数据结构与算法ppt 下载
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数据结构与算法.ppt
A
B
A
B
C C D E D
图7.1 无向图G1
图7.2 有向图G2
2. 有向图
在一个图中,如果连接任意2个顶点的是一条弧 <vi ,vj>,即顶点之间的连线是有方向的,则称该图为有 向图。对于弧<vi ,vj>,vi 被称为起点(弧尾),vj 被称 为终点(弧头)。如图7.2。 G1=(V1, E1) V1={A,B,C,D} E1={<A,B>, <A,C>, <C,D>, <D,A>, <D,C>}
1.2 图的相关术语
1. 无向图
在一个图中,如果连接任意2个顶点的是一条无向边 (vi ,vj),即顶点之间的连线是无方向的,则称该图为无向 图。如图7.1。 G1=(V1, E1) V1={A,B,C,D,E} E1={(A,B), (A,D), (B,C), (B,E), (C,D), (C,E)}
数据结构
(数据结构及其算法)
冯耀霖
Chap 7
图
图的基本概念 概念
▲图的定义 ▲图的相关术语 ▲图的基本操作
图(graph)是一种复杂的数据结构,它能够为解 决许多具体问题提供非常理想的非数值数学模型。当今, 图结构已广泛应用于计算机科学、系统工程、管理工程、 通信与网络理论、自动控制、运筹学以至社会科学等诸 多学科。 图形结构所研究的图并非生活中所说的图画或地图, 而是用一些点和线来表示事物之间关系的某种抽象模型, 本质上是数据集合与其上关系的图形表示。
7. 权(weight)
与图的边或弧相关的数值,用于表示从一个顶点到另 一个顶点的距离、所需的时间或花费的代价等。
图7.3 彼得森图
《数据结构与算法 》课件
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》PPT课件
//按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序
for(k=0;k<t;++k)
dk值依次装在dlta[t]中
ShellSort(L,dlta[k]); //增量为dlta[k]的一趟插入排序
但链表无法“折半”!
折半插入排序的改进——2-路插入排序267
精选课件ppt
15
折半插入排序的算法分析
• 折半查找比顺序查找快,所以折半插入排序 就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时,需要经过 log2i +1 次 关键码比较,才能确定它应插入的位置。因 此,将 n 个对象用折半插入排序所进行的关 键码比较次数为:n*log2n
精选课件ppt
10
例2:关键字序列T= (21,25,49,25*,16,08),
请写出直接插入排序的具体实现过程。 *表示后一个25
解:假设该序列已存入一维数组V[7]中,将V[0]作为缓冲或 暂存单元(Temp)。则程序执行过程为:
初态:
22410暂存59856*
021816
21156
2425951*
2459*
21445699*
49 08
0 123456
完成!
i=1 i=2 i=3 i=4 i=5 i=6
时间效率: O(n2)——因为在最坏情况下,所有元素的比较
次数总和为(0+1+…+n-1)→O(n2)。其他情况
下还要加上移动元素的次数。
空间效率:O(1)——因为仅占用1个缓冲单元
算法的稳定性:稳定——因为25*排序后仍然在25的后面。
技巧:子序列的构成不是简单地“逐段分割”,而是将 相隔某个增量dk的记录组成一个子序列,让增量dk逐趟 缩短(例如依次取5,3,1),直到dk=1为止。
《数据结构与算法 》课件
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)
(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
第10章-数据结构与算法ppt课件(全)
考点3 数据结构的定义
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。
1. 数据的逻辑结构
数据的逻辑结构:是对数据元素之间的逻辑关系的描述, 它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合中的若干关系 来表示。
数据的逻辑结构与它们在计算机中的存储位置无关。 数据的逻辑结构有两个要素: 一是数据元素的集合,通常记为D; 二是D上的关系,它反映了数据元素之间的前后件关系, 通常记为R。
进行软件开发的能力。 6. 掌握数据库的基本知识,了解关系数据库的设计。
公共基础知识考试大纲
数据结构与算法考试内容: 1. 算法的基本概念;算法复杂度的概念和意义。 2. 数据结构的定义;数据的逻辑结构与存储结构;
数据结构的图形表示;线性结构与非线性结构的 概念。 3. 线性表的定义;线性表的顺序存储结构及其插入 与删除运算。 4. 栈和队列的定义;栈和队列的个数据结构可以表示成 B=(D,R)
其中 B 表示数据结构。为了反映 D 中各数据元素之间的前后 件关系,一般用二元组来表示。
例 一年四季的数据结构可以表示成 B =(D,R) D = {春,夏,秋,冬} R = {(春,夏),(夏,秋),(秋,冬)}
