随笔分类 - 数据结构与算法
摘要：问题：对可以分为大顶堆和小顶堆。大顶堆满足父节点大于左右孩子节点：父节点i,则i>2*i ;i>2*i+1;小顶堆满足父节点小于左右孩子节点:父节点i,则i<2*i ;i<2*i+1;指针问题，在交换两个变量时，确保交换，要用指针。下面代码是小顶堆排序。代码：#include <iostream>using namespace std;void buildHeap(int arr[],int length) //建立堆{ int i; int *min; int *temp; int t; int f; int k; int flag; int n=leng
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摘要：问题:希尔排序又叫缩小增量排序。增量的选取为d=length/2;d=d/2...d=1;代码:#include <iostream>using namespace std;void shellSort(int arr[],int length){ int d; int temp; int j,k; static int count=1; for(d=length/2;d>=1;d=d/2) { for(j=d;j<length;j++) { for(k=j-d;k>=0;k=k-d) { if(arr[k]>arr[k+d]) { temp=...
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摘要：问题：找临界点挺难的，是了好几次，终于OK了。代码：#include <iostream>using namespace std;void qSort(int arr[],int left,int right){ int i,j; int pos; static int count=1; if(left>=right) return; i=left; j=right; int key=arr[i]; pos=i; while(i<j) { while(i<j&&arr[j]>=key) { j--; } if(i<j&&
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摘要：代码：#include <iostream>using namespace std;typedef struct ss{ int i; int key;}iSort;void display(iSort arr[],int n){ for(int i=0;i<n;i++) { cout<<arr[i].key<<" "; } cout<<endl;}int main(){ iSort arr[10]; int temp; int k,j; int m; for(int i=0;i<10;i++) { cin>
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摘要：二叉排序树又叫二叉查找树。遵循三个原则：1、一棵树要么为空，要么2、左孩子节点小于根节点值，根节点值小于右孩子节点值3、子树也具备这个规则代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;static int flag=0;typedef struct binst{ int data; struct binst *lchild; struct binst *rchild;}*BST;void createBST(BST &bst,int key){ BST t,p,pre; t=(BST)ma
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摘要：问题：明白思想，其他的没什么，记得结构体为指针时一定要动态分配内存。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXL 20typedef struct seq{ int key[MAXL]; int len;}data;typedef struct table{ int start; int end; int d;}index[4];int block_search(index s,data *list,int key) //分块查找{ int i=0; int j; whi
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摘要：比较简单，主要是明白算法思想。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;int main(){ cout<<"/"<<"折半查找"<<"/"<<endl; cout<<"-------------------"<<endl; int arr[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int low,high,mid; int ke
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摘要：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXL 20typedef struct data{ int d[MAXL]; int len;}arr;int searchKey(arr *a,int key){ int i; a->d[0]=key; for(i=a->len-1;i>0;i--) { if(a->d[i]==key) { return i; } } }int main(){ arr *a; a=(arr*)malloc(sizeof(stru
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摘要：问题：关键还是定义数据结构问题，还有如何把两个集合合并成一个。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXV 20#define INFINITY 65535typedef struct node{ int from; int to; int weight;}WGraph;typedef struct map{ WGraph arr[MAXV]; int vexs,edges;}*Map;void createGraph(Map &map) //创...
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摘要：问题：经典的就是最简单的。用到两个数组：lowcost[] 和 closeset[]，前者用来记录U集合和V集合的最小边，后者用来记录最小边的起始顶点。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXV 20#define INFINITY 65535typedef struct map{ char vex[MAXV]; int arr[MAXV][MAXV]; int vexs,edges;}*mapNode;int locatePos(mapNode mn,char c){
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摘要：问题：还是指针的问题，在第一次遍历时，一定要用一个临时指针来指向图节点，不然等遍历玩指针为空，再用广度遍历算法就会失效。广度遍历类似于树层次遍历，只是有顺序，因此用到了队列。再次证明了STL的强大和方便。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>#include <queue>using namespace std;#define MAXV 20typedef struct edgeNode{ int data; struct edgeNode *next;}edgeList;typedef struct headNod
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摘要：问题：用标记来记录是否访问过，这个是个关键点。当然也可以用栈，思想是每访问一个顶点就入栈，接着访问这个顶点的下一个顶点，最后出栈，看出栈的顶点有没有下一个顶点，如果有就继续访问。如此重复，直到栈空。还有一点就是用到了递归思想。很像二叉树的前序遍历。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXV 20typedef struct edgeNode{ int data; struct edgeNode *next;}edgeList;typedef struct headNod
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摘要：问题：还是把邻接表的结构体定义搞明白，就没那么难了^^代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXV 20typedef struct edgeNode //边表节点{ int data; struct edgeNode *next;}edgeList;typedef struct headNode //头节点{ char vex; edgeList *firstedge;}headList;typedef struct adjNode //邻接表{ headLi...
