数据结构与算法(Python语言描述)课件1
合集下载
数据结构与算法ppt课件

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 》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。
《基于Python语言的数据结构与算法课件》

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
- 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)。
//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
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。
逻辑关系发生了变化
Status InsertList(List &L, int i, ElemType e) { //插入范围的合法性检测 if (i < 1 || i > L.length+1) return ERROR; //空间不够,追加 if(L.length >= L.listsize) { newbase = (ElemType *)realloc(L.elem, (L.listsize+LISTINCREMENT)*sizeof(ElemType)); if (!newbase) exit(OVERFLOW); L.elem = newbase; L.listsize += LISTINCREMENT; }
Status GetElem(List L, int i, ElemType &e) { // i 的合法性检测 if (i < 1 || i > L.length) return ERROR; //取元素 e = L.elem[i-1]; return OK; }
int LocateElem(List L, ElemType e, Status (*compare)(ElemType, ElemType)) { //起步 i = 1; p = L.elem; //在有效范围内查询 while(i <= L.length && !(*compare)(*p++, e)) ++i; //返回元素的真实位置 if (i <= L.length) return i; else return 0; }
【实验时可先假定空间总是够用,先不考虑空间追加,先做好基本的元素移动、和
插入,回头再考虑空间的追加与元素的拷贝!】 【问题:实验一下realloc也做了元素的拷贝工作么?】
【数组方式的元素移动、插入】 //从插入位置开始向后的元素,自后向前依次后移 for(j = L.length; j>=i; j--) { L.elem[j] = L.elem[j-1];
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;} }
typedef struct { ElemType *elem; int length; int listsize; } List;
// 存储空间基址 // 当前长度 // 当前分配的存储容量
length
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
listsize
elem
List类型的对象L
listsize length elem
//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)
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
线性表的顺序存储结构是一种能够随机存取的存储结 构,通常用动态数组来实现。
顺序存储结构的表示
#define LIST_INIT_SIZE #define LISTINCREMENT 100 10 // 线性表存储空间的初始分配量 // 线性表存储空间的分配增量
int LocateElem(List L, ElemType e, Status (*compare)(ElemType, ElemType)) { //起步 i = 1;
//在有效范围内查询 while(i<=L.length && !(*compare)(L.elem[i-1], e)) ++i;
// 引用型 void TraverseList(List L, void (*visit)(ElemType)){ for (i = 0; i < L.length; i++) (*visit)(L.elem[i]); }
// 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!!!
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。
– 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); } }
listsize elem length=0
【结构的销毁——没有空间了!】 void DestroyList(List &L) { //空间释放 free(L.elem); L.elem = NULL; L.length = 0; L.listsize = 0; }
【清空——表空间还在,只是“没有”元素了!】 void ClearList(List &L) { L.length = 0; }
2016 Fall《数据结构》
第三章 线性表
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
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
线性表
相邻的元素
首元素
组成前驱与后继关系
尾元素
}
//插入e,修改表长 L.elem[i-1] = e; ++L.length; return OK; }
【指针方式的元素移动、插入,有些难以阅读。。。。】
//从插入位置开始向后的元素,自后向前依次后移 q = &(L.elem[i-1]); for (p = &(L.elem[L.length-1]); p >= q; --p) *(p+1) = *p;
while (i <= La_len) { GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai); } while (j <= Lb_len) { GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj); } }
线性表的表示和实现
线性表的逻辑结构
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
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
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。
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);