例 家庭成员数据结构可以表示成 B =(D, R) D = {父亲,儿子,女儿} R = {(父亲,儿子),(父亲,女儿)}
则称为非线性结构。 如 家庭成员之间辈分关系的数据结构是非线性
结构。
考点5 线性表的基本概念
10.3 线性表及其顺序存储结构
线性表(Linear List),由一组数据元素构成, 数据元素的位置只取决于自己的序号,元素之间的 相对位置是线性的。
线性表是由 n(n≥0) 个数据元素组成的一个有限 序列,表中的每一个数据元素,除了第一个外,有 且只有一个前件,除了最后一个外,有且只有一个 后件。
数据结构与算法效率课件(18PPT)高中信息技术浙教版(2019)选修1数据与数据结构
5.1 数据结构与算法效率
数据结构概念及类型
数据结构指的是数据之间的相互关系,即数 据组织形式。包括: 逻辑结构、存储结构、基本操作(数据运算)
常见类型:数组、链表、队列、栈、树和图等
各有特点
对算法效率产生一定的影响
5.1 数据结构与算法效率
时间复杂度 空间复杂度
学习任务
通过阅读书本116页5.1.1 1、认识: “时间复杂度”、“空间复杂度” 2、回答下面问题
5.1 数据结构与算法效率
学习任务
通过阅读书本118页5.1.2 1、认识: 算法复杂度对效率的影响 2、描述Байду номын сангаас据结构特点(如:数组、链表) 3、回答下面问题
2 数组与链表的数据结构特点
数据结构 数组 链表
逻辑结构 确定 明确的
移动
存储结构 连续 不连续
基本操作 增、删、改、查 增、删、改、查
空间复杂度 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储 空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如:
def fac(n): if n==0: s=1 else: s=n*fac(n-1) return s
递归算法通过反复调用,创建了多 个临时存储空间,其空间复杂度 O(n)
不包括T(n)函数的低阶项和首项系数
当我们评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近 时间复杂度,因此,在算法分析时,往往对两者不予区分,经常是 将渐近时间复杂度O(f(n))简称为时间复杂度,其中的f(n)一般是算法 中频度最大的语句频度。
时间复杂度与渐近时间复杂度
n=int(input()) s=(1+n)*n/2 print (s)
数据结构概念及类型
数据结构指的是数据之间的相互关系,即数 据组织形式。包括: 逻辑结构、存储结构、基本操作(数据运算)
常见类型:数组、链表、队列、栈、树和图等
各有特点
对算法效率产生一定的影响
5.1 数据结构与算法效率
时间复杂度 空间复杂度
学习任务
通过阅读书本116页5.1.1 1、认识: “时间复杂度”、“空间复杂度” 2、回答下面问题
5.1 数据结构与算法效率
学习任务
通过阅读书本118页5.1.2 1、认识: 算法复杂度对效率的影响 2、描述Байду номын сангаас据结构特点(如:数组、链表) 3、回答下面问题
2 数组与链表的数据结构特点
数据结构 数组 链表
逻辑结构 确定 明确的
移动
存储结构 连续 不连续
基本操作 增、删、改、查 增、删、改、查
空间复杂度 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储 空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如:
def fac(n): if n==0: s=1 else: s=n*fac(n-1) return s
递归算法通过反复调用,创建了多 个临时存储空间,其空间复杂度 O(n)
不包括T(n)函数的低阶项和首项系数
当我们评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近 时间复杂度,因此,在算法分析时,往往对两者不予区分,经常是 将渐近时间复杂度O(f(n))简称为时间复杂度,其中的f(n)一般是算法 中频度最大的语句频度。
时间复杂度与渐近时间复杂度
n=int(input()) s=(1+n)*n/2 print (s)
《算法与数据结构》课件
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 。
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//串赋值:从已有串ob复制
if ( &ob != this ) {
delete [ ] ch;
ch = new char [maxLen+1]; //重新分配
if ( ! ch ) {
cerr << “Out Of Memory!\n ”; exit (1);
} curLen = ob.curLen;
String &operator ( ) ( int pos, int len ); int operator == ( const String &ob )
