PS:所有的代码示例使用的都是这个图 2019-10-29 利用p126的算法5.3建立二叉树,并完成三种遍历算法 中序 后序 先序 #include<iostream> #include<stack> #define TElemType char using namespace std; typedef struct BiTNode { TElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild; }BiTNode,*BiTree; //先序遍历

@ 目录 1. 插入排序 1.1 直接插入排序 1.2 折半插入排序 1.3 希尔排序(Shell Sort) 2.交换排序 2.1 冒泡排序 2.2 快速排序 3. 选择排序 3.1 简单选择排序 3.2 堆排序 3.2.1 大根堆 3.2.2 小根堆 1. 插入排序 插入排序是一种简单直观的排序方法,其基本思想是每次将一个待排序的记录按其关键字大小插入前面已排好序的子序列,直到全部记录插入完全. 1.1 直接插入排序 直接插入排序运行动态图如下: 参考代码如下: #include <stdi

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/*1wangxiaobo@163.com 数据结构C语言版 有向图的十字链表存储表示和实现 P165 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <malloc.h> typedef char InfoType;#define MAX_Info 80 // 信息字符串最大长度+1 #define MAX_VERTEX_NAME 5  // 顶点字符串最大长度+1 typedef char  VertexType[MAX_V

数据结构C语言版 表插入排序.txt两个人吵架,先说对不起的人,并不是认输了,并不是原谅了.他只是比对方更珍惜这份感情./*  数据结构C语言版 表插入排序  算法10.3 P267-P270  编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2*/ #include <stdio.h>#include <limits.h> // 静态链表类型 #define SIZE 100 // 静态链表容量 typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型 typedef int 

/* 数据结构C语言版 弗洛伊德算法  P191 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <limits.h> #define MAX_NAME 5   // 顶点字符串的最大长度+1#define MAX_INFO 20   // 相关信息字符串的最大长度+1typedef int VRType;   // 顶点关系的数据类型#define INFINITY INT_MAX // 用整型最大值代替∞#define MA

栈和队列是两种重要的线性结构.从数据结构角度看,栈和队列也是线性表,但它们是操作受限的线性表,因此,可称为限定性的数据结构.但从数据类型角度看,它们是和线性表大不相同的两类重要的抽象数据类型. 栈的定义 栈(Stack) 是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表.因此,对栈来说,表尾端称为栈顶(top),表头端称为栈底(bottom).不含元素的空表称为空栈. 栈为后进先出的线性表,简称LIFO结构. 栈的表示和实现 和线性表类似,栈也有两种存储表示方法:顺序栈和链栈. 顺序栈,即栈的顺序存储结

队列的定义 队列是一种先进先出的线性表,它只允许在表的一端进行插入,而在另一端删除元素.这和我们日常生活中的排队是一致的,最早进入队列的元素最早离开.在队列中,允许插入的一端叫做队尾(rear),允许删除的一段则称为队头(front).假设队列为q = (a1,a2,...an)则a1就是队头元素,an是队尾元素. 双端队列 除了栈和队列之外,还有一种限定性数据结构是双端队列:限定插入和删除操作在表的两端进行的线性表.两端分别称为端点1和端点2,也可像栈一样,可用一个铁道转轨网络来比喻双端队列.

第一章  绪论 数据结构:是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科. 数据:是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称. 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. 数据项:数据的不可分割的最小单位. 数据对象:性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集. 数据结构:是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合. 结构:数据元素相互之间的关系.1.集合 2.线性结构 3

在很多有关数据结构和算法的书籍或文章中,作者往往是介绍完了什么是树后就直入主题的谈什么是二叉树balabala的.但我今天决定不按这个套路来.我个人觉得,一个东西或者说一种技术存在总该有一定的道理,不是能解决某个问题,就是能改善解决某个问题的效率.如果能够先了解到存在的问题以及已存在的解决办法的不足,那么学习新的知识就更容易接受,也更容易理解. 万幸的是,二叉树的讲解是可以按照上述顺序来进行的.那么,今天在我们讨论二叉树之前,我们先来讨论一种情形.一种操作:假设现在有一个数组,数组中的数据按照某

上一次我们从什么是表一直讲到了链表该怎么实现的想法上:http://www.cnblogs.com/mm93/p/6574912.html 而这一次我们就要实现所说的承诺,即实现链表应有的操作(至于游标数组--我决定还是给它单独写个博文比较好~). 那么,我们的过程应该是怎么样的呢?首先当然是分析需要什么操作,然后再逐一思考该如何实现,最后再以代码的形式写出来. 不难发现,我们希望链表能支持的(基础,可以由此延伸)操作就是: 1.给出第n个元素 2.在第n个元素的后面插入一个元素(包含在最后一个

