数据结构：图：拓扑排序(邻接矩阵)-c语言
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c语言数据结构与算法C语言是计算机编程的一种语言，广泛用于数据结构与算法的实现和分析。
数据结构是组织和存储数据的方式，而算法是一系列解决问题的步骤。
在C语言中，常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等，算法则包括排序、搜索、动态规划、贪心算法等。
以下是C语言中一些基本数据结构和算法的简要介绍：1. 数组：数组是连续存储的一组元素，可以通过索引来访问。
数组的大小在编译时确定，因此动态扩展能力有限。
2. 链表：链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
链表的大小在运行时可以动态变化。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，主要操作包括压栈（push）和出栈（pop）。
栈通常用于解决递归、括号匹配等问题。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，主要操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。
队列常用于任务调度、缓冲处理等问题。
5. 树：树是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据部分和指向子节点的指针。
树的结构可以是二叉树、平衡树（如AVL树）、红黑树等。
树常用于表示层次关系、索引等。
6. 图：图是由节点和边组成的数据结构。
节点表示实体，边表示节点之间的关系。
图的表示方法有邻接矩阵和邻接表等。
图的应用包括最短路径、拓扑排序等。
在C语言中实现数据结构和算法，可以提高编程能力，更好地理解和解决复杂问题。
常见的算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等排序算法，以及二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索等搜索算法。
此外，动态规划、贪心算法等高级算法也在C语言中得到广泛应用。
学习和掌握C语言的数据结构和算法，有助于提高编程水平，为解决实际问题奠定基础。
《数据结构(C语言-耿国华版)》复习大纲
第一章绪论1.数据：人们利用文字符号、数字符号及其他规定的符号对现实世界的事物及其活动的描述。
凡是能被计算机输入、存储、处理和输出的一切信息都叫数据。
2.数据元素：数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
数据元素的组成：一个数据元素通常由一个或若干数据项组成。
数据项：指具有独立含义的最小标识单位。
3.数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
4.数据结构：研究的是数据的逻辑结构和物理结构，以及它们之间的相互关系和所定义的算法在计算机上运行的学科。
5.算法：是对待定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。
算法应满足以下性质：1)输入性：具有零个或若干个输入量；2)输出性：至少产生一个输出；3)有穷性：每条指令的执行次数是有限的；4)确定性：每条指令的含义明确，无二义性；5)可行性：每条指令都应在有限的时间内完成。
6.评价算法优劣的主要指标：1)执行算法后，计算机运行所消耗的时间，即所需的机器时间；2)执行算法时，计算机所占存储量的大小，即所需的存储空间；3)所设计的算法是否易读、易懂，是否容易转换成其他可运行的程序语言。
7.会估算某一算法的总执行时间和时间复杂度。
8.熟悉习题P32:3(5)-(9)、4(2)(3)第二章线性表1.线性表(P7)：是性质相同的一组数据元素序列。
线性表的特性：1)数据元素在线性表中是连续的，表中数据元素的个数可以增加或减少，但调整后数据元素仍必须是连续的，即线性表是一种线性结构。
2)数据元素在线性表中的位置仅取决于自己在表中的序号，并由该元素数据项中的关键字(key)加以标识。
3)线性表中所有数据元素的同一数据项，其属性是相同的，数据类型也是一致的。
线性表的主要运算有：插入、删除、查找、存取、长度、排序、复制、合并。
线性表的顺序存储结构及特点(就是把表中相邻的数据元素存放在内存邻接的存储单元，这种存储方法叫做顺序分配，又称顺序映像。
数据结构(C语言版)
比较
Prim算法适用于稠密图， Kruskal算法适用于稀疏图；
两者时间复杂度相近，但 Kruskal算法需额外处理并查
集数据结构。
最短路径算法设计思想及实现方法比较
1 2
Dijkstra算法
从源点出发，每次找到距离源点最近的顶点并更 新距离值，直至所有顶点距离确定。适用于不含 负权边的图。
Floyd算法
特殊二叉树
满二叉树、完全二叉树等。
二叉树的遍历与线索化
二叉树的遍历
前序遍历、中序遍历、后序遍历和层 次遍历是二叉树的四种基本遍历方法 。
线索化二叉树
为了方便查找二叉树节点的前驱和后 继，可以对二叉树进行线索化处理， 即在节点的空指针域中存放指向前驱 或后继的指针。
树和森林的遍历与转换
树的遍历
01
串的顺序存储结构
01
02
03
串的顺序存储结构是用 一组地址连续的存储单 元来存储串中的字符序
列的。
按照预定义的大小，为 每个定义的串变量分配 一个固定长度的存储区 ，一般是用定长数组来
定义。
串值的存储：将实际串 长度值保存在数组的0下 标位置，串的字符序列 依次存放在从1开始的数
