3.1、数据结构-线性表

数据结构

  • 数据结构
  • 线性结构
    • 线性表
      • 顺序存储和链式存储区别
      • 单链表的插入和删除
      • 练习题
    • 栈和队列
      • 练习题
    • 串(了解)

数据结构

数据结构该章节非常重要,上午每年都会考10-12分选择题+下午一个大题
在这里插入图片描述

什么叫数据结构?我们首先来理解一下什么叫程序,程序就是数据结构+算法。由数据结构和算法就可以来组成我们的各种程序,比如说你的手机的点外卖程序,打车程序,这些程序底层就是由这两部分来组成的。
那数据结构又包含了两层的意义,一层叫数据,一层叫结构。
所谓的数据就是通过数据库那一章来专门来进行讲解,通过SQL语句来操作各种数据库,以及现在的大数据,数据存储,数据挖掘,数据分析。
结构是什么意思?是指我们的数据在内存或CPU中,在我们的程序使用过程中,它是以什么样的结构而存在的,这就我们所谓的数据结构。所以我们本章节的特点是在结构这两个字,而不是在数据两个字上。
那么结构呢,它又分成了很多种。比如说线性结构(线性结构有线性表,有站和队列,还有串)、数组、矩阵结构和广义表、树结构、图结构。这就是说我们的重点,都是数据存储的一个一个的结构。
我们的数据放在这个结构里面,我们怎么来对这些数据进行查找以及我们怎么来对这些数据来进行一个升序或者降序的一个排列,这就是我们所谓的一个算法。

线性结构

线性表

线性结构:每个元素最多只有一个出度和一个入度,表现为一条线状。线性表按存储方式分为顺序表和链表
看下图:顺序表里2和3是线性结构中的两个元素,那么每一个元素是不是只有前面一个元素指向它,那么这个前面一个元素指向它的我们把给称之为入度。然后它再指向下一个元素代表出度。所以我们的首元素是只有出度没有入度,我们的尾元素只有入度没有出度。
在这里插入图片描述

顺序表的每一个元素与另一个元素之间紧紧贴在一起。注意:贴在一起不仅仅是我们看上去贴在一起,实际在内存中的存储也是紧密的挨在一起的
链表结构有三种方式:单链表、循环链表、双向链表

  • 单链表
    每个元素都有两个部分组成,其中一个区域存放数据,另外一个区域存放下一个元素的地址。
    它只能从首元素->尾元素走下去。
  • 双向链表
    由三个部分组成,一部分存放上一个元素的地址,一个存放数据,还有一个存放下一个元素的地址。
    可以从首元素->尾元素走,也可以从尾元素->首元素走。
    它是可以双向进行的,查询效率比单链表快上一倍。
    首节点的上一个元素地址为NULL,尾结点的下一个元素地址是NULL
  • 循环链表:首节点的上一个节点指向尾结点,尾结点的下一个节点指向首节点。形成一个闭环,这个闭环就叫循环链表

顺序列表由于元素与元素之间是相邻的,我们可以直接从首元素来查到每个元素的位置。但是链表这里存储一个原来,那里存储一个元素,然后通过地址的形式进行一个强关联,这样会浪费一些空间用来存储地址,所以它的利用率没有顺序列表高。

存储结构:

  • 顺序存储:用一组地址连续的存储单元依次存储线性表中的数据元素,使得逻辑上相邻的元素物理上也相邻。
    • 每一个元素与元素之间是直接相邻的并且紧紧的相邻进行一个存储的
    • 我们的头元素是没有入度,尾元素没有出度
  • 链式存储:存储各数据元素的结点的地址并不要求是连续的,数据元素逻辑上相邻,物理上分开。

顺序存储和链式存储区别

在这里插入图片描述
在空间方面,因为链表还需要存储指针,因此有空间浪费存在。

在时间方面,由顺序表和链表的存储方式可知,当需要对元素进行破坏性操作(插入、删除)时,链表效率更高,因为其只需要修改指针指向即可,而顺序表因为地址是连续的,当删除或插入一个元素后,后面的其他节点位置都需要变动。

