; /*p指向待删结点,两语句可颠倒*/p->next->prior=p->prior;/*链入*/q->prior=p; /*p后面链入q*/q->next=p->next;p->next->prior=q;p->next=q;②初始化void InitQueue(QueptrTp *lq){LqueueTp *p;p=(LqueueTp *)malloc(sizeof(LqueueTp));lq->head=p;lq->head->prior=lq->head;lq->head->next=lq->head;}③入队列void EnQueue(QueptrTp *lq,datatype x) /*插在头结点之前*/{LqueueTp *p;p=(LqueueTp *)malloc(sizeof(LqueueTp));p->data=x;p->prior=lq->head->prior;p->next=lq->head;lq->head->prior->next=p;lq->head->prior=p;}④出队列int OutQueue(QueptrTp *lq,datatype *x){LqueueTp *p,*s;if(lq->head->next==lq->head){error("Queue is empty!");return(0);}else{p=lq->head->next;s=p->next;*x=p->data;lq->head->next=s;s->prior=lq->head;free(p);return(1);}}⑤定位int Locate_Queue(QueptrTp *lq,datatype x){int i=1;LqueueTp *p;p=lq->head->next;while((p->data!=x)&&(p!=lq->head)){p=p->next;i++;}if(p->data==x) return i;else return 0;}⑥插入void Insert_Queue(QueptrTp *lq,datatype x,int i){int j=0;LqueueTp *p,*q;p=lq->head;while((j<i-1)&&(p->next!=lq->head)){p=p->next;j++;}if(j==i-1){q=(LqueueTp *)malloc(sizeof(LqueueTp));q->data=x;q->prior=p;q->next=p->next;p->next->prior=q;p->next=q;}else error("bu cun cai di 'i' ge wei zhi!");}⑦删除void Delete_Queue(QueptrTp *lq,int i){int j=0;LqueueTp *p,*q;p=lq->head;while((j<i-1)&&(p->next!=lq->head)){p=p->next;j++;}if(j==i-1){q=p->next;p->next=q->next;q->next->prior=p;free(q);}else error("bu cun cai di 'i' ge wei zhi!");}4.串(1)顺序串的类型定义const maxlen=串的最大长度;typedef struct{char ch[maxlen];int curlen;}string;/*current ['kʌrənt] adj. 现在的。

数据结构算法与实现重要选择合集

数据结构算法与实现重要选择合集

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索- 百度文库六树1.一棵具有n个结点的完全二叉树的树高度(深度)是(⎣log2n⎦+1)2.有关二叉树下列说法正确的是(一棵二叉树的度可以小于2)每个结点至多有两颗子树,即二叉树中不存在度大于2的节点。

3.二叉树的第I层上最多含有结点数为(2I-1)4.在下述结论中,正确的是(①④)①只有一个结点的二叉树的度为0;②二叉树的度为2;③二叉树的左右子树可任意交换;④深度为K的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树。

5.由3 个结点可以构造出多少种不同的二叉树?(5)6.引入二叉线索树的目的是(加快查找结点的前驱或后继的速度)7.有n个叶子的哈夫曼树的结点总数为(2n-1)8.一棵非空的二叉树的先序遍历序列与后序遍历序列正好相反,则该二叉树一定满足(只有一个叶子结点)9.一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是(501)若每个结点均已经编号,则最大的编号为1001,其父亲结点的编号为500,那么从501到1001均为叶子结点。

因此,叶子结点数为1001-500=501。

故答案为D。

11.已知一棵二叉树的后序遍历序列为DABEC,中序遍历序列为DEBAC,则它的先序遍历序列为(CEDBA)A)ACBED B)DECAB C)DEABC D)CEDBA12.若一棵二叉树具有10个度为2的结点,5个度为1的结点,则度为0的结点个数是(11)13.利用二叉链表存储树时,根结点的右指针是(空)14.设森林F中有三棵树,第一,第二,第三棵树的结点个数分别为M1,M2和M3。

与森林F对应的二叉树根结点的右子树上的结点个数是(M2+M3)当森林转化为对应的二叉树时,二叉树的根结点及其左子树是由森林的第一棵树转化而来,二叉树的右子树是由森林的其余树转化而来。

15.若X是中序线索二叉树中一个有左孩子的结点,且X不为根,则X的前驱为(X的左子树中最右结点)中序遍历二叉树时,结点的后继为遍历右子树时访问的第一个结点,即右子树中最左下的结点。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 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. 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)。

