数据结构与算法(Python语言描述)ppt课件
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《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Python语言描述【共37张PPT】
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}
// 加工型——map操作! void TraverseList(List &L,
void (*visit)(&ElemType)){ for (i = 0; i < L.length; i++)
(*visit)(L.elem[i]); }
// 注意引用参数的使用!!!
Status GetElem(List L, int i, ElemType &e) {
线性表的顺序表示和实现
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。
• 直接前驱、直接后继 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
线性表的顺序表示和实现
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
设每个数据元素需占用C个存储单元 – LOC(ai) = LOC(ai-1) + C – LOC(ai) = LOC(a1) + (i-1)×C
i = 1; p = L.elem;
//在有效范围内查询 while(i <= L.length && !(*compare)(*p++, e))
// 加工型——map操作! void TraverseList(List &L,
void (*visit)(&ElemType)){ for (i = 0; i < L.length; i++)
(*visit)(L.elem[i]); }
// 注意引用参数的使用!!!
Status GetElem(List L, int i, ElemType &e) {
线性表的顺序表示和实现
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。
• 直接前驱、直接后继 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
线性表的顺序表示和实现
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
设每个数据元素需占用C个存储单元 – LOC(ai) = LOC(ai-1) + C – LOC(ai) = LOC(a1) + (i-1)×C
i = 1; p = L.elem;
//在有效范围内查询 while(i <= L.length && !(*compare)(*p++, e))
《基于Python语言的数据结构与算法课件》
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原理
学习动态规划算法的 核心思想,了解其适 用条件和解决问题的 步骤。
2 动态规划算法的
实现
通过实例演示动态规 划算法的具体实现方 法和优化技巧。
3 应用案例:最长
公共子序列
以最长公共子序列问 题为例,展示动态规 划算法的应用和实际 效果。
查找算法的分类和实现
顺序查找
顺序查找的基本原理和实 现步骤,介绍顺序查找的 特点和适用场景。
二分查找
二分查找的基本原理和实 现方式,演示二分查找的 应用场景和时间复杂度。
哈希查找
介绍哈希查找的原理和实 现方法,展示哈希查找在 查找大规模数据时的优势。
动态规划算法的基本思想和实现
1 动态规划的基本
应用案例:社交网络分析
通过社交网络分析案例,展示图结构的实际应用价值。
排序算法的分类和实现
排序算法类别 冒泡排序 插入排序 选择排序 快速排序 归并排序 堆排序
时间复杂度 O(n^2) O(n^2) O(n^2) O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn)
空间复杂度 O(1) O(1) O(1) O(logn) O(n) O(1)
3 强大库支持
Python拥有丰富的第三方库,如NumPy、Pandas等,方便数据处理和分析。
数据结构基础
• 数据结构的定义和作用 • 线性结构与非线性结构的区别 • 常见的数据结构分类
线性表的实现与应用
顺序表
使用Python的列表实现顺序表,并探索其 基本操作和应用场景。
链表
使用节点和指针实现链表,介绍链表的特 点及常见操作。
基于Python语言的数据结 构与算法课件
通过这个课件,我们将介绍Python语言的特点和应用领域,并深入探讨数据 结构和算法的基本概念和实现方法。
学习动态规划算法的 核心思想,了解其适 用条件和解决问题的 步骤。
2 动态规划算法的
实现
通过实例演示动态规 划算法的具体实现方 法和优化技巧。
3 应用案例:最长
公共子序列
以最长公共子序列问 题为例,展示动态规 划算法的应用和实际 效果。
查找算法的分类和实现
顺序查找
顺序查找的基本原理和实 现步骤,介绍顺序查找的 特点和适用场景。
二分查找
二分查找的基本原理和实 现方式,演示二分查找的 应用场景和时间复杂度。
哈希查找
介绍哈希查找的原理和实 现方法,展示哈希查找在 查找大规模数据时的优势。
动态规划算法的基本思想和实现
1 动态规划的基本
应用案例:社交网络分析
通过社交网络分析案例,展示图结构的实际应用价值。
排序算法的分类和实现
排序算法类别 冒泡排序 插入排序 选择排序 快速排序 归并排序 堆排序
时间复杂度 O(n^2) O(n^2) O(n^2) O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn)
空间复杂度 O(1) O(1) O(1) O(logn) O(n) O(1)
3 强大库支持
Python拥有丰富的第三方库,如NumPy、Pandas等,方便数据处理和分析。
数据结构基础
• 数据结构的定义和作用 • 线性结构与非线性结构的区别 • 常见的数据结构分类
线性表的实现与应用
顺序表
使用Python的列表实现顺序表,并探索其 基本操作和应用场景。
链表
使用节点和指针实现链表,介绍链表的特 点及常见操作。
基于Python语言的数据结 构与算法课件
通过这个课件,我们将介绍Python语言的特点和应用领域,并深入探讨数据 结构和算法的基本概念和实现方法。
数据结构与算法(Python语言描述)课件DS_080_字典的树型实现

“局部”平衡化旋转的四种情形
先找到离插入点最近的失衡结点,就地处理!