const { return strcmp (ch, ob.ch) == 0; } int operator != ( const String &ob )
int curLen; //串的当前长度 char *ch; //串的存储数组 public: String ( const String & ob); String ( const char *init ); String ( ); ~String ( ) { delete [ ] ch; } int Length ( ) const { return curLen; }
//暂存原串数组
curLen += ob.curLen; //串长度累加
ch = new char [maxLen+1];
if ( ! ch ) {
cerr << “Out Of Memory!\n ”; exit (1) ;
}
strcpy ( ch, temp );
//拷贝原串数组
strcat ( ch, ob.ch );
String::String ( ) { //构造函数:创建一个空串
ch = new char[maxLen+1]; if ( !ch ) {
cout << “Allocation Error\n”; exit(1); } curLen = 0; ch[0] = ‘\0’; }
提取子串的算法示例
//串复制
strcpy ( ch, ob.ch );
}
else cout << “Attempted assignment of a String to itself!\n”;
return *this; }
char &String::operator [ ] ( int i ) { //按串名提取串中第i个字符
if ( i < 0 && i >= curLen ) { cout << “Out Of Boundary!\n ”; exit (1) ;
} return ch[i]; }
String &String:: //串连接
operator += ( const String &ob ) {
char * temp =ch;
数据结构与算法
2004.2-5
字符串 (String)
字符串是n ( 0 ) 个字符的有限序
列,记作 S : “c1c2c3…cn”
其中,S是串名字
“c1c2c3…cn”是串值 ci是串中字符
n是串的长度。
字符串抽象数据类型和类定义
const int maxLen = 128; class String {
String::String ( const char *init ) { //复制构造函数: 从已有字符数组*init复制
ch = new char[maxLen+1]; if ( !ch ){
cout << “Allocation Error\n”; exit(1); } curLen = strlen (init); strcpy ( ch, init ); }
字符串部分操作的实现
String::String ( const String &ob ) { //复制构造函数:从已有串ob复制
ch = new char[maxLen+1]; if ( !ch ) {
cout << “Allocation Error\n”; exit(1); } curLen = ob.curLen; strcpy ( ch, ob.ch ); }
pos+len -1
curLen-1
pos+len -1 curLen
String &String::
operator ( ) ( int pos, int len ) {
//从串中第pos ( pos < 0 || pos+len -1 >= maxLen
for ( int i=0, j=pos; i<len; i++, j++ ) temp→ch[i] = ch[j]; //传送串数组
temp→ch[len] = ‘\0’; //子串结束
}
return temp;
}
String &String::
operator = ( const String &ob ) {
//连接ob串数组
delete [ ] temp; return *this;
}
串的模式匹配
定义 在串中寻找子串(第一个 字符)在串中的位置
词汇 在模式匹配中,子串称为 模式,串称为目标。
示例 目标 T : “Beijing” 模式 P : “jin”
const { return strcmp (ch, ob.ch) != 0; } int operator ! ( )
const { return curLen == 0; } String &operator = ( const String &ob ); String &operator += ( const String &ob ); char &operator [ ] ( int i ); int Find ( String pat ) const; }
|| len < 0 ) {
temp.curLen = 0; //返回空串
temp.ch[0] = '\0';
}
else {
//提取子串
String *temp = new String; //动态分配
if ( pos+len -1 >= curLen )
len = curLen - pos;
temp→curLen = len; //子串长度