while (p && j<i) { p = p->next; ++j; }
// 顺指针向后查找,直到 p 指向第 i 个元素
// 或 p 为空
if ( !p || j>i )
return ERROR;
// 第 i 个元素不存在
e = p->data;
// 取得第 i 个元素
return OK;
} // GetElem_L
销毁栈 ClearStack(&L):
void ClearStack(ListStack *&L) { ListStack *p=L->next; while (p!=NULL) { free(L); L=p; p=p->next; }
求栈的长度 StackLength(L):
int StackLength(ListStack *L) { int i=0; ListStack *p; p=L->next; while (p!=NULL) { i++;p=p->next; } return(i); }
中序遍历递归算法:
void InOrder(BTree BT) {
if (BT) {
InOrder(BT->Lchild); Visit(BT); InOrder(BT->Rchild); } }
后序遍历递归算法:
void PostOrder(BTree BT) {
if (BT)
பைடு நூலகம்
{ PostOrder(BT->Lchild); PostOrder(BT->Rchild); Visit(BT); };
数据结构算法合集
顺序表中插入一个数:
Status ListInsert_sq(SqList &l,int i,elemtype x) { if (i<0||i>l.length) return(ERROR); if(l.length==MAXSIZE) return(OVERFLOW); for(j=l.length;j>=i;j--)
判断栈是否为空 StackEmpty(L):
int StackEmpty(ListStack *L) { return(L->next==NULL); }
进栈 Push(&L,e):
void Push(ListStack *&L,ElemType e) { ListStack *p; p=(ListStack *)malloc(sizeof(ListStack)); p->data=e; p->next=L->next; /*插入*p 结点作为第一个数据结点*/ L->next=p; }
}
printf(“%c\n”,p->data);
//别忘记输出尾结点数据
单链表的修改(或读取):
Status GetElem_L(LinkList L, int i, ElemType &e) {
// L 是带头结点的链表的头指针,以 e 返回第 i 个元素
p = L->next; j = 1; // p 指向第一个结点,j 为计数器
出栈 Pop(&L,&e):
int Pop(ListStack *&L,ElemType &e) { ListStack *p; if (L->next==NULL) return 0; /*栈空的情况*/ p=L->next; /*p 指向第一个数据结点*/ e=p->data; L->next=p->next; free(p); return 1; }在栈不为空的条件下,将头结点后继数据结点的数据域赋给 e,然后将其删
//构造左子树
BT->rchild =PreCreate_BT( );
//构造右子树
return BT;
}
计算叶子节点数目:
void Leaf(BTree BT, int &count) {
if (!BT) return; Leaf(BT->Lchild, count); //计算左子树的叶子结点个数 if (BT->Lchild==NULL&&BT->Rchild==NULL) count++; Leaf(BT->Rchild, count); //计算右子树的叶子结点个数 }
//一般需要 3 个指针变量
int n ;
// 数据元素的个数
int m=sizeof(Lnode);
/*结构类型定义好之后,每个变量的长度就固定了,
m 求一次即可*/
void build()
//字母链表的生成。要一个一个慢慢链入
{ int i;
head=(LinkList)malloc(m);
//m=sizeof(Lnode) 前面已求出
move ( x , 1 , z ) ;
//将编号为 1 的盘子从 x 柱移到 z 柱 else
{ //将 n -1 个 编号从上到下为 1…n-1 的盘子从 x 柱,借助 y 柱移到 z 柱 Hanoi ( n-1 , x , z , y ) ;
move ( x , n, z) ; //将编号为 n 的盘子从 x 柱移到 z 柱 //将 n -1 个 编号从上到下为 1…n-1 的盘子从 y 柱,借助 x 柱移到 z 柱
单链表的插入:
Status ListInsert(LinkList &L, int i, ElemType e) //L 为带头结点的单链表的头指针,本算法
// 在链表中第 i 个结点之前插入新的元素 e { p=L->next; j=1; while(p&&j<i-1){p=p->next; ++j;} // 寻找第 i-1 个结点 if(!p||j>i-1)return ERROR; //i 大于表长或者小于 1 s=(LinkList)malloc(sizeof(Lnode)); s->data=e; s->next=p->next; p->next=s; return OK;}
{ ListStack *p=L->next; while (p!=NULL) { printf("%c ",p->data);
p=p->next; } printf("\n"); }
Hanoi :
Void Hanoi ( int n, char x, char y, char z ) { //将 n 个 编号从上到下为 1…n 的盘子从 x 柱,借助 y 柱移到 z 柱 if ( n = = 1 )
Hanoi ( n-1 , y , x , z ); }} //Hanoi move(x,n,z) {printf(“%i. Move disk %i from %c to %c \n”,++c,n,x,z);//c 为初值为 0 的全局变量,对搬动次数 }
先序遍历二叉树算法
void PreOrder(BTree BT) { if (BT) { Visit(BT); PreOrder(BT->Lchild); PreOrder(BT->Rchild); } }
除。
取栈顶元素 GetTop(L) :
int GetTop(ListStack *L,ElemType &e) { if (L->next==NULL) return 0;
/*栈空的情况*/ e=L->next->data; return 1; }
显示栈中元素 DispStack(L):
从第一个数据结点开始扫描单链表,并输出当前访问结点的数据域值 void DispStack(ListStack *L)
//将 pa 、pb 结点按大小依次插入 C 中
{ if(pa->data<=pb->data)
{pc->next=pa; pc=pa; pa=pa->next;}
else {pc->next=pb; pc=pb; pb=pb->next}
}
pc->next = pa?pa:pb ; //插入剩余段
L.elem[j-1]=L.elem[j]; L.length--; }
单链表的建立和输出:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct list{char data; struct list*next;}
Lnode, *LinkList;
Lnode *p,*q,*head;
进栈:
void push(seqstack *s,ElemType x) { if (stackfull(s)) error(“stack overflow”); s–>data[s–>top++]=x; }
退栈:
void pop(seqstack *s,ElemType *x) { if(stackempty(s)) error(“stack underflow”); s–>top--; *x=s–>data[top]; }
两个链表的归并:
Void MergeList_L(LinkList &La,LinkList &Lb,LinkList &Lc)
{ //按值排序的单链表 LA,LB,归并为 LC 后也按值排序
pa=La-->next; pb=Lb-->next; Lc=pc=La; //初始化
相关文档
最新文档