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数据结构与算法ppt课件

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队 头
队 尾
front
队 列 示意图
rear
举例1:到医院看病,首先需要到挂号处
挂号,然后,按号码顺序救诊。 举例2:乘坐公共汽车,应该在车站排
队,车来后,按顺序上车。
• 队列是指允许在一端(队尾)进入插入,而在另一端(队头) 进行删除的线性表。Rear指针指向队尾,front指针指向队头。
• 队列是“先进先出”(FIFO)或“后进后出”(LILO)的线 性表。
素存储位置的信息。这个信息称为指针(pointer)或链(link)。这两部分组成了
链表中的结点结构:

将线性表的元素放到一个具有头指针的链表中,链表中每 个结点包含数据域和指针域。
数据域存放数据,指针域存放后继结点的地址,最后一个 结点的指针域为空。逻辑上相邻的数据元素在内存中的物理存 储空间不一定相邻。
1、数据的逻辑结构
所谓逻辑结构实际上就是指数据元素之间的前后件关系。 其中前后件关系是指它们的逻辑关系,而与他们在计算机中的 存储位置无关。它包含两个要素:
数据元素的集合,通常记为D; 数据元素之间的关系(前后件关系),通常记为R。 形式表示如下:
B=(D,R) 其中B表示数据结构
2、数据的存储结构
1、队列(queue)的定义
队列是允许在一端(队尾rear)进行插入、而在另一端(队头 front)进行删除的线性表。它按照“先进先出”(FIFO– first in first out) 或“后进后出”(LILO—last in last out)的原则组织数 据。
a1 , a2 , a3 , a4 , ………… an-1 , an
在S(1:m)中,S(bottom)通常为栈底元素(在栈非空的情况 下),S(top)为栈顶元素。top=0表示栈空;top=m表示栈满。

数据结构与算法分析.ppt

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其中T是以顶点Vk为尾的所有边的顶点集合(2≤k≤n) 如果
网中有回路,不能求出关键路径则算法中止;否则转
Step2。

while(p)//遍历j的所有出边
{
j1 T Ve(j)
j ACT[j][k] k
….
j2 …. jn
2019-8-27
模型
j
k
jn 方法 谢谢您的观赏
k=p->adjvex;
dig[k].id--;
2019-8-27
谢谢您的观赏
8
Ve(j) :事件vj的最早发生时间
Ve(j)=从源点V1 到顶点Vj 的最长路径长度。
2
5
a1=8 1
a3=14 a4=10
a7=6 4 a6=8
a8=8 7 a10=12 8
a2=12 3
a5=28
6 a9=6
•从源点到顶点Vj的最长路径,可以包括所有以顶点Vj 为终点的全部活动所需时间。经过这段路径,事件Vj才 有可能发生。
在关键路径长度的范围内,可以安排并行的活动
2019-8-27
谢谢您的观赏
6
举例:奥运会竞赛日程
地点:主会场 需要考虑的场地:中心、跑道、沙坑 需要考虑的项目:短跑、长跑、马拉松、铅球、跳高、跳
远。。。 源点:开幕式;终点:闭幕式
2019-8-27
谢谢您的观赏
7
术语: ve(j),vl(j), e(i), l(i),
2019-8-27
//AoE网数据表示
谢谢您的观赏
17
数据结构:Ve,Vl,e,l
数组 int vl[n],ve[n]; int l[maxsize],e[maxsize];

数据结构与算法.ppt

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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

《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。

数据结构与算法课件全部.ppt

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16
算法分析
• 空间复杂度的概念 • 时间复杂度的概念 • 算法运算量的计算 • 渐进表示法 • 时间复杂度的计算 • 算法的优化
17
程序的运行时间
• 影响运行时间的因素
– 问题规模和输入数据的分布 – 编译器生成的目标代码的质量 – 计算机系统的性能 – 程序采用的算法的优劣
• 关键是算法的优劣
• 树形结构:除了根元素外,每个节点有且 仅有一个前趋,后继数目不限
• 图型结构:每个元素的前趋和后继数目都 不限
5
集合结构
线性结构
树形结构
图形结构
6
数据结构的操作
• 创建:创建一个数据结构 • 清除:删除数据结构 • 插入:在数据结构指定的位置上插入一个新元素 • 删除:将数据结构中的某个元素删去 • 搜索:在数据结构中搜索满足特定条件的元素 • 更新:修改数据结构中的某个元素的值 • 访问:访问数据结构中的某个元素 • 遍历:按照某种次序访问数据结构中的每一元素,使每个
点”,如链表中的头结点。
8
基本的存储方式
• 数据元素的类型可以是各种各样的,通常 不会是简单的内置类型,因此存储结点可 以是一个结构体类型的变量或对象
• 数据结构主要讨论关系的存储。因此,数 据结构主要采用泛型程序设计的思想
9
关系的存储
• 顺序存储:用存储的位置表示元素之间的关系。 主要用数组实现。
在 1 小时 3.6 * 106 2 * 105 1897 153 21
20
有效算法的重要性
时间函数
n nlogn
n2 n3 2n
提速10倍前的求 提速10倍后的
解规模
求解规模
s1
10s1
s2