这意味着局部之外的结点的平衡因子在插入的前后保持不变!
LL:
左边的左边沉,直接向右转
LR:
左边的右边沉,先向左转, 让左边的左边沉,再向右转
RR:
右边的右边沉,直接向左转
RL:
右边的左边沉,先向右转, 让左边的左边沉,再向左转
2017/1/9
25
4阶B树示例
例:3阶B树的插入
插入30
注:插入位置在 最下层分支结点处!
例:3阶B树的插入
插入26后, 结点关键码总数超限了
结点分裂,中 间的关键码顶 到双亲上!
例:3阶B树的插入
插入85后, 结点关键码总数超限了
结点分裂,中间的关键码顶到双亲上, 结果双亲关键码总数也超限了
2016 Fall《数据结构》
第八章 字典的树型实现
主要内容(掌握概念即可!)
二叉排序树 平衡二叉排序树(AVL树) B-树
*
*
二叉排序树
2017/1/9
第七章 图
3
二叉排序树
中序遍历序列是有序序列!
二叉排序树的定义(递归)
或者为空树,或者是满足下列性质的二叉树:
若左子树不空,则左子树上的所有结点的值都小于根 结点的值;
注意:局部平衡化旋转之后,局部子树的深度与插入之前是相同的, 这意味着“祖先”结点的平衡因子不会改变!
注意:局部平衡化旋转之后,局部子树的深度与插入之前是相同的, 这意味着“祖先”结点的平衡因子不会改变!
数据结构(Python版)PPT

一个数据元素可由若干个数据项组成。 数据项是数据的不可分割的最小单位。 数据对象(Data Object):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(Data Structure):是相互之间存在 一种或多种特定关系的数据元素的集合。
数据在计算机中的表示称为数据的物理 结构,又称为存储结构。
所有能被输入到计算机中,且能被计算机处理的符号的集合。
是计算机操作的对象的总称。 是计算机处理的信息的某种特定的符号表示形式。
数据元素:
是数据(集合)中的一个“个体”
是数据结构中讨论的基本单位
数据结构主要指逻辑结构和物理结构 数据之间的相互关系称为逻辑结构。通常分
为四类基本结构: 一、集合 结构中的数据元素除了同属于一种 类型外,别无其它关系。 二、线性结构 结构中的数据元素之间存在一 对一的关系。 三、树型结构 结构中的数据元素之间存在 一对多的关系。 四、图状结构或网状结构 结构中的数据元素 之间存在多对多的关系。
位置上进行。栈顶指针就是链表的头指针。 top
∧
3.3 队列 3.3.1 队列的定义
队列(Queue)也是一种运算受限的线性表。它只允许在表的
一端进行插入,而在另一端进行删除。允许删除的一端称为 队头(front),允许插入的一端称为队尾(rear)。
(1)有穷性 一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每 一步都在有穷时间内完成。 (2)确定性 算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义 性。 (3)可行性 一个算法是可行的。即算法描述的操作都是可以通 过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 (4)输入 一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特 定的对象集合。 (5)输出 一个算法有一个或多个输出,这些输出是同输入有着 某些特定关系的量。
数据结构与算法:Python语言描述 栈和队列 ppt课件

裘宗燕,2019/12/22-/10/
栈的应用
栈是算法和程序里最常用的辅助结构,基本用途基于两方面: 用栈可以很方便地保存和取用信息,因此常作为算法或程序里的辅 助存储结构,临时保存信息,供后面的操作使用 利用栈后进先出的特点,可以得到特定的存储和取用顺序 许多实际运用结合了这两方面的特性
配对的原则
遇到的闭括号应该匹配此前遇到的最近的尚未匹配的对应开括号
由于多种/多次/可能嵌套,为检查配对,遇到的开括号必须保存
由于括号可能嵌套,需要逐对匹配,闭括号应与前面最近的尚未有 匹配的开括号匹配,后面括号应与更前面次近的括号匹配
可以删除匹配的括号,为后面的匹配做好准备
后遇到并保存的开括号应该先删除,这就是后进先出,而且要按照出现 顺序,显然应该/可以用一个栈保存开括号
概述
栈和队列保证元素存取之间的时间关系,特点是:
栈是保证缓存元素后进先出(Last In First Out,LIFO)的结构
