数据结构课件
数据与结构PPT课件
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第一课时
课堂导入
请同学们预习、阅读教材第56页至57页任务一的活动1“了解订单数据”,填写表3.2.1.
网站名称
订单中的数据
Python中对应的数据类型
A网站 B网站
商品名称 单价 数量
商品名称 数量 价格
字符串 浮点型 整型 字符型 整型 浮点型
表3.2.1 网购中的订单数据
>>> bookinfo0=('id0010230',15.58,36) >>> type (bookinfo0) <class 'tuple'> >>>
>>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookinfo1[1] 20
(2) 集合 Bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> bookinfo0=('id0010230',15.68,36) >>> bookinfo1=('id2315937',20,2) >>> bookset={bookinfo0,bookinfo1} >>> type(bookset) <class 'set'> >>>
第二课时
课堂导入
学生预习,阅读教材第59页和第6页任务二“探究快递配送过程”的活动1了解快递派送线 路,完成第60页的连点成树。
A 派送点
学校收发室
某单位传达室
B
C
(2024年)《数据结构》全套课件
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30
树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始,若查找值小于当前节点 值,则在左子树中查找;若大于当前节 点值,则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上,通过旋 转操作使树保持平衡,提高查找效率。
2024/3/26
31
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
过指针来表示。
链式存储的特点
逻辑上相邻的元素在物理位置上 不一定相邻;每个元素都包含数
据域和指针域。
链式存储的优缺点
优点是插入和删除操作不需要移 动元素,只需修改指针;缺点是
存储密度小、空间利用率低。
2024/3/26
11
线性表的基本操作与实现
插入元素
在线性表的指定位 置插入一个元素。
查找元素
在线性表中查找指 定元素并返回其位 置。
自然语言处理的应用
在自然语言处理中,需要处理大量的文本数据,数据结构中的字符 串、链表、树等可以很好地支持文本的处理和分析。
41
数据结构在计算机网络中的应用
2024/3/26
路由算法的实现
计算机网络中的路由算法需要大量的数据结构支持,如最短路径 树、距离向量等。
网络流量的控制
在计算机网络中,需要对网络流量进行控制和管理,数据结构中的 队列、缓冲区等可以很好地支持流量的控制。
37
06
数据结构的应用与拓展
2024/3/26
38
数据结构在算法设计中的应用
01
作为算法设计的基 础
数据结构为算法提供了基本操作 和存储方式,是算法实现的重要 基础。
02
提高算法效率
数据结构ppt课件
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数据结构的定义数据结构是计算机中存储、组织数据的方式,它定义了数据元素之间的逻辑关系以及如何在计算机中表示这些关系。
提高算法效率合适的数据结构可以显著提高算法的执行效率,降低时间复杂度和空间复杂度。
简化程序设计数据结构为程序设计提供了统一的抽象层,使得程序员可以更加专注于问题本身,而不是底层的数据表示和访问细节。
便于数据管理和维护良好的数据结构设计可以使得数据的管理和维护变得更加方便和高效。
数据结构的定义与重要性线性数据结构中的元素之间存在一对一的关系,如数组、链表、栈和队列等。
线性数据结构非线性数据结构中的元素之间存在一对多或多对多的关系,如树、图等。
非线性数据结构静态数据结构在程序运行期间不会发生改变,如数组、静态链表等。
静态数据结构动态数据结构在程序运行期间可以动态地添加或删除元素,如链表、动态数组等。
动态数据结构数据结构的分类01020304在计算机科学中,数据结构是算法设计和分析的基础,广泛应用于操作系统、编译原理、数据库等领域。
计算机科学在软件工程中,数据结构是软件设计和开发的重要组成部分,用于实现各种软件功能和性能优化。
软件工程在人工智能中,数据结构用于表示和处理各种复杂的数据和知识,如神经网络、决策树等。
人工智能在大数据处理中,数据结构用于高效地存储、管理和分析海量数据,如分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
大数据处理数据结构的应用领域0102线性表是具有n个数据元素的有限序列创建、销毁、清空、判空、求长度、获取元素、修改元素、插入元素、删除元素等线性表的定义线性表的基本操作线性表的定义与基本操作03用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素顺序存储结构的定义可以随机存取,即可以直接通过下标访问任意元素;存储密度高,每个节点只存储数据元素顺序存储结构的优点插入和删除操作需要移动大量元素;空间利用率不高,需要提前分配存储空间顺序存储结构的缺点链式存储结构的定义01用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素,这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的链式存储结构的优点02插入和删除操作不需要移动大量元素,只需要修改指针;空间利用率高,不需要提前分配存储空间链式存储结构的缺点03不能随机存取,只能通过从头节点开始遍历的方式访问元素;存储密度低,每个节点除了存储数据元素外,还需要存储指向下一个节点的指针0102定义栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其操作只能在一端(称为栈顶)进行,遵循后进先出(LIFO)的原则。
数据结构ppt课件完整版
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针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。
《数据结构》课件
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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。
数据结构排序PPT课件
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注:外部排序时,要将数据分批调入内存来 排序,中间结果还要及时放入外存,显然外 部排序要复杂得多。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
5.待排序记录在内存中怎样存储和处理?
