文章分类 - 数据结构与算法
摘要：动态规划算法似乎是一种很高深莫测的算法，你会在一些面试或算法书籍的高级技巧部分看到相关内容，什么状态转移方程，重叠子问题，最优子结构等高大上的词汇也可能让你望而却步。 而且，当你去看用动态规划解决某个问题的代码时，你会觉得这样解决问题竟然如此巧妙，但却难以理解，你可能惊讶于人家是怎么想到这种解法的。
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摘要：/* c7-4.h 无向图的邻接多重表存储表示 */ #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef enum{unvisited,visited}VisitIf; typedef struct EBox { VisitIf mark; /* 访问标记 */ int ivex,j
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摘要：邻接多重表的实现。这次研讨确实有难度，除了实现这个还要完成最小生成树。直接上代码吧。边节点Arc.h #ifndef ARC_H #define ARC_H #ifndef NULL #define NULL 0 #endif struct Arc { bool tag; int weight; i
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摘要：图的邻接多重表 是 无向图的 另一种表示法。其与 邻接表 的差别 仅仅 在于 ，邻接表 用 两个 顶点 来表示 一条边，而 邻接多重表 用一个 顶点来表示一条边。这样使得 邻接多重表 在 某些操作 要 来的 方便。例如 将 搜索过的边 做记号 或者 删除 一条边。下面是邻接多重表的结构：下面的 6条
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摘要：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
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摘要：前面讲过，无向图的存储可以使用邻接表，但在实际使用时，如果想对图中某顶点进行实操（修改或删除），由于邻接表中存储该顶点的节点有两个，因此需要操作两个节点。 为了提高在无向图中操作顶点的效率，本节学习一种新的适用于存储无向图的方法——邻接多重表。 注意，邻接多重表仅适用于存储无向图或无向网。 邻接多重
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摘要：1.引言： 若要删除左边的（V0，V2）这条边，需要对图下表的阴影两个结点进行删除操作。 2.邻接多重表的存储结构： iVex和jVex：是与某条边依附的两个顶点在顶点表中的下标。 iLink：指向依附顶点iVex的下一条边。 jLink：指向依附顶点jVex的下一条边。 3.邻接多重表示意图绘制：
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摘要：上篇博客讲到，图状结构是非常复杂的结构，图也是非常复杂的，所以图的存储就是一个非常重要的部分，因为我们不仅要表示顶点集，还要表示边集，如何完整准确的表示图呢，接下来，给大家讲解四种图的存储方式。一、邻接矩阵法1、定义我们用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。邻接矩阵
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摘要：邻接表固然优秀，但也有不足，例如对有向图的处理上，有时候需要再建立一个逆邻接表~ 那我们思考了：有没有可能把邻接表和逆邻接表结合起来呢？ 答案是肯定的，这就是我们现在要谈的十字链表(Orthogonal List) 为此我们重新定义顶点表结点结构： 接着重新定义边表结点结构 十字链表的好处就是因为把
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摘要：邻接多重表(Adjacency Multilist)主要用于存储无向图。因为，如果用邻接表存储无向图，每条边的两个边结点分别在以该边 所依附的两个顶点为头结点的链表中，这给图的某些操作带来不便。例如，对已访问过的边做标记，或者要删除图中某一条边等， 都需要找到表示同一条边的两个结点。因此，在进行这一
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摘要：图（Graph）结构是一种非线性的数据结构，图在实际生活中有很多例子，比如交通运输网，地铁网络，社交网络，计算机中的状态执行（自动机）等等都可以抽象成图结构。图结构比树结构复杂的非线性结构。 图结构构成 1.顶点（vertex）：图中的数据元素，如图一。 2.边（edge）：图中连接这些顶点的线，如
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摘要：树，森林与二叉树的转换： 树转换为二叉树： 1；加线：在所有兄弟结点之间加一条连线 2；去线：对树中每个结点，只保留它与第一个孩子结点的连线，删除它与其他孩子结点之间的连线。 3；层次调整；以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定的角度，使之结构层次分明。（第一个孩子是二叉树结点的左孩子，兄弟转换
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摘要：树和森林的遍历一、树的遍历树的结构是一个根加上森林，而森林又是树的集合，由此我们可以引出树的两种遍历方式（这两种遍历方式本身也是一种递归定义）。1、先根（先序）遍历：即先访问树的根结点，然后依次先根遍历根的每棵子树2、后根（后序）遍历：即先依次后根遍历根的每棵子树，然后访问根结点3、另外还有一种层序
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摘要：树和森林的遍历@(数据结构)不要带着二叉树的遍历来限制了对树的遍历的理解。树的遍历的定义：以某种方式访问树中的每一个结点，且仅访问一次。树的遍历主要有先根遍历和后根遍历。 先根遍历：若树非空，则先访问根结点，再按照从左到右的顺序遍历根结点的每一棵子树。这个访问顺序与这棵树对应的二叉树的先序遍历顺序相
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摘要：说明：本文内容和图片来自课件内容 ！！！ 一、树的三种存储结构 1. 双亲表示法 2. 孩子链表表示法 3. 树的二叉链表(孩子-兄弟）存储表示法 二、树与二叉树的转换 1. 树转换为二叉树 树转换为二叉树的步骤: 加线：在兄弟结点之间加一连线； 抹线：对任何结点，除了其最左的孩子 外，抹掉该结点原
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摘要：树的存储结构 双亲表示法 孩子表示法: (a)多重链表(链表中每个指针指向一棵子树的根结点); (b)把每个跟结点的孩子结点排列起来,看成一个线性表,且以单链表做存储结构.且N个头指针也组成一个线性表. 孩子兄弟表示法://二叉树表示法或二叉链表表示法 以二叉链表做树的存储结构,链表中结点的两个链域
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摘要：一、树的遍历 1、先根（次序）遍历树 先访问树的根节点，然后依次先根遍历根的每棵子树 2、后根（次序）遍历 先依次后根遍历每棵子树，然后访问根结点。 上面的先根遍历为：A B C D E 上面的后根遍历为：B D C E A 二、森林的遍历 1、先序遍历森林 若森林非空，则可按照下述规则遍历之： （
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摘要：树的递归定义 树是n(n>0)个结点的有限集，这个集合满足下面条件： ⑴有且仅有一个结点没有前驱（父亲结点）。该结点称为树的根。 ⑵除根外，其余的每一个结点都有且仅有一个前驱； ⑶除根外，每个结点都通过唯一的路径连到根上（否则有环）。 这条路径由根開始，而未端就在该结点上，且除根以外，路径上的每个结
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摘要：一、树的遍历1、先根遍历先访问树的根结点，然后再依次先根遍历根的每棵子树2、后根遍历先依次遍历每棵子树，然后再访问根结点二、森林的遍历1、前序遍历按照树的先根遍历依次访问森林的每一棵树2、后序遍历按照树的后根遍历依次访问森林的每一棵树 三、树，森林，二叉树遍历的关系这里的二叉树是由树或森林转换而得的
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摘要：转自http://blog.csdn.net/xin917480852/article/details/50503501 目录(?)[+] 前言 树转换成二叉树 森林转换成二叉树 二叉树转换成树 二叉树转换成森林 目录(?)[+] 前言： 在树这一块的数据结构中最重要的就是二叉树，但是对于我们大部分
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