数据结构第7章查找
第7章图_数据结构
v4
11
2013-8-7
图的概念(3)
子图——如果图G(V,E)和图G’(V’,E’),满足:V’V,E’E 则称G’为G的子图
2 1 4 3 5 6 3 5 6 1 2
v1 v2 v4 v3 v2
v1 v3 v4
v3
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12
图的概念(4)
路径——是顶点的序列V={Vp,Vi1,……Vin,Vq},满足(Vp,Vi1),
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本章目录
7.1 图的定义和术语 7.2 图的存储结构
7.2.1 数组表示法 7.2.2 邻接表 ( *7.2.3 十字链表 7.3.1 深度优先搜索 7.3.2 广度优先搜索 7.4.1 图的连通分量和生成树 7.4.2 最小生成树
*7.2.4 邻接多重表 )
7.3 图的遍历
连通树或无根树
无回路的图称为树或自由树 或无根树
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18
图的概念(8)
有向树:只有一个顶点的入度为0,其余 顶点的入度为1的有向图。
V1 V2
有向树是弱 连通的
V3
V4
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19
自测题
7. 下列关于无向连通图特性的叙述中,正确的是
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29
图的存贮结构:邻接矩阵
若顶点只是编号信息,边上信息只是有无(边),则 数组表示法可以简化为如下的邻接矩阵表示法: typedef int AdjMatrix[MAXNODE][MAXNODE];
*有n个顶点的图G=(V,{R})的邻接矩阵为n阶方阵A,其定 义如下:
1 A[i ][ j ] 0
【北方交通大学 2001 一.24 (2分)】
《数据结构(C语言版 第2版)》(严蔚敏 著)第七章练习题答案
《数据结构(C语言版第2版)》(严蔚敏著)第七章练习题答案第7章查找1.选择题(1)对n个元素的表做顺序查找时,若查找每个元素的概率相同,则平均查找长度为()。
A.(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2D.n答案:C解释:总查找次数N=1+2+3+…+n=n(n+1)/2,则平均查找长度为N/n=(n+1)/2。
(2)适用于折半查找的表的存储方式及元素排列要求为()。
A.链接方式存储,元素无序B.链接方式存储,元素有序C.顺序方式存储,元素无序D.顺序方式存储,元素有序答案:D解释:折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。
(3)如果要求一个线性表既能较快的查找,又能适应动态变化的要求,最好采用()查找法。
A.顺序查找B.折半查找C.分块查找D.哈希查找答案:C解释:分块查找的优点是:在表中插入和删除数据元素时,只要找到该元素对应的块,就可以在该块内进行插入和删除运算。
由于块内是无序的,故插入和删除比较容易,无需进行大量移动。
如果线性表既要快速查找又经常动态变化,则可采用分块查找。
(4)折半查找有序表(4,6,10,12,20,30,50,70,88,100)。
若查找表中元素58,则它将依次与表中()比较大小,查找结果是失败。
A.20,70,30,50B.30,88,70,50C.20,50D.30,88,50答案:A解释:表中共10个元素,第一次取⎣(1+10)/2⎦=5,与第五个元素20比较,58大于20,再取⎣(6+10)/2⎦=8,与第八个元素70比较,依次类推再与30、50比较,最终查找失败。
(5)对22个记录的有序表作折半查找,当查找失败时,至少需要比较()次关键字。
A.3B.4C.5D.6答案:B解释:22个记录的有序表,其折半查找的判定树深度为⎣log222⎦+1=5,且该判定树不是满二叉树,即查找失败时至多比较5次,至少比较4次。
(6)折半搜索与二叉排序树的时间性能()。
数据结构课后习题答案第七章
第七章图(参考答案)7.1(1)邻接矩阵中非零元素的个数的一半为无向图的边数;(2)A[i][j]= =0为顶点,I 和j无边,否则j和j有边相通;(3)任一顶点I的度是第I行非0元素的个数。
7.2(1)任一顶点间均有通路,故是强连通;(2)简单路径V4 V3 V1 V2;(3)0 1 ∞ 1∞ 0 1 ∞1 ∞ 0 ∞∞∞ 1 0邻接矩阵邻接表(2)从顶点4开始的DFS序列:V5,V3,V4,V6,V2,V1(3)从顶点4开始的BFS序列:V4,V5,V3,V6,V1,V27.4(1)①adjlisttp g; vtxptr i,j; //全程变量② void dfs(vtxptr x)//从顶点x开始深度优先遍历图g。
在遍历中若发现顶点j,则说明顶点i和j间有路径。
{ visited[x]=1; //置访问标记if (y= =j){ found=1;exit(0);}//有通路,退出else { p=g[x].firstarc;//找x的第一邻接点while (p!=null){ k=p->adjvex;if (!visited[k])dfs(k);p=p->nextarc;//下一邻接点}}③ void connect_DFS (adjlisttp g)//基于图的深度优先遍历策略,本算法判断一邻接表为存储结构的图g种,是否存在顶点i //到顶点j的路径。
