数据结构与算法基础(第三版)第四章图精品PPT课件
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《数据结构与算法 》课件
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人工智能领域中,数据结构对于机器学习、深度学习等算法的效率至关重要。例如,使用决策树、神经网络等数据结构进行分类、预测等任务。
数据结构在人工智能中的优化可以提升算法的效率和准确性,例如通过使用哈希表实现快速特征匹配,提高图像识别速度。
THANK YOU
定义与分类
添加边、删除边、查找路径等。
基本操作
图中的边可以是有方向的,也可以是无方向的。节点之间可以有多种关系,如邻接、相连等。
特性
社交网络、交通网络、路由协议等。
应用场景
05
排序与查找算法
冒泡排序:通过重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
详细描述
链表的优势在于可以动态调整大小,插入和删除操作仅需修改指针,时间复杂度为O(1)。但链表访问特定元素需要从头部遍历,效率较低。
VS
栈和队列是特殊的线性数据结构,它们遵循特定的操作规则。栈遵循后进先出(LIFO)原则,队列遵循先进先出(FIFO)原则。
详细描述
栈用于保存按照后进先出顺序访问的数据元素,常见的操作有压栈、弹栈和查看栈顶元素。队列用于保存按照先进先出顺序访问的数据元素,常见的操作有入队、出队和查看队首元素。
03
线性数据结构
数组是线性数据结构中的基本形式,它以连续的内存空间为基础,用于存储固定长度的同类型元素。
数组具有固定的长度,可以通过索引直接访问任意元素。它适合于需要快速访问数据的场景,但插入和删除操作需要移动大量元素,效率较低。
详细描述
总结词
总结词
链表是一种线性数据结构,它通过指针链接各个节点,节点包含数据和指向下一个节点的指针。
数据结构在人工智能中的优化可以提升算法的效率和准确性,例如通过使用哈希表实现快速特征匹配,提高图像识别速度。
THANK YOU
定义与分类
添加边、删除边、查找路径等。
基本操作
图中的边可以是有方向的,也可以是无方向的。节点之间可以有多种关系,如邻接、相连等。
特性
社交网络、交通网络、路由协议等。
应用场景
05
排序与查找算法
冒泡排序:通过重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
详细描述
链表的优势在于可以动态调整大小,插入和删除操作仅需修改指针,时间复杂度为O(1)。但链表访问特定元素需要从头部遍历,效率较低。
VS
栈和队列是特殊的线性数据结构,它们遵循特定的操作规则。栈遵循后进先出(LIFO)原则,队列遵循先进先出(FIFO)原则。
详细描述
栈用于保存按照后进先出顺序访问的数据元素,常见的操作有压栈、弹栈和查看栈顶元素。队列用于保存按照先进先出顺序访问的数据元素,常见的操作有入队、出队和查看队首元素。
03
线性数据结构
数组是线性数据结构中的基本形式,它以连续的内存空间为基础,用于存储固定长度的同类型元素。
数组具有固定的长度,可以通过索引直接访问任意元素。它适合于需要快速访问数据的场景,但插入和删除操作需要移动大量元素,效率较低。
详细描述
总结词
总结词
链表是一种线性数据结构,它通过指针链接各个节点,节点包含数据和指向下一个节点的指针。
数据结构与算法基础PPT课件
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组成,数据元素包含数据项(Data Item)
• 在学生档案管理系统中,每位学生信息是数据的基本单位,称之为数据元素,也称为元素 (Element)、节点(Node)或者记录(Record)
• 组成数据元素的项称之为数据项,数据项是数据的最小标识单位,又称为字段(Field )或者域(Field)
• 例如,学生信息由学号、姓名、性别、出生年月、专业等组成
• 数据结构可以表示为DS=(D, R),其中DS表示数据结构,D表示数据集合,R表示关系( Relation)集合
• 三口之家的成员的数据逻辑结构可以表示如下: • DS=(D, R) • D={父亲, 母亲, 孩子} • R={(父亲, 母亲), (父亲, 孩子), (母亲, 孩子)}
• 数据的逻辑结构可以分为线性结构和非线性结构
• 线性链表的优点在于插入和删除效率高。其缺点是访问元素时需要遍历链表的所有元素,因而效率 欠佳
队列和栈
• 队列(Queue)是先进先出的系列(FIFO,First In First Out),即最先添加的元 素,是最先弹出的元素
• 列表可以实现队列,但并不适合。因为从列表的头部移除一个元素,列表中的所有 元素都需要移动位置,所以效率不高。用户可以使用collections模块中的deque 对象来删除列表头部的元素
• 栈(Stack)是后进先出的队列(LIFO,Last In First Out),即最后添加(push) 的元素,是最先弹出(pop)的元素
• 向列表最后位置添加元素和从最后位置移除元素非常方便和高效,故使用列表可以 快捷高效地ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ现栈
常用算法
