数据结构讲义 (5)
数据结构与算法-第5章
5.2.4 MFSet的应用——求等价类
设R是集合S上的一个等价关系，对任何x∈S，由 [x]R={y | y∈S，xRy}给出的集合[x]R∈S称为由 x∈S生成的一个R等价类。
若R是集合S上的一个等价关系，则由这个等价关系
可产生这个集合的唯一划分。即可以按R将S划分为
若干个不相交的子集S1，S2，…，它们的并即为S，
则这些子集Si便称为S的R等价类。
27
等价类划分：
假设集合S有n个元素，m个形如(x, y) (x, yS)的偶对确定的 等价关系R，需求S的划分。确定等价类的算法思想为：
15
5.2.2 MFSet的实现
例:
j i 3 S1 1 6 9 8 S2 2 10 3 (a) parent[i]=j (b) S1={1,3,6,9} (c) S2={2,8,10} 图5.1 集合表示法 1 6 S3 2 8 9 10
(d) S3=S1∪S2
16
MFSet类可定义如下：
class MFSet {
13
ADT MFSet { Data: S，Si (i=1,2,…, n，n>0)是集合，其成员都是子界 [1..maxnumber]内的整数且Si∩Sj= ，S1∪S2∪…∪Sn=S Operations： Constructor Input: x1, x2, …,xn Process: 用x1, x2, …,xn生成集合S，用xi生成单元素集合Si Merge //归并集合 Input: a和b是S的两个子集 Process: 将a和b中的一个并入到另一个 Find //求元素所在集合 Input: 元素e Process: 确定e所属子集Si Output: 返回Si Out Process: 输出非空子集 } //MFSet 14
《数据结构》说课稿（最终五篇）
《数据结构》说课稿（最终五篇）第一篇：《数据结构》说课稿《数据结构》“最短路径”问题说课稿一、教材分析1、特点与地位：重点中的重点。
本课是教材《数据结构》第六章第五节的内容。
图是一种典型的非线性数据结构，应用十分广泛。
求两结点之间的最短路径问题是图最常见的应用的之一，在交通运输、通讯网络等方面具有一定的实用意义。
2、重点与难点：根据高职数据结构教育要求，理论“必需，够用”，侧重于某项技术的理论依据，重点放在技能培养上。
结合学生现有抽象思维能力水平，已掌握基本概念等学情，以及求解最短路径问题的自身特点，确立本课的重点和难点如下：（1）重点：如何将现实问题抽象成求解最短路径问题，以及该问题的解决方案。
（2）难点：求解最短路径算法的程序实现。
3、教学安排：最短路径问题包含两种情况：一种是求从某个源点到其他各结点的最短路径，另一种是求每一对结点之间的最短路径。
根据教学大纲安排，重点讲解第一种情况问题的解决。
安排一个课时讲授。
教材直接分析算法，考虑实际应用需要，补充旅游景点线路选择的实例，实例中问题解决与算法分析相结合，逐步推动教学过程。
二、教学目标分析1、知识目标：掌握最短路径概念、能够求解最短路径。
2、能力目标：（1）通过将旅游景点线路选择问题抽象成求最短路径问题，培养学生的数据抽象能力。
（2）通过旅游景点线路选择问题的解决，培养学生的独立思考、分析问题、解决问题的能力。
（3）通过算法的程序实现，提高学生的编程能力。
3、素质目标：培养学生讲究工作方法、与他人合作，提高工作效率的职业素质。
三、教法分析课前充分准备，研读教材，查阅相关资料，制作多媒体课件。
教学过程中除了使用传统的“讲授法”以外，主要采用“案例教学法”，同时辅以多媒体课件，以启发的方式展开教学。
由于本节课的内容属于图这一章的难点，考虑学生的接受能力，注意与学生沟通，根据学生的反应控制好教学进度是本节课成功的关键。
四、学法指导1、课前上次课结课时给学生布置任务，使其有针对性的预习。
《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〉
数据结构第五章
5.3.1 特殊矩阵
是指非零元素或零元素的分布有一定规律的矩阵。
1、对称矩阵 在一个n阶方阵A中，若元素满足下述性质： aij = aji 0≦i,j≦n-1 则称A为对称矩阵。
对称矩阵中的元素关于主对角线对称，故只 要存储矩阵中上三角或下三角中的元素，这样， 能节约近一半的存储空间。
2013-7-25 第4章 18
5.3 矩阵的压缩存储
在科学与工程计算问题中，矩阵是一种常用 的数学对象，在高级语言编制程序时，常将 一个矩阵描述为一个二维数组。 当矩阵中的非零元素呈某种规律分布或者矩 阵中出现大量的零元素的情况下，会占用许 多单元去存储重复的非零元素或零元素，这 对高阶矩阵会造成极大的浪费。 为了节省存储空间，我们可以对这类矩阵进 行压缩存储：
5.2 数组的顺序表示和实现 由于计算机的内存结构是一维的， 因此用一维内存来表示多维数组，就必 须按某种次序将数组元素排成一列序列 ，然后将这个线性序列存放在存储器中 。 又由于对数组一般不做插入和删除 操作，也就是说，数组一旦建立，结构 中的元素个数和元素间的关系就不再发 生变化。因此，一般都是采用顺序存储 的方法来表示数组。