而当需要对元素进行不改变结构操作时(读取、查找),顺序表效率更高,因为其物理地址是连续的,如同数组一般,只需按索引号就可快速定位,而链表需要从头节点开始,一个个的查找下去。

单链表的插入和删除

在这里插入图片描述

  • (a)在单链表中插入节点:在a和b中间插入一个c
    1)先创建c
    2)将c的下一个元素地址指向b
    3)把a下一个元素地址指向b的断开改为指向c
  • (b) 在单链表中删除节点:删除b
    断开b的下一个元素地址c,断开a的下一个元素地址b并指向c

在上图中p所指向的节点后插入s所指向的节点,操作为:

s->next=p->next,
p->next=s;

同理,在单链表中删除p所指向节点的后继节点q时,操作为:

free(p);
p->next=p->next->next;

练习题

〖2014年〗对于线庄表,相对于顺序存储,采用链表存储的缺点是()。
A.数据元素之间的关系需要占用存储空间,导致存储密度不高
B.表中结点必须占用地址连续的存储单元,存储密度不高
C.插入新元素时需要遍历整个链表,运算的时间效率不高
D.删除元素时需要遍历整个链表,运算的时间效率不高

答案:A

栈和队列

队列、栈也是线性结构,结构如下图,队列是先进先出,分队头和队尾;栈是先进后出,只有栈顶能进出
在这里插入图片描述

队列:FIFO(先进先出),比如:水管,先进去的水滴先出来
栈:FILO(先进后出),比如:枪的弹夹,先放进去的子弹最后才能出来

循环队列中,头指针指向第一个元素,尾指针指向最后一个元素的下一个位置,因此,当队列空时,head=tail,当队列满时,head=tail,这样就无法区分了。
因此,一般将队列少存一个元素,这样,队列满时的条件就变为tail+1=head,而考虑是循环队列,必须要除以最大元素数来取余数,即(tail+1)%size=head,如上图右边所示两个公式。循环队列的长度公式为(Q.tail-Q.head)%size。

优先队列:元素被赋予优先级。当访问元素时,具有最高优先级的元素最先删除。使用堆来存储因为其不是按照元素讲队列的顺序来决定的。

练习题

【2014年】某双端队列如下图所示,要求元素进出队列必须在同一端口,即从A端进入的元素必须从A端出、从B端进入的元素必须从B端出,则对于4个元素的序列e1、e2、e3、e4,若要求前2个元素(e1、e2)从A端口按次序全部进入队列,后两个元素(e3、e4)从B端口按次序全部进入队列,则可能得到的出队序列是()
在这里插入图片描述
A. e1、e2、e3、e4
B. e2、e3、e4、e1
C. e3、e4、e1、e2
D. e4、e3、e2、e1

答案:D
只要找到e2>e1,e4>e3的在这里插入图片描述

【2021年】设有栈S和队列Q初始状态为空,数据元素序列a,b,c,d,e,f依次通过栈S,且多个元素从S出栈后立即进入队列Q,若出队的序列是b,d,f,e,c,a,则S中的元素最多时,栈底到栈顶的元素依次为()。
A、a,b,c
B、a,c,d
C、a,c,e,f
D、a,d,f,e

答案C

串(了解)

字符串是一种特殊的线性表,其数据元素都为字符

  • 空串:长度为0的字符串,没有任何字符。
  • 空格串:由一个或多个空格组成的串,空格是空白字符,占一个字符长度。
  • 子串:串中任意长度的连续字符构成的序列称为子串。含有子串的串称为主串,空串是任意串的子串。
    例如:abcdef为主串,abf是子串

学过编程的应该见过indexOf函数:python,javascript等都有,是用来查找子串位置的。以下就是查找的相关算法(很复杂,花大量时间学习不划算,了解即可)