设 1<=i ,j<=n,i<>j.{ visited[1..n]=0;found=0;scanf (&i,&j);dfs (i);if (found) printf (” 顶点”,i,”和顶点”,j,”有路径”);else printf (” 顶点”,i,”和顶点”,j,”无路径”);}// void connect_DFS(2)宽度优先遍历全程变量,调用函数与(1)相同,下面仅写宽度优先遍历部分。
数据结构第七章课后习题答案 (1)
7_1对于图题7.1(P235)的无向图,给出:(1)表示该图的邻接矩阵。
(2)表示该图的邻接表。
(3)图中每个顶点的度。
解:(1)邻接矩阵:0111000100110010010101110111010100100110010001110(2)邻接表:1:2----3----4----NULL;2: 1----4----5----NULL;3: 1----4----6----NULL;4: 1----2----3----5----6----7----NULL;5: 2----4----7----NULL;6: 3----4----7----NULL;7: 4----5----6----NULL;(3)图中每个顶点的度分别为:3,3,3,6,3,3,3。
7_2对于图题7.1的无向图,给出:(1)从顶点1出发,按深度优先搜索法遍历图时所得到的顶点序(2)从顶点1出发,按广度优先法搜索法遍历图时所得到的顶点序列。
(1)DFS法:存储结构:本题采用邻接表作为图的存储结构,邻接表中的各个链表的结点形式由类型L_NODE规定,而各个链表的头指针存放在数组head中。
数组e中的元素e[0],e[1],…..,e[m-1]给出图中的m条边,e中结点形式由类型E_NODE规定。
visit[i]数组用来表示顶点i是否被访问过。
遍历前置visit各元素为0,若顶点i被访问过,则置visit[i]为1.算法分析:首先访问出发顶点v.接着,选择一个与v相邻接且未被访问过的的顶点w访问之,再从w 开始进行深度优先搜索。
每当到达一个其所有相邻接的顶点都被访问过的顶点,就从最后访问的顶点开始,依次退回到尚有邻接顶点未曾访问过的顶点u,并从u开始进行深度优先搜索。
这个过程进行到所有顶点都被访问过,或从任何一个已访问过的顶点出发,再也无法到达未曾访问过的顶点,则搜索过程就结束。
另一方面,先建立一个相应的具有n个顶点,m条边的无向图的邻接表。
数据结构c语言版课后习题答案完整版
第1章绪论5.:CCBDCA6.分析下面各程序段的复度。
1〕O〔1〕2〕O〔m*n〕3〕O〔n2〕4〕O〔log3n〕〔5〕因x++共行了n-1+n-2+⋯⋯+1=n(n-1)/2,所以行O〔n2〕〔6〕O( n)第2章线性表1.babadbcabdcddac2.算法〔6〕一个算法,通一趟遍在表中确定最大的点。
ElemTypeMax(LinkListL){if(L->next==NULL)returnNULL;pmax=L->next;// 假定第一个点中数据具有最大p=L->next->next;while(p!=NULL){// 如果下一个点存在if(p->data>pmax->data)pmax=p;p=p->next;}returnpmax->data;〔7〕一个算法,通遍一趟,将表中所有点的接方向逆,仍利用原表的存空。
voidinverse(LinkList&L){ 逆置点的表Lp=L->next;L->next=NULL;while(p){q=p->next; //q指向*p的后p->next=L->next;L->next=p; //*p插入在点之后p=q;}}〔10〕度n的性表A采用序存构,写一复度O(n)、空复度O(1)的算法,算法除性表中所有item的数据元素。
[目分析] 在序存的性表上除元素,通常要涉及到一系列元素的移〔第个元素,第i+1至第n个元素要依次前移〕。
此题要求删除线性表中所有值为item的数据元素,并未要求元素间的相对位置不变。
因此可以考虑设头尾两个指针〔 i=1,j=n〕,从两端向中间移动,凡遇到值item的数据元素时,直接将右端元素左移至值为item的数据元素位置。
void Delete 〔ElemTypeA[] ,int n〕∥A是有n个元素的一维数组,本算法删除A中所有值为item的元素。
数据结构-第7章图答案
7.3 图的遍历 从图中某个顶点出发游历图,访遍图中其余顶点, 并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程。 一、深度优先搜索 从图中某个顶点V0 出发,访问此顶点,然后依次 从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍 历图,直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访 问到,若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中 一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程, 直至图中所有顶点都被访问到为止。
void BFSTraverse(Graph G, Status (*Visit)(int v)) { // 按广度优先非递归遍历图G。使用辅助队列Q和访问标志数组 visited。 for (v=0; v<G.vexnum; ++v) visited[v] = FALSE; InitQueue(Q); // 置空的辅助队列Q for ( v=0; v<G.vexnum; ++v ) if ( !visited[v]) { // v尚未访问 EnQueue(Q, v); // v入队列 while (!QueueEmpty(Q)) { DeQueue(Q, u); // 队头元素出队并置为u visited[u] = TRUE; Visit(u); // 访问u for ( w=FirstAdjVex(G, u); w!=0; w=NextAdjVex(G, u, w) ) if ( ! visited[w]) EnQueue(Q, w); // u的尚未访问的邻接顶点w入队列Q