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
Void BInsertSort (SqList &L) // 折半插入排序
{ for ( i=2;i<=L.length;++i )
{ L.r[0] = L.r[ i ]; // 将L.r [i] 暂存到L.r[0]
处理方式: ① 顺序排序 —— 数据间的逻辑顺序关系通过其物理
存储位置的相邻来体现,排序时直接移动记录; 适合数据较少的情况!
② 链表排序 ——数据间的逻辑顺序关系通过结点中 的指针体现,排序时只修改指针,不移动数据;
③ 地址排序 —— 数据存储在一段连续地址的空间, 构造一个辅助表保持各数据的存放地址(指针),排 序时先修改辅助表中的地址,最后再移动记录。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
4. 什么叫内部排序?什么叫外部排序? —— 若待排序记录都在内存中,称为内部排序;
内部排序基本操作有两种: ◆ 比较两个关键字的大小;(比不可少的操作) ◆ 存储位置的移动。
i=8
0
1
2
3
4
数据结构讲义精品PPT课件
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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(牛小飞)6队列PPT课件
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循环队列的应用
循环队列是一种利用固定长度的数组实现的队列,通过 循环利用数组的空间来达到动态扩展的效果。
循环队列在实现上需要处理队列为空和队列满的情况, 以保证数据的正确性。
循环队列在处理大量数据时具有较高的效率,能够避免 频繁的内存分配和释放操作。
代码的复杂性。
04
出队操作:删除循环队列头部的元素,并将头部指针 向前移动一位。如果头部指针已经达到数组的最后一 个位置,则将其重置为数组的第一个位置。
04
队列的运算性能分析
队列的插入性能分析
总结词
队列的插入操作通常具有较好的 性能,时间复杂度为O(1)。
详细描述
在队列中,插入操作通常在队尾进 行,因为队列是一种先进先出 (FIFO)的数据结构,所以插入操 作可以在常数时间内完成。
消息中间件
使用队列可以实现异步的消息传递, 提高系统的解耦性和扩展性。
02
队列的基本操作
入队操作
总结词
在队列的尾部添加元素
详细描述
入队操作是指将一个元素添加到队列的尾部。在队列中,新元素总是被放置在 队尾,等待被处理。入队操作的时间复杂度通常为O(1),即常数时间复杂度。
出队操作
总结词
从队列的头部移除元素
详细描述
出队操作是指从队列的头部移除一个元素。在队列中,最先进入的元素最先被处理, 因此出队操作总是从队头开始。出队操作的时间复杂度通常为O(1),即常数时间复 杂度。
队列的初始化与销毁
总结词
创建和释放队列所占用的资源
详细描述
队列的初始化操作是创建一个空队列,并分配必要的存储空间。销毁队列的操作则是释放队列所占用的存储空间, 并解除与队列相关的所有资源。初始化与销毁操作的时间复杂度通常为O(1)。
《数据结构说课》课件
![《数据结构说课》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/193f583700f69e3143323968011ca300a6c3f62e.png)
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。
数据结构详解ppt课件
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“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MST》课件
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VS
最小生成树唯一性的证明
通过反证法,假设存在两棵不同的最小生 成树,它们之间至少存在一个边不同,那 么可以通过调整这条边来得到一棵权值和 更小的生成树,与最小生成树的定义矛盾 。
最小生成树性质
最小生成树的边数
01
在一个连通加权无向图中,最小生成树的边数等于顶点数减一
。
最小生成树的权值和
02
在一个连通加权无向图中,最小生成树的权值和等于所有边的
最小生成图问题
1 2 3
定义
给定一个带权重的连通图,寻找一种方式将该图 分解为若干个子图,使得所有子图的权值和最小 。
算法
可以采用Kruskal算法或Prim算法进行扩展,通 过将多个顶点划分为一个集合,然后寻找连接这 些集合的边,形成子图。
应用
在图像处理、化学分子结构分析等领域有广泛应 用,用于简化模型和提高计算效率。
电力系统网络优化
在电力系统中,最小生成树算法可以用于构 建低损耗的输电网络,提高电力传输效率。
最小生成树算法的实现步骤
选择起始节点
选择一个节点作为最小生成树 的根节点。
构建最小生成树
从根节点开始,按照权值从小 到大选择边,直到所有节点都 被连接起来。
构建无向图
将问题转化为无向图,并确定 所有节点和边。
要点二
克鲁斯卡尔算法(Kruskal's Algorithm)