• 数据的算法基于数据的逻辑结构,但具体实现要在物理存储结构上进行 • 基于数据结构的常用算法包括以下几种。 • (1)检索:在数据结构中查找满足给定条件的节点。 • (2)插入:在数据结构中增加新的节点。 • (3)删除:从数据结构中删除指定节点。 • (4)更新:改变指定节点的一个或者多个字段的值。 • (5)排序:按某种指定的顺序重新排列节点(从而可以提高其他算法的
• 在学生档案管理系统中,每位学生信息是数据的基本单位,称之为数据元素,也称为元素 (Element)、节点(Node)或者记录(Record)
• 组成数据元素的项称之为数据项,数据项是数据的最小标识单位,又称为字段(Field )或者域(Field)
• 例如,学生信息由学号、姓名、性别、出生年月、专业等组成
• 数据结构可以表示为DS=(D, R),其中DS表示数据结构,D表示数据集合,R表示关系( Relation)集合
• 三口之家的成员的数据逻辑结构可以表示如下: • DS=(D, R) • D={父亲, 母亲, 孩子} • R={(父亲, 母亲), (父亲, 孩子), (母亲, 孩子)}
• 数据的逻辑结构可以分为线性结构和非线性结构
• 线性链表的优点在于插入和删除效率高。其缺点是访问元素时需要遍历链表的所有元素,因而效率 欠佳
队列和栈
• 队列(Queue)是先进先出的系列(FIFO,First In First Out),即最先添加的元 素,是最先弹出的元素
• 列表可以实现队列,但并不适合。因为从列表的头部移除一个元素,列表中的所有 元素都需要移动位置,所以效率不高。用户可以使用collections模块中的deque 对象来删除列表头部的元素
• 栈(Stack)是后进先出的队列(LIFO,Last In First Out),即最后添加(push) 的元素,是最先弹出(pop)的元素
• 向列表最后位置添加元素和从最后位置移除元素非常方便和高效,故使用列表可以 快捷高效地ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ现栈
常用算法
• 数据的算法基于数据的逻辑结构,但具体实现要在物理存储结构上进行 • 基于数据结构的常用算法包括以下几种。 • (1)检索:在数据结构中查找满足给定条件的节点。 • (2)插入:在数据结构中增加新的节点。 • (3)删除:从数据结构中删除指定节点。 • (4)更新:改变指定节点的一个或者多个字段的值。 • (5)排序:按某种指定的顺序重新排列节点(从而可以提高其他算法的
《算法与数据结构》PPT课件
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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)
全套电子课件:数据结构(C语言版)(第三版)
![全套电子课件:数据结构(C语言版)(第三版)](https://img.taocdn.com/s3/m/2e235fe85f0e7cd185253634.png)
例 计算f=1!+2!+3!+…+n!, 用C语言描述。
void factorsum(n) int n;{int i,j;int f,w; f=0; for (i=1,i〈=n;i++) {w=1; for (j=1,j〈=i;j++) w=w*j; f=f+w;} return;
1.2 数据结构的发展简史及其 在计算机科学中所处的地位
• 发展史: 1、 “数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设
立的。 2、 1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系,他所
著的《计算机程序设计技巧》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。
⑵ while语句
while (〈条件表达式〉) { 循环体语句; }
• while循环首先计算条件表达式的值,若条件表达式的值非零, 则执行循环体语句,然后再次计算条件表达式,重复执行,直 到条件表达式的值为假时退出循环,执行该循环之后的语句。
⑶ do-while语句
do { 循环体语句 } while(〈条件表达式〉)
• 地位: 1、“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。
2、数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间 的一门核心课程。
3、数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计(特别是非 数值性程序设计)的基础,而且是设计和实
1.3 什么是数据结构
• 解决非数值问题的算法叫做非数值算法,数据处理方面的算法都 属于非数值算法。例如各种排序算法、查找算法、插入算法、删 除算法、遍历算法等。
• 数值算法和非数值算法并没有严格的区别。
数据结构和算法PPT教学课件
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(1)有且只有一个根结点
(2) 每个节点最多有一个前件,也最多有一个后件.
