北京邮电大学数据结构第二次实验车厢重排实验报告

合集下载

北邮数据结构实验报告

北邮数据结构实验报告摘要：本报告基于北邮数据结构实验，通过实际操作和实验结果的分析，总结和讨论了各实验的目的、实验过程、实验结果以及相关的问题和解决方法。

本报告旨在帮助读者了解数据结构实验的基本原理和应用，并为今后的学习和研究提供参考。

1. 实验一：线性表的操作1.1 实验目的本实验旨在掌握线性表的基本操作以及对应的算法实现，包括插入、删除、查找、修改等。

1.2 实验过程我们使用C++语言编写了线性表的相关算法，并在实际编程环境下进行了测试。

通过插入元素、删除元素、查找元素和修改元素的操作，验证了算法的正确性和效率。

1.3 实验结果经过测试，我们发现线性表的插入和删除操作的时间复杂度为O(n)，查找操作的时间复杂度为O(n)，修改操作的时间复杂度为O(1)。

这些结果与预期相符，并反映了线性表的基本特性。

1.4 问题与解决方法在实验过程中，我们遇到了一些问题，例如插入操作的边界条件判断、删除操作时的内存释放等。

通过仔细分析问题，我们优化了算法的实现，并解决了这些问题。

2. 实验二：栈和队列的应用2.1 实验目的本实验旨在掌握栈和队列的基本原理、操作和应用，并进行实际编程实现。

2.2 实验过程我们使用C++语言编写了栈和队列的相关算法，并在实际编程环境下进行了测试。

通过栈的应用实现表达式求值和逆波兰表达式的计算，以及队列的应用实现图的广度优先遍历，验证了算法的正确性和效率。

2.3 实验结果经过测试，我们发现栈的应用可以实现表达式的求值和逆波兰表达式的计算，队列的应用可以实现图的广度优先遍历。

这些结果证明了栈和队列在实际应用中的重要性和有效性。

2.4 问题与解决方法在实验过程中，我们遇到了一些问题，例如中缀表达式转后缀表达式的算法设计、表达式求值的优化等。

通过查阅资料和与同学的讨论，我们解决了这些问题，并完善了算法的实现。

3. 实验三：串的模式匹配3.1 实验目的本实验旨在掌握串的基本操作和模式匹配算法，并进行实际编程实现。

实验2用堆栈解决火车车厢重排问题的编程

实验2用堆栈解决火车车厢重排问题的编程一、目的通过对本次实验，我们应：1、加深对线性表、堆栈的认识；2、加深接口、类、索引器的认识；3、掌握堆栈数据结构，并应用堆栈编程解决实际问题。

