//图的数组(邻接矩阵)存储表示 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VEX_NUM 50 typedef char VertexType; typedef enum { DG, UDG } GraphType; typedef struct { VertexType vexs[MAX_VEX_NUM]; int arcs[MAX_VEX_NUM][MAX_VEX_NUM]; int vexnum, arcnum;

图的存储结构大赏------数据结构C语言(图) 本次所讲的是常有的四种结构: 邻接矩阵 邻接表 十字链表 邻接多重表 邻接矩阵 概念 两个数组,一个表示顶点的信息,一个用来表示关联的关系. 如果是无权图,那么1代表有关系,0代表没有关系. 如果是有权图(网)那么用INT_MAX代表没有关系,使用具体的值来代表有关系. 说明 在这里,由于邻接矩阵很好实现,我试着增加难度,使用稀疏矩阵存储无向图. 完整实现: //注意:所有数组从 0 开始 #include <stdio.h> #include

为什么文件存储要选用B+树这样的数据结构? "文件存储要选用B+树这样的数据结构"--没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 . 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问题.毕竟,好记性不如烂笔头,虽然这篇里面ctrl-v担当了比较多的任务-- 另一个比较有

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

文件操作 文件打开方式               意义     ”r” 只读打开一个文本文件,只允许读数据     ”w” 只写打开或建立一个文本文件,只允许写数据     ”a” 追加打开一个文本文件,并在文件末尾写数据     ”rb” 只读打开一个二进制文件,只允许读数据     ”wb” 只写打开或建立一个二进制文件,只允许写数据     ”ab” 追加打开一个二进制文件,并在文件末尾写数据     ”r+” 读写打开一个文本文件,允许读和写     ”w+” 读写打开或建立一个文本文

图(G)由顶点集(V)和边集(E)组成,G=(V,E) 常用概念: ①V(G)表示图G中顶点的有限非空集,V永不为空: ②用|V|表示图G中顶点的个数,也称为图G的阶: ③E(G)表示图G中顶点之间关系(边)的集合: ④用|E|表示图G中边的条数. 图分为: ①有向图:有向边(弧)的有限集合<V,W>: ②无向图:无向边(边)的有限集合(V,W). 简单图:不存在顶点到自身的边,同一条边不重复出现. 多重图:某两个结点之间的边数多于一条,又允许顶点通过一条边和自己关联. 完全图:任意两个结点之

图G由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E) 图不可为空,一定有顶点集不为空 有向图:有向边(弧)的有限集合 无向图:无向边的有限集合 连通:顶点V到顶点V'有路径 连通分量:无向图中的极大连通子图(极大:1.顶点足够多:2.极大连通子图包含依附这些点的所有边) 强连通分量:有向图中的极大强连通子图 连通的生成树:包含图中的全部n个顶点,但只有n-1条边的极小连通子图 度:以该顶点为一个端点的边数目 入度(ID):以顶点为终点的有向边数目 出度(OD):以顶点为起点的有向边数目 图的存储结构

http://www.cnblogs.com/abatei/archive/2008/06/06/1215114.html 8.2 图的存储结构 图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外,同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系(边的信息),因此,图的结构比较复杂,很难以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系,但也正是由于其任意的特性,故物理表示方法很多.常用的图的存储结构有邻接矩阵.邻接表.十字链表和邻接多重表. 8.2.1  邻接矩阵表示法 对于一个具有n个顶点的图,可以使用n

文件存储要选用B+树这样的数据结构 “文件存储要选用B+树这样的数据结构”——没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142. 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问

[网络爬虫入门05]分布式文件存储数据库MongoDB的基本操作与爬虫应用 广东职业技术学院  欧浩源 1.引言 网络爬虫往往需要将大量的数据存储到数据库中,常用的有MySQL.MongoDB和Redis等.对于爬取返回为JSON格式的数据,选择NoSQL非关系型数据库的MongoDB来存储会容易很多.在本文中,首先介绍MongoDB数据库的安装与启动,然后讲述该数据库的基本操作,接着用Python语句操作该数据库,最后将"豆瓣电影TOP250"爬虫搜集的数据存到到该数据库中,由浅入深

1,摘要: 本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph),这是第一篇文章,学习如何用JAVA来表示图的顶点.从数据的表示方法来说,有二种表示图的方式:一种是邻接矩阵,其实是一个二维数组:一种是邻接表,其实是一个顶点表,每个顶点又拥有一个边列表.下图是图的邻接表表示. 从图中可以看出,图的实现需要能够表示顶点表,能够表示边表.邻接表指是的哪部分呢?每个顶点都有一个邻接表,一个指定顶点的邻接表中,起始顶点表示边的起点,其他顶点表示边的终点.这样,就可以用邻

