数据结构——线性表(一)

线性表,顾名思义,是具有像线一样的性质的表。如同学生们在操场上排队,一个跟着一个排队,有一个打头,有一个收尾,在其中的学生都知道前一个是谁,后一个是谁,这样就像一根线将他们都串联起来了。这样就可以称之为线性表。

线性表(List):零个或多个数据元素的有限序列

若将线性表记为(a1,...,ai-1,ai,ai+1,...,an),则表中ai-1领先于ai,ai领先于ai+1,称ai-1是ai的直接前驱元素,ai+1是ai的直接后继元素。当i=1,2,...,n-1时,ai有且仅有一个直接后继,当i=2,3,...,n时,ai有且仅有一个直接前驱 

所以线性表元素个数n(n>=0)定义为线性表的长度,当n=0时,称为空表。

然后,在比较复杂的线性表中,一个数据元素可以由若干个数据项组成

如果我们想要实现两个线性表集合A和B的并集操作。我们可以假设La表示集合A,Lb表示集合B

void unionL(SqList *La,SqList Lb)
{
    int La_len,Lb_len,i;
    ElemType e;                //声明与La和Lb相同的数据元素e
    La_len = ListLength(*La);  //求线性表的长度
    Lb_len = ListLength(Lb);
    for(i=1;i<=Lb_len;i++)
    {
        GetElem(Lb,i,&e);      //取Lb中第i个数据元素赋给e
        if(!LocateElem(*La,e)  //La中不存在和e相同的数据元素
            ListInsert(La,++La_len,e);//插入
    }
}

顺序存储结构

线性表有两种物理结构,顺序存储结构就是其中一种。

线性表的顺序存储结构,指的是用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。

 

我们也可以用一维数组来实现顺序存储结构。

来看线性表的顺序存储的结构代码 

#define MAXSIZE 20            //存储结构初始分配量
typedef int ElemType;         //ElemType类型根据实际需要情况而定,这里为int
typedef struct
{
    ElemType data[MAXSIZE];   //数组,存储数据元素
    int length;               //线性表当前长度
}SqList;

地址计算方法

我们数数都是从1开始,那么线性表的定义也不能免俗,起始也是1,这个要跟数组的第一个下标是0区分好,于是线性表的第i个元素是要存储在数组下标为i-1的位置。

内存中的地址,其实跟图书馆或者电影院中的座位一样,都是有着自己的编号的。存储器中的每个存储单元都有着自己的编号,这个编号就称为地址。

 插入与删除操作

获得元素操作
#define OK 1
#define ERROR 0

typedef int Status;

Status GetElem(SqList L,int i,ElemType *e)
{
    if(L.length==0 ||i<1 ||i>L.length)
        return ERROR;
    *e=L.data[i-1];

    return OK;
}
    
插入操作
Status ListInsert(SqList *L,int i,ElemType e)
{
    int k;
    if(L->length==MAXSIZE)            //线性表已满
        return ERROR;
    if(i<1 ||i>L->length+1)           //当i位置不对时
        return ERROR;
    if(i<=L->length)                  //插入位置不在标尾
    {
        for(k=L->length-1;k>=i;k--)   //将要插入位置后的元素向后移一位
            L->data[k+1]=L->data[k];
    }
    L->data[i-1]=e;                   //将新元素插入
    L->length++;

    return OK;
}
删除操作
Status ListDelete(SqList *L,int i,ElemType *e)
{
    int k;
    if(L->length==0)                //线性表为空
        return ERROR;
    if(i<1 ||i>L->length)           //删除位置不正确
        return ERROR;
    *e=L->data[i-1];
    if(i<L->length)                 //如果删除不是最后位置
    {
        for(k=i;k<L->length;k++)    //将删除位置后继元素前移
            L->data[k-1]=L->data[k];
    }
    L->length--;
    return OK;
}

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://www.mfbz.cn/a/494113.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

JWT(JSON Web Token)

JSON Web Token 是一种开放标准&#xff0c;用于在网络上安全传输信息的简洁、自包含的方式。它通常被用于身份验证和授权机制。 JWT 由三部分组成&#xff1a;头部&#xff08;Header&#xff09;、载荷&#xff08;Payload&#xff09;和签名&#xff08;Signature&#xff…

【深度学习】【机器学习】用神经网络进行入侵检测,NSL-KDD数据集,基于机器学习(深度学习)判断网络入侵

文章目录 下载数据集NSL-KDD数据集介绍输入的41个特征输出的含义数据处理&&训练技巧建神经网络&#xff0c;输入41个特征&#xff0c;输出是那种类别的攻击模型训练模型推理写gradio前端界面&#xff0c;用户自己输入41个特征&#xff0c;后端用模型推理计算后显示出是…

linux环境gitlab迁移到新服务器

目录 备份项目备份gitlab配置阿里云磁盘格式化准备 最近服务器中了挖矿病毒&#xff0c;清理几次&#xff0c;都没有搞定&#xff0c;只能重新安装gitlab 备份项目 先把项目备份到本地 git pull git remote prune origin确保本地代码是最新的并且拥有所有的分支 git remote …

自然语言处理3(NLP)—— 机器学习

1. 自然语言处理在机器学习领域的主要任务 自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;在机器学习领域中扮演着至关重要的角色&#xff0c;旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。以下是NLP在机器学习领域中的主要任务及其分类方法&#xff1a; 1.1 按照功能类型分类 1.1.…

学习可视化比较好用的网站Apache ECharts

Apache ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库&#xff0c;它提供了直观、交互丰富且可高度个性化定制的数据可视化图表。这个库最初由百度团队开源&#xff0c;并在 2018 年初捐赠给了 Apache 基金会&#xff0c;成为 ASF 的孵化级项目。在 2021 年 1 月 26 日&am…