《数据结构与算法》PPT课件

《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

《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。

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

数据结构与算法ppt

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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;
VIP专享文档下载特权自VIP生效起每月发放一次, 每次发放的特权有效期为1个月,发放数量由您购买 的VIP类型决定。
每月专享9次VIP专享文档下载特权, 自VIP生效起每月发放一次,持续有 效不清零。自动续费,前往我的账号 -我的设置随时取消。
服务特 权
共享文档下载特权
VIP用户有效期内可使用共享文档下载特权下载任意下载券标价的文档(不含付费文档和VIP专享文档),每下载一篇共享文
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; }
//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);
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表示实际工程计划的AOE网应该是无环的,并且存在唯一 的入度为0的开始顶点(源点)和唯一的出度为0的结束点 (汇点)。
2019-8-21
谢谢观赏
4
AOE网研究的主要问题:
如果用AOE 网表示一项工程,那么仅仅考虑各个子工程 之间的优先关系还不够,更多地是关心整个工程完成的最 短时间是多少,哪些活动的延迟将影响整个工程进度,而加 速这些活动能否提高整个工程的效率,因此AOE网有待研 究的问题是: (1) 完成整个工程至少需要多少时间? (2) 哪些活动是影响工程进度的关键活动?
2019-8-21
谢谢观赏
21
正拓扑顺序?
队列变化? 最后的front,rear值?
a1=4 1
2 a3=14 a4=10
a7=6
5 a8=8
4 a6=8
7 a10=12 8
a2=12 3
a5=18
6 a9=6
2019-8-21
谢谢观赏
22
求Ve(k)
01 2 34 5 6 7 Ve(k) 00 08 012 022 028 040 3406 508
ve(j):事件vj的最早发生时间。事件用v标识,事件 的编号用括号中的数字标识,v的下标区分“最早” 和“最晚”。 vl(j):事件vj的最晚发生时间。
事件用“发生”描述。 e(i):活动ai的最早开始时间。没有v的符号就是表
示活动,括号中是活动的编号,e表示最早开始时 间,l表示最晚。 l(i):活动ai的最晚开始时间。 活动用“开始”
数据结构与算法分析
第六章 关键路径(5)
2019-8-21
谢谢观赏
1
6.7 关键路径
(1) 如何建立一个工程进度控制模型?如何估算完成整个工 程至少需要多少时间(假设网络中没有环)?
(2) 为缩短完成工程所需的时间, 应当加快哪些活动? (3) 人们用AOE网解决这个问题
2019-8-21
谢谢观赏
if(dig[i].id==0) tpord[++rear]=i;
2019-8-21
谢谢观赏
19
m=0;}
//计数拓扑排序的顶点数
Step1:求Ve(k)
从源点V1出发,令Ve(1) = 0,按拓扑序列次序求出其余各 顶点事件的最早发生时间:
Ve(k) = max{ Ve(j)+ACT[j][k] } j∈T
不止一条。这些路径的长度也可能不同。完成不同路径 的活动所需的时间虽然不同,但只有各条路径上所有活 动都完成了,整个工程才算完成。
因此,完成整个工程所需的时间取决于从源点到汇点的 最长路径长度,即在这条路径上所有活动的持续时间之 和。这条路径长度最长的路径就叫做关键路径(Critical Path)。
在关键路径长度的范围内,可以安排并行的活动
2019-8-21
谢谢观赏
6
举例:奥运会竞赛日程
地点:主会场 需要考虑的场地:中心、跑道、沙坑 需要考虑的项目:短跑、长跑、马拉松、铅球、跳高、跳
远。。。 源点:开幕式;终点:闭幕式
2019-8-21
谢谢观赏
7
术语: ve(j),vl(j), e(i), l(i),
2019-8-21
//AoE网数据表示
谢谢观赏
17
数据结构:Ve,Vl,e,l
数组 int vl[n],ve[n]; int l[maxsize],e[maxsize];
拓扑:队列: tpord[n]; int front=-1,rear=-1;
2019-8-21
谢谢观赏
18
初始化
void criticalpath(vexnode dig[])
tpord 12345678
8
28
2
5
a1=8
0
a7=6 a3=14 22
1
4
a2=12 1a24=10
a6=8
40
3 2019-8-21
6
a5=28
a8=8
3466a10=12 58
7
8
a9=6 谢谢观赏
10 21 31 42 51 62 72 81
2
3
4
4
6
5
6
7
7
8
23
Step2(回退阶段):
a7=6
5 a8=8
4 a6=8
7 a10=12 8
a =12 2 2019-8-21
3
a5=28 6 谢谢观赏
a9=6
16
数据结构:AOE图
typedef struct node
2
5
{ int adjvex; int dur; struct node *next;
a1=8 1
a3=14
a4=10
a7=6 4 a6=8
}edgenode;//边表结点 a2=12 3 a5=28 6
a8=8 7 a10=12 8
a9=6
typedef struct
{ vextype vertex;
//顶点标识
int id;
//入度
edgenode *link;
//指向出边表
}vexnode;
//顶点表结点
vexnode dig[n];
while(p)//遍历j的所有出边(j,k),改vl[j]
{ k=p->adjvex;
if(vl[k]-p->dur<vl[j])
while(p)//遍历j的所有出边,修改ve[k]
{ k=p->adjvex;
dig[k].id--;
if(ve[j]+p->dur>ve[k])
ve[k]=ve[j]+p->dur;
if(dig[k].id==0)
tpord[++rear]=k;
p=p->next; }
}
if(m<n)
printf("\n the network has a cycle\n");
201•9-V8-2e1 (6)是多少?
谢谢观赏
9
e(i):活动ai 的最早可能开始时间
e(i)= Ve(j) …………..( 1 )
j ai
2
5
a1=8 1
a3=14 a4=10
a7=6 4 a6=8
a8=8 7 a10=12 8
a2=12 3
a5=28
6 a9=6
若活动ai 在边< Vj , Vk>上, 则e(i) 是顶点Vj 最早时间。事 件Vj发生,表明以Vj为终点的活动全部结束。所以,以Vj 为起点的所有活动ai可以立即开始。
if(ve[j]+p->dur>ve[k])
ve[k]=ve[j]+p->dur;
if(dig[k].id==0)
tpord[++rear]=k;
p=p->next;
}
20
求ve[k]
while(front!=rear) //栈非空循环,拓扑顺序遍历AOE求Ve[j]
{ front++; j=tpord[front]; m++; p=dig[j].link;
其中T是以顶点Vk为尾的所有边的顶点集合(2≤k≤n) 如果
网中有回路,不能求出关键路径则算法中止;否则转
Step2。

