PTA 6-1 求采用邻接矩阵作为存储结构的无向图各顶点的度 (6分) 函数接口定义: 函数接口为: void dgree(MGraph G); G为采用邻接矩阵作为存储结构的有向图 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MVNum 100 //最大顶点数 typedef struct{ char vexs[MVNum]; //存放顶点的一维数组 int arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵 int vexnum,arcnum; //图的当前

文字描述 用两个数组分别存储顶点信息和边/弧信息. 示意图 算法分析 构造一个采用邻接矩阵作存储结构.具有n个顶点和e条边的无向网(图)G的时间复杂度是(n*n + e*n), 其中对邻接矩阵G.arcs的初始化耗费了n*n的时间. 借助于邻接矩阵容易判定两个顶点之间是否有边/弧相连,并容易求得各个顶点的度.对于无向图,顶点vi的度是邻接矩阵地i行(或第i列)的元素之和:对于有向图,第i行的元素之和为顶点vi的出度:第j列的元素之和为顶点vj的入度: 代码实现 /* 以数组表示法(邻接矩阵)作为

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组

Prometheus时序数据库-内存中的存储结构 前言 笔者最近担起了公司监控的重任,而当前监控最流行的数据库即是Prometheus.按照笔者打破砂锅问到底的精神,自然要把这个开源组件源码搞明白才行.在经过一系列源码/资料的阅读以及各种Debug之后,对其内部机制有了一定的认识.今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构. 由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构.下一篇,主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构. Gorilla Pr

单链表采用链式存储结构,用一组任意的存储单元存放线性表的元素. 对于查找操作,单链表的时间复杂度为O(n). 对于插入和删除操作,单链表在确定位置后,插入和删除时间仅为O(1). 单链表不需要分配存储空间,只要有就可以分配,元素个数也不受限制. 链式存储结构中,结点由存放数据元素的数据域和存放后继结点地址的指针域组成. 具体代码如下: #include<iostream> #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define ERROR 0 t

文字描述 邻接多重表是无向图的另一种链式存储结构. 虽然邻接表是无向图的一种很有效的存储结构,在邻接表中容易求得顶点和边的各种信息. 但是,在邻接表中每一条边(vi,vj)有两个结点,分别在第i个和第j个链表中,这给某些图的操作带来不便.如对已被搜索过的边作记号或删除一条边等,此时需要找到表示同一条边的两个结点.因此,在进行这类操作的无向图的问题中采用邻接多重表更合适. 邻接多重表的结构和十字链表类型.边结点和顶点结点如下示: 边结点由6个域组成:mark为标志域,可标记这条边是否被搜索过: i

目录 顺序存储与哈希索引 SSTable和LSM tree B-Tree 存储结构的比对 小结 本篇主要讨论的是不同存储结构(主要是LSM-tree和B-tree),它们应对的不同场景,所采用的底层存储结构,以及对应用以提升效率的索引. 所谓数据库,最基础的功能,就是保存数据,并且在需要的时候可以方便地检索到需要的数据.在这个基础上,演化出了不同的数据库系统,以及多种索引机制帮助检索数据.这篇我们就来讨论几种常见的数据存储和索引机制,主要是B-tree,LSM-Tree,以及它们对应的优缺点.

图的概念介绍得差不多了,大家可以消化消化再继续学习后面的内容.如果没有什么问题的话,我们就继续学习接下来的内容.当然,这还不是最麻烦的地方,因为今天我们只是介绍图的存储结构而已. 图的顺序存储结构:邻接矩阵 什么是邻接矩阵 首先还是来看看如何用顺序结构来存储图.不管是栈.队列.树,我们都可以使用一个简单的数组就可以实现这些数据结构的顺序存储能力.但是图就不一样了,从上篇文章中,我们学到过,一个结点的表示是 <x, y> 这种形式.如果我们把这个结点相像是一个坐标轴上的点,那么我们是不是就可以用

作者:京东物流 刘家存 随着数据量的增大,传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求.对于分布式关系型数据库,我们了解其底层存储结构是非常重要的.本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理. 1 LSM 树介绍 LSM 树(Log-Structured-Merge-Tree) 日志结构合并树由 Patrick O'Neil 等人在论文<The Log-Structured Merge Tree>(https://www.cs.umb.edu/~p