  • 串的模式匹配算法:子串的定位操作,用于查找子串在主串中第一次出现的位置的算法。
  • 基本的模式匹配算法:也称为布鲁特一福斯算法,其基本思想是从主串的第1个字符起与模式串的第1个字符比较,若相等,则继续逐个字符进行后续的比较;否则从主串中的第2个字符起与模式串的第1个字符重新比较,直至模式串中每个字符依次和主串中的一个连续的字符序列相等时为止,此时称为匹配成功,否则称为匹配失败。
  • KMP算法:对基本模式匹配算法的改进,其改进之处在于:每当匹配过程中出现相比较的字符不相
    等时,不需要回溯主串的字符位置指针,而是利用已经得到的“部分匹配”结果将模式串向右“滑动”尽可能远的距离,再继续进行比较。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/3266896.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

鸿蒙北向开发 DevEco Studio 4.1 下载安装傻瓜式教程

开篇 由于鸿蒙处于快速发展中,鸿蒙的api快速迭代更新,老版本的DevEco studio无法支持更新版本的api,因此华为官网放弃了老版本的维护.直接从华为开发者官网无法下载老版本,当前华为开发者官网已经推出next版本了 DevEco studio3.1安装教程 上述教程提供的华为开发者官网地址已经…

【MARL】MADDPG + attention 实现(+论文解读)

文章目录 前言注意力机制论文里的attention回顾知识-MADDPG讲解1.Q的定义2.Q的恒等式3.论文里的attention4.好处 实现 和 修改结果展示原论文代码 翻改版修改后原maddpg代码 前言 导师让在MADDPG上加一个注意力机制,试了很多种,下面的参考的论文的效果最…

AR 眼镜之-蓝牙电话-实现方案

目录 📂 前言 AR 眼镜系统版本 蓝牙电话 来电铃声 1. 🔱 技术方案 1.1 结构框图 1.2 方案介绍 1.3 实现方案 步骤一:屏蔽原生蓝牙电话相关功能 步骤二:自定义蓝牙电话实现 2. 💠 屏蔽原生蓝牙电话相关功能 …

【ffmpeg命令入门】视频剪切,倍速与倒放

文章目录 前言1. 视频剪切2. 视频倍速公式说明例子 3. 视频倒放总结 前言 在视频编辑中,剪切、倍速和倒放是常见的操作,能够帮助我们调整视频的长度、播放速度以及播放顺序。掌握 FFmpeg 命令中的相关参数和用法将使视频处理变得更加高效。在这篇文章中…

日本的便利店真的“无所不能”?!简直不要太方便了

众所周知,日本便利店可谓是日本人离不来的存在了!真真是“要啥有啥”,可以说日本的便利店才是真正意义上的“便利”~ 那日本的便利店到底有什么与众不同呢??今天小编来带大家盘点一下日本便利店的那些服务。 一、购票…

Redis:未授权访问

Redis Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,支持多种类型的数据结构。 核心特性 内存存储:Redis将所有数据存储在内存中,能够提供极高的读写性能。 …

【Python面试题收录】Python编程基础练习题②(数据类型+文件操作+时间操作)

本文所有代码打包在Gitee仓库中https://gitee.com/wx114/Python-Interview-Questions 一、数据类型 第一题 编写一个函数,实现:先去除左右空白符,自动检测输入的数据类型,如果是整数就转换成二进制形式并返回出结果&#xff1b…

【知识图谱】深入理解 Cypher 查询语言中的查询

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…

解锁人工智能学习中的数学密钥

一、启航:奠定数学基础 1. 线性代数:AI的入门语言 学习目标:掌握向量、矩阵的基本概念及运算,理解线性空间、线性变换及特征值、特征向量的意义。学习建议:从基础教材入手,如《线性代数及其应用》&#x…

vue3前端开发-小兔鲜项目-登录组件的开发表单验证

vue3前端开发-小兔鲜项目-登录组件的开发表单验证&#xff01;现在开始写登录页面的内容。首先这一次完成基础的首页按钮点击跳转&#xff0c;以及初始化一些简单的表单的输入验证。后期还会继续完善内容。 1&#xff1a;首先还是准备好login页面的组件代码内容。 <script …