即为多个相同的非零元素只分配一个存储空间； 对零元素不分配空间。
课堂讨论： 1. 什么是压缩存储？ 若多个数据元素的值都相同，则只分配一个元素值的 存储空间，且零元素不占存储空间。 2. 所有二维数组（矩阵）都能压缩吗？ 未必，要看矩阵是否具备以上压缩条件。 3. 什么样的矩阵具备以上压缩条件？ 一些特殊矩阵，如：对称矩阵，对角矩阵，三角矩阵， 稀疏矩阵等。 4. 什么叫稀疏矩阵？ 矩阵中非零元素的个数较少（一般小于5%）
通常有两种顺序存储方式：
⑴行优先顺序——将数组元素按行排列，第i+1个行 向量紧接在第i个行向量后面。以二维数组为例，按 行优先顺序存储的线性序列为： a11,a12,…,a1n,a21,a22,…a2n,……,am1,am2,…,amn 在PASCAL、C语言中，数组就是按行优先顺序存 储的。 ⑵列优先顺序——将数组元素按列向量排列，第j+1 个列向量紧接在第j个列向量之后，A的m*n个元素按 列优先顺序存储的线性序列为： a11,a21,…,am1,a12,a22,…am2,……,an1,an2,…,anm 在FORTRAN语言中，数组就是按列优先顺序存储的。
《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。
数据结构讲义
《数据结构》讲义(总158页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《数据结构》讲义第一章：绪论课程：数据结构课题：第一章—小节（共4个课时）什么是数据结构基本概念和术语抽象数据类型的表现与实现算法和算法分析目的要求：理解数据、数据元素、数据项的概念；掌握逻辑结构和存储结构的关系；理解算法的基本概念；学会分析算法的时间复杂性和空间复杂性。
新课重点、难点：数据、数据元素、数据项、时间复杂性和空间复杂性教学方法：课堂讲解、例题演示，课件演示教学内容及过程：……………………………第1-2课时……………………………计算机的应用不再局限于科学计算，更多地用于控制，管理，数据处理等非数值计算的处理工作。
计算机加工处理的对象：数值，字符，表格，图形声音，图象等具有一定结构的数据。
进行程序设计时必须分析待处理的对象的特性及各对象之间存在的关系———产生背景。
什么是数据结构计算机解题步骤：建立数学模型——设计解此数学模型的算法——编制程序——进行测试调整——解答。
其中建立数学模型的实质：找出操作对象之间的关系。
例1. 图书馆书目检索——对应线性关系例2. 博奕树——对应树型关系例3. 交叉路口交通灯管理——对应图状结构。
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象及它们之间的关系和操作等的学科。
（地位）数据结构的基本概念和术语1. 数据（Data）数据是描述客观事物的数值、字符以及能输入机器且能被处理的各种符号集合。
换句话说，数据是对客观事物采用计算机能够识别、存储和处理的形式所进行的描述；是计算机加工处理的对象。
包括数值、字符、声音、图象等。
2. 数据元素（Data Element）数据元素是组成数据的基本单位, 是数据集合的个体，在计算机中通常作为一个逻辑整体进行考虑和处理。
一个数据元素可由若干个数据项组成（Data Item）。
3. 数据对象（Data Object）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。
数据结构详解ppt课件
“数据结构知识导入全程目标•数据结构的基本概念–逻辑结构–物理结构–运算结构•数据结构的基本实现–堆栈–队列–链表–二叉树知识讲解数据结构的基本概念•数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合•数据结构是计算机存储、组织数据的方式•数据结构的选择直接影响计算机程序的运行效率(时间复杂度)和存储效率(空间复杂度)•计算机程序设计=算法+数据结构•数据结构的三个层次–抽象层——逻辑结构–结构层——物理结构–实现层——运算结构识讲解•集合结构(集)–结构中的数据元素除了同属于一个集合外没有其它关系识讲解•线性结构(表)–结构中的数据元素具有一对一的前后关系识讲解•树型结构(树)–结构中的数据元素具有一对多的父子关系知识讲解实现双向线性链表•删除节点识讲解•树形结构的最简模型，每个节点最多有两个子节点•每个子节点有且仅有一个父节点，整棵树只有一个根节点•具有递归的结构特征，用递归的方法处理，可以简化算法•三种遍历序–前序遍历：D-L-R–中序遍历：L-D-R–后序遍历：L-R-D识讲解•二叉树的一般形式–根节点、枝节点和叶节点–父节点和子节点–左子节点和右子节点–左子树和右子树–大小和高度(深度)识讲解•满二叉树–每层节点数均达到最大值–所有枝节点均有左右子树知识讲解二叉树•完全二叉树–除最下层外，各层节点数均达到最大值–最下层的节点都连续集中在左边识讲解•顺序存储–从上到下、从左到右，依次存放–非完全二叉树需用虚节点补成完全二叉树识讲解•链式存储–二叉链表，每个节点