二、实验准备1、软件准备：C#.net。

2、参考数据（示例）：文件夹“…\实验2\示例”中的数据。

三、实验背景描述1、问题描述一列货运列车共有n节车厢，每节车厢将停放在不同的车站。

假定n个车站的编号分别为1 -n，货运列车按照第n站至第1站的次序经过这些车站。

车厢的编号与它们的目的地相同。

为了便于从列车上卸掉相应的车厢，必须重新排列车厢，使各车厢从前至后按编号1到n的次序排列。

当所有的车厢都按照这种次序排列时，在每个车站只需卸掉最后一节车厢即可。

我们在一个转轨站里完成车厢的重排工作，在转轨站中有一个入轨、一个出轨和k个缓冲铁轨（位于入轨和出轨之间）。

图3.1a 给出了一个转轨站，其中有k= 3个缓冲铁轨H1，H2和H3。

开始时，n节车厢的货车从入轨处进入转轨站，转轨结束时各车厢从右到左按照编号1至编号n的次序离开转轨站（通过出轨处）。

在图3.1a 中，n= 9，车厢从后至前的初始次序为5，8，1，7，4，2，9，6，3。

图3.1b 给出了按所要求的次序重新排列后的结果。

图2.1根据上面的描述，编写程序实现下面的功能：编写一算法实现火车车箱的重排；编写程序模拟图2.1所示的具有9节车厢的火车入轨和出轨的过程。

程序主界面设计如图2.2所示。

图2.22、问题分析为了重排车厢，需从前至后依次检查入轨上的所有车厢。

如果正在检查的车厢就是下一个满足排列要求的车厢，可以直接把它放到出轨上去。

如果不是，则把它移动到缓冲铁轨上，直到按输出次序要求轮到它时才将它放到出轨上。

缓冲铁轨上车厢的进和出只能在缓冲铁轨的尾部进行。

当缓冲铁轨上的车厢编号不是按照从顶到底的递增次序排列时，重排任务将无法完成。

新的车厢u应送入这样的缓冲铁轨：其底部的车厢编号v满足v>u,且v是所有满足这种条件的缓冲铁轨顶部车厢编号中最小的一个编号。

火车车厢重排问题,队列,c语言

3.顺序输这个序列
4.如果输入的车厢数有误的时候（为负数或零）
5.如果输入的序列不是连续自然数
五、实验总结
先后学习了 C/C++,对编程语言基本上有一些了解，但在数据结构试验程序设计过程中还是学到了很多。
经过两天的设计，在不断翻阅以前资料的情况下，有针对性的复习了 C/C++ 中指针、循环的相关理论知识和的基础知识和应用技巧，最后比较成功的完成了本次的设计。这次的实验是完成火车厢重徘问题，依旧采用的检查用户的错误输入机制，充分考虑了用户的各种错误，比如输入的序列不是连续自然数，如果输入的车厢数有误的时候（为负数或零）等等的情况，完成了该次实验，主要出现的问题在于数组的下标问题，老是出现越界访问错误等等，这要在下次的实验当中多加注意！
return q->data[q->front+1]; }
int getrear(squeue *&q) {
{ return q->data[q->rear];
} }
void reset(squeue *&q,squeue *&w1,squeue *&w2,int k) {
int nowout=1; int n1=0,n2=0; for(int i=0;i<50;i++) {
出轨
H1
1
入轨
H3
出轨
H2 (d) 将 6789 移至出轨
火车车厢重排算法伪代码如下：
1. 分别对k个队列初始化； 2. 初始化下一个要输出的车厢编号nowOut = 1; 3. 依次取入轨中的每一个车厢的编号；
如果入轨中的车厢编号等于nowOut，则输出该车厢； nowOut++；

北邮计算机系统结构实验报告

高级计算机系统结构实验报告实验二指令流水线相关性分析实验三DLX处理器程序设计实验四代码优化实验五循环展开专业计算机科学与技术班级2015姓名学号2015实验二指令流水线相关性分析1. 实验目的：通过使用WINDLX模拟器，对程序中的三种相关现象进行观察，并对使用专用通路，增加运算部件等技术对性能的影响进行考察，加深对流水线和RISC处理器的特点的理解。

2. 实验设备环境：2.1 WinDLX模拟器可以装入DLX汇编语言程序，然后单步、设置断点或者连续执行该程序；2.2 CPU的寄存器、流水线、I/O和存储器都可以使用图形的方式表示出来；2.3 模拟器还提供了对流水线操作的统计功能；2.4 该模拟器对理解流水线和RISC处理器的特点很有帮助；2.5 所有浮点运算部件的延时都设定为4个周期；3. 实验原理：指令流水线中主要有结构相关、数据相关、控制相关。

北邮信通院数据结构实验二--八皇后问题实验报告(内附源代码完整版)

2.程序分析
2.1存储结构
存储结构：栈（递归）
2.2关键算法分析
递归调用摆放皇后
1、关键算法伪代码：
（1）.如果输入的row大于皇后的数量，则输出皇后的位置
（2）否则col从0开始递增
(3)检测（row，col）上的点是否符合条件，不符合则col自增，符合则转到下一个皇后的排列
2、代码详细分析：
void SeqStack::PlaceQueen(int row) //摆放皇后
{
for (int col=0;col< n;col++) //遍历0~7，
{
Push(col);
if (Check()) //判断摆放皇后的位置是否合适
{
if (row< n-1) //若还没有放到最后一个，则进行下一个皇后的放置
PlaceQueen(row+1);
else
{
num++; //计数器加1
{
if(top>= m-1) throw "上溢";
top++; //栈顶指针上移
data[top]=x;
}
void SeqStack::Pop() //出栈操作
{
if(Empty()) throw "下溢";
top--; //栈顶指针下移
}
void SeqStack::PlaceQue计放置八皇后，只要修改输入的N，便可显示其他情况的结果。
Print(n); //打印成功的坐标点
}
}
Pop(); //若不符合条件则出栈
}
}
bool SeqStack::Empty()

