02 2019 档案
摘要:接昨天,在这里给出图的其中一种应用:最小生成树算法(Prime算法和Kruskal算法)。两种算法的区别就是:Prime算法以顶点为主线,适合用于顶点少,边密集的图结构;Kruskal算法以边为主线,适合于顶点比较多,但是边比较稀疏的图结构。代码如下,亲测,可执行,在最后也给出输入数据的形式。 本来
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摘要:图(graph)是一种比树结构还要复杂的数据结构,它的术语,存储方式,遍历方式,用途都比较广,所以如果想要一次性完成所有的代码,那代码会非常长。所以,我将分两次来完成图的代码。这一次,我会完成图的五种存储结构的创建(邻接矩阵存储,邻接表存储,十字链表存储,邻接多重表存储,边集数组存储),两种遍历方式
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摘要:树是一种比较复杂的数据结构,它的操作也比较多。常用的有二叉树的创建,遍历,线索化,线索化二叉树的遍历,这些操作又可以分为前序,中序和后序。其中,二叉树的操作有递归与迭代两种方式,鉴于我个人的习惯,在这里我是使用递归来操作的,另外,层序遍历需要借助队列来实现。代码亲测,可执行。
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摘要:串这种数据结构,使用是比较多的,但是它的一些方法在更高级的语言中,比如Java,Python中封装的比较完整了。在这里,我只写了串中使用最多的匹配算法,即串的定位操作。串的匹配算法常用的两种就是朴素匹配算法和KMP匹配算法。代码亲测,可直接执行。
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摘要:关于队列,因为我自己在平时使用不多,所以在这里直接将队列的两种存储方式放在一起,作为一篇随笔,这两份代码均可直接运行,亲测。注释写的应该也算比较详细了,就不过多的解释了 顺序队列 链式队列
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