包括三个域，一个数据域和两个分别指向其左右子节点的指针域识讲解•链式存储–三叉链表，每个节点包括四个域，一个数据域、两个分别指向其左右子节点的指针域和一个指向其父节点的指针域知识讲解实现有序二叉树•有序二叉树亦称二叉搜索树，若非空树则满足：–若左子树非空，则左子树上所有节点的值均小于等于根节点的值–若右子树非空，则右子树上所有节点的值均大于等于根节点的值–左右子树亦分别为有序二叉树•基于有序二叉树的排序和查找，可获得O(logN)级的平均时间复杂度知识讲解逻辑结构•网状结构(图)–结构中的数据元素具有多对多的交叉映射关系识讲解•顺序结构–结构中的数据元素存放在一段连续的地址空间中识讲解•顺序结构–随机访问方便，空间利用率低，插入删除不方便识讲解•链式结构–结构中的数据元素存放在彼此独立的地址空间中–每个独立的地址空间称为节点–节点除保存数据外，还需要保存相关节点的地址识讲解•链式结构–插入删除方便，空间利用率高，随机访问不方便知识讲解逻辑结构与物理结构的关系•每种逻辑结构采用何种物理结构实现，并没有一定之规，通常根据实现的难易程度，以及在时间和空间复杂度方面的要求，选择最适合的物理结构，亦不排除复合多种物理结构实现一种逻辑结构的可能知识讲解运算结构•创建与销毁–分配资源、建立结构、释放资源•插入与删除–增加、减少数据元素•获取与修改–遍历、迭代、随机访问•排序与查找–算法应用知识讲解数据结构的基本实现•堆栈–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•队列–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•链表–双向线性链表的实现•二叉树–有序二叉树(二叉搜索树)的实现知识讲解堆栈•后进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、栈顶指针、判空判满识讲解•动态分配、栈顶指针、注意判空知识讲解队列•先进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、前弹后压、循环使用、判空判满识讲解•动态分配、前后指针、注意判空知识讲解链表•地址不连续的节点序列，彼此通过指针相互连接•根据不同的结构特征，将链表分为：–单向线性链表–单向循环链表–双向线性链表–双线循环链表–数组链表–链表数组–二维链表识讲解•单向线性链表识讲解•单向循环链表识讲解•双向线性链表识讲解•双向循环链表识讲解•数组链表识讲解•链表数组识讲解•二维链表识讲解•结构模型识讲解•插入节点。
《数据结构》讲义
数据是描述客观事物的数值、字符以及能输入机器且能被处理的各种符号集合。
换句话说，数据是对客观事物采用计算机能够识别、存储和处理的形式所进行的描述；是计算机加工处理的对象。
包括数值、字符、声数据元素是组成数据的基本单位一个数据元素可由若干个数据项组成（）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。
…}，字母字符数据对象是集合象。
由此可看出，不论数据元素集合是无限集（如整数集）Data Structure）数据元素相互之间的关系称为结构（ Structure ），有四种基本结构。
集合结构：结构中的数据元素之间除了同属于一个集合的关系外，无任何其它关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在着一对一的线性关系。
图状结构或网状结构：结构中的数据元素之间存在着多对多的任意关系。
为数据结构的有限集，S是D上关系的有限集。
表示复数的虚部。
存储结构（又称物理结构）是逻辑结构在计算机中的存储映象，是逻辑结构在计算机中的实现，它包括据元素的表示和关系的表示形式化描述：要存入机器中，建立一从，使S（D逻辑结构与存储结构的关系为：数据结构的内容可归纳为三个部分：逻辑结构、存储结构和运算集合。
按某种逻辑关系组织起来的一批数据，按一定的映象方式把它存放在计算机的存储器中，并在这些数据上定义了一个运算的集合，(Data Type)数据类型是一组性质相同的值集合以及定义在这个值集合上的一组操作的总称合，即该类型的取值范围，以及该类型中可允许使用的一组运算。
例如高级语言中的数据类型就是已经实现的从这个意义上讲，数据类型是高级语言中允许的变量种类，计算机中使用的是二进制数，汇编语言中则可给出各种数据的十进制表示，如二进制数据的抽象; 使用者在编程时可以直接使用据抽象，出现了数据类型，(Abstract Data Type)）是指基于一类逻辑关系的数据类型以及定义在这个类型之上的一组操作。
抽象数据类型的定义取决于客观存在的一组逻辑特性，而与其在计算机内如何表示和实现无关，即不论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变，都不影响其外部使用。
数据结构(C语言)第五章
假设以一维数组sa[0..n(n+1)/2-1]作为n阶对称矩阵A的
存储结构，则sa[k]和矩阵元aij之间存在着一一对应的关系。
0