B 、线形表的顺序存储结构
是计算机中存储线形表的最简单的方法.
两个基本特点:
(1)线形表中所有元素所占的空间都是连续的
(2)线形表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序
2020/12/10 依次存放的
5
3 、栈及基本运算
(1)栈的概念:
2、二叉树的特点 (1)在第K层上,最多有2k-1(K>=1)个结点
(2)深度为M的二叉树,最多有2M-1个结点(深度指层数)
(3)任何二叉树中,度为0的结点(叶子)总比度为2的结 点多一个
2(020/412)/10 具有n个结点的二叉树,深度至少为[lon2n]+1
9
3、完全二叉树和满二叉树 完全二叉树 是指最后一层外,每一层上的结点数均达到最大值, 在最后一层上只缺少右边的若干结点。 满二叉树 满二叉树是指除最后一层外,每一层上的所有结点有 两个子结点,则在第K层上有2k-1个结点,深度为m的 满二叉树有2m-1个结点。
特点: “先进先出” FIFO 或”后进后出” LILO
队列运算: 入队:从队尾插入 退队:从队头删除
2020/12/10
7
5 、线性链表
(1)概念: 线性表的链式存储结构称为线形链表.
(2)存储原理:
把存储结点分成两部分,第一部分存储数据元素,第二
部分存储下一元素的序号(即存储结点的地址).
(3)特点:
时间复杂度:是指执行算法所需要的计算工作量.
空间复杂度:是指执行算法所需要的内存空间.
存储空间包括:算法程序所占空间,输入原始数据所占空间
执行算法时需要的额外空间.
《数据结构与算法 》课件
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自然语言处理
自然语言处理中,数据结构用于表示句子、单词之间的关系,如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息,如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性,如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序,如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找:从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素,直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找:在有序数据结构中查找某 一特定元素,从中间开始比较,如果 中间元素正好是要查找的元素,则搜 索过程结束;如果某一特定元素大于 或者小于中间元素,则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找,而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空,则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要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的所有数据要小,然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础,用于存储、检索 和管理大量数据。例如,B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
自然语言处理中,数据结构用于表示句子、单词之间的关系,如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息,如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性,如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序,如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找:从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素,直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找:在有序数据结构中查找某 一特定元素,从中间开始比较,如果 中间元素正好是要查找的元素,则搜 索过程结束;如果某一特定元素大于 或者小于中间元素,则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找,而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空,则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要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的所有数据要小,然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础,用于存储、检索 和管理大量数据。例如,B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
数据结构与算法(共11张PPT)
![数据结构与算法(共11张PPT)](https://img.taocdn.com/s3/m/88bf4b3c2379168884868762caaedd3383c4b5dd.png)
(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
数据结构第四章
![数据结构第四章](https://img.taocdn.com/s3/m/d892adc514791711cd791756.png)
T 插入串
S pos
T 插入后
A
A串部分被舍弃
MAXLEN
(3) 插入后串长(st+st+st≥MAXLEN且pos+st>MAXLEN,则A全部 字符被舍弃(不需后移),并且T在插入时也有部分字符被舍弃
