2013浙江省数据分析基础
高等职业教育对区域经济影响贡献率的实证分析——以浙江省各城市面板数据为例

高等职业教育对区域经济影响贡献率的实证分析——以浙江省各城市面板数据为例孔德兰;黄文妍【摘要】运用教育量简化指数改进法对浙江省2005-2015年11个地级市面板数据进行实证分析.以地级市为单位,计算劳动的产出弹性系数,得到各个地级市高等教育与高等职业教育对GDP年均增长率的贡献水平.结果显示,浙江省教育对GDP 实际年均增长率有积极贡献,但水平不高.其中,高等教育输出较强的为舟山市和杭州市,高等职业教育输出较强的为温州市与湖州市.【期刊名称】《湖州师范学院学报》【年(卷),期】2019(041)006【总页数】9页(P12-20)【关键词】高等职业教育;浙江省区域经济;面板数据;实证研究【作者】孔德兰;黄文妍【作者单位】浙江金融职业学院,浙江杭州310000;浙江金融职业学院,浙江杭州310000【正文语种】中文【中图分类】F127;G719.2根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020)》,发展职业教育是推动经济发展、促进就业、改善民生、解决“三农”问题的重要途径,是缓解劳动力供求结构矛盾的关键环节。
而《国家教育事业发展“十三五”规划》中指出,现阶段职业教育仍是教育体系中的突出短板,人才培养的类型、层次和学科专业结构与社会需求不够契合,需要进一步优先发展。
区域经济的发展水平和产业结构决定着高等职业教育的发展规模与速度,指导着高等职业教育的专业设置与课程建设,更直接地影响了高等职业院校毕业生的就业流向与就业质量。
同样,高等职业教育作为区域人力资本输入的重要渠道,直接影响了地方区域经济的发展。
那么,浙江省教育对GDP实际年均增长率的贡献有多少?人才输出质量如何?职业教育在其中又起到了多少作用?本文以浙江省教育对GDP实际年均增长率的贡献为切入点,剖析其中高等教育所占的比重,计算高等教育类别下高等职业教育的贡献水平。
一、相关文献综述国内研究者对31个省际的实证研究较为多见,单独研究一个省份的职业教育与经济增长之间的关系并不多。
浙江省气象与水文站点降水观测资料对比分析

2021年11月Nov.2021第41卷第11期Vol.41,No.11热带农业科学CHINESE JOURNAL OF TROPICAL AGRICULTURE浙江省气象与水文站点降水观测资料对比分析魏爽1)杨明1)吴书成1)王丽吉1)鲁奕岑1)田玺泽2)滕舟1)(1浙江省气象信息网络中心浙江杭州310051;2浙江省水文管理中心浙江杭州310009)摘要利用浙江省2020年1-12月气象和水文站降水资料,选取23对距离50m 内的邻近站,对比评估2种观测系统在不同降水量级、逐月变化等方面的相关性和差异性。
结果表明:(1)水文与气象观测降水呈高度相关,水文年降水比气象平均偏少47.0mm ,总体较气象偏小2.7%;(2)夏季降水差异最大,8月是一年中绝对误差、相对误差较大的月份;(3)两套系统在不同降水量级相关性显著,相对误差在2.27%~3.87%,均低于国内中尺度自动气象站日降雨量平均测量误差,小时降水量在0.1~0.5mm 时,由于仪器观测精度不同,导致差异明显;(4)0.5mm 以上的气象、水文降水资料高度一致,开展数据的共享融合有利于优化气象与水文部门间的站网布局,可为防汛抗旱、流域精细调度和气象服务提供更精细、更全面的基础数据支撑。
关键词降水;气象;水文;相关性中图分类号P413.2文献标识码ADOI :10.12008/j.issn.1009-2196.2021.11.016Comparative Analysis of Precipitation Data at Meteorological and HydrologicalStations in Zhejiang ProvinceWEI Shuang 1)YANG Ming 1)WU Shucheng 1)WANG Liji 1)LU Yicen 1)TIAN Xize 2)TENG Zhou 1)(1Zhejiang Meteorological Information Internet Center,Hangzhou,Zhejiang 310051,China;2Zhejiang Management Center of Hydrology,Hangzhou,Zhejiang 310009,China)Abstract The precipitation data at meteorological and hydrological stations in Zhejiang Province from January to December 2020were selected from 23pairs of adjacent stations within a distance of 50m to compare and evaluate the correlation and difference between the meteorological and hydrological data at different precipitation levels and monthly precipitation.The results showed that the hydrological precipitation is highly correlated with the meteorological precipitation.The annual hydrological precipitation is 47.0mm