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2
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……
n(n+1)/2-1
sa a00 a10 a11 a20 a21 a22 a30 a31 a32
an-1n-1
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若i≥j，则aij在下三角形中。aij之前的i行（从第0 行到第i-1行）共有1+2+…+i=i*(i+1)/2个元素，在第i行 上，aij之前恰有j个元素（即ai0,ai1,…,ai,j-1 ），因此aij之 前共有k个元素：
=2000+(3*4+2)*4 =2056
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例2：二维数组A中，每个元素的长度为3个字节，行下标i 从0到7，列下标j从0到9，从首地址SA开始存放在存储 器内，该数组按列存放时，元素A[4][7]的起始地址 为 。
A. SA+141 C. SA+222 B. SA+180 D. SA+225
解：LOC(a47)=LOC(a00)+(j *m+ i)*L = SA+(7*8+4)*3
以行序为主序（行优先顺序） 以列序为主序（列优先顺序）
13
一、以行序为主序：
1．存放规则 行优先顺序也称为低下标优先或右边下标优先于左 边下标。具体实现时，按行号从小到大的顺序，先将第 一行中元素全部存放好，再存放第二行元素，第三行元 素，依次类推……
BASIC语言、PASCAL语言、C/C++语言都是按行优先
第5章 数据结构 多维数组和广义表
按列优先存储的寻址方法与此类似。
数据结构（C版）
广义线性表——多维数组
数组的存储结构与寻址——多维数组
n（n＞2）维 数组一般也采用 按行优先和按列 优先两种存储方 法。请自行推导 任一元素存储地 址的计算方法。 Loc(aijk ) = Loc(a000) +( i×m2×m3 + j×m3 + k )×c
如何压缩存储？
只存储上三角（或下三角）部分的元素。
数据结构（C版）
a00 a10 a 20 a30
a01 a11 a21 a31
a02 a12 a22 a32
a03 a13 a23 a33
上 三 角 矩 阵
a00 a01 a02 a10 a11 a12 a a a 20 21 22
(a) 三对角矩阵
按行 存储
元素aij在一维数组中的序号 =2 + 3(i－1)+( j－i + 1)+1 =2i+ j+1 ∵一维数组下标从0开始 ∴元素aij在一维数组中的下标 =2i+ j (b) 寻址的计算方法
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11 12
a00 a01 a10 a11 a12 a21 a22 a23 a32 a33 a34 a43 a44
数组——线性表的推广
a11 a21 … am1 a12 a22 … am2 … … … … a1n a2n … amn
A=(A1，A2，……，An)
其中： Ai=(a1i，a2i，……，ami) (1≤i≤n)
A=
二维数组是数据元素为线性表的线性表。
数据结构讲稿
第一章绪论计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。
数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。
无论是进行科学计算或数据处理、过程控制以及对文件的存储和检索及数据库技术等计算机应用领域中，都是对数据进行加工处理的过程。
因此，要设计出一个结构好效率高的程序，必须研究数据的特性及数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。
1．1 数据结构的概念数据结构是计算机科学与技术专业的专业基础课，是十分重要的核心课程。
所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。
要想有效地使用计算机、充分发挥计算机的性能，还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。
打好“数据结构”这门课程的扎实基础，对于学习计算机专业的其他课程，如操作系统、编译原理、数据库管理系统、软件工程、人工智能等都是十分有益的。
1.1.1 为什么要学习数据结构当我们使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过下列几个步骤：首先要从该具体问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，直至得到最终的解答。
随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题越来越显得重要。
据统计，当今处理非数值计算性问题占用了90%以上的机器时间。