按照边的权值从小到大排序,依次选择边,如果选择的边 不会与已选择的边构成环,则加入到生成树中,直到所有 顶点都连接在一起。
02
MST基本算法
Prim算法
总结词
Prim算法是一种求解最小生成树问题的贪心算法。
详细描述
Prim算法从图中的任意一个顶点开始,每次选择距离已选顶点集合最近的顶点 加入集合,直到所有顶点都被加入。该算法利用了贪心策略,每次选择局部最 优解,最终得到全局最优解。
数据结构线性表ppt课件
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2. 创建两个多项式对象,并初始化它们的系数和指 数。
多项式相加问题
01 3. 遍历两个多项式对象的线性表,将相同指数的 系数相加。
02 4. 创建新的线性表存储结果多项式的系数和指数 。
03
5. 返回结果多项式对象。
约瑟夫环问题
问题描述
n个人围成一圈,从第一个人开始报 数,每次数到m的人出列,然后从下 一个人开始继续报数,直到所有人都 出列为止。求每次出列的人的序号。
03
线性表基本操作
插入操作
在指定位置插入一 个元素。
查找操作
查找指定元素的位 置。
初始化操作
建立一个空的线性 表。
删除操作
删除指定位置的元 素。
遍历操作
访问线性表中的每 个元素。
02
顺序存储结构及其实现
顺序存储结构原理
顺序存储定义
用一段地址连续的存储单元依次 存储线性表的数据元素。
存储方式
逻辑上相邻的元素,其物理存储 位置也相邻。
...,an组成的有序序列。
性质
集合中必存在唯一的一个“第一元素 ”。
集合中必存在唯一的一个“最后元素 ”。
除最后元素之外,均有唯一的后继。
除第一元素之外,均有唯一的前驱。
线性表与数组关系
01
数组是线性表的一种表现和实现形式。
02
线性表是逻辑结构,而数组是存储结构。
任何一种逻辑结构都可以用多种存储结构表示。
顺序表基本操作实现
初始化操作
创建一个空表,分配存储空间。
插入操作
在指定位置插入一个元素,需移动插入位置后的所有元素。
删除操作
删除指定位置的元素,需移动删除位置后的所有元素。
2024版《数据结构图》ppt课件
![2024版《数据结构图》ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2f68ed2ff4335a8102d276a20029bd64783e62c0.png)
良好的数据结构可以带来更高的运 行或存储效率,是算法设计的基础, 对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队 列等,数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森 林等,数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成,数据 元素之间存在多对多的
队列定义、特点及应用场景
队列的特点 只能在队尾进行插入操作,队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景 操作系统的任务调度。 缓冲区的实现,如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索(BFS)。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
最短路径问题 求解图中两个顶点之间的最短路径,即路径上边 的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图(DAG)进行排序, 使得对每一条有向边(u,v),均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点 的最长路径,即关键路径,它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算 法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结 点和后继结点的信息,使得在遍历二叉树 时可以利用这些线索得到前驱和后继结点, 从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来,再去掉与原结点相连的线,最后 将整棵树的层次进行调整,使得每个结点的左子树为其第一个孩子,右子树为其兄弟结点。
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在有向图中, 若对于每一对顶点vi和vj, 都存在一条从 强连通图:
有两类图形 不在本章讨 论之列:
7
若 (u, v) 是 E(G) 中的一条边,则称 u 与 v 互为邻接顶点 邻接点: 有向边(u, v)称为弧,边的始点u叫弧尾,终点v叫弧头 弧头和尾:
度、入度和出度:顶点v的度是与它相关联的边的条数。记作TD(v)。
在有向图中, 顶点的度等于该顶点的入度与出度之和。 顶点 v 的入度是以 v 为终点的有向边的条数, 记作 ID(v); 顶点 v 的出度是以 v 为始点的有向边的条数, 记作 OD(v)。
数据结构课程的内容
多对多 (m:n)
1
第 7章
7.1 基本术语
图
7.2 存储结构
7.3 图的遍历
7.4 图的其他运算