4。邻接多重表
边结点
mark ivex
顶点结点
ilink
jvex
jlink
info
data
firstedge
#define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef emnu {unvisited, visited} VisitIf; typedef struct Ebox { VisitIf mark; // 访问标记 int ivex, jvex; // 该边依附的两个顶点的位置 struct EBox *ilink, *jlink; // 分别指向依附这两个顶点的下一条 边 InfoType *info; // 该边信息指针 } EBox; typedef struct VexBox { VertexType data; EBox *firstedge; // 指向第一条依附该顶点的边 } VexBox; typedef struct { VexBox adjmulist[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; // 无向图的当前顶点数和边数 } AMLGraph;
《数据结构》第 7 章 图
v3
v4 v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5
注
一个图可以有许多棵不同的生成树。 所有生成树具有以下共同特点: 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同; 生成树是图的极小连通子图; 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边; 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的; 在生成树中再加一条边必然形成回路。 含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} v1 v2
有向图
v3
v4
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 边:若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR,则以 无序对 (v, w) 代表这两个有序对,表示 v 和 w 之 间的一条边,此时的图称为无向图。 G2 = (V2, E2) V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}
第七章 图
E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} v1
G2
v3
v2
无向图
v4
v5
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
例:两个城市 A 和 B ,如果 A 和 B 之间的连线的涵义是 表示两个城市的距离,则<A, B> 和 <B, A> 是相同的, 用 (A, B) 表示。 如果 A 和 B 之间的连线的涵义是表示两城市之 间人口流动的情况,则 <A, B> 和 <B, A> 是不同的。 北京 <北京,上海> (北京,上海) <上海,北京> <北京,上海> 北京 上海 上海
数据结构教案7-8
课题
教学 目的 要求
第 7 章 查找 1.理解查找的基本概念和术语
章节
2.掌握线性表的顺序查找和二分法查找方法及算法实现。
3.掌握二叉排序树的生成和查找方法。
4.掌握散列表的构造方法、查找过程及解决冲突的方法。
教学重点 基于线性表的查找方法;二叉排序树;散列表
教学难点 平衡二叉树;哈希表处理冲突的方法
(1)必须采取顺序存储结构;(2)必须按关键字大小排序的有序表。
二分查找过程:
取表的中间记录关键字与查找 key 进行比较,三种情况:
相等:查找成功;
小于:要查找的记录只可能在表的后半部分;
大于:要查找的记录只可能在表的前半部分。
经过—次比较就可将查找范围缩小一半。如此反复进行,直到找到
给定关键字 key 记录,查找成功;当前查找范围为空,查找失败。
折半查找的过程可描述为:
⑴ low=1;high=length
⑵ 若 low>high,则查找失败
⑶
mid
low
high 2
若 key<L.r[mid].key,则 high=mid-1,转⑵
若 key>L.r[mid].key,则 low=mid+1,转⑵
若 key=L.r[mid].key,则查找成功,返回 mid
50
92
②若它的右子树非空,则右子树上所有结点的值
8
19
31
24
354249515 2229
38 46
53
均大于根结点的值;
43 60 70 98
③左、右子树本身又各是一棵二叉排序树。
图 7-4 一棵二叉排序树
3
数据结构 习题 第七章 图 答案
第7章图二.判断题部分答案解释如下。
2. 不一定是连通图,可能有若干连通分量 11. 对称矩阵可存储上(下)三角矩阵14.只有有向完全图的邻接矩阵是对称的 16. 邻接矩阵中元素值可以存储权值21. 只有无向连通图才有生成树 22. 最小生成树不唯一,但最小生成树上权值之和相等26. 是自由树,即根结点不确定35. 对有向无环图,拓扑排序成功;否则,图中有环,不能说算法不适合。