北邮数据结构实验报告2

数据结构实验报告实验名称：__ 哈夫曼树________学生姓名：______ 蔡宇豪_________________班级：________ 2 5____________________ 班内序号：__________15__________________学号：_________2012210673___________________ 日期：________2013.11.24____________________2. 程序分析2.1 存储结构哈夫曼树结点的存储结构包括双亲域parent，左子树lchild，右子树rchild，还有字符word，权重weight，编码code对用户输入的信息进行统计，将每个字符作为哈夫曼树的叶子结点。

统计每个字符出现的次数作为叶子的权重，统计次数可以根据每个字符不同的ASCII码，根据叶子结点的权重建立一个哈夫曼树2.2 关键算法分析要实现哈夫曼解/编码器，就必须用二叉树结构建立起哈夫曼树，其中有4个关键算法，首先是初始化函数，统计每个字符的频度，并建立起哈夫曼树；然后是建立编码表，将每个字符的编码输出；再次就是编码算法，根据编码表对输入的字符串进行编码，并将编码后的字符串输出；最后是译码算法，利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译码，并输出译码结果。

1.初始化函数int i,j;for(i=0;i<MAX;i++)a[i]=0; //先将a[]数组中每个值都赋为，不然程序会运行出错？for(i=0;s[i]!='\0';i++) //'\0'字符串结束标志{for(j=0;j<n;j++){if(s[i]==b[j]) //判断该字符是否已经出现过break;}if(j<n) //该字符出现过，对应计数器加一a[j]++;else//该字符为新字符,上面的循环全部运行完毕，j=n，记录到b[j]中，对应计数器加一{b[j]=s[i];a[j]++;n++; //出现的字符种类数加一}}//cout<<"共有"<<n<<"种字符，分别为:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cout<<b[i]<<"出现次数为:"<<a[i]<<endl;HTree=new HNode[2*n-1] ; //哈夫曼树初始化for(int i=0;i<2*n-1;i++){if(i<n){HTree[i].weight=a[i];}else{HTree[i].weight=0;}HTree[i].LChild=-1;HTree[i].RChild=-1;HTree[i].parent=-1;}int x,y,m1,m2; //x,y用于存放权值最小结点在数组中的下标for(int i=n;i<2*n-1;i++) //开始建哈夫曼树{//找出权值最小的结点m1=m2=MAX; //MAX=1000x=y=0;for(int j=0;j<i;j++){if(HTree[j].weight<m1&&HTree[j].parent==-1){m2=m1;m1=HTree[j].weight;x=j;}else if(HTree[j].weight < m2 && HTree[j].parent==-1){m2=HTree[j].weight;y=j;}}HTree[x].parent=HTree[y].parent=i;HTree[i].weight=HTree[x].weight+HTree[y].weight;HTree[i].LChild=x;HTree[i].RChild=y;HTree[i].parent=-1;2.生成编码表HCodeTable=new HCode[n];for(int i=0;i<n;i++){HCodeTable[i].data=b[i];int child=i;int parent=HTree[i].parent;int k=0;while(parent!=-1){if(child==HTree[parent].LChild)HCodeTable[i].code[k]='0';elseHCodeTable[i].code[k]='1';k++;child=parent;parent=HTree[child].parent;}HCodeTable[i].code[k]='\0';cout<<b[i]<<"的编码:";for(int j=k-1;j>=0;j--)cout<<HCodeTable[i].code[j];cout<<endl;}3.编码cout<<"编码后的字符串为:";while(*d!