3.1.4 无序链表中的顺序查找 符号表中使用的数据结构的一个简单选择是链表,每个结点存储一个键值对,如以下代码所示.get()的实现即为遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键和每个节点中的键.如果匹配成功我们就返回null.put()的实现也是遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键.如果匹配成功我们就用第二个参数指定的值更新和改键现关联的值,否则我们就用给定的键值对创建一个新的节点并将其插入到链表的开头.这种方法也被称为顺序查找:在查找中我们一个一个地顺序遍历符号表中的所有…

3.1.3 用例举例 在学习它的实现之前我们还是应该先看看如何使用它.相应的我们这里考察两个用例:一个用来跟踪算法在小规模输入下的行为测试用例和一个来寻找更高效的实现的性能测试用例. 3.1.3.1 行为测试用例 为了在小规模的的输入下跟踪算法的行为,我们用一下测试用例测试我们对符号表的所有实现.这段代码会从标准输入接受多个字符串,构造一张符号表来将i 和第i 个字符串相关联,然后打印符号表.我们假设所有的字符串都只有一个字母.一般我们会使用”S E A R C H E X A M P L E”…

3.1.2 有序的符号表 典型的应用程序中,键都是Comparable的对象,因此可以使用a.compare(b)来比较a和b两个键.许多符号表的实现都利用Comparable接口带来的键的有序性来更好地实现put()和get()方法.更重要的事在这些实现中,我们可以认为符号表都会保持键的有序并大大扩展它的API,根据键的相对位置定义更多实用的操作.例如,假设键是时间,你肯呢个会对最早或是最晚或是给定时间段内的所有键等感兴趣.在大多数情况下实现put()和get()方法背后的数据结构都不难实现这…

3.1符号表 符号表最主要的目的就是将一个键和一个值联系起来.用例能够将一个键值对插入符号表并希望在之后能够从符号表的所有键值对中按照键值姐找到对应的值.要实现符号表,我们首先要定义其背后的数据结构,并指明创建并操作这种数据结构以实现插入.查找操作所需要的算法. 查找在大多数应用程序中都至关重要,许多编程环境也因此将符号表实现为高级的抽象数据结构,包括Java——我们会在3.5节中讨论Java的符号表实现.下标给出的例子是在一些典型的应用场景中可能出项的键和值.我们马上会看到一些参考性的用例.3…

小时候我们都翻过词典,现在接触过电脑的人大多数都会用文字处理软件(例如微软的word,附带拼写检查).拼写检查本身也是一个词典,只不过容量比较小.现实生活中有许多词典的应用: 拼写检查 数据库管理应用中的数据词典 装载机,汇编器,便一起产生的符号表 网络公司的路由表(DNS域名解析) 在计算机科学中,提到抽象数据类型时,我们通常用术语符号表来代替词典. 什么是符号表? 通过上面的讨论,我们可以将符号表定义为一个数据结构,这个数据结构与一个关键字相对应.他支持一下操作: 搜索某个特定名称,检查是否…

1 变量的定义用于为变量分配存储空间,还可以为变量指定初始值.在一个程序中,变量有且只有一个定义.声明用于向程序表明变量的名字和类型.定义也是声明:当定义变量时,我们声明了它的类型和名字.可以通过使用extern关键字声明变量名而不定义它.不定义变量的声明包括对象名,对象类型和对象类型前的关键字extern.extern int i; // declears but does not define iint i; // declars and defines iextern 声明不是定义,也不分…

2.4.5 堆排序 我们可以把任意优先队列变成一种排序方法.将所有元素插入一个查找最小元素的有限队列,然后再重复调用删除最小元素的操作来将他们按顺序删去.用无序数组实现的优先队列这么做相当于进行一次插入排序.用基于堆底优先队列这样做等同于哪种排序?一种全新的排序方法!我们就用堆来实现一种经典的排序算法——堆排序(Heap sort). 堆排序可以分为两个阶段.在堆的构造阶段中,我们将原始数组重新组织安排进一个堆中:然后在下沉排序阶段,我们从堆中按递减顺序取出所有元素并得到排序结果.为了和我们已经…

· 学后心得体会与部分习题实现 心得体会: 曾经只是了解了优先队列的基本性质,并会调用C++ STL库中的priority_queue以及 java.util.PriorityQueue<E>中的优先队列封装类,但是没有看过源码,也并不曾知道实现方法用到了堆结构. 优先队列通过堆进行插入元素和删除最小元素的两种高效操作来维护元素集合,每个操作的时间都为对数级(logN).堆结构及其操作符合优先队列的全部特点,另附有高效率,用来描述与实现优先队列再合适不过. 在学习过程中,在对于堆结构众多操作的…

命题Q.对于一个含有N个元素的基于堆叠优先队列,插入元素操作只需要不超过(lgN + 1)次比较,删除最大元素的操作需要不超过2lgN次比较. 证明.由命题P可知,两种操作都需要在根节点和堆底之间移动元素,而路径的长度不超过lgN.对于路径上的每个节点,删除最大元素需要两次比比较(除了堆底元素),一次用来找出较大的子节点,一次用来确定该子节点是否需要上浮. 对于需要大量混杂的插入和删除最大元素操作的典型应用来说,命题Q意味着一个重要的性能突破(详见优先队列增长数量级表).使用有序或是无序数组的优…

注:本系列读书笔记是博主写作于两三年前的,所以是基于<C++ Primer>第四版的,目前该书已更新至第五版,第五版是基于C++11标准的,貌似更新挺多的.博主今年应届硕士毕业,如若过阵子能如愿找到一份Linux C/C++方面的工作,我会重读第五版,并对该系列读书笔记进行更新.另外,使用的作图工具是Minjet MindManager 2014. 第3章-标准库类型 第4章-数组和指针 第5章-表达式 第6章-语句 第7章-函数 第8章-标准IO库 第9章-顺序容器 第10章-关联容器 第1…