42. AOV网是用顶点代表活动,弧表示活动间的优先关系的有向图,叫顶点表示活动的网。
45. 能求出关键路径的AOE网一定是有向无环图46. 只有该关键活动为各关键路径所共有,且减少它尚不能改变关键路径的前提下,才可缩短工期。
48.按着定义,AOE网中关键路径是从“源点”到“汇点”路径长度最长的路径。
自然,关键路径上活动的时间延长多少,整个工程的时间也就随之延长多少。
三.填空题1.有n个顶点,n-1条边的无向连通图2.有向图的极大强连通子图3. 生成树9. 2(n-1) 10. N-1 11. n-1 12. n 13. N-1 14. n15. N16. 3 17. 2(N-1) 18. 度出度 19. 第I列非零元素个数 20.n 2e21.(1)查找顶点的邻接点的过程 (2)O(n+e) (3)O(n+e) (4)访问顶点的顺序不同 (5)队列和栈22. 深度优先 23.宽度优先遍历 24.队列25.因未给出存储结构,答案不唯一。
本题按邻接表存储结构,邻接点按字典序排列。
25题(1) 25题(2) 26.普里姆(prim )算法和克鲁斯卡尔(Kruskal )算法 27.克鲁斯卡尔28.边稠密 边稀疏 29. O(eloge ) 边稀疏 30.O(n 2) O(eloge) 31.(1)(V i ,V j )边上的权值 都大的数 (2)1 负值 (3)为负 边32.(1)n-1 (2)普里姆 (3)最小生成树 33.不存在环 34.递增 负值 35.16036.O(n 2) 37. 50,经过中间顶点④ 38. 75 39.O(n+e )40.(1)活动 (2)活动间的优先关系 (3)事件 (4)活动 边上的权代表活动持续时间41.关键路径 42.(1)某项活动以自己为先决条件 (2)荒谬 (3)死循环 43.(1)零 (2)V k 度减1,若V k 入度己减到零,则V k 顶点入栈 (3)环44.(1)p<>nil (2)visited[v]=true (3)p=g[v].firstarc (4)p=p^.nextarc45.(1)g[0].vexdata=v (2)g[j].firstin (3)g[j].firstin (4)g[i].firstout (5)g[i].firstout (6)p^.vexj (7)g[i].firstout (8)p:=p^.nexti (9)p<>nil (10)p^.vexj=j(11)firstadj(g,v 0) (12)not visited[w] (13)nextadj(g,v 0,w)46.(1)0 (2)j (3)i (4)0 (5)indegree[i]==0 (6)[vex][i] (7)k==1 (8)indegree[i]==047.(1)p^.link:=ch[u ].head (2)ch[u ].head:=p (3)top<>0 (4)j:=top (5)top:=ch[j].count(6)t:=t^.link48.(1)V1 V4 V3 V6 V2 V5(尽管图以邻接表为存储结构,但因没规定邻接点的排列,所以结果是不唯一的。
数据结构第三版第七章作业参考答案
//栈指针置初值
do { while (t)
//将 t 的所有左结点进栈
{ top++;
St[top]=t;
t=t->lchild;
} p=NULL; flag=1; while (top!=-1 && flag)
//p 指e当前结点的前一个已fg
的
结
点
//h置 t 的fgij为已fg过
{ t=St[top]; if (t->rchild==p) { if (t==s)
7.1 设二叉树 bt 的一种存储结构如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 lchild 0 0 2 3 7 5 8 0 10 1 data j h f d b a c e g i rchild 0 0 0 9 4 0 0 0 0 0
其中,bt 为树根结点指针,lchild、rchild 分别为结点的左、右孩子指针域,
Ctree(t->lchild,A,2*i);
//递归构造*t 的左子树
Ctree(t->rchild,A,2*i+1); //递归构造*t 的右子树
}
}
7.5 设计一个算法,将一棵以二叉链方式存储的二叉树 t 按顺序方式存储到数组 A 中。
解:由二叉树的顺序存储方式可知本题的递归模型f()如下:
f(t,A,i):A[i]=' ';
//顺序队首尾指针 //cm=1 表示二叉树为完全二叉树 //bj=1 表示到目前为止所有结点均有左右孩子
if (b!=NULL)
{ rear++;
Qu[rear]=b;
while (first!=rear) { first++;
数据结构第7章-答案
一、单选题C01、在一个图中,所有顶点的度数之和等于图的边数的倍。
A)1/2 B)1 C)2 D)4B02、在一个有向图中,所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的倍。
A)1/2 B)1 C)2 D)4B03、有8个结点的无向图最多有条边。
A)14 B)28 C)56 D)112C04、有8个结点的无向连通图最少有条边。
A)5 B)6 C)7 D)8C05、有8个结点的有向完全图有条边。
A)14 B)28 C)56 D)112B06、用邻接表表示图进行广度优先遍历时,通常是采用来实现算法的。
A)栈 B)队列 C)树 D)图A07、用邻接表表示图进行深度优先遍历时,通常是采用来实现算法的。
A)栈 B)队列 C)树 D)图A08、一个含n个顶点和e条弧的有向图以邻接矩阵表示法为存储结构,则计算该有向图中某个顶点出度的时间复杂度为。