在深入浅出数据结构(7)的末尾,我们提到了栈可以用于实现计算器,并且我们给出了存储表达式的数据结构(结构体及该结构体组成的数组),如下: //SIZE用于多个场合,如栈的大小.表达式数组的大小 #define SIZE 1000 //表达式的单个元素所使用的结构体 typedef struct elem { ; //若元素存储操作数则num为该操作数 char oper = '='; //若元素存储操作符则oper为该操作符 bool IsNum = false; //用于判断元素是否为操作数

在上一篇博文中我们提到了,如果对普通二叉查找树进行随机的插入.删除,很可能导致树的严重不平衡 所以这一次,我们就来介绍一种最老的.可以实现左右子树"平衡效果"的树(或者说算法),即AVL树.其名字与其发明者有关,这种数据结构的发明者为Adelson-Velskii和Landis,所以这种树或者说这种算法就叫AVL树. 那么,AVL树如何实现"平衡"呢? 首先我们来想一想,除了肉眼观察外,如何看出一棵树的"平衡程度"?我们知道任一结点都有两个属性:

我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT

在普通队列中,元素出队的顺序是由元素入队时间决定的,也就是谁先入队,谁先出队.但是有时候我们希望有这样的一个队列:谁先入队不重要,重要的是谁的"优先级高",优先级越高越先出队.这样的数据结构我们称之为优先队列(priority queue),其常用于一些特殊应用,比如操作系统控制进程的调度程序. 那么,优先队列该如何实现呢?我们可以很快给出三种解决方案. 1.使用链表,插入操作选择直接插入到表头,时间复杂度为O(1),出队操作则遍历整个表,找到优先级最高者,返回并删除该结点,时间复杂度

在很多数据结构相关的书籍,尤其是中文书籍中,常常把数据结构与算法"混合"起来讲,导致很多人初学时对于"数据结构"这个词的意思把握不准,从而降低了学习兴趣和学习信心.然而实际上,数据结构就是其字面意思:数据的结构.而"结构"这个词的标准意思又是"组成整体的各部分的搭配和安排".所以,数据结构的意思就是"数据存储的结构",而我们学习数据结构其实就是为了研究"应该以什么样的(抽象的)结构存储数据&quo

在前两次博文中,我们由表讲到数组,然后又由数组的缺陷提出了指针式链表(即http://www.cnblogs.com/mm93/p/6576765.html中讲解的带有next指针的链表).但是指针式链表也不是完美无缺的,在某些没有指针数据类型的编程语言中,指针式链表是无法由我们来实现的,但是有时候我们又希望能用上链表,因为链表可以快速的进行插入和删除(见http://www.cnblogs.com/mm93/p/6576765.html).这个时候我们就可以使用一种由数组来实现的"链表&quo

从深入浅出数据结构(4)到(6),我们分别讨论了什么是表.什么是链表.为什么用链表以及如何用数组模拟链表(游标数组),而现在,我们要进入到对线性表(特意加了"线性"二字是因为存在多重表,其不是线性的,而我们现在所说的表都是"一维"."线性"的.另外就是某些数据结构书籍中特别注意"线性"二字,为了尽量避免与某些知名书籍的冲突,我们加上"线性"二字)的最终讨论(但并不是对表的最后一篇博客哦~),就是两种最有名的

到目前为止,我们一直在谈论的数据结构都是"线性结构",不论是普通链表.栈还是队列,其中的每个元素(除了第一个和最后一个)都只有一个前驱(排在前面的元素)和一个后继(排在后面的元素),但是在深入浅出数据结构(9)中,我们发现有的时候"线性结构"是不能满足我们的需求的,必然存在某些场景需要我们使用非线性的数据结构.而今天,我们要讨论的就是典型的非线性数据结构--树. 该从哪里开始谈起树是一个很麻烦的问题,我想了很久决定还是先给出树的"模样",再说说树

在(17)中我们对排序算法进行了简单的分析,并得出了两个结论: 1.只进行相邻元素交换的排序算法时间复杂度为O(N2) 2.要想时间复杂度低于O(N2),算法必须进行远距离的元素交换 而今天,我们将对排序算法进行进一步的分析,这一次的分析将针对"使用比较进行排序"的排序算法,到目前为止我们所讨论过的所有排序算法都在此范畴内.所谓"使用比较进行排序",就是指这个算法实现排序靠的就是让元素互相比较,比如插入排序的元素与前一个元素比较,若反序则交换位置,再比如快速排序小于