这类问题涉及到的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式加以描述。
因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构，才能有效地解决问题。
下面所列举的就是属于这一类的具体问题。
[例1]学生信息检索系统。
当我们需要查找某个学生的有关情况的时候；或者想查询某个专业或年级的学生的有关情况的时候，只要我们建立了相关的数据结构，按照某种算法编写了相关程序，就可以实现计算机自动检索。
由此，可以在学生信息检索系统中建立一张按学号顺序排列的学生信息表和分别按姓名、专业、年级顺序排列的索引表，如图1.1所示。
数据结构专项精讲课程讲义-第三部分-第5章 串
1．下面关于串的的叙述中，哪一个是不正确的？（ E ）A．串是字符的有限序列B．空串是由空格构成的串C．模式匹配是串的一种重要运算D．串既可以采用顺序存储，也可以采用链式存储2 若串S1=‘ABCDEFG’, S2=‘9898’ ,S3=‘###’,S4=‘012345’,执行concat(replace (S1,substr (S1,length(S2), length(S3)), S3),substr(S4,index(S2,‘8’),length(S2)))其结果为（E ）A．ABC###G0123 B．ABCD###2345 C．ABC###G2345D．ABC###2345 E．ABC###G1234 F．ABCD###1234G．ABC###012343．设有两个串p和q，其中q是p的子串，求q在p中首次出现的位置的算法称为（C）。
A．求子串B．联接C．匹配D．求串长4．已知串S=‘aaab’,其Next数组值为（A ）。
A．0123 B．1123 C．1231 D．12115．串‘ababaaababaa’的next数组为（C ）。
A．012345678999 B．012121111212C．011234223456 D．01230123223456．字符串‘ababaabab’的nextval 为（A）。
A．(0,1,0,1,04,1,0,1) B．(0,1,0,1,0,2,1,0,1)C．(0,1,0,1,0,0,0,1,1) D．(0,1,0,1,0,1,0,1,1 )7．模式串t=‘abcaabbcabcaabdab’，该模式串的next数组的值为（D ）， nextval数组的值（F）。
A．0 1 1 1 2 2 1 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2B．0 1 1 1 2 1 2 1 1 2 3 4 5 6 1 1 2C．0 1 1 1 0 0 1 3 1 0 1 1 0 0 7 0 1D．0 1 1 1 2 2 3 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2E．0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 7 0 1F．0 1 1 0 2 1 3 1 0 1 1 0 2 1 7 0 18．若串S=‘software’，其子串的数目是（B ）。
数据结构-清华大学-殷人昆-05
138-28
对于带权图还需设置一个存放与该边相关的权 值的域 cost。
顶点结点的结构
data Firstout
向的。
138-3
有向图与无向图 在有向图中，顶点对 <x, y> 是 有序的。在无向图中，顶点对(x, y)是无序的。
完全图 若有 n 个顶点的无向图有 n(n-1)/2 条边, 则此图为完全无向图。有 n 个顶点的有向图有 n(n-1) 条边, 则此图为完全有向图。
0
0
00
1
121 2
1
//最大顶点个数
typedef char VType;
//顶点数据类型
typedef int WType;
//边上权值类型
typedef struct {
//静态存储定义
VType verticesList[maxVertices]; //顶点表
WType Edge[maxVertices][maxVertices];
138-8
图的存储表示
邻接矩阵 (Adjacency Matrix)
在图的邻接矩阵表示中，有一个记录各个顶点信 息的顶点表，还有一个表示各个顶点之间关系的 邻接矩阵。
设图 A = (V, E)是一个有 n 个顶点的图, 图的邻接 矩阵是一个二维数组 A.edge[n][n]，定义：
A.Edge[
if ( v != -1 ) { for ( int col = 0; col < G.numVertices; col++ ) if ( G.Edge[v][col] > 0 && G.Edge[v][col] < maxValue ) return col; //顺序检测第 v 行寻找第一个邻接顶点 //对于无权图，maxValue应为INT_MAX
数据结构考研讲义 第五章 图
第四章图4.1图的概念1．图的定义图是由一个顶点集V和一个弧集R构成的数据结构。