Hadoop+Spark大数据技术 第三次作业

第三次作业 1.简述HDFS Shell三种操作命令hadoop fs、hadoop dfs、hdfs dfs的异同点。 相同点 用于与 Hadoop 分布式文件系统&#xff08;HDFS&#xff09;交互。可以执行各种文件系统操作&#xff0c;如文件复制、删除、移动等。 不同点 hadoop fs、hadoop dfs已弃用&#xf…

蓝桥杯刷题day10——猜灯谜【算法赛】

一、问题描述 在元宵节的活动现场&#xff0c;有一串环形排列的灯笼&#xff0c;共计 n 个。每个灯笼上伴随着一个谜底以及一个数字&#xff0c;这些数字分别为 a1,a2 ,…,an。 根据元宵节的传统&#xff0c;每个灯笼的谜底都是由相邻两个灯笼上的数字之和得出的。需要注意的…

R语言 for循环问题

今天偶然发现在R的for循环中&#xff0c;作为循环计次的i&#xff0c; 并不会因为在循环体中的赋值变化而变化。 记录一下&#xff0c;还没有找到相关的解释。

centos2anolis

我的centos7原地升级到anolis7记录 注意&#xff1a;如果是桌面版请先卸载firefox&#xff0c;否则so文件冲突。 参考&#xff1a; CentOS 7和8Linux系统迁移到国产Linux龙蜥Anolis OS 8手册_disable pam_pkcs11 module in pam configuration-CSDN博客 关于 CentOS 迁移龙蜥…

SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比

产品概述 Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品&#xff0c;支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据&#xff0c;已应用于数百家企业生产&#xff0c;也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。 SeaTunnel 主…

基于springboot的车辆充电桩管理系统

开发语言&#xff1a;Java 框架&#xff1a;springboot JDK版本&#xff1a;JDK1.8 服务器&#xff1a;tomcat7 数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09; 数据库工具&#xff1a;Navicat11 开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea Maven…

Mac安装minio

Mac安装minio 本文介绍使用 mac 安装 MinIO。 所有软件安装优先参考官网&#xff1a;MinIO Object Storage for MacOS — MinIO Object Storage for MacOS #使用 brew 安装 minio brew install minio/stable/minio#找到 minio tong ~ $ brew list minio /opt/homebrew/Cella…

大模型精准度提升调研

如何让ChatGPT更靠谱 1. 预训练大模型概述 关于预训练 预训练&#xff08;Pre-training&#xff09;是深度学习中一种常见的技术&#xff0c;特别是在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和计算机视觉&#xff08;CV&#xff09;等领域中。它通常指在一个大型的、通常是…

搜维尔科技【应急推演】虚拟仿真技术的发展为煤炭矿井的安全生产找到新的出口

煤炭矿井的安全生产一直是我国关注的重大事项&#xff0c;保证煤炭矿井的安全生产&#xff0c;减少人员伤亡等不可逆的损失成为重中之重。虚拟仿真技术的发展为煤炭矿井的安全生产找到了新的出口。依托虚拟仿真技术&#xff0c;对煤炭矿井进行实时的生产监测&#xff0c;对矿井…

65W智能快充—同为科技桌面PDU插座推荐

近10年&#xff0c;移动设备的智能化、功能化已经完全且紧密的融入到我们的基础生活与工作当中。 在常态化的电子设备的应用中&#xff0c;设备的电力续航以及后续的供电充电就尤为重要。 就目前而言&#xff0c;所有消费电子产品中的输入以及充电的接口&#xff0c;usb-c可以…

正则表达式 vs. 字符串处理:解析优势与劣势

title: 正则表达式 vs. 字符串处理&#xff1a;解析优势与劣势 date: 2024/3/27 15:58:40 updated: 2024/3/27 15:58:40 tags: 正则起源正则原理模式匹配优劣分析文本处理性能比较编程应用 1. 正则表达式起源与演变 正则表达式&#xff08;Regular Expression&#xff09;最早…

Linux下配置Java

今天来说一说如何在linux系统中配置java环境。 简单来说就是下载jdk-设置环境变量 一、下载jdk 直接去oracle官网寻找jdk https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/#jdk17-linux 我就是直接下载了这个 二、环境变量配置 export JAVA_HOME/usr/local/java/jdk…

鸿蒙OS开发案例:【API9】遍历沙漏文件夹并输入文件的大小

1.获取打印文件大小 /*** 获取打印文件大小*/static getFileSize(byteNum: number) {if (byteNum < 0) {return "shouldnt be less than zero!";} else if (byteNum < 1024) {return ${byteNum.toFixed(3)}B;} else if (byteNum < 1048576) {return (byteNu…

ATE新能源汽车充电桩自动测试系统的原理

ATE新能源汽车充电桩自动测试系统&#xff0c;是新能源汽车产业链中不可或缺的一环。该系统以自动化、智能化为特点&#xff0c;通过精确控制测试流程&#xff0c;实现对充电桩各项性能的全面评估&#xff0c;从而确保充电桩的安全性与可靠性。下面&#xff0c;我们将深入探讨A…

GitHub推送远程仓库详细教程

一、在远程新建一个仓库 二、在工作区初始化并提交到版本库 三、连接到远程仓库地址进行推送 四、推送到其他分支 4.1 新建其他分支 4.2 新建文件进行提交 4.3 将文件推送到其他分支 4.4 推送成功演示 4.5 连接远程跟踪分支&#xff0c;方便提交 4.6 直接push展示 五、其他 5…