队列是保证缓存元素的先进先出(先存者先用,First In First Out, FIFO)关系的结构
对于栈和队列,任何时候,下次访问或删除的元素都默认地唯一确定。 只有新的存入或删除(弹出)操作可能改变下次的默认元素
self._elems = [] # 所有栈操作都映射到list操作
def is_empty(self):
return self._elems == []
def top(self):
if self._elems == []:
raise StackUnderflow("in SStack.top()")
return self._elems[-1]
《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
数据结构与算法(Python语言描述)课件DS1-intro

问题求解线索:把冲突图中的结点分组
AB
AC
AD
保证有边相连的结点不同组 同组行驶方向互不冲突,可同时通行
BA
BC
BD
问题:哪些结点可同组,共分为多少个组?
DA
DB
DC
显然解:每个方向独立作为一个组
EA
EB
EC
ED
进一步目标:分组最少(同时通行方向多,提高路口利用率)
数据结构与算法(Python 语言版):引言
问题分析
所有可能通行方向(设计一种形式表示)
AB AC AD BA BC BD DA DB DC EA EB EC ED
C
D
B
E
A
一个交叉路口的模型
行驶方向的分组,关键情况:
有些方向相互冲突,同时开放会相互阻碍,而且有撞车危险
为了安全,不应该为任意两个冲突的行驶方向同时开绿灯,因此它 们不能放入同一个分组
AB
AC
AD
BA
BC
BD
DA
DB
DC
EA
EB
EC ED
解决了原来要解决 的问题吗?
数据结构与算法(Python 语言版):引言
得到分组: 1:AB, AC, AD, BA, DC, ED 2:BC, BD, EA 3:DA, DB 4:EB, EC
裘宗燕,2014-9-24-/12/
分析
如果希望提供最大行驶可能,问题就不是安全划分,而是基于安全划分 的分组最大化。可从划分扩充得到
记录新着色的结点组
# 算法结束时集合 groups 里记录着一种分组方式 # 算法细节还需要进一步考虑
数据结构与算法(Python 语言版):引言
数据结构-Python语言描述课件第4章

链串的优缺点:
在串的链式存储结构中,单字符链表的插入、删除操作较为简单,但存储效率低。块链表虽然存 储效率较高但插入、删除操作需要移动字符,较为复杂。此外,与顺序串相比,链串需要从头部 开始遍历才能访问某个位置的元素。 所以用户在应用中需要根据实际情况选择合适的存储结构。
4.2
串的模式匹配
——4.2 串的模式匹配——
4.3
数组的概念、特性和遍历
——4.3.1 数组的基本概念——
数组是n个具有相同数据类型的数据元素构成的集合,数组元素按某种次序存储在 地址连续的存储单元中,是顺序存储的随机存储结构。
数组元素在数组中的位置称为数组元素的下标,用户通过下标可以访问相应的数组
元素。数组下标的个数是数组的维数,具有一个下标的数组叫一维数组,具有两个
因为二维数组可以看成数组元素是一维数组的数组,所以二维数组也可看成线性表,即 A=(a0,a1,…,an-1),其中每个数据元素ai是一个列向量的线性表,即ai=(a0i,a1i,…,am-1i);或者 表述为A=(a0,a1,…,am-1),其中每个数据元素ai是一个行向量的线性表,即ai=(a0i,a1i,…,an1i)。其中,每个元素同时属于两个线性表,第i行的线性表和第j列的线性表,具体可以分析如下:
(1) 计算模式串的next[]函数值。
(2) i为主串的比较字符位序号, j为模式串的比较字符位序号。 当字符相等时,i、j分别加1后 继续比较; 否则i的值不变, j=next[ j],继续比较。
(3) 重复步骤(2),直到j等于模 式串的长度时匹配成功,否则 匹配失败。
——4.2.2 KMP 算法——
(1) 判断参数i是否满足0≤i≤n,若不 满足,则抛出异常。
(2) 重新分配存储空间为n+m,m为 插入的字符串str的长度。
在串的链式存储结构中,单字符链表的插入、删除操作较为简单,但存储效率低。块链表虽然存 储效率较高但插入、删除操作需要移动字符,较为复杂。此外,与顺序串相比,链串需要从头部 开始遍历才能访问某个位置的元素。 所以用户在应用中需要根据实际情况选择合适的存储结构。
4.2
串的模式匹配
——4.2 串的模式匹配——
4.3