组元素中。
串的链式存储结构
03
比较
DFS空间复杂度较低，适用于递 归实现；BFS可找到最短路径， 适用于非递归实现。
最小生成树算法设计思想及实现方法比较
Prim算法
从某一顶点开始，每次选择当 前生成树与外界最近的边加入 生成树中，直至所有顶点加入
。
Kruskal算法
按边权值从小到大排序，依次 选择边加入生成树中，保证不
形成环路。
数据结构(C语言版)
数据结构C语言版-PPT课件
存储结构（物理结构）---运算（算法）
23
数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式。 是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。
1.2 基本概念和术语
数据结构的三个方面： 线性结构
数据的逻辑结构 非线性结构 数据的存储结构
24
线性表 栈 队 树形结构
图形结构
顺序存储
链式存储
数据的运算：检索、排序、插入、删除、修改等
26
四个基本结构
•
集合 线性结构 树形结构
•
•
•
网状结构
27
线性结构
bin
dev
etc
lib
user
树形结构
树
3 1 2
2 5
二叉树
2
二叉排序树
1
9 3 6 3
1 13
4
6 7 8 9 10
4
7 8
5 9
6
8 5 7
10
11 12 13 14
11
28
堆结构
11
7 3 5 10 4 8
12 9 6
定义2----
22
按某种逻辑关系组织起来的一批数据（或称带结构 的数据元素的集合）应用计算机语言并按一定的存储 表示 方式把它们存储在计算机的存储器中，并在其上 定义了一个运算的集合。
1.2 基本概念和术语
数据结构的三个方面的含义：
逻辑结构--数据元素间抽象化的相互关系（简称为数据结构）。 与数据的存储无关，独立于计算机，它是从具体问题抽 象出来的数学模型。
按书名
S 0 1 L 0 1 S 0 1 S 0 2 … …
索引表
分类号： 高 等 数 学 0 0 1 ， 0 0 3 … … 樊映川 出版单位： 理 论 力 学 0 0 2 ， … … . . 华罗庚 出版时间： 线 性 代 数 0 0 4 ， … … 栾汝书 价格： … …… … . .
数据结构之的拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析
数据结构之的拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析数据结构之拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析拓扑排序是一种常用的图算法，用于对有向无环图（DAG）进行排序。
拓扑排序的主要应用包括任务调度、编译顺序、依赖关系管理等方面。
本文将介绍拓扑排序算法的实现及其性能分析。
一、拓扑排序算法的实现拓扑排序算法一般采用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来实现。
下面将以DFS实现为例进行介绍。
1. 创建图数据结构在进行拓扑排序之前，首先需要创建图的数据结构。
可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。
以邻接表为例，可以使用一个字典来表示每个节点和其相邻节点的关系。
2. 初始化标记数组为了保证每个节点只被访问一次，需要使用一个标记数组来记录节点的访问状态。
可以使用布尔数组或整数数组来表示，将未访问的节点标记为false或0，已访问的节点标记为true或1。
3. 实现拓扑排序函数拓扑排序函数的主要功能是对图进行遍历，并将节点按照拓扑排序的顺序输出。
拓扑排序函数通常使用递归的方式实现。
4. 输出排序结果拓扑排序算法完成后，可以将排序的结果输出。
按照拓扑排序的定义，输出的结果应该是一个拓扑有序的节点列表。
二、拓扑排序算法的性能分析拓扑排序算法的性能取决于图的规模和结构。
下面将从时间复杂度和空间复杂度两个方面进行性能分析。
1. 时间复杂度分析拓扑排序算法的时间复杂度主要取决于图的节点数和边数。
在最坏情况下，每个节点都需要遍历一次，而每个节点的边数是有限的，所以拓扑排序的时间复杂度为O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
2. 空间复杂度分析拓扑排序算法的空间复杂度主要取决于存储图和标记数组的空间。
在使用邻接表表示图时，需要额外的空间来存储每个节点及其相邻节点的关系。
同时，需要使用标记数组来记录节点的访问状态。
所以拓扑排序的空间复杂度为O(V+E+V)，即O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
三、总结拓扑排序是一种常用的图算法，可以对有向无环图进行排序。
数据结构之拓扑排序算法详解
数据结构之拓扑排序算法详解拓扑排序算法是一种常用于有向无环图（DAG）的排序算法，它可以将图中的顶点按照一定的顺序进行排序，使得图中任意一条有向边的起点在排序结果中都排在终点的前面。
在实际应用中，拓扑排序算法常用于解决任务调度、依赖关系分析等问题。
本文将详细介绍拓扑排序算法的原理、实现方法以及应用场景。
### 一、拓扑排序算法原理拓扑排序算法的原理比较简单，主要包括以下几个步骤：1. 从DAG图中选择一个入度为0的顶点并输出。
2. 从图中删除该顶点以及以该顶点为起点的所有有向边。
3. 重复步骤1和步骤2，直到图中所有顶点都被输出。