2.图的重要术语；（1）无向图：在一个图中，如果任意两个顶点构成的偶对（v,w）∈E是无序的，即顶点之间的连线是没有方向的，则称该图为无向图。
（2）有向图：在一个图中，如果任意两个顶点构成的偶对（v,w）∈E是有序的，即顶点之间的连线是有方向的，则称该图为有向图。
（3）无向完全图：在一个无向图中，如果任意两顶点都有一条直接边相连接，则称该图为无向完全图。
在一个含有n个顶点的无向完全图中，有n(n-1)/2条边。
（4）有向完全图：在一个有向图中，如果任意两顶点之间都有方向互为相反的两条弧相连接，则称该图为有向完全图。
在一个含有n个顶点的有向完全图中，有n(n-1)条边。
（5）稠密图、稀疏图：若一个图接近完全图，称为稠密图；称边数很少（e<nlogn）的图为稀疏图。
（6）顶点的度、入度、出度：顶点的度（degree）是指依附于某顶点v的边数，通常记为TD(v)。
在有向图中，要区别顶点的入度与出度的概念。
顶点v的入度是指以顶点为终点的弧的数目，记为ID(v)；顶点v出度是指以顶点v为始点的弧的数目，记为OD(v)。
TD(v)=ID(v)＋OD(v)。
（7）边的权、网图：与边有关的数据信息称为权（weight）。
在实际应用中，权值可以有某种含义。
边上带权的图称为网图或网络（network）。
如果边是有方向的带权图，则就是一个有向网图。
（8）路径、路径长度：顶点vp到顶点vq之间的路径（path）是指顶点序列vp,vi1,vi2,…,vim,vq.。
其中，（vp,vi1），(vi1,vi2)，…,(vim,.vq)分别为图中的边。
路径上边的数目称为路径长度。
（9）简单路径、简单回路：序列中顶点不重复出现的路径称为简单路径。
除第一个顶点与最后一个顶点之外，其他顶点不重复出现的回路称为简单回路，或者简单环。
（10）子图：对于图G=（V，E），G’=（V’，E’），若存在V’是V的子集，E’是E的子集，则称图G’是G的一个子图。
数据结构讲义第5章-数组和广义表
5.4 广义表
5)若广义表不空,则可分成表头和表尾,反之,一对表头和表尾 可唯一确定广义表 对非空广义表:称第一个元素为L的表头,其余元素组成的表称 为LS的表尾; B = (a,(b,c,d)) 表头:a 表尾 ((b,c,d)) 即 HEAD(B)=a, C = (e) D = (A,B,C,f ) 表头:e 表尾 ( ) TAIL(B)=((b,c,d)),
5.4 广义表
4)下面是一些广义表的例子; A = ( ) 空表,表长为0; B = (a,(b,c,d)) B的表长为2,两个元素分别为 a 和子表(b,c,d); C = (e) C中只有一个元素e,表长为1; D = (A,B,C,f ) D 的表长为4,它的前三个元素 A B C 广义表, 4 A,B,C , 第四个是单元素; E=( a ,E ) 递归表.
以二维数组为例:二维数组中的每个元素都受两个线性关 系的约束即行关系和列关系,在每个关系中,每个元素aij 都有且仅有一个直接前趋,都有且仅有一个直接后继. 在行关系中 aij直接前趋是 aij直接后继是 在列关系中 aij直接前趋是 aij直接后继是
a00 a01 a10 a11
a0 n-1 a1 n-1
a11 a21 ┇ a12 a22 ┇ ai2 ┇ … amj … amn … aij … ain … … a1j a2j … … a1n a2n β1 β2 ┇ βi ┇ βm
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Example
Want to delete 12
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Cont’d
u
v
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Cont’d
AVL Trees / Slide 15
Cont’d
too few keys! …
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Deletion
To delete a key target, we find it at a leaf x, and remove it.
Two situations to worry about:
(1) target is a key in some internal node (needs to be replaced, according to our convention)
Deleting a key in an internal node
Suppose we remove a key from an internal node u, and u has less than M/2 -1 keys afterwards. Case (1): u is a root
If u is empty, then remove u and make its child the new root