数组的概念、特性和遍历
——4.3.1 数组的基本概念——
数组是n个具有相同数据类型的数据元素构成的集合,数组元素按某种次序存储在 地址连续的存储单元中,是顺序存储的随机存储结构。
数组元素在数组中的位置称为数组元素的下标,用户通过下标可以访问相应的数组
元素。数组下标的个数是数组的维数,具有一个下标的数组叫一维数组,具有两个
因为二维数组可以看成数组元素是一维数组的数组,所以二维数组也可看成线性表,即 A=(a0,a1,…,an-1),其中每个数据元素ai是一个列向量的线性表,即ai=(a0i,a1i,…,am-1i);或者 表述为A=(a0,a1,…,am-1),其中每个数据元素ai是一个行向量的线性表,即ai=(a0i,a1i,…,an1i)。其中,每个元素同时属于两个线性表,第i行的线性表和第j列的线性表,具体可以分析如下:
(1) 计算模式串的next[]函数值。
(2) i为主串的比较字符位序号, j为模式串的比较字符位序号。 当字符相等时,i、j分别加1后 继续比较; 否则i的值不变, j=next[ j],继续比较。
(3) 重复步骤(2),直到j等于模 式串的长度时匹配成功,否则 匹配失败。
——4.2.2 KMP 算法——
(1) 判断参数i是否满足0≤i≤n,若不 满足,则抛出异常。
(2) 重新分配存储空间为n+m,m为 插入的字符串str的长度。
数据结构与算法Python语言描述课件

//返回元素的真实位置 if (i <= L.length) return i; else return 0;
}
插入操作:Status InsertList( )
插入前的线性表:(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an) 插入后的线性表:(a1,…,ai-1,b,ai,ai+1,…,an)
时间复杂度:最坏和平均的情况O(n) 逻辑关系发生了变化
– LocateElem( L, e, compare() ) //定位函数
• 初始条件:线性表L已存在,e为给定值,
•
compare()是元素判定函数。
• 操作结果:返回第1个与e满足compare关系的元素 的位序。
• //加工型操作:&L !!!
• ClearList( &L ) //线性表置空
– 方法:只要从LB中依次取出每个数据元素,并依值在 LA中进行查访,若不存在,则插入。
线性表类型的应用——求集合的并集
void unionSet(List &La, List Lb){
La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){ GetElem(Lb, i, e); if(!LocateElem(La, e, EQUAL)) InsertList(La, ++La_len, e);
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
}
插入操作:Status InsertList( )
插入前的线性表:(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an) 插入后的线性表:(a1,…,ai-1,b,ai,ai+1,…,an)
时间复杂度:最坏和平均的情况O(n) 逻辑关系发生了变化
– LocateElem( L, e, compare() ) //定位函数
• 初始条件:线性表L已存在,e为给定值,
•
compare()是元素判定函数。
• 操作结果:返回第1个与e满足compare关系的元素 的位序。
• //加工型操作:&L !!!
• ClearList( &L ) //线性表置空
– 方法:只要从LB中依次取出每个数据元素,并依值在 LA中进行查访,若不存在,则插入。
线性表类型的应用——求集合的并集
void unionSet(List &La, List Lb){
La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){ GetElem(Lb, i, e); if(!LocateElem(La, e, EQUAL)) InsertList(La, ++La_len, e);
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
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10
//加工型操作:&L !!!