A)O(n) B)O(e) C)O(n+e) D)O(n2)C09、已知图的邻接矩阵,根据算法思想,则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是。
A)0 2 4 3 1 5 6 B)0 1 3 6 5 4 2 C)0 1 3 4 2 5 6 D)0 3 6 1 5 4 2B10、已知图的邻接矩阵同上题,根据算法,则从顶点0出发,按广度优先遍历的结点序列是。
A)0 2 4 3 6 5 1 B)0 1 2 3 4 6 5 C)0 4 2 3 1 5 6 D)0 1 3 4 2 5 6D11、已知图的邻接表如下所示,根据算法,则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是。
A)0 1 3 2 B)0 2 3 1 C)0 3 2 1 D)0 1 2 3A12、已知图的邻接表如下所示,根据算法,则从顶点0出发按广度优先遍历的结点序列是。
A)0 3 2 1 B)0 1 2 3 C)0 1 3 2 D)0 3 1 2A13、图的深度优先遍历类似于二叉树的。
A)先序遍历 B)中序遍历 C)后序遍历 D)层次遍历D14、图的广度优先遍历类似于二叉树的。
数据结构 C语言版(严蔚敏版)第7章 图
1
2
4
1
e6 2 4
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7.3 图的遍历
从已给的连通图中某一顶点出发,沿着一 些边访遍图中所有的顶点,且使每个顶点 仅被访问一次,就叫做图的遍历 ( Graph Traversal )。 图中可能存在回路,且图的任一顶点都可 能与其它顶点相通,在访问完某个顶点之 后可能会沿着某些边又回到了曾经访问过 的顶点。 为了避免重复访问,可设置一个标志顶点 是否被访问过的辅助数组 visited [ ]。
2
1 2
V2
V4
17
结论:
无向图的邻接矩阵是对称的; 有向图的邻接矩阵可能是不对称的。 在有向图中, 统计第 i 行 1 的个数可得顶点 i 的出度,统计第 j 行 1 的个数可得顶点 j 的入度。 在无向图中, 统计第 i 行 (列) 1 的个数可得 顶点i 的度。
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2
邻接表 (出度表)
adjvex nextarc
data firstarc
0 A 1 B 2 C
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1 0 1
逆邻接表 (入度表)
21
网络 (带权图) 的邻接表
6 9 0 2 1 C 2 8 3 D
data firstarc Adjvex info nextarc
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9
路径长度 非带权图的路径长度是指此路径 上边的条数。带权图的路径长度是指路径 上各边的权之和。 简单路径 若路径上各顶点 v1,v2,...,vm 均不 互相重复, 则称这样的路径为简单路径。 回路 若路径上第一个顶点 v1 与最后一个 顶点vm 重合, 则称这样的路径为回路或环。
数据结构C语言版(第2版)严蔚敏人民邮电出版社课后习题答案
数据结构( C语言版)(第 2版)课后习题答案李冬梅2015.3目录第 1 章绪论 (1)第 2 章线性表 (5)第 3 章栈和队列 (13)第 4 章串、数组和广义表 (26)第 5 章树和二叉树 (33)第 6 章图 (43)第 7 章查找 (54)第 8 章排序 (65)第1章绪论1.简述下列概念:数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。
答案:数据:是客观事物的符号表示,指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数,文本编辑所用到的字符串,多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据元素:是数据的基本单位,在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。
在有些情况下,数据元素也称为元素、结点、记录等。
数据元素用于完整地描述一个对象,如一个学生记录,树中棋盘的一个格局(状态)、图中的一个顶点等。
数据项:是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。
例如,学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。
数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。
例如:整数数据对象是集合N={0 ,± 1,± 2,, } ,字母字符数据对象是集合C={‘A’,‘B’, , ,‘Z’,‘ a’,‘ b’, , ,‘z ’} ,学生基本信息表也可是一个数据对象。
数据结构:是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
换句话说,数据结构是带“结构”的数据元素的集合,“结构”就是指数据元素之间存在的关系。
逻辑结构:从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的。
因此,数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构:数据对象在计算机中的存储表示,也称为物理结构。