S pos
A 插入前
S pos
T 插入后
MAXLEN 舍弃
T 插入串
S.ch 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 … abcde fgh i j k
st
MAXLEN-1 …
串的长度st+1
省级精品课程配套教材 高等学校计算机类“十二五” 规划2教. 在材串尾存储一个特殊字符作为串的终结符
比如C语言中用’\0’来表示串的结束。 char s[MAXLEN];
5 { /*连接后串长小于MAXLEN */
6 for(i=S->last; i<=S->last+st; i++)
7
S->ch[i+1]=T.ch[i-S->last];
8 S->last=S->last+st+1;
省级精品课程配套教材
高等学校计算机类“十二五”
规划教材
第四章 串
1.教学目的:
掌握串的定义、基本运算的实现及基本串匹配算法。
2.教学要求:
①理解串的七种基本运算的定义。 ②掌握利用这些基本运算来实现串的其它各种运算的方法。 ③掌握在顺序存储结构上实现串的各种操作的方法。 ④理解KMP算法,了解NEXT函数和改进NEXT函数的定义和计算。 ⑤理解串名的存储映象和在堆存储结构实现串操作的方法。
数据结构与算法第四章清华大学出版社赵玉兰
![数据结构与算法第四章清华大学出版社赵玉兰](https://img.taocdn.com/s3/m/eb2fc595fd0a79563d1e721f.png)
Input:Visit()是结点访问函数
Process:按中序遍历对二叉树中每个结点调用Visit( )
1次且仅1次
Output:根据Visit( ),按中序遍历序列得到结果
PostOrder
Input:Visit()是结点访问函数
Process:按后序遍历对二叉树中每个结点调用Visit( )
1次且仅1次
性质4 具有 n 个结点的二叉树的高度最小为 log2(n+1)
证明:由性质2,高度为 h 的二叉树最多有 2h - 1个结 点,即 n 2h - 1 因此 h≥log2(n+1) 因为 h 只能是整数,所以, h≥log2(n+1)
注: x :表示不小于x的最小整数 x :表示不大于x的最大整数
Process:删除二叉树 IsEmpty
Process:判断二叉树是否是空 Output:若二叉树为空,则返回true,否则返回false
15
4.2 二叉树——ADT二叉树
Size Process:计算二叉树的结点数size Output:size
Height Process:计算二叉树的高度height Output:height
结点的度(degree)
结点所拥有的子女数
叶(leaf)结点
度为0的结点
分枝结点(branch node)
度大于0的结点
树的度(degree)
树中最大的结点度
7
4.1 树(Tree)的定义和基本术语
结点所在的层次(level)
树根的层次为1
其它任一结点所在的层次是其双亲的层次加1
Output: 根据Visit( ),按后序遍历序列得到结果
《算法与数据结构》课件
![《算法与数据结构》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/72898d7deffdc8d376eeaeaad1f34693daef10a4.png)
算法设计技巧
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 。
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
![数据结构与算法分析 第三版 clifford 第四章课件](https://img.taocdn.com/s3/m/a9dc67adf524ccbff12184d5.png)
Chapter4 Lists, Stacks, and Queues
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
18
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:
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
18
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:
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D.S. 数据结构与算法
第四章 图以及与图有关的算法
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操作: Node NEWNODE ( G ) Void DELNODE ( G, v )
Void SETSUCC ( G, v1, v2 ) Void DELSUCC ( G, v1, v2 ) Listofnode SUCC ( G, v1, v2 ) Lisyofnode PRED ( G, v)
第四章 图以及与图有关的算法
V1
V2
0110
G1
G1.arcs 0 0 0 0 0001
V3
V4
1000
V1
V2
G2
V3
V4
V5
G2.arcs
01010 10101 01011 10100 01100
5
3
32
8
4
3
1
1
6
9 5
4
6
5
5
∞ 3 ∞ ∞∞ 1 ∞∞ 5 ∞ 3 ∞ ∞∞ ∞ 4 ∞∞ 9 8 ∞ ∞∞∞ 6∞∞ 5∞∞ ∞∞ ∞ ∞∞ 5
ADT. Graph G = ( V , R ) 数据对象v:v是具有相同特性的数据元素的集合,称为顶点集。 数据关系R:
R = { VR } VR = { <v , w >|v, w ∈V,且P(v,w),<v, w>表示从v到w的弧,
谓词P(v, w)定义了弧 <v, w>的意义或信息 }
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} Vnode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM] ;