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摘要：问题：定义结构体要分配空间，这个不知为什么？有很长时间没写数据结构了，忙，也不知忙什么。。。下面创建的是无向图。主要是记得图的结构体的定义，我刚开始没想起来，查了资料才弄明白的。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;#define MAXVEX 20typedef struct map{ char vex[MAXVEX]; int arrMap[MAXVEX][MAXVEX]; int numvexs,numedges;}mapNode;int getPos(mapNode *g,char
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摘要：问题：事情总是这样，当你明白时，很简单，但当你不会时，又好像觉得自己怎么那么笨。。。huffman算法关键是选择两个最小的数时不要弄错了。刚开始看时，真的很吃力，都不敢相信自己居然把huffman译码也做出来了。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>#include <cstring>using namespace std;int s1,s2;typedef struct huffmanNode{ int weight; int parent; int lchild; int rchild;}*HuffmanTree
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摘要：问题：这两种操作都用到了递归，别人说递归好理解，我真的不觉得递归好理解，只是递归的代码看起来简单。下面代码是求高度的另一种方法。递归计算高度是从底向上计算的，因此叶子节点高度为0；方法真的很巧妙。。。比如getTreeHigh(a->lchild)返回的就是a的左子树的高度，getTreeHigh(a->lchild)返回的就是a的右子树的高度。int getTreeHigh(BinTree btree){ int depth; if(btree==NULL) depth=0; else { depthleft=getTreeHigh(btree->lchild); ...
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摘要：问题：再一次验证自己功底的薄弱，对那些大侠只有仰慕的份。。。简单说一下自己的感受，递归的实现是个栈，每次函数结束时，退回到上一层，函数结束默认为return。二叉树的各种非递归实现用到的数据结构是栈。这次用重温了STL中stack的用法。代码：#include <iostream>#include <cstdlib>#include <stack>using namespace std;typedef struct node{ char data; struct node *left; struct node *right;}*BinTree;void Cr
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摘要：问题：比较简单^^代码：#include <iostream>using namespace std;#define MAXSIZE 1000typedef struct tMatrix{ int row; int col; int data;}TMatrix;typedef struct matrix{ TMatrix arr[MAXSIZE]; int r,c,num;}Matrix;void CreateTMatrix(Matrix &c){ int rs,cs,ns; int p,q,e; cout<<"please input the row
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摘要：问题：很经典，也很难，理解了一个下午。。。终于把KMP算法思想弄明白了。改天继续看看。昨天写的，今天继续补充，KMP算法是由三个人发明的，KMP就是三个人名字的首字母。下面开始讲这个经典的算法：1、刚开始比较时，如果相等，下移；2、继续比较，遇到不相等的，假设位置为j，然后找j之前最大长度相等的前缀和后缀。这个怎么找不好理解，但理解了就很简单。用子串（现在作为主串）的第一个字符和j位置之前的第一个字符比较，如果相等，继续比较，第二个字符和j之前的第二个字符往后比较，。。。记录最大长度相等的前缀和后缀。3、如果没有，则主串和子串都增1。next数组的求法：首先，初始化。next[0]=-1;ne
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摘要：代码：#include <iostream>using namespace std;int main(){ char *s="helolophp"; char *s1="lop"; char *c=s1; int len=0; while(c[len]!='\0') { len++; } int i=0,j=0; for(;s[i]!='\0';i++) { if(s1[j]==s[i]) { j++; if(j==len) { cout<<"匹配成功的起始位置是:"<&l
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