7.5 图的应用
2
7.1 图的基本术语
图:记为 G=( V, E ) 其中:V 是G的顶点集合,是有穷非空集; E 是G的边集合,是有穷集。
问:当E(G)为空时,图G存在否? 答:还存在!但此时图G只有顶点而没有边。
有向图中,边数接近n(n-1)
子 图: 设有两个图 G=(V, E) 和 G’=(V’, E’)。若 V’ V 且
E’ E, 则称 图G’ 是 图G 的子图。
6
带权图:即边上带权的图。其中权是指每条边可以标上 具有某种含义的数值(即与边相关的数)。 网 络: =带权图 连通图: 在无向图中, 若从顶点v1到顶点v2有路径, 则称顶点v1
0 1 0 0 1 0 1 0
0 0 1 0 1 1 0 0
v1 v2 v3 v4 v5
V=vertex E=edge
有向图: 图G中的每条边都是有方向的; 无向图: 图G中的每条边都是无方向的; 完全图: 图G任意两个顶点都有一条边相连接;
若 n 个顶点的无向图有 n(n-1)/2 条边, 称为无向完全图 若 n 个顶点的有向图有n(n-1) 条边, 称为有向完全图
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证明:
①完全无向图有n(n-1)/2 条边。 证明:若是完全无向图,则顶点1必与所有其他顶点各有1条连 线,即有n-1条边,顶点2有n-2条边,…,顶点n-1有1条边,顶点 n有0条边. 总边数= n-1+ n-2+…+1+0=(n-1+0)n/2= n(n-1)/2 ② 完全有向图有n(n-1)条边。 证明:若是完全有向图,则顶点1必必与所有其他顶点各有2条 连线,即有2(n-1)条边, 顶点2有2(n-2)条边,…,顶点n-1有2 条边,顶点n有0条边. 总边数=2( n-1+ n-2+…+1+0)=2(n-1+0)n/2= n(n-1)
1, 如果 < i , j > E 或者 (i , j ) E A.Edge [i ][ j ] 0, 否则
例 1:
A
v1 v3 v4
v2
顶点表: ( v1 v2 v3 v4 v5 ) 邻接矩阵:
v5
A.Edge =
0 0 1 0 0 1 0
1 0 0 0 1 0 1 0
0 0 1 0 0 1 0 1
问:当有向图中仅1个顶点的入度为0,其余顶点的入 度均为1,此时是何形状? 答:是树!而且是一棵有向树!
是一个极小连通子图,它含有图中全部顶点,但只有 n-1条边。 如果在生成树上添加1条边,必定构成一个环。 若图中有n个顶点,却少于n-1条边,必为非连通图。
生成森林: 由若干棵生成树组成,含全部顶点,但构成这些
的大小写 InsertVex ( &G, v); 含义不同! 初始条件:图G存在,v和图中顶点有相同特征。 操作结果:在图G中添加新顶点。 ………………(参见P156-257)
}
10
7.2
图的存储结构
图的特点:非线性结构(m :n )
(多个顶点,无序可言) 顺序存储结构: 无! 但可用数组描述元素间关系。
4
例:判断下列4种图形各属什么类型?
无向完全图
无向图(树)
有向图
有向完全图
n(n-1)/2 条边
n(n-1) 条边
G1的顶点集合为V(G1)={0,1,2,3} 边集合为E(G1)={(0,1),(0,2),(0,3),(1,2),(1,3),(2,3)}
5
稀疏图: 边较少的图。通常边数<<n2 稠密图: 边很多的图。无向图中,边数接近n(n-1)/2 ;
链式存储结构: 可用多重链表
• 邻接表 • 邻接多重表 • 十字链表
设计为邻接矩 阵
重点介绍: 邻接矩阵(数组)表示法
邻接表(链式)表示法
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一、邻接矩阵(数组)表示法
建立一个顶点表(记录各个顶点信息)和一个邻接矩阵(表 示各个顶点之间关系)。 设图 A = (V, E) 有 n 个顶点,则图的邻接矩阵是一个二维数 组 A.Edge[n][n],定义为:
路径:在图 G=(V, E) 中, 若从顶点 vi 出发, 沿一些边经过一些
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。
例:
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图的抽象数据类型
ADT Graph { 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} 基本操作P: CreatGraph ( &G, V,VR); 初始条件:V是图的顶点集,VR是图中弧的集合。 操作结果:按V和VR的定义构造图G。 注意:V
树的边是最少的。
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顶点 vp1, vp2, …, vpm,到达顶点vj。则称顶点序列 ( vi vp1 vp2 ... vpm vj ) 为从顶点vi 到顶点 vj 的路径。它经 过的边(vi, vp1)、(vp1, vp2)、...、(vpm, vj)应当是属于E 的边。 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:路径上各顶点 v1,v2,...,vm 均不互相重复。