='\0'){for(int i=0;i<n;i++){if(b[i]==*d) //判断，每当出现一种时，就找到对应编码并输出{int k=strlen(HCodeTable[i].code);for(int j=k-1;j>=0;j--){*s=HCodeTable[i].code[j];cout<<*s;s++;}}}d++;}*s='\0';cout<<endl;【计算关键算法的时间、空间复杂度】关键算法A的时间复杂度为O(n)，关键算法B的时间复杂度为O(n),关键算法C的时间复杂度为O(n)，关键算法D的时间复杂度为O(n).2.3 其他程序完整代码：#include<iostream>using namespace std;const int MAX=1000;struct HNode{int weight;int parent;int LChild;int RChild;};struct HCode{char data;char code[200];};class Huffman{private:HNode *HTree; //哈夫曼树HCode *HCodeTable; //哈夫曼编码表char b[MAX]; //记录出现的字符int a[MAX]; //记录每个字符出现的次数，即权值static int n; //字符的种类数(静态变量)public:void init(char s[]); //初始化void init1(char s[]);void CreateCodeTable(); //创建编码表void Encoding(char *s,char *d); //编码void Decoding(char *s,char *d); //解码int count1() //算编码前长度{int q1=0;for(int i=0;i<n;i++){q1+=8*a[i];}return q1;}int count2() //算编码后长度{int q2=0;for(int i=0;i<n;i++){q2+=strlen(HCodeTable[i].code)*a[i];}return q2;}};int Huffman::n=0;void Huffman::init(char s[]){int i,j;for(i=0;i<MAX;i++)a[i]=0; //先将a[]数组中每个值都赋为，不然程序会运行出错？for(i=0;s[i]!='\0';i++) //'\0'字符串结束标志{for(j=0;j<n;j++){if(s[i]==b[j]) //判断该字符是否已经出现过break;}if(j<n) //该字符出现过，对应计数器加一a[j]++;else//该字符为新字符,上面的循环全部运行完毕，j=n，记录到b[j]中，对应计数器加一{b[j]=s[i];a[j]++;n++; //出现的字符种类数加一}}//cout<<"共有"<<n<<"种字符，分别为:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cout<<b[i]<<"出现次数为:"<<a[i]<<endl;HTree=new HNode[2*n-1] ; //哈夫曼树初始化for(int q=0;q<2*n-1;q++){if(q<n){HTree[q].weight=a[q];}else{HTree[q].weight=0;}HTree[q].LChild=-1;HTree[q].RChild=-1;HTree[q].parent=-1;}int x,y,m1,m2; //x,y用于存放权值最小结点在数组中的下标for(int w=n;w<2*n-1;w++) //开始建哈夫曼树{//找出权值最小的结点m1=m2=MAX; //MAX=1000x=y=0;for(int j=0;j<i;j++){if(HTree[j].weight<m1&&HTree[j].parent==-1){m2=m1;m1=HTree[j].weight;x=j;}else if(HTree[j].weight < m2 && HTree[j].parent==-1){m2=HTree[j].weight;y=j;}}HTree[x].parent=HTree[y].parent=w;HTree[w].weight=HTree[x].weight+HTree[y].weight;HTree[w].LChild=x;HTree[w].RChild=y;HTree[w].parent=-1;}}void Huffman::init1(char s[]){int i,j;for(i=0;i<MAX;i++)a[i]=0; //先将a[]数组中每个值都赋为，不然程序会运行出错？for(i=0;s[i]!