ClearList( &L ) //线性表置空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:将L重置为空表
ListInsert( &L, i, e ) //插入数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)+1 。 操作结果:在L的第i个元素之前插入新的元素e,L的长度增1。
ListDelete( &L, i, &e ) //删除数据元素 初始条件:线性表L已存在且非空,1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:删除L的第i个元素,并用e返回其值,L的长度减1。
}ADT List
11
线性表类型的应用——求集合的并集
• 题目:假设利用两个线性表LA和LB分别表示两 个集合A和B,现要求一个新的集合A=A∪B。
2016 Fall《数据结构》
第三章 线性表
1
内容提要
• 线性结构 • 线性表的类型定义 • 线性表的顺序表示和实现 • 线性表的链式表示和实现
2
线性结构
何处用到线性结构???
• 学生信息表 • 通讯录 • 短信、聊天记录 • 邮件列表 • 购物清单 • 账单
4
线性表
首元素
相邻的元素 组成前驱与后继关系
• 线性表的顺序表示和实现 • 线性表的链式表示和实现
}
while (i <= La_len) { GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai);
} while (j <= Lb_len) {
GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj); } }
15
线性表的表示和实现
ListEmpty( L ) //判断线性表是否为空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:若L不空,返回true,否则为false。
PriorElem( L, cur_e, &pre_e )
//求数据元素的前驱
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是第一个,则用pre_e返回
}
13
线性表类型的应用——归并操作
• 题目:已知线性表LA和LB中的数据元素按值非 递减有序排列,现要求将LA和LB归并为一个新 的线性表LC,且LC中的数据元素仍按值非递减 有序排列。
– 方法:设置两个指针分别指向LA和LB的当前元素,将 数值较小的元素插入LC中。
14
void MergeList(List La, List Lb, List &Lc){ ClearList(Lc); // 这里假定Lc已经做过InitList操作, // ClearList之后表的空间还在!
i = j =1; k = 0; La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
while ((i <= La_len) && (j <= Lb_len)) { GetElem(La, i, ai); GetElem(Lb, j, bj); if (ai <= bj) {ListInsert(Lc, ++k, ai); ++i;} else {ListInsert(Lc, ++k, bj); ++j;}
CreatList( &L, n ) //创建 操作结果:构造一个含n个元素的线性表L。
DestroyList( &L ) //结构销毁 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:销毁线性表L。
8
//引用型操作
ListLength( L ) //求线性表的长度 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:返回L中元素个数。
7
线性表类型
ADT List { 数据对象:D={ ai | ai ∈ ElemSet, i = 1,2,...,n, n≥0 }
数据关系:R1={ <ai-1, ai> | ai-1, ai∈D, i = 2,...,n }
基本操作: InitList( &L ) //初始化 操作结果:构造一个空的线性表L。
LocateElem( L, e, compare() ) //定位函数 初始条件:线性表L已存在,e为给定值, compare()是元素判定函数。 操作结果:返回第1个与e满足compare关系的元素的位序。 若这样的元素不存在,则返回值为0。
ListTraverse( L, visit() ) //遍历线性表 初始条件:线性表L已存在,visit()为某个访问函数。 操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。 一旦visit()失败,则操作失败。
它的前驱,否则操作失败,pre_e无定义。
NextElem( L, cur_e, &next_e )
//求数据元素的后继
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
返回它的后继,否则操作失败,next_e无定义。
9
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
– 方法:只要从LB中依次取出每个数据元素,并依值在 LA中进行查访,若不存在,则插入。
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线性表类型的应用——求集合的并集
void unionSet(List &La, List Lb){ La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb); for(i = 1; i <= Lb_len; i++){ GetElem(Lb, i, e); if(!LocateElem(La, e, EQUAL)) InsertList(La, ++La_len, e); }
线性表的逻辑结构
尾元素
5
线性表
• 线性表是n个数据元素的有限序列。 • 一般形式:(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an)
• 直接前驱、直接后继 • 长度:表中元素的个数n (n=0时称为空表) • 非空表中,每个元素都有一个确定的位置
6
线性表抽象数据类型?
• 结构 + 操作
– 结构的创建、结构的销毁:构造与析构 – 引用型(访问型):get – 加工型(改变型):set
//加工型操作:&L !!!