less than the meteorological by average,or 2.7%less than the meteorological.The difference in precipitation is the highest in summer,especially in August when the absolute and the relative error in precipitation is the highest.The two systems have significant correlations between the data at different precipitation levels,with relative errors ranging from 2.27%to 3.87%,which are both lower than the average daily rainfall measurement errors from the domestic mesoscale automatic weather stations.Data on both meteorological and hydrological precipitation above 0.5mm are highly consistent.Data sharing and integration is conducive to optimizing the station network layout between meteorological and hydrological departments,providing more detailed and comprehensive basic data support for flood control and drought relief,fine watershed scheduling and meteorological services.Keywords precipitation ;meteorology ;hydrology ;correlation收稿日期:2021-07-13;修回日期:2021-08-24;编辑部E-mail :************。
浙江省水资源调查

浙江省农业用水现状调查报告1概述1.1 浙江省的自然地理状况浙江省位于我国东南沿海长江三角洲南翼,在北纬27°12'~31°30',东经118°~123°之间,东临东海,南接福建,西与江西、安徽相连,北与上海、江苏为邻。
境内最大的河流钱塘江,全长约605公里,因江流曲折,又称“浙江”。
省以江名,简称为“浙”。
省会杭州市。
浙江省东西和南北的直线距离均为450公里。
全省陆域面积 10.18万平方公里。
为全国面积的 1.06%,是中国面积最小的省份之一。
全省面积中,山地和丘陵占70.4%,平原和盆地占23.2%,河流和湖泊占6.4%,故有“七山一水二分田”之说。
浙江海域广阔,岛屿星罗棋布。
海岸线总长6400余公里,居全国首位。
2000年底全省耕地总面积为公顷(2411.34万亩),人均只有0.516亩。
浙江地形复杂,整个地势由西南向东北倾斜。
西南山地的主要山峰海拔多在千米以上。
中部以丘陵为主,大小盆地错落分布于丘陵山地之间。
东北部是低平的冲积平原全省大致可分为浙北平原、浙西中山丘陵、浙东丘陵、中部金衢盆地、浙南山地、东南沿海平原及滨海岛屿等六个地形区。
省内河流众多,主要有钱塘江、瓯江、灵江、苕溪、甬江、飞云江、鳌江、曹娥江等八大水系。
浙江位于亚热带季风气候区,冬季受蒙古冷高压控制,盛行西北风,以晴冷、干燥天气为主,是全年低温、少雨季节。
夏季受太平洋副热带高压控制,以东南风为主,海洋带来充沛的水汽,空气湿润,是我省高温、强光照季节。
春秋两季为东夏季风过度时期,气旋活动频繁,锋面降水甚多,冷暖变化亦较大。
本省平均气温在15º~18.0ºC之间,年均降水量在1000~2000毫米之间,3月~7月初的春雨和梅雨降水量最丰富,7~8月盛夏,干旱少雨,唯沿海有台风雨补充,入秋后,9月份有一短暂秋雨期,10月至翌年2月降水量最少,多晴冷天气。
统计在浙江省交通运输信用综合管理服务系统的维护和数据分析运用的探讨

统计在浙江省交通运输信用综合管理服务系统的维护和数据分析运用的探讨摘要:交通运输领域中统计发挥着重要作用,信息化建设背景下需要考虑各方面情况,制定科学合理的方案,切实发挥统计作用,推进交通运输行业健康发展。
鉴于此,文中分析交通运输领域中统计的作用,探讨浙江省交通运输信用综合管理服务系统中统计的具体应用。
关键词:统计;交通运输;系统维护;数据分析交通运输统计数据作为政府宏观调控和行政决策的重要依据越来越得到国家的重视。
近年来,随着交通运输统计工作管理水平的逐步提升以及科学技术的不断进步,交通运输统计指标体系不断健全,统计流程日趋完善,统计方法更加科学,统计数据更为精确,各项统计工作都在朝着科学化、规范化、合理化、合法化方向发展。
一、浙江省交通运输信用综合管理服务系统概况浙江省交通运输信用综合管理服务系统已运行十几年,在浙江省的交通市场招投标市场中发挥着重要的作用。
作为施工交通运输要在浙江省参加公路项目招投标活动,必须在本系统中处于信息公开状态,且组成投标文件的公司业绩和主要人员的证明,需附从本系统中打印含有水印的截图。
投标单位平时必须维护好浙江省交通运输信用综合管理服务系统,及时录入本单位的业绩和人员,以满足投标需要。
交通运输录入提交的资料需通过交通运输注册地交通主管部门和省厅建管处审核通过后,经公示后公开。