='\0';i++) //'\0'字符串结束标志{for(j=0;j<n;j++){if(s[i]==b[j]) //判断该字符是否已经出现过break;}if(j<n) //该字符出现过，对应计数器加一a[j]++;else//该字符为新字符,上面的循环全部运行完毕，j=n，记录到b[j]中，对应计数器加一{b[j]=s[i];a[j]++;n++; //出现的字符种类数加一}}HTree=new HNode[2*n-1] ; //哈夫曼树初始化for(int e=0;e<2*n-1;e++){if(e<n){HTree[e].weight=a[e];}else{HTree[e].weight=0;}HTree[e].LChild=-1;HTree[e].RChild=-1;HTree[e].parent=-1;}int x,y,m1,m2; //x,y用于存放权值最小结点在数组中的下标，m1,m2用于存放两个无父结点且结点权值最小的两个结点for(int r=n;r<2*n-1;r++) //开始建哈夫曼树{//找出权值最小的结点m1=m2=MAX; //MAX=1000x=y=0;for(int j=0;j<r;j++){if(HTree[j].weight<m1&&HTree[j].parent==-1){m2=m1;//y=x;m1=HTree[j].weight;x=j;}else if(HTree[j].weight < m2 && HTree[j].parent==-1){m2=HTree[j].weight;y=j;}}HTree[x].parent=HTree[y].parent=r;HTree[r].weight=HTree[x].weight+HTree[y].weight;HTree[r].LChild=x;HTree[r].RChild=y;HTree[r].parent=-1;}}void Huffman::CreateCodeTable() //生成编码表{HCodeTable=new HCode[n];for(int i=0;i<n;i++){HCodeTable[i].data=b[i];int child=i;int parent=HTree[i].parent;int k=0;while(parent!=-1){if(child==HTree[parent].LChild)HCodeTable[i].code[k]='0';elseHCodeTable[i].code[k]='1';k++;child=parent;parent=HTree[child].parent;}HCodeTable[i].code[k]='\0';cout<<b[i]<<"的编码:";for(int j=k-1;j>=0;j--)cout<<HCodeTable[i].code[j];cout<<endl;}}void Huffman::Encoding(char *s,char *d) // 编码算法 //d为字符串{cout<<"编码后的字符串为:";while(*d!='\0'){for(int i=0;i<n;i++){if(b[i]==*d) //判断，每当出现一种时，就找到对应编码并输出{int k=strlen(HCodeTable[i].code);for(int j=k-1;j>=0;j--){*s=HCodeTable[i].code[j];cout<<*s;s++;}}}d++;}*s='\0';cout<<endl;}void Huffman::Decoding(char *s,char *d) //s为编码串{cout<<"解码后的字符串为:";while(*s!='\0'){int parent=2*n-1-1;while(HTree[parent].LChild!=-1){if(*s=='0')parent=HTree[parent].LChild;elseparent=HTree[parent].RChild;s++;}*d=HCodeTable[parent].data;cout<<*d;d++;}cout<<endl;void main(){int i=0;char d[MAX];char s[MAX];cout<<"请输入字符串:";while((d[i]=getchar())!='\n')i++;d[i]='\0';Huffman h;cout<<"哈夫曼功能："<<endl;cout<<"1.统计字符种类及出现次数"<<endl;cout<<"2.数据的编码解码"<<endl;cout<<"3.分析压缩效果"<<endl;int q;for(;;){cout<<"请输入（1~3）"<<endl;cin>>q;bool x=0;switch (q){case 1:h.init(d);break;case 2:h.init1(d);h.CreateCodeTable();h.Encoding(s,d);h.Decoding(s,d);break;case 3:cout<<"编码前的长度为:"<<h.count1()<<endl;cout<<"编码后的长度为:"<<h.count2()<<endl;cout<<"压缩比为:"<<(h.count2()*1.0/h.count1())<<endl;break;default:cout<<"请输入选择！！！！！"<<endl;break;}}3.}程序运行结果分析输入：I love data Structure, I love Computer。