抽象数据类型:由用户定义的,表示应用问题的数学模型,以及定义在这个模型上的一组操作的总称。
具体包括三部分:数据对象、数据对象上关系的集合和对数据对象的基本操作的集合。
数据结构(Java语言描述)第七章 查找
第七章 查找
目录
1 查找
2 静态查找表
第七章 查找
动态查找表 哈希表 小结
总体要求
•掌握顺序查找、折半查找的实现方法; •掌握动态查找表(包括:二叉排序树、二叉平衡树 、B-树)的构造和查找方法; •掌握哈希表、哈希函数冲突的基本概念和解决冲突 的方法。
7.1基本概念
1、数据项 数据项是具有独立含义的标识单位,是数据不可分 割的最小单位。 2、数据元素 数据元素数是据由项若(名干) 数据项构成的数据单位,是在某
}
性能分析:i 0 1 2 3 4
5 13 19 21 37
Ci 3 4 2 3 4
查找成功:
比较次数 = 路径上的结点数
比较次数 = 结点 4 的层数
比较次数
2
56 7 56 64 75 1 34
判定树
5
8 9 10 80 88 92 2 34
查找37 8
树的深度
0
3
6
9
≤=
log2n +1
1
4
}
【算法7-1】初始化顺序表 public SeqTable(T[] data,int n){
elem=new ArrayList<ElemType<T>>(); ElemType<T> e; for(int i=0;i<n;i++){
e=new ElemType<T>(data[i]); elem.add(i, e); } length=n; }
前者叫作最大查找长度(Maximun Search Length),即 MSL。后者叫作平均查找长度(Average Search Length) ,即ASL。
《数据结构》第07章在线测试
《数据结构》第07章在线测试在《数据结构》第07章中,我们学习了线性表的存储结构和应用。
线性表是一种常用的数据结构,它是有限个数据元素的序列。
在这一章中,我们主要学习了线性表的顺序存储结构和链式存储结构。
首先,我们介绍了线性表的顺序存储结构,即使用一段连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
线性表的顺序存储结构具有存取速度快、插入和删除操作复杂等特点。
在顺序存储结构中,数据元素按照其在线性表中的逻辑顺序存储,利用数组的下标来表示数据元素之间的相对位置。
接下来,我们学习了线性表的链式存储结构。
链式存储结构通过一系列的节点来表示线性表中的数据元素,并通过节点之间的指针来连接这些节点。
链式存储结构相对于顺序存储结构来说,插入和删除操作更为简单,但是存取速度较慢。
在链式存储结构中,每个节点包含一个数据域和一个指针域,指针域指向下一个节点。
在学习了线性表的存储结构之后,我们讨论了线性表的顺序表实现和链表实现。
顺序表是线性表的一种顺序存储结构实现方式,它使用数组来存储数据元素。
链表是线性表的一种链式存储结构实现方式,它通过一系列节点的链接来存储数据元素。
然后,我们介绍了线性表的各种基本操作,包括初始化、插入、删除、查找、修改、合并等。
这些操作是对线性表进行增删改查等操作的方法,能够有效地对线性表进行操作。
最后,我们学习了线性表的应用,包括多项式运算、表达式转换和约瑟夫环等。
其中,多项式运算是指对多项式进行加法、减法、乘法等运算;表达式转换是指将中缀表达式转换为后缀表达式或前缀表达式;约瑟夫环是指在一个环形队列中,每隔一定数量的人出列,直到最后只剩下一个人。
综上所述,《数据结构》第07章主要介绍了线性表的存储结构和应用。
通过学习本章内容,我们深入理解了线性表的顺序存储结构和链式存储结构,以及线性表的各种操作和应用。
这些知识对于我们理解和应用数据结构具有重要意义,为我们进一步学习后续章节提供了坚实的基础。
数据结构第7章习题答案
第7章 《图》习题参考答案一、单选题(每题1分,共16分)( C )1. 在一个图中,所有顶点的度数之和等于图的边数的倍。
A .1/2 B. 1 C. 2 D. 4 (B )2. 在一个有向图中,所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的倍。
A .1/2 B. 1 C. 2 D. 4 ( B )3. 有8个结点的无向图最多有条边。
A .14 B. 28 C. 56 D. 112 ( C )4. 有8个结点的无向连通图最少有条边。
A .5 B. 6 C. 7 D. 8 ( C )5. 有8个结点的有向完全图有条边。
A .14 B. 28 C. 56 D. 112 (B )6. 用邻接表表示图进行广度优先遍历时,通常是采用来实现算法的。
A .栈 B. 队列 C. 树 D. 图 ( A )7. 用邻接表表示图进行深度优先遍历时,通常是采用来实现算法的。
A .栈 B. 队列 C. 树 D. 图( C )8. 已知图的邻接矩阵,根据算法思想,则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是( D )9. 已知图的邻接矩阵同上题8,根据算法,则从顶点0出发,按深度优先遍历的结点序列是A . 0 2 4 3 1 5 6 B. 0 1 3 5 6 4 2 C. 0 4 2 3 1 6 5 D. 0 1 23465 ( D )10. 已知图的邻接表如下所示,根据算法,则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是( A )11. 