为保证本系统数据的及时性,数据公开最基本的一条审核规则是:本次填报提交的资料(业绩、人员、荣誉等变更资料)必须是发生在上次提交日期之后的。
否则,不予通过。
或者在系统中暂停本交通运输公开状态一个月。
如被暂停一个月,则被停的一个月期间,将无法在浙江省投标,这对交通运输的损失是巨大的。
因此,如何保证公司的业绩、人员等投标资料及时在浙江省交通运输信用综合管理服务系统中公开,非常重要。
二、统计在交通运输信用综合管理服务系统的维护和数据分析运用(一)健全交通运输统计数据管控制度体系在交通运输统计数据管理系统中,应根据统计任务的需要依法设立统计部门,设置统计岗位,指定专人负责,建立健全交通运输内部统计网络,明确统计负责人、统计人员,实行统计负责人责任制。
浙江省各地市普惠金融发展水平测度及影响因素研究

浙江省各地市普惠金融发展水平测度及影响因素研究齐志渊1,季莎莎2(1.新疆财经大学 金融学院,新疆 乌鲁木齐 830012;2.浙江师范大学 经济与管理学院,浙江 金华 321001)摘要:文章选取浙江省11个地级市2012-2018年的相关数据从金融服务的广度、使用度、互联网金融三个维度进行普惠金融发展水平测度。
在普惠金融的影响因素方面,实证结果表明经济发展水平、政府参与度、互联网覆盖率、受教育水平和收入差距存在正向关系,进而根据实证结果,提出相关发展建议。
关键词:普惠金融;变异系数法;影响因素;面板数据中图分类号:F832.7 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1673-0968.2022.02.0011 引言与文献回顾普惠金融一概念由联合国在2005年首次提出,其基本含义是:能有效、全方位地为社会所有阶层和群体提供金融服务。
国务院于2016年印发《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》,明确定义了普惠金融的概念,指立足于机会平等和商业可持续的原则,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当有效的金融服务,特别是偏远地区、小微企业、农民、低收入者等社会弱势群体和领域。
浙江作为我国东部沿海的经济较发达省份,自2012年以来开展了如温州金融综合改革试验区、台州小微企业金融服务改革创新试点、丽水农村金融改革试点、宁波国家保险创新综合试验区、义乌国际贸易金融专项改革试点等一大批金融改革试点,并在全国率先实施了《普惠金融工程三年行动计划(2013-2015年)》《普惠金融提升工程五年行动计划(2016-2020年)》。
2016年G20峰会在杭州召开,会上制定了《全球标准制定机构与普惠金融——演变中的格局》白皮书,并明确了数字普惠金融概念,杭州作为浙江省的省会,存在着许多互联网产业的上游企业,同时良好的政策环境孵化了许多金融科技类公司,将互联网产业与金融产业联合,旨在推进普惠金融水平持续发展。
收入水平、收入差距与主观幸福感研究——基于六省份CGSS 2017调查数据的分析

收入水平、收入差距与主观幸福感研究———基于六省份CGSS2017调查数据的分析张体委(中国人民大学公共管理学院,北京100872)摘要:基于2017年中国综合社会调查(CGSS)中上海、江苏、浙江、安徽、湖北和江西六省份数据,对居民收入水平和收入差距对主观幸福感的影响和作用进行分析。
结果表明:居民收入水平和地区富裕程度对主观幸福感有显著正向影响,收入水平越高居民主观幸福感越强,收入水平较高的江浙沪地区居民幸福感水平高于收入水平相对较低的鄂皖赣地区;收入差距对居民主观幸福感的影响并不显著。
提高居民收入水平和人均可支配收入、建立公正合理的收入分配体系是提升居民主观幸福感的关键所在。
关 键 词:主观幸福感;收入水平;收入差距;相对剥夺感中图分类号:D668 文献标志码:A 文章编号:1003?2363(2021)03?0031?06doi:10.3969/j.issn.10032363.2021.03.006收稿日期:2019-08-17;修回日期:2021-04-19基金项目:教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(16JJD720015)作者简介:张体委(1991-),男,江苏徐州市人,博士研究生,主要从事网络社会理论及其治理实践、政策网络理论研究,(E mail)zhangtiwei@ruc.edu.cn。
0 引言 随着国家财富积累和居民收入水平提高,人们在物质生活需求得到满足的同时,也愈加重视精神生活提升和主观体验改善[1],主观幸福感和生活满意度随之成为人们新的关注焦点。
主观幸福感一般指个体依据自设标准对自身生活质量和心理状态的整体性评价,主要包括积极情感体验、消极情感体验和生活满意程度3个不同维度[2]。
传统理论一般将主观幸福感等同于收入水平的提高[3],认为收入增加自然会引起消费水平提高和物质生活满足,进而提升效用水平和幸福感知[4]。
但随着社会发展,人们愈加发现居民收入增加并不必然提升其主观幸福感。
浙江省扶贫管理信息系统——基础信息管理子系统操作手册