北邮数据结构实验报告-排序

北邮数据结构实验报告-排序北邮数据结构实验报告-排序一、实验目的本实验旨在掌握常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，并通过实际编程实现对数字序列的排序。

二、实验内容1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是依次比较相邻的两个元素，并按照从小到大或从大到小的顺序交换。

具体步骤如下：- 从待排序序列的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素；- 如果前面的元素大于后面的元素，则交换这两个元素的位置；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。

2.插入排序插入排序是一种简单且直观的排序算法，其基本思想是将待排序序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中选择一个元素插入到已排序部分的合适位置。

具体步骤如下：- 从待排序序列中选择一个元素作为已排序部分的第一个元素；- 依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置，使得已排序部分保持有序；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。

3.选择排序选择排序是一种简单且直观的排序算法，其基本思想是每次选择未排序部分中的最小（或最大）元素，并将其放在已排序部分的末尾。

具体步骤如下：- 在未排序部分中选择最小（或最大）的元素；- 将选择的最小（或最大）元素与未排序部分的第一个元素交换位置；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。

4.快速排序快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成两部分，其中一部分的元素都比另一部分的元素小。

具体步骤如下：- 选择一个枢轴元素（一般选择第一个元素）；- 将待排序序列中小于枢轴元素的元素放在枢轴元素的左侧，大于枢轴元素的元素放在枢轴元素的右侧；- 对枢轴元素左右两侧的子序列分别进行递归快速排序；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。

5.归并排序归并排序是一种高效的排序算法，其基本思想是将待排序序列划分成足够小的子序列，然后对这些子序列进行两两合并，最终形成有序的序列。

具体步骤如下：- 将待排序序列递归地划分成足够小的子序列；- 对每个子序列进行归并排序；- 合并相邻的子序列，直到整个序列有序。

北京邮电大学数据结构课程设计报告

《数据结构》课程设计报告设计题目：多级目录文件检索算法设计姓名___________________学号___________________班级___________________同组组员___________________实验报告日期：一.需求分析（详细说明要实现的功能和功能间的关系）程序旨在实现一个在Linux系统下(以Ubuntu 11.10发行版为蓝本)进行多级目录文件检索的功能。

程序支持传统检索和多星号通配符检索，在搜索结果中给出符合条件文件的文件名，最后修改时间和路径，并按照最后修改时间排序。

程序提供窗口形式的图形界面。

程序运行过程中用户只需手动输入待查的关键字，查找的根路径可以简明的图形界面方式选择。

查找的结果在窗口中显示，允许用户对显示窗口的大小进行任意调节，并使用滚动条查看不能完全显示的部分。

二.算法思想（对于实现较为复杂的功能，要写出所使用的算法和算法的思路）1- 文件查找程序递归调用一个子函数Filesearch(ENTRYPTR LIST, char* input, const char *dir_name)来实现对文件的查找，其思想近于树的先根遍历。

每到达一层目录程序均读取文件名（Linux 下文件夹也被看做是一个文件）并调用KMP算法进行匹配（节点访问过程），然后判定当前文件的性质（宏S_ISDIR），若该“文件”确实是一个文件，则停止向下遍历返回上一层；若该“文件”是一个文件夹，那么进入该文件夹递归遍历下一层。

2- 模式匹配程序使用KMP算法进行文件名和模式的匹配。

该算法首先分析模式的特征（重复性）并生成一个next数组，然后根据next数组的指示在主串上滑动模式进行匹配。

这种算法可以避免对不可能匹配的情况进行比对，从而降低模式匹配过程的时间复杂度。

3- 通配符程序中调用了如下函数const* strtok(char* str1, char* str2);这个函数的作用是按照str2对str1进行分割。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

数据结构实验报告
实验名称：实验二——车厢重排
学生姓名：
班级：
班内序号：
学号：
日期：
1．实验要求
（1）、实验目的：
①进一步掌握指针、模板类、异常处理的使用
②掌握栈的操作的实现方法
③掌握队列的操作的实现方法
④学习使用栈解决实际问题的能力
⑤学习使用队列解决实际问题的能力
（2）、实验内容：
一列货车共有n节车厢，每个车厢都有自己的编号，编号范围从1~n。