已知图的邻接表如下所示,根据算法,则从顶点0出发按广度优先遍历的结点序列是A .0 2 4 3 1 5 6B. 0 1 3 6 5 4 2C. 0 1 3 4 2 5 6D. 0 3 6 1 5 4 2⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0100011101100001011010110011001000110010011011110A .0 1 3 2 B. 0 2 3 1 C. 0 3 2 1 D. 0 1 2 3A.0 3 2 1 B. 0 1 2 3C. 0 1 3 2D. 0 3 1 2(A)12. 深度优先遍历类似于二叉树的A.先序遍历 B. 中序遍历 C. 后序遍历 D. 层次遍历(D)13. 广度优先遍历类似于二叉树的A.先序遍历 B. 中序遍历 C. 后序遍历 D. 层次遍历(A)14. 任何一个无向连通图的最小生成树A.只有一棵 B. 一棵或多棵 C. 一定有多棵 D. 可能不存在(注,生成树不唯一,但最小生成树唯一,即边权之和或树权最小的情况唯一)二、填空题(每空1分,共20分)1. 图有邻接矩阵、邻接表等存储结构,遍历图有深度优先遍历、广度优先遍历等方法。
chap06-chap07数据结构集合与搜索
集合操作的实现
集合的“并”运算
P52
集合的“并”运算
void Union ( SeqList<int>& LA, SeqList<int>& LB ) { int n1 = LA.Length ( ), n2 = LB.Length ( ); int i, k, x; for ( i = 0; i < n2; i++ ) { x = LB.getData(i); //在LB中取一元素 k = LA.Search(x); //在LA中搜索它 if (k == 0) //若在LA中未找到插入它 { LA.Insert(n1, x); n1++; } //插入到第n个表项位置} }
第 6、7 章 集合与搜索
一、集合存储 二、集合操作的实现 三、查找的基本概念 四、二分查找 五、二叉排序树(二叉搜索树) 六、B-树 七、索引查找 八、哈希或散列(HASH)查找
集合及其表示 集合基本概念 集合是成员(对象或元素)的一个群集。 集合中的成员可以是原子(单元素),也 可以是集合。 集合的成员必须互不相同。 集合中的成员一般是无序的,没有先后 次序关系。
存在以下关系对:0 ≡ 4,3 ≡ 1,6 ≡ 10,8 ≡ 9,7 ≡ 4,6 ≡ 8, 3 ≡ 5,2 ≡ 11,11 ≡ 0,那么利用并查集方法进行关系划分的过 程如下: (1)初始时有12棵树,每棵树包含一个元素。 每处理一个等价对以后,树的结构变化如下:
合并的改进算法
为了实现权重规则,可利用根结点的parent字段以 负数的形式存储计数数据。由此可得基于权重规则 的union算法: void Sets::WeightedUnion (int i, int j) { // 基于权重规则构造以i和j 为根的集合的并 int temp = parent[i] + parent[j]; if ( parent[j] < parent[i] ) // 树i 的结点少 { parent[i] = j; parent[j] = temp; } else // 树j 的结点少或与树i的同样多 { parent[j] = i; parent[i] = temp; } }
第7章 集合和搜索
第7章 集合和搜索 为了讨论方便,我们假定集合的元素具有如下定义的结构类 型:
typedef struct entry{
KeyType Key;
DataType Data ;
} Entry; 其中,KeyType和DataType是用户定义的数据类型,KeyType被称 为关键字类型,Key是关键字,我们要求类型KeyType是C语言所 允许的、可以比较大小的类型。除关键字外的其他数据项归入 Data域部分,DataType可以是简单类型,也可以是结构类型。
第7章 集合和搜索 5.自组织线性表
实际上,我们往往无法事先知道哪个记录最经常被访问。更 复杂的情况是,有的记录可能在一段时间内频繁地被访问,此后 就极少被访问了,也就是说搜索概率是随时间变化的。自组织线 性表(self-organizing list)就是为了解决这些问题而设计的。有三 种可能的自组织表方法:计数方法(count)、移至开头(move-tofront)和互换位置(transposition)。
于a0之前,a0与a1之间,a1与a2之间, …, an-2与an-1之间以及an-1
之后的共n+1个区间内的概率是相等的。搜索失败的平均搜索长
度为
1 n
ASLF 1 n 1 i0 (i 1)
1
1
n 1
i
n
2
n 1 i1 2
(7-2)
第7章 集合和搜索
4.元素按搜索概率排列
第7章 集合和搜索
7.1.2 集合ADT 现在我们给出集合抽象数据类型(见ADT 7-1)的定义。
ADT 7-1 Set { 数据: 同类元素的有限汇集。元素由关键字标识。通常,集合由不同元素组成, 其最大允许长度为MaxSet。 运算: void CreateList(Set * s,int maxsize); 已创建一个空集合。 BOOL IsEmpty(Set s) 若集合为空,则返回TRUE,否则返回FALSE。 BOOL IsFull(Set s)
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2020年8月2日
折半查找(非递归算法)
• 设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素 所在区间的上界、下界和中点,k为给定值
• 初始时,令 low=1,high=n,mid=(low+high)/2
• 让k与mid指向的记录比较 – 若k==R[mid].key,查找成功 – 若k<R[mid].key,则high=mid-1 – 若k>R[mid].key,则low=mid+1