浙江省扶贫管理信息系统——基础信息管理子系统操作手册浙江省扶贫管理信息系统——基础信息管理子系统操作手册1:系统介绍1.1 系统简介1.2 功能概述1.3 系统组成2:用户登录与权限管理2.1 用户登录2.2 权限管理2.3 用户角色管理3:基础数据管理3.1 数据录入3.1.1 新增数据3.1.2 编辑数据3.1.3 删除数据3.2 数据查询3.2.1 条件查询3.2.2 高级查询3.3 数据导入导出3.3.1 数据导入3.3.2 数据导出4:贫困户信息管理4.1 贫困户基本信息4.2 贫困户家庭成员信息4.3 贫困户收入信息4.4 贫困户支出信息4.5 贫困户生活条件信息5:扶贫政策管理5.1 扶贫政策查询5.2 扶贫政策发布5.3 扶贫政策更新6:资金管理6.1 资金入账6.2 资金支出6.3 资金查询7:报表统计分析7.1 贫困户统计分析7.2 扶贫政策统计分析7.3 资金统计分析8:系统管理8.1 系统参数设置8.2 日志管理8.3 数据备份与恢复8.4 系统维护附件:法律名词及注释:1:扶贫政策:指国家针对贫困地区和贫困人口制定的政策措施,旨在减少和消除贫困,提高贫困地区的生产、生活和发展水平。
2:资金管理:指对扶贫项目经费的统一管理、监督和使用情况进行跟踪和控制。
3:贫困户:指符合财政部、民政部、国家发展改革委员会、人力资源社会保障部、国家统计局和农业农村部联合发布的《关于贫困县贫困村贫困户统一认定的通知》中贫困人口的家庭。
长三角扩容背景下的浙江省发展潜力分析
长三角扩容背景下的浙江省发展潜力分析周侗1,朱北宇1,2,闫金伟1(1. 南通大学地理科学学院,江苏·南通 226007;2. 南通大学经济与管理学院,江苏·南通 226019)摘 要:城市综合发展潜力的定量测算,能够有效预见城市发展趋势,发现社会发展和基础设施中存在的短板,对城市的规划布局与决策制定具有借鉴意义。
本文以浙江省为例,结合社会经济数据与夜光灯光数据,基于城市综合发展潜力评价指标体系,采用加权主成分TOPSIS模型,得到全省11市2000~2019年近20年来的城市发展潜力时空演变情况。
研究结果表明:从时序变化来看,浙江各市的综合发展潜力排名均存在上下波动情况,其中杭州、宁波、衢州和丽水相对稳定,而温州和舟山的波动趋势较为明显;从空间演变上看,浙江各市综合发展潜力不平衡,整体上北强南弱,浙北的杭、甬作为引擎城市,带动舟山、嘉兴等市形成一体化发展,而以温州为代表的浙南5市发展潜力较差。
根据研究结论,本文从外部的区域协作与内部的发展形态两方面对浙江发展提出相应政策建议,以期缩小各市发展差距,改变北强南弱的发展现状。
关键词:城市经济;发展潜力;潜力分析;加权主成分TOPSIS模型;长三角城市群中图分类号:F292 文献标志码:A 文章编号:2095-1329(2021)01-0001-06我国城镇化进程的高速发展,使得城市之间的往来愈发密切,并逐渐形成相对完整的城市集合体。
目前我国已发展多个国家级城市群,其中长三角城市群的发展潜力位居榜首。
从1997年至今,长三角城市群经历了多次扩容,逐步将浙江省域主要城市全面纳入其中。
地处长三角南翼的浙江省具有优越的地理区位优势,浙江省的发展状况与中国的整体水平呈正相关关系。
有效测算该省各市的综合发展潜力,有利于长三角城市群的整体发展,并为我国其他城市群的发展提供思路。
潜力测算于1947年被首次提出[1],随着潜力测算方向的拓展,这一概念被运用到各方面,如:矿产资源[2]、粮食单产[3]、碳储量与排放[4]、经济与贸易等[5]。
基于数据包络分析(DEA)的浙江省示范性高职院校规模有效性分析
基于数据包络分析(DEA)的浙江省示范性高职院校规模有效性分析【摘要】dea(数据包络分析法)方法已经被广泛应用到测度组织规模效益方面。
本文应用超效率dea模型对示范高职院校的规模效益进行实证分析,解决了以往在高职院校相对效率评价研究中无法对有效率的单元进一步排序的弊端,并采用浙江省22家示范高职院校2010年和2011年数据进行了实证研究,并计算得出我省示范高职院校的连续2年规模效应评价结果与相对排序。
【关键词】示范高职院校;超效率dea;规模效应;评价模型数据包络分析方法(dea)为评价示范高职院校规模效益提供了一个优质的工具,其实质是根据一组关于多输入、输出的观察值来估计有效生产的前沿面,并据此进行多目标综合效果评价,并且不需要主观赋予指标的相对权重,因此评价结果更能够反映决策单元(decision making unit, dmu)所处的实际状态。
但现有的研究基本存在三个缺陷:一是由于对高职院校规模效益的投入产出指标体系缺乏研究,从而不能合理的评价其规模效益;二是传统的ccr和bcc模型对于多个同时有效的决策单元(效率值为1)将无法做出进一步的评价与比较;三是采用的数据陈旧、不能反映近期示范高职院校规模效益情况。
综上考虑,本文在构建合理的示范高职院校规模效益评价指标体系的基础上,采用超效率(super efficiency)评价模型对浙江省22家示范高职院校2010年和2011年规模效益进行了实证研究,以衡量其规模效益。
1.模型及方法1.1 dea基本模型简介数据包络分析(data envelopment analysis,简称dea),是对具有多投入、多产出的决策单元(decision making unit, dmu)进行相对有效性评价的一种非参数方法(charnes et al.,1978)。
dea方法能在同其它被考察单元相比较的情况下测量出某一被考察单元相对生产效率,假定一组被考察单元的个数为n个,每个被考察单元都有s个输出变量和m个输入变量。
浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日3年数据分析报告2019版
浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日3年数据分析报告2019版序言浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日数据分析报告对浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日做出全面梳理,从乡镇卫生院入院人数,乡镇卫生院平均住院日等重要指标切入,并对现状及发展态势做出总结,以期帮助需求者找准潜在机会,为投资决策保驾护航。
浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有,其他方引用我方报告均需注明出处。
本报告借助客观的理论数据为基础,数据来源于权威机构如中国国家统计局等,力求准确、客观、严谨,透过数据分析,从而帮助需求者加深对浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日的理解,洞悉浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日发展趋势,为制胜战役的关键决策提供强有力的支持。
目录第一节浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日现状 (1)第二节浙江省乡镇卫生院入院人数指标分析 (3)一、浙江省乡镇卫生院入院人数现状统计 (3)二、全国乡镇卫生院入院人数现状统计 (3)三、浙江省乡镇卫生院入院人数占全国乡镇卫生院入院人数比重统计 (3)四、浙江省乡镇卫生院入院人数(2016-2018)统计分析 (4)五、浙江省乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动分析 (4)六、全国乡镇卫生院入院人数(2016-2018)统计分析 (5)七、全国乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动分析 (5)八、浙江省乡镇卫生院入院人数同全国乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动对比分析6 第三节浙江省乡镇卫生院平均住院日指标分析 (7)一、浙江省乡镇卫生院平均住院日现状统计 (7)二、全国乡镇卫生院平均住院日现状统计分析 (7)三、浙江省乡镇卫生院平均住院日占全国乡镇卫生院平均住院日比重统计分析 (7)四、浙江省乡镇卫生院平均住院日(2016-2018)统计分析 (8)五、浙江省乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动分析 (8)六、全国乡镇卫生院平均住院日(2016-2018)统计分析 (9)七、全国乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动分析 (9)八、浙江省乡镇卫生院平均住院日同全国乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动对比分析 (10)图表目录表1:浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日现状统计表 (1)表2:浙江省乡镇卫生院入院人数现状统计表 (3)表3:全国乡镇卫生院入院人数现状统计表 (3)表4:浙江省乡镇卫生院入院人数占全国乡镇卫生院入院人数比重统计表 (3)表5:浙江省乡镇卫生院入院人数(2016-2018)统计表 (4)表6:浙江省乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动统计表(比上年增长%) (4)表7:全国乡镇卫生院入院人数(2016-2018)统计表 (5)表8:全国乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动统计表(比上年增长%) (5)表9:浙江省乡镇卫生院入院人数同全国乡镇卫生院入院人数(2017-2018)变动对比统计表6表10:浙江省乡镇卫生院平均住院日现状统计表 (7)表11:全国乡镇卫生院平均住院日现状统计表 (7)表12:浙江省乡镇卫生院平均住院日占全国乡镇卫生院平均住院日比重统计表 (7)表13:浙江省乡镇卫生院平均住院日(2016-2018)统计表 (8)表14:浙江省乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动统计表(比上年增长%) (8)表15:全国乡镇卫生院平均住院日(2016-2018)统计表 (9)表16:全国乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动统计表(比上年增长%) (9)表17:浙江省乡镇卫生院平均住院日同全国乡镇卫生院平均住院日(2017-2018)变动对比统计表(比上年增长%) (10)第一节浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日现状浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日现状详细情况见下表(2018年):表1:浙江省乡镇卫生院入院人数和平均住院日现状统计表注:本报告以国家各级统计部门数据为基准,并借助专业统计分析方法得出。
- 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)。
1、#define maxsize 栈空间容量 void InOutS(int s[maxsize]) //s是元素为整数的栈,本算法进行入栈和退栈操作。 {int top=0; //top为栈顶指针,定义top=0时为栈空。 for(i=1; i<=n; i++) //n个整数序列作处理。 {scanf(“%d”,&x); //从键盘读入整数序列。 if(x!=-1) // 读入的整数不等于-1时入栈。 if(top==maxsize-1){printf(“栈满\n”);exit(0);} else s[++top]=x; //x入栈。 else //读入的整数等于-1时退栈。 {if(top==0){printf(“栈空\n”);exit(0);} else printf(“出栈元素是%d\n”,s[top--]);} } }//算法结