ClearList( &L ) //线性表置空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:将L重置为空表
ListInsert( &L, i, e ) //插入数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)+1 。 操作结果:在L的第i个元素之前插入新的元素e,L的长度增1。
ListDelete( &L, i, &e ) //删除数据元素 初始条件:线性表L已存在且非空,1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:删除L的第i个元素,并用e返回其值,L的长度减1。
}ADT List
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线性表类型的应用——求集合的并集
• 题目:假设利用两个线性表LA和LB分别表示两 个集合A和B,现要求一个新的集合A=A∪B。
2016 Fall《数据结构》
第三章 线性表
1
内容提要
• 线性结构 • 线性表的类型定义 • 线性表的顺序表示和实现 • 线性表的链式表示和实现
2
线性结构
何处用到线性结构???
• 学生信息表 • 通讯录 • 短信、聊天记录 • 邮件列表 • 购物清单 • 账单
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线性表
首元素
相邻的元素 组成前驱与后继关系
• 线性表的顺序表示和实现 • 线性表的链式表示和实现
}
while (i <= La_len) { GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai);
} while (j <= Lb_len) {
GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj); } }
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线性表的表示和实现
ListEmpty( L ) //判断线性表是否为空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:若L不空,返回true,否则为false。
PriorElem( L, cur_e, &pre_e )
//求数据元素的前驱
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是第一个,则用pre_e返回
}
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线性表类型的应用——归并操作
• 题目:已知线性表LA和LB中的数据元素按值非 递减有序排列,现要求将LA和LB归并为一个新 的线性表LC,且LC中的数据元素仍按值非递减 有序排列。
– 方法:设置两个指针分别指向LA和LB的当前元素,将 数值较小的元素插入LC中。
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void MergeList(List La, List Lb, List &Lc){ ClearList(Lc); // 这里假定Lc已经做过InitList操作, // ClearList之后表的空间还在!
i = j =1; k = 0; La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
while ((i <= La_len) && (j <= Lb_len)) { GetElem(La, i, ai); GetElem(Lb, j, bj); if (ai <= bj) {ListInsert(Lc, ++k, ai); ++i;} else {ListInsert(Lc, ++k, bj); ++j;}
CreatList( &L, n ) //创建 操作结果:构造一个含n个元素的线性表L。
DestroyList( &L ) //结构销毁 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:销毁线性表L。
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//引用型操作
ListLength( L ) //求线性表的长度 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:返回L中元素个数。
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线性表类型
ADT List { 数据对象:D={ ai | ai ∈ ElemSet, i = 1,2,...,n, n≥0 }
数据关系:R1={ <ai-1, ai> | ai-1, ai∈D, i = 2,...,n }
基本操作: InitList( &L ) //初始化 操作结果:构造一个空的线性表L。
LocateElem( L, e, compare() ) //定位函数 初始条件:线性表L已存在,e为给定值, compare()是元素判定函数。 操作结果:返回第1个与e满足compare关系的元素的位序。 若这样的元素不存在,则返回值为0。
ListTraverse( L, visit() ) //遍历线性表 初始条件:线性表L已存在,visit()为某个访问函数。 操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。 一旦visit()失败,则操作失败。
它的前驱,否则操作失败,pre_e无定义。
NextElem( L, cur_e, &next_e )
//求数据元素的后继
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
返回它的后继,否则操作失败,next_e无定义。
9
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
– 方法:只要从LB中依次取出每个数据元素,并依值在 LA中进行查访,若不存在,则插入。
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线性表类型的应用——求集合的并集
void unionSet(List &La, List Lb){ La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb); for(i = 1; i <= Lb_len; i++){ GetElem(Lb, i, e); if(!LocateElem(La, e, EQUAL)) InsertList(La, ++La_len, e); }
线性表的逻辑结构
尾元素
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线性表
• 线性表是n个数据元素的有限序列。 • 一般形式:(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an)
• 直接前驱、直接后继 • 长度:表中元素的个数n (n=0时称为空表) • 非空表中,每个元素都有一个确定的位置
6
线性表抽象数据类型?
• 结构 + 操作
– 结构的创建、结构的销毁:构造与析构 – 引用型(访问型):get – 加工型(改变型):set