在上一篇文章中记录了如何实现图的邻接表.本文借助上一篇文章实现的邻接表来表示一个有向无环图. 1,概述 图的实现与邻接表的实现最大的不同就是,图的实现需要定义一个数据结构来存储所有的顶点以及能够对图进行什么操作,而邻接表的实现重点关注的图中顶点的实现,即怎么定义JAVA类来表示顶点,以及能够对顶点进行什么操作. 为了存储图中所有的顶点,定义了一个Map<key, value>,实际实现为LinkedHashMap<T, VertexInterface<T>>,key 为

一.深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS) 1.1 遍历过程: (1)从图中某个顶点v出发,访问v. (2)找出刚才第一个被顶点访问的邻接点.访问该顶点.以这个顶点为新的顶点,重复此步骤,直到访问过的顶点没有未被访问过的顶点为止. (3)返回到步骤(2)中的被顶点v访问的,且还没被访问的邻接点,找出该点的下一个未被访问的邻接点,访问该顶点. (4)重复(2) (3) 直到每个点都被访问过,遍历结束. 例无权图:(默认为字母顺序) (1)从顶点A出发,访问该图 (2)A

5.1 文件存储 文件存储形式可以是多种多样的,比如可以保存成 TXT 纯文本形式,也可以保存为 Json 格式.CSV 格式等,本节我们来了解下文本文件的存储方式. 5.1.1 TXT文本存储 将数据保存到 TXT 文本的操作非常简单,而且 TXT 文本几乎兼容任何平台,但是有个缺点就是不利于检索,所以如果对检索和数据结构要求不高,追求方便第一的话,可以采用 TXT 文本存储,本节我们来看下利用 Python 保存 TXT 文本文件的方法. 1. 本节目标 本节我们要保存知乎发现页面的热门问题

2018天猫双11全球狂欢节,全天成交额再次刷新纪录达到2135亿元,其中总成交额在开场后仅仅用了2分05秒即突破100亿元,峰值的交易量达到惊人的高度,背后离不开阿里云大数据计算和存储能力的支撑.在整个交易的链路上,账单业务是一个重要的环节,尤其对商家系统来说,需要定期对账,账单子系统出现一点点问题都会影响商家的运营,2018的双十一,承载账单的消息系统把全网卖家账单系统60%的流量托付给了阿里云文件存储.在11日0点的峰值交易时刻,账单消息系统的写入流量瞬间达到日常流量的60倍以上,阿里云文

一.数据结构的基本概念 1.1-数据结构是什么? 数据结构是计算机存储和组织数据的方式.数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合.一般情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率.数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关. 想要对大型复杂程序的构造进行系统而科学的研究,必须首先对这些程序中所包含的数据结构进行深入的研究. 数据:通常用于描述客观事物,是对客观事物的符号表示.例如:在我们平时使用的各种文字.数字和特定符号都可以称之为数据.而在计算机中,数据是指所有能

我们每天都在使用数据库,我们部门使用最多的关系数据库有Sqlserver,Oracle,有没有想过这些数据库是怎么存放到操作系统的文件中的?有时候为了能够设计出最优的表结构,写出高性能的Sqlserver脚本,处理海量数据并发,我们必须解底层原理.由于个人兴趣最近研究了下Sqlserver的文件存储,由于水平有限,下面只讲解Sqlserver的最小存储单元-页. 什么是页,区? 什么会有一个页的概念,我们知道对于操作系统来说,文件可以认为是一个很大 的线性空间,如果按地址空间顺序分配容量(也就是

文章摘自:美团点评技术团队  Kafka文件存储机制那些事 Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机

1)用邻接矩阵方式进行图的存储.如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系. 对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345.那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45.换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示.这上图关系可以用6*6数组表示为: 2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为

数据持久化就是指将那些内存中的瞬时数据保存到存储设备中,保证即使在手机或电脑 关机的情况下,这些数据仍然不会丢失.保存在内存中的数据是处于瞬时状态的,而保存在 存储设备中的数据是处于持久状态的,持久化技术则是提供了一种机制可以让数据在瞬时状 态和持久状态之间进行转换. 持久化技术被广泛应用于各种程序设计的领域当中,而本书中要探讨的自然是 Android 中的数据持久化技术.Android 系统中主要提供了三种方式用于简单地实现数据持久化功能, 即文件存储.SharedPreference 存储以

博客地址 http://www.cnblogs.com/mmyblogs/p/6107472.html(转载请保留) 文件存储 文件存储是 Android 中最基本的一种数据存储方式,它不对存储的内容进行任何的格式 化处理,所有数据都是原封不动地保存到文件当中的,因而它比较适合用于存储一些简单的 文本数据或二进制数据.如果你想使用文件存储的方式来保存一些较为复杂的文本数据,就 需要定义一套自己的格式规范,这样方便于之后将数据从文件中重新解析出来. 将数据存储到文件中去 Context 类中提供了