2、由二叉树的前序遍历和中序遍历序列能确定唯一的一棵二叉树,下面程序的作用是实现由已知某二叉树的前序遍历和中序遍历序列,生成一棵用二叉链表表示的二叉树并打印出后序遍历序列,请写出程序所缺的语句。 #define MAX 100 typedef struct Node {char info; struct Node *llink, *rlink; }TNODE; char pred[MAX],inod[MAX]; main(int argc,int **argv) { TNODE *root; if(argc<3) exit 0; strcpy(pred,argv[1]); strcpy(inod,argv[2]); root=restore(pred,inod,strlen(pred)); postorder(root); } TNODE *restore(char *ppos,char *ipos,int n) { TNODE *ptr; char *rpos; int k; if(n<=0) return NULL; ptr->info=(1)_______; for((2)_______ ; rposk=(3)_______; ptr->llink=restore(ppos+1, (4)_______,k ); ptr->rlink=restore ((5)_______+k,rpos+1,n-1-k); return ptr; } postorder(TNODE*ptr) { if(ptr=NULL) return; postorder(ptr->llink); postorder(ptr->rlink); printf(“%c”,ptr->info); } 3、后序遍历最后访问根结点,即在递归算法中,根是压在栈底的。采用后序非递归算法,栈中存放二叉树结点的指针,当访问到某结点时,栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性,设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p,栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时,将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配,第一个匹配(即相等)的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。 typedef struct {BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问,tag=1表示结点的右子女已被访问 }stack; stack s[],s1[];//栈,容量够大 BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。 {top=0; bt=ROOT; while(bt!=null ||top>0) {while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈 {s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下 if(bt==p) //不失一般性,假定p在q的左侧,遇结点p时,栈中元素均为p的祖先结点 {for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存 if(bt==q) //找到q 结点。 for(i=top;i>0;i--)//;将栈中元素的树结点到s1去匹配 {pp=s[i].t; for (j=top1;j>0;j--) if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”);return (pp);} } while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈 if (top!=0){s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;} //沿右分枝向下遍历 }//结束while(bt!=null ||top>0) return(null);//q、p无公共祖先 }//结束Ancestor
4、已知有向图G=(V,E),其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7},E={,,,,,,,,} 写出G的拓扑排序的结果。 G拓扑排序的结果是:V1、V2、V4、V3、V5、V6、V7