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Situation (2): handling leaves with too few keys
Suppose we delete the record with key target from a leaf.
Let u be the leaf that has M/2 - 2 keys (too few) Let v be a sibling of u Let k be the key in the parent of u and v that separates the pointers to u and v. There are two cerging two leaves
If no sibling leaf with at least M/2 keys exists, then merge two leaves.
Case (1): Suppose that the right sibling v of u contains exactly M/2 -1 keys. Merge u and v
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Deletion example
Want to delete 15
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Want to delete 9
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Want to delete 10
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Move the keys in u to v Remove the pointer to u at parent Delete the separating key between u and v from the parent of u
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Merging two leaves
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handling leaves with too few keys
Case 1: v contains M/2 keys or more and v is the right sibling of u
Move the leftmost record from v to u Set the key in parent of u that separates u and v to be the new smallest key in v
(2) After deleting target from leaf x, x contains less than M/2 - 1 keys (needs to merge nodes)
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Situation (1)
By our convention, target can appear in at most one ancestor y of x as a key. Moreover, we must have visited node y and seen target in it when we searched down the tree. So after deleting from node x, we can access y directly and replace target by the new smallest key in x.
Case 2: v contains M/2 keys or more and v is the left sibling of u
Move the rightmost record from v to u Set the key in parent of u that separates u and v to be the new smallest key in u
Case (2): Suppose that the left sibling v of u contains exactly M/2 -1 keys. Merge u and v
Move the keys in u to v Remove the pointer to u at parent Delete the separating key between u and v from the parent of u
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Deleting a key in an internal node