while(p)//遍历j的所有出边
{
j1 T Ve(j)
j ACT[j][k] k
….
j2 …. jn
2019-8-21
模型
j
k
jn 方法谢谢观赏
k=p->adjvex;
dig[k].id--;
l(i) = e(i) …………..( 3 )
l(i) = e(i)表示活动是没有时间余量的关键活动。由上述分 析知,为找出关键活动,需要求各个活动的e(i)与l(i),以
判别一个活动ai是否满足l(i) = e(i)。
Ve(k) 和Vl(k)可由拓扑排序算法得到。
e(i): e(i)= Ve(j)
2019-8-21
谢谢观赏
10
Vl(k):事件Vk的最迟发生时间
是在保证汇点Vn在Ve(n)时刻完成的前提下,事件Vk的允
许的最迟开始时间。在不推迟工期的情况下,一个事件最
迟发生时间Vl(k)应该等于汇点的最早发生时间Ve(n )减去
从Vk到Vn的最大路径长度。 28
24 5
Ve(n ):58
关键活动,就可以找到关键路径.
2019-8-21
谢谢观赏
15
基本思路:
1. 拓扑排序,并求出Ve(k) , 2. 逆拓扑排序,求Vl(k) 3. 根据公式和权值邻接矩阵ACT[N][N]求e(i),l(i) 4. 根据e(i),l(i)求出关键活动 5. 根据关键活动求出关键路径
a1=8 1
2 a3=14 a4=10
2019-8-21
谢谢观赏
8
Ve(j) :事件vj的最早发生时间
Ve(j)=从源点V1 到顶点Vj 的最长路径长度。
2
5
a1=8 1
a3=14 a4=10
a7=6 4 a6=8
a8=8 7 a10=12 8
a2=12 3
a5=28
6 a9=6
•从源点到顶点Vj的最长路径,可以包括所有以顶点Vj 为终点的全部活动所需时间。经过这段路径,事件Vj才 有可能发生。
Vj ai Vk
是指在不会引起工期延误的前提下,活动ai允许的最迟 开始时间。因为事件Vk发生表明以Vk为终点的入边所表 示的所有活动均已完成,所以事件Vk的最迟发生时间Vl(k) 也是所有以Vk为终点的入边<Vj , Vk>所表示的活动ai可 以最迟完成时间。显然,为不推迟工期,活动ai的最迟开 始时间Ll(i)应该是ai的最迟完成时间Vl(k)减去ai的持续时 间,即
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