5、后序遍历最后访问根结点,即在递归算法中,根是压在栈底的。采用后序非递归算法,栈中存放二叉树结点的指针,当访问到某结点时,栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性,设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p,栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时,将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配,第一个匹配(即相等)的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。 typedef struct {BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问,tag=1表示结点的右子女已被访问 }stack; stack s[],s1[];//栈,容量够大 BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。 {top=0; bt=ROOT; while(bt!=null ||top>0) {while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈 {s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下 if(bt==p) //不失一般性,假定p在q的左侧,遇结点p时,栈中元素均为p的祖先结点 {for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存 if(bt==q) //找到q 结点。 for(i=top;i>0;i--)//;将栈中元素的树结点到s1去匹配 {pp=s[i].t; for (j=top1;j>0;j--) if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”);return (pp);} } while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈 if (top!=0){s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;} //沿右分枝向下遍历 }//结束while(bt!=null ||top>0) return(null);//q、p无公共祖先 }//结束Ancestor
6、假设K1,„,Kn是n个关键词,试解答: 试用二叉查找树的插入算法建立一棵二叉查找树,即当关键词的插入次序为K1,K2,„,Kn时,用算法建立一棵以LLINK / RLINK 链接表示的二叉查找树。
7、假设K1,„,Kn是n个关键词,试解答: 试用二叉查找树的插入算法建立一棵二叉查找树,即当关键词的插入次序为K1,K2,„,Kn时,用算法建立一棵以LLINK / RLINK 链接表示的二叉查找树。
8、假设以邻接矩阵作为图的存储结构,编写算法判别在给定的有向图中是否存在一个简单有向回路,若存在,则以顶点序列的方式输出该回路(找到一条即可)。(注:图中不存在顶点到自己的弧) 有向图判断回路要比无向图复杂。利用深度优先遍历,将顶点分成三类:未访问;已访问但其邻接点未访问完;已访问且其邻接点已访问完。下面用0,1,2表示这三种状态。前面已提到,若dfs(v)结束前出现顶点u到v的回边,则图中必有包含顶点v和u的回路。对应程序中v的状态为1,而u是正访问的顶点,若我们找出u的下一邻接点的状态为1,就可以输出回路了。 void Print(int v,int start ) //输出从顶点start开始的回路。 {for(i=1;i<=n;i++) if(g[v][i]!=0 && visited[i]==1 ) //若存在边(v,i),且顶点i的状态为1。 {printf(“%d”,v); if(i==start) printf(“\n”); else Print(i,start);break;}//if }//Print void dfs(int v) {visited[v]=1; for(j=1;j<=n;j++ ) if (g[v][j]!=0) //存在边(v,j) if (visited[j]!=1) {if (!visited[j]) dfs(j); }//if else {cycle=1; Print(j,j);} visited[v]=2; }//dfs void find_cycle() //判断是否有回路,有则输出邻接矩阵。visited数组为全局变量。 {for (i=1;i<=n;i++) visited[i]=0; for (i=1;i<=n;i++ ) if (!visited[i]) dfs(i); }//find_cycle
9、本题要求建立有序的循环链表。从头到尾扫描数组A,取出A[i](0<=i中去查找值为A[i]的结点,若查找失败,则插入。 LinkedList creat(ElemType A[],int n) //由含n个数据的数组A生成循环链表,要求链表有序并且无值重复结点 {LinkedList h; h=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));//申请结点 h->next=h; //形成空循环链表 for(i=0;i {pre=h; p=h->next; while(p!=h && p->data {pre=p; p=p->next;} //查找A[i]的插入位置 if(p==h || p->data!=A[i]) //重复数据不再输入 {s=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode)); s->data=A[i]; pre->next=s; s->next=p;//将结点s链入链表中 } }//for return(h); }算法结束