一.图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为: G=(V,E) 其中:G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中顶点之间边的集合. 注: 在线性表中,元素个数可以为零,称为空表: 在树中,结点个数可以为零,称为空树: 在图中,顶点个数不能为零,但可以没有边. 二.图的基本术语 略. 三.图的遍历 图的遍历是在从图中某一顶点出发,对图中所有顶点访问一次且仅访问一次. 图的遍历操作要解决的关键问题: ① 在图中,如何选取遍历的起始顶点? 解决方案:从编号小的顶点开始

图的存储结构 1)邻接矩阵 用两个数组来表示图,一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

文字描述 邻接表是图的一种链式存储结构.在邻接表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表的结点表示依附顶点vi的边(对有向图是指以顶点vi为尾的弧).单链表中的每个结点由3个域组成,其中邻接点域adjvex指示与顶点vi邻接的点在图中的位置:链域nextarc指示下一条边或弧的结点:数据域info存储和边或弧相关的信息如权值等.每个链表上附设一个表头结点,在表头结点中,除了设有链域firstarc指向链表中第一个结点外,还设有存储顶点vi的名或其他有关信息的数据域data. 在无向图的邻接

开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西.图其实就是树结构的升级版.上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用.本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础.下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法,然后在聊聊图的最短路径.拓扑排序.关键路径等等.废话少说开始今天的内容. 一.概述 在博客开头,我们先聊一下什么是图.在此我不想在这儿论述图的定义,当然那些是枯燥无味的.图在我们生活中无处不

1-概览 Redis是典型的Key-Value类型数据库,Key为字符类型,Value的类型常用的为五种类型:String.Hash .List . Set . Ordered Set 2- Redis内部内存管理   redisObject 核心对象 Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value. type :代表一个 value 对象具体是何种数据类型. encoding :是不同数据类型在 redis 内部的存储方式,比如:type=strin

  常用的图的存储结构主要有两种,一种是采用数组链表(邻接表)的方式,一种是采用邻接矩阵的方式.当然,图也可以采用十字链表或者边集数组的方式来进行表示,但由于不常用,为此,本博文不对其进行介绍. 邻接矩阵   邻接矩阵采用一个n*n的二维数组来进行表示(假设该二维数组为a),其中n表示的是图中节点的数目.当数组a[i][j]=1时,表示节点i有指向节点j的边.a[x][z]=0表示节点x没有指向节点z的边.因此,我们可以知道,对于无向图而言,领接矩阵为一个对称矩阵.其举例如下:   从中我们可以

将线性表的抽象数据类型定义在链接存储结构下用C++的类实现,由于线性表的数据元素类型不确定,所以采用模板机制. 头文件linklist.h #pragma once #include <iostream> // 单链表的节点 template<class T> struct Node { T data;//数据域 Node<T> *next;// 指针域,指向后继节点 }; // 单链表的类实现 template<class T> class LinkLis

今天去中关村软件园面试,被问到:你做项目用到的Redis处理数据用的什么结构?顿时石化,”用到的结构,不就是key-value嘛,还有什么结构?“.面试官说:“平时除了工作,要加强学习,下面的面试我觉得没有了.”,之后...... 后来一想,面试官说的结构是不是指数据类型?他管数据类型叫结构,看来文字游戏害死人啊. 一.Redis和Memcache区别 我们先来看一下redis的一个定义,来自官方的: 1 Redis is an open source, BSD licensed, advanc

首先要从Innodb怎么看待磁盘物理空间说起   一块原生的(Raw)物理磁盘,可以把他看成一个字节一个字节单元组成的物理存储介质   如果要在这块原生物理空间中插入一条记录,不能单单只插入数据,还需要插入一些管理记录的信息,这些管理信息被称为记录头,这里假设是5字节(compact类型记录确实记录头占用5字节,简单通俗起见,可以忽略这段括号内的解释) 然后在记录头后面插入列,假如要插入的记录的各个列是:   其中 num 是主键 (int类型)   name 是 varchar 类型的   s

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点.现在介绍一种后进先出的数据结构. 谈到存储结构,我们在项目中使用的较多.对于Task存储结构,栈与队列是类似的结构,在使用的时候采用不同的方法.C#中栈(Stack)是编译期间就分配好的内存空间,因此你的代码中必须就栈的大小有明确的定义:堆是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小.