Typedef struct {
AdjList vertices ;
Int
vexnum ;
Int
kind ;
} ALGraph ;
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D.S. 数据结构与算法
第四章 图以及与图有关的算法
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D.S. 数据结构与算法
第四章 图以及与图有关的算法
4.1 基本定义/术语
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定义:一个图G=(V,E)是一个由非空的有限集 V和一个边集 E 所组成的。若E中的每条边都是结点的有序对(v , w),就说 该图是有向图(directed graph,digraph)。若E中的每条边是两 个不同结点有序对,就说该图是无向图,其边仍表示成(v, w)。
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第四章 图以及与图有关的算法
第四章 图以及与图有关的算法
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4.1 基本术语
4.2 图的表示
4.3 图的搜索算法 4.4 图与树的联系
4.5 无向图的双连通性
*4.6 有向图的搜索
4.7 强连通图
4.8 拓扑分类
*4.9 关键路径
4.10 单源最短路径
*4.11 每一对顶点间的最短路径
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0 v1 1 v2 2 v3 3 v4
2
1^
3^
+
0^
有向图G1邻接表
0 v1
3^
1 v2
0^
2 v3 3 v4
0^ 2^
G1的逆邻接表
0 v1
1 v2 2 v3 3 v4 4 v5
3
1^
4
2
0^
4
3
1^
2
0^
2
1^
无向图G2邻接表
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V1
V2
G1
V3
V4
V1
G2
V4
V2
V3 V5
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1 若(i, j)∈E A[i][j] = 0 若(i, j)∈E
网的邻接矩阵可定义为: A[i][j] =
wij 若(i, j)∈E ∞ 若(i, j)∈E
n-1
n-1
TD(v
i
)
=
∑A[i][j]
j=0
=
∑A[j][i]
j=0
( n 顶点个数 )
n-1
n-1
TD(vi)=OD(vi)+ID(vi)源自intadjvex ;
struct ArcNode *nextarc ;
表结点
InfoType } ArcNode ;
*info ; Adjvex nextarc info
Typedef struct Vnode { VertexType data ; ArcNode *firstarc ;
头结点 data firstarc
Int ISEDGE ( G, v1, v2 ) Node FirstAdjVex( G , v )
Node NextAdjVex( G, v, w )
术语:顶点 弧 边 邻接 相邻
依附
路径(路) 简单路径 环路
带标号的图(网)
连通
连通图
强连通图 连通分量
完全图 子图 度
完全图 入度
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Typedef enum { DG, DN, AG, AN } GraphKind ;
Typedef struct ArcCell {
VRType adj ;
InfoType *info ;
} ArcCell , AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM] ;
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有向图G1
无向图G2
有 向 网
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第四章 图以及与图有关的算法
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2、图的链式存储——邻接表(Adjacency List)
#define MAX_VERTEX_NUM 20
Typedef struct ArcNode {
稀疏图 出度
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稠密图 生成树
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第四章 图以及与图有关的算法
4.2 图的表示
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1、图的顺序存储——邻接矩阵
设图G = ( V, E ) ,V = { 0, 1,…,n-1 }则表示G的邻接 矩阵 A 是其元素按下式定义的nxn矩阵:
Typedef struct {
VertexType vex[MAX_VERTEX_NUM] ;
AdjMatrix arcs ;
int
vexnum , arcnum ;
GraphKind kind;
} Mgraph ;
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=
∑A[i][j]
j=0
+
∑A[j][i]
j=0
( n 顶点个数 )
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第四章 图以及与图有关的算法
#define INFINITY INT_MAX
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#define MAX_VERTEX_NUM 20