数据结构
2020年8月2日
2020年8月2日
第7章 查找
教学内容
7.1 查找的基本概念 7.2 线性表的查找 7.3 树表的查找 7.4 哈希表的查找
2020年8月2日
教学目标
1.熟练掌握顺序表和有序表(折半查找)的查找算法 及其性能分析方法;
2.熟练掌握二叉排序树的构造和查找算法及其性能分 析方法;
• 重复上述操作,直至low>high时,查找失败
2020年8月2日
折半查找(递归算法)
int Search_Bin (SSTable ST, keyType key, int low, int high) { if(low>high) return 0; //查找不到时返回0 mid=(low+high)/2; if(key与ST.elem[mid].key) return mid; else if(key小于ST.elem[mid].key)
3.掌握二叉排序树的插入算法,了解二叉排序树的删 除算法;
4.熟练掌握哈希函数(除留余数法)的构造 5.熟练掌握哈希函数解决冲突的方法及其特点
2020年8月2日
7.1 查找的基本概念
是一种数据结构
• 查找表:
由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合
• 静态查找表:
对查找表没有修改操作
• 动态查找表:
对查找表具有修改操作
• 关键字
记录中某个数据项的值,可用来识别一个记录
• 主关键字:
唯一标识数据元素
• 次关键字:
可以标识若干个数据元素
2020年8月2日
查找算法的评价指标 关键字的平均比较次数,也称平均搜索长度
ASL(Average Search Length)
n
ASL pici i 1
n:记录的个数 pi:查找第i个记录的概率 ( 通常认为pi =1/n ) ci:找到第i个记录所需的比较次数
}
2020年8月2日
顺序查找的性能分析
• 空间复杂度:一个辅助空间。 • 时间复杂度: 1) 查找成功时的平均查找长度
设表中各记录查找概率相等 ASLs(n)=(1+2+ ... +n)/n =(n+1)/2
2)查找不成功时的平均查找长度 ASLf =n+1
2020年8月2日
顺序查找算法有特点
• 算法简单,对表结构无任何要求(顺序和链式) • n很大时查找效率较低 • 改进措施:非等概率查找时,可按照查找概率进
2020年8月2日
int Search_Seq( SSTable ST , KeyType key ){ //若成功返回其位置信息,否则返回0 ST.R[0].key =key;
for( i=ST.length; ST.R[ i ].key!=key; - - i ); //不用for(i=n; i>0; - -i) 或 for(i=1; i<=n; i++) return i;
5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
low mid high
2020年8月2日
直至low>high时,查找失败
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
low high mid
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
}SSTab的数据元素
int LocateELem(SqList L,ElemType e) { for (i=0;i< L.length;i++)
if (L.elem[i]==e) return i+1; return 0;} 改进:把待查关键字key存入表头(“哨兵”), 从后向前逐个比较,可免去查找过程中每一步都要 检测是否查找完毕,加快速度。
行排序。
2020年8月2日
练习:判断对错
n个数存在一维数组A[1..n]中,在进行顺序查找时, 这n个数的排列有序或无序其平均查找长度ASL不同。
查找概率相等时,ASL相同; 查找概率不等时,如果从前向后查找,则按查找概率 由大到小排列的有序表其ASL要比无序表ASL小。
2020年8月2日
折半查找
找70
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
low
mid
123456 7
5 13 19 21 37 56 64
high 8 9 10 11 75 80 88 92
low
mid
high
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
123456 5 13 19 21 37 56
若k==R[mid].key,查找成功 若k<R[mid].key,则high=mid-1 若k>R[mid].key,则low=mid+1
找21
7 8 9 10 11 64 75 80 88 92
low
mid
123456 7 5 13 19 21 37 56 64
2020年8月2日
7.2 线性表的查找
一、顺序查找(线性查找) 二、折半查找(二分或对分查找)
2020年8月2日
顺序查找
应用范围: 顺序表或线性链表表示的静态查找表 表内元素之间无序
顺序表的表示
typedef struct { ElemType *R; //表基址 int length; //表长
high
8 9 10 11 75 80 88 92
low
mid
high
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
lowmid high
2020年8月2日
若k==R[mid].key,查找成功 若k<R[mid].key,则high=mid-1 若k>R[mid].key,则low=mid+1