### 二、拓扑排序算法实现下面以Python语言为例，给出拓扑排序算法的实现代码：```pythondef topological_sort(graph):in_degree = {v: 0 for v in graph}for u in graph:for v in graph[u]:in_degree[v] += 1queue = [v for v in graph if in_degree[v] == 0] result = []while queue:u = queue.pop(0)result.append(u)for v in graph[u]:in_degree[v] -= 1if in_degree[v] == 0:queue.append(v)if len(result) == len(graph):return resultelse:return []# 测试代码graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['D'],'C': ['D'],'D': []}print(topological_sort(graph))```### 三、拓扑排序算法应用场景拓扑排序算法在实际应用中有着广泛的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面：1. 任务调度：在一个任务依赖关系图中，拓扑排序可以确定任务的执行顺序，保证所有任务按照依赖关系正确执行。
数据结构-C语言描述(耿国华主编)教案
西安文理学院精品课《数据结构》教案计算机科学系韩利凯《数据结构》第一章绪论[教学目标]掌握数据结构的定义、内容、方法、描述、评价。
[重点、难点]数据结构的研究范围，研究采用的方法，算法规则描述的工具，对算法作性能评价。
[教学方法]用多媒体课件（ ppt ）以及与生活实例相结合等方法讲授，这样便于描述相关概念及学生记笔记，加深他们的印象，使基础知识掌握地比较牢固。
[学习要点]1. 熟悉各名词、术语的含义，掌握基本概念，特别是数据的逻辑结构和存储结构之间的关系。
分清哪些是逻辑结构的性质，哪些是存储结构的性质。
2. 了解抽象数据类型的定义、表示和实现方法。
3．理解算法五个要素的确切含义：①动态有穷性（能执行结束）；②确定性（对于相同的输入执行相同的路径）；③有输入；④有输出；⑤可行性（用以描述算法的操作都是足够基本的）。
4．掌握计算语句频度和估算算法时间复杂度的方法。
1.1 什么是数据结构（定义）首先介绍数据结构的相关名词。
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。
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整体进行考虑和处理。
例如：学生登记表是数据，每一个学生的记录就是一个数据元素。
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。
4.数据结构（DA TA Structure）数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素集合，是带有结构的数据元素的集合，它指的是数据元素之间的相互关系，即数据的组织形式。
5.数据类型(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。
6.数据抽象与抽象数据类型１）数据的抽象高级语言中提供整型、实型、字符、记录、文件、指针等多种数据类型，可以利用这些类型构造出象栈、队列、树、图等复杂的抽象数据类型。
数据结构与算法课程设计报告---图的算法实现
数据结构与算法课程设计报告课程设计题目：图的算法实现专业班级：信息与计算科学1002班目录摘要 (1)1、引言 (1)2、需求分析 (1)3、概要设计 (2)4、详细设计 (4)5、程序设计 (10)6、运行结果 (18)7、总结体会 (19)摘要(题目): 图的算法实现实验内容图的算法实现问题描述：（1）将图的信息建立文件；（2）从文件读入图的信息，建立邻接矩阵和邻接表；（3）实现Prim、Kruskal、Dijkstra和拓扑排序算法。
关键字:邻接矩阵、Dijkstra和拓扑排序算法1.引言本次数据结构课程设计共完成图的存储结构的建立、Prim、Kruskal、Dijkstra 和拓扑排序算法等问题。
通过本次课程设计，可以巩固和加深对数据结构的理解，通过上机和程序调试，加深对课本知识的理解和熟练实践操作。
（1）通过本课程的学习，能够熟练掌握数据结构中图的几种基本操作；（2）能针对给定题目，选择相应的数据结构，分析并设计算法，进而给出问题的正确求解过程并编写代码实现。
使用语言：CPrim算法思想：从连通网N={V,E}中的某一顶点v0出发，选择与它关联的具有最小权值的边(v0,v)，将其顶点加入到生成树的顶点集合V中。
以后每一步从一个顶点在V中，而另一个顶点不在V中的各条边中选择权值最小的边(u,v),把它的顶点加入到集合V中。
如此继续下去，直到网中的所有顶点都加入到生成树顶点集合V中为止。
拓扑排序算法思想：1、从有向图中选取一个没有前驱的顶点，并输出之；2、从有向图中删去此顶点以及所有以它为尾的弧；重复上述两步，直至图空，或者图不空但找不到无前驱的顶点为止。
没有前驱-- 入度为零，删除顶点及以它为尾的弧-- 弧头顶点的入度减1。
2.需求分析1、通过键盘输入建立一个新的有向带权图，建立相应的文件；2、对建立的有向带权图进行处理，要求具有如下功能：（1）用邻接矩阵和邻接表的存储结构输出该有向带权图，并生成相应的输出结果；（2）用Prim、Kruskal算法实现对图的最小生成树的求解，并输出相应的输出结果；（3）用Dijkstra算法实现对图中从某个源点到其余各顶点的最短路径的求解，并输出相应的输出结果；（4）实现该图的拓扑排序算法。