巴黎奥运观赛AI新体验来了!通义App上线“赛事百事通”等多款新功能

巴黎奥运会期间&#xff0c;通义App上线赛事百事通、全民云运动、AI运动写真等多款新功能。这些新功能基于通义大模型打造&#xff0c;让国内体育迷们看奥运、聊奥运的同时&#xff0c;也能体验AI技术带来的观赛新体验。 据了解&#xff0c;打开通义App&#xff0c;进入“巴黎2…

每日OJ_牛客_求最小公倍数

目录 牛客_求最小公倍数 解析代码 牛客_求最小公倍数 求最小公倍数__牛客网 解析代码 最小公倍数 两数之积除以最大公约数&#xff0c;这里使用碾转相除法进行最大公约数的求解&#xff1a;即a与b的最大公约数可以转化为a、b之间的余数为两者之间最小的数之间的公约数。所以…

Linux云计算 |【第二阶段】AUTOMATION-DAY3

主要内容&#xff1a; Jenkins项目管理、构建分发服务器、自动化上线的案例部署 补充&#xff1a;yum与dnf只是做了快捷方式&#xff0c;用法一样 [rootnode1 ~]# ll /bin/yum lrwxrwxrwx. 1 root root 5 Feb 18 2020 /bin/yum -> dnf-3 [rootnode1 ~]# ll /bin/dnf lrwx…

deepseek-vl 论文阅读笔记

目录 一、已有模型性能差距分析 二、创新点 数据集构建 模型架构 训练策略 实验与评估 三、细节 数据构建 内部SFT数据的分类体系 模型架构 训练流程包括三个阶段 系统包含三个模块 混合视觉编码器 视觉-语言适配器 语言模型 训练策略 阶段一&#xff1a;训练…

基于MediaPipe的手部特征点识别

基于MediaPipe的手部特征点识别 MediaPipe简介 MediaPipe Solutions 提供了一套库和工具&#xff0c;可以在安卓或者windows应用中快速应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术。 MediaPipe 手部地标任务可检测图片中手部的特征点。识别效果如下 环境配置 python -m pip ins…

PandasDataFrame知识点(巨详细)

15.Pandas&#xff1a; Pandas是基于NumPy的一种工具&#xff0c;该工具是为解决数据分析任务而创建的&#xff0c;Pandas提供了大量能使我们快速便携地处理数据的功能。Pandas的主要数据结构是Series与DataFrame。 16.Series&#xff08;可以看作有序的字典&#xff09; 类…

函数图像是如何画出来的(LiveCharts2)

大火的人工智能本质上就是一些简单的函数的组合&#xff0c;比如f(x)kxb&#xff0c;只是可能不只有x,还会x1&#xff0c;x2&#xff0c;…xn&#xff0c;只是维数不同&#xff0c;当维数很多的时候自然就需要方程组才能求解&#xff0c;维数越多自然需要的算力就越多。于是就有…

使用python中的特殊字典——defaultdict

专栏总目录 一、defaultdict说明 在Python中是一个特殊类型的字典&#xff0c;它是collections模块中的一个类defaultdict的实例。这个字典与普通的字典dict不同之处在于&#xff0c;当你试图访问一个不存在的键时&#xff0c;defaultdict会自动创建一个新条目&#xff0c;其值…

9步带你完全了解FPC柔性电路板,一文搞懂什么是FPC!

FPC你所要了解的— 01 FPC软板&#xff0c;是一种神奇的电子元件&#xff0c;它能够随心所欲地弯曲、折叠、缠绕&#xff0c;像一条灵活的蛇&#xff0c;在狭小的空间里穿梭自如。它是怎么做到的呢&#xff1f; 随着社会的不断进步&#xff0c;电子行业的不断更新换代&#xff…

02 USB_JTAG驱动安装

1 概述 一般安装vitis(vivado)的过程中勾选了安装JTAG cable驱动就会默认安装好JTAG驱动&#xff0c;但是如果vivado无法正确识别到JTAG&#xff0c;那么可以试下重新手动安装驱动 2 准备工作 安装驱动前&#xff0c;必须关闭所有的vivado,vitis-sdk并且拔掉USB JTAG 以免导…