给定任意次序的车厢，通过转轨站将车厢编号按顺序重新排成1~n。

转轨站共有k个缓冲轨，缓冲轨位于入轨和出轨之间。

开始时，车厢从入轨进入缓冲轨，经过缓冲轨的重排后，按1~n的顺序进入出轨。

缓冲轨按照先进先出方式，编写一个算法，将任意次序的车厢进行重排，输出每个缓冲轨中的车厢编号。

2. 程序分析
2.1 存储结构
链队列:
2.2 关键算法分析
（1）、入队操作：（时间复杂度为O（1））
①.建立新结点：rear->next=new Node<T>
②.移动队尾指针：rear=rear->next
③.赋值：rear->data=x
④.将新结点的next指针域赋为空：rear->next=NULL
入队结构示意图如下：
（2）、出队操作：（时间复杂度为O（1））
算法伪代码如下：
①.保存队头元素指针：Node<T>*p=front->next；
②.如果为空队则抛出异常：if(!p)throw"下溢";
③.原队头元素出列：front->next=p->next;
④.保存队头数据：T x=p->data;
⑤.释放原队头：delete p;
⑥.若队列变为空队，修改队尾指针：if(!(front->next))rear=front;
⑦.返回出队数据：return x;
出队结构示意图如下：
（3）、查找队头元素：（时间复杂度为O（1））
算法分析：1.如果是空队列，则抛出异常：if (!(front->next))throw"上溢";
2. 否则返回队头元素：return front->next->data;
（4）、查找队尾元素：（时间复杂度为O（1））
算法分析：1.如果是空队列，返回0：if(rear==front) return 0;
2.否则返回队尾元素return rear->data;
（5）、车厢重排函数：（时间复杂度为O（n））
算法分析：1. 建立k+2个新队列：LinkQueue<int> *rail;
rail=new LinkQueue<int>[k+2]
2.将n节乱序的车厢放进入轨：cin>>arr[j];
rail[k].EnQueue(arr[j])
3. 将入轨中的车厢放进缓冲轨中，设置一个变量判断车厢是否成功放进缓冲轨：
while((i<n)&&success!=0)
3.1如果队列不为空而且该队列的队尾元素小于入轨中的头元素，则头元素
入轨，并且跳出for循环：rail[j].EnQueue(num);
success=1;
i++;
break;
3.2否则，如果队列为空，则入队：if(!rail[j].Empty())
rail[j].EnQueue(num);
success=1;
i++;
break;
3.3如果两种情况都不满足的话，则跳出while循环：success=0
4.如果车厢没有全部放进缓冲轨，则输出“缓冲轨不足，无法进行后续排序！”。

5.否则的话，可以进行排序：
5.1若此时要输出的车厢号小于等于总的车厢数，则进行出轨操作
5.1.1依次获取缓冲轨的头元素，如果与此时要输出的车厢号相同，则将其出队，并且放进出轨中，并且跳出for循环：if(rail[j].GetFront()==order)
{ ReNum=rail[j].DeQueue();
rail[k+1].EnQueue(ReNum);
order++;
break; }
6. 输出排序后的车厢顺序：cout<<rail[k+1].DeQueue()
（6）、主函数：直接调用重排函数：ReArrangement();
2.3 其他
将入轨中的元素放入缓冲轨中，如果有入轨中的元素无法放进缓冲轨，则说明缓冲轨不够，无法进行排序。

若车厢全部放入了缓冲轨，则能按顺序将车厢放入出轨中，排序完成。

3. 程序运行结果
1.测试主函数流程图：
2.测试条件：输入的车厢数n,缓冲轨数k均应该是整数，且车厢标号为从1到n。

3.测试结论：如果未输入n节车厢，则抛出错误。

如果缓冲轨数不够，则输出无法排序；如果入轨中的车厢均进入缓冲轨，则输出各车厢进入的缓冲轨的顺序与进入的缓冲轨，最后输出排序后的车厢顺序。

4.总结
1.调试时出现的问题及解决方法：
但我在调试程序的时候发相，如果输入的车厢数小于n值时，直接按Ctrl+Z结束输入，则由于开始给每个车厢都赋值为0，造成后面的车厢编号相同，无法进行正常的排序。

因此，我在车厢入轨后加入了一个异常处理，判断是否给每一个车厢都进行了赋值。

若已赋值，则进行下面的过程。

若未赋值则直接输出程序无法进行。

2.心得体会：
通过这个实验，我熟悉了队列的使用方法。

进一步加深了对于出入队的理解。

同时我也意识到，在一个程序基本功能实现之后，其实还有许多我们未曾想到的BUG。

当我们按我们所设计的方式操作时，这些BUG好像并没有什么影响。

但一旦我们错误操作，这些BUG就会使我们的程序崩掉。

所以写程序时要特别注意异常处理。

3.下一步的改进：
我了解到，车厢重排问题其实也可以用递归方法写，这样的代码会更为简单。

这次我设计的程序还应该多增加一些创新点，如如何重排任意序号的车厢，而非由1~n的车厢。

这些都是下一步改进的方向。