【玩转408数据结构】线性表——线性表的顺序表示(顺序表)

知识回顾

        通过前文,我们了解到线性表是具有相同数据类型的有限个数据元素序列;并且,线性表只是一种逻辑结构,其不同存储形式所展现出的也略有不同,那么今天我们来了解一下线性表的顺序存储——顺序表。

顺序表的定义

        顺序表指的是将逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中,元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。所以顺序表的特点就是其逻辑顺序与其物理顺序相同。

        我们不妨将设线性表L存储的起始位置为LOC(A),那么其顺序表L相对应的顺序存储如图所示:(这里sizeof是计算括号内数据元素所占用存储空间的大小)

        通过图我们也不难观察出其顺序表的特点。这里每个数据元素的存储位置都与线性表的起始位置相差该数据元素的位序个(n个)数据元素内存大小。所以我们的顺序存储结构是随机存取的存储结构。在接下来高级程序设计语言的实现中,我们决定使用数组来实现该内容(不过需要注意的是,线性表中元素的位序是从1开始的而数组中的元素下标是从0开始的)。

元素类型初始化

静态分配 

        既然我们了解了顺序表,那么接下来我们就要尝试着去实现顺序表。首先,我们需要思考的是 我们应该怎么定义出顺序表中每个元素的类型呢?这并不是一个困难的问题,由于顺序表的特点,我们这里可以使用一个数组去存放顺序表中元素;不过仅仅使用数组是不行的,因为我们很难去判断我们顺序表存储了多少个元素(顺序表的长度);那么这时,我们就需要一个附加的值(length)去记录我们顺序表的当前长度,由于我们需要两个值同时存在,这里就需要用到我们之前C语言学习时的一个关键字(struct)了。通过我们的思考,我们就可以尝试写出顺序表中的顺序存储类型了。

#define MaxSize 50 typedef struct {int data[MaxSize];	//	定义元素 int length;		//表示当前长度 
}SqList;

        于是我们不难写出上述的代码(需要注意的是,此时data[]为int类型,这里的int可以根据我们存储元素的类型去进行更改)这里我们使用数组去存储顺序表中的元素,使用length去记录当前的长度。

        可以,使用该方法(静态分配)去分配时会出现一种问题,由于我们数组的大小和空间是固定的,我们在分配数组时,若数组的空间开的过大会导致其内存的浪费;若空间开的过小,又有可能导致空间占满,进而导致存入新数据时产生溢出、程序崩溃;这也就是我们进行静态分配的缺点。

 

思考:第三步的Length设为0,可不可以省略?  这当然是不可以的,如果我们没有对Length的值进行初始化,那么这个值在分配的时候将是随机的,这样就会导致长度计算的错误;当然写过一些代码的小伙伴可能会疑惑,我们平时也是没有初始化,他的值一直是0呀,这里主要是由于编译器的原因,我们使用的编译器自动的将其设为0了,但在考试中为了严谨性,还是建议将Length值进行初始化的。

        既然静态分配有那么多缺点,那么我们能不能使用一个更好些的办法,去尽可能的避免这些问题呢?答案当然是可以的,这里我们可以采用动态分配。 

 

动态分配

         在动态分配中,存储数组的空间实在程序执行的过程中通过动态存储分配语句分配的,一旦该数组的空间占满,就另外开辟出一块更大的存储空间,用来替换掉之前的存储空间,这样可以有效的解决上面的问题。

#define InitSize 50     //顺序表初始长度typedef struct {int *data;	//	指向动态分配数组的指针 int MaxSize,length;		//分别表示最大容量和当前长度
}SqList;

        在进行动态的申请和释放空间时,我们可以利用下面这些关键字:

C —— malloc、free 函数

        L.data = (ElemType *) malloc (sizeof(ElemType) *InitSize) ;

C++ —— new、delete 函数

        L.data = new ElemType (InitSize) ;

 

顺序表特点:

  1. 随机存储,我们可以通过首地址和元素序号在时间复杂度为O(1)内找到指定的元素。
  2. 其存储密度高,每个节点只需存储数据元素。
  3. 顺序表逻辑上相邻的元素物理上也相邻,所以插入和删除就需要移动大量的元素。

顺序表的基本操作实现

顺序表的插入

顺序表的插入操作:

        ListInsert(&L,i,e):插入操作。在表L中的第i个位置上插入指定元素e。

         我们的实现思路主要就是,首先,判断输入的第i个位置是否合法;若不合法则插入失败,若合法则将第i个元素及其后面的元素依次向后移动一个位置,然后腾出一个空位置插入新元素e,顺序表的长度增加1,及插入成功。 

//插入 
bool ListInsert(SqList &L, int i, int e){	//传入顺序表 以及从第i个位置插入一个值e if(i<1 || i>L.length+1) //注:这里的i是表中的第几个元素,并非其数组下标return false ;if(L.length >= MaxSize)	//表满 无法插入return false ;//后移for(int j=L.length; j>=i; j--){	//此时j表示的是位数  L.data[j] = L.data[j-1];} /*for(int j=L.length-1; j>=i-1; j--){	j表示的为数组下标 L.data[j+1] = L.data[j];}*/	L.data[i-1] = e ;L.length++;return true ;  
}

思考:为什么代码中if语句中用length+1,而for语句中只用length呢?通过对代码的观察我们不难发现,这里if语句和for语句中的元素代表的含义并不相同,if语句中代表的是顺序表元素的位序而for语句中代表的是数组下标。

时间复杂度分析

        最好情况:直接在表尾插入元素( i=n+1 ),元素直接后移即可,时间复杂度为O(1)。

        最坏情况:在表头插入元素( i=1 ),元素需要后移n次,时间复杂度为O(n)。

        平均情况:假设p_{i}为在第 i 个位置上插入一个结点的概率,则在一个长度为n的线性表中插入一个结点时,需要移动节点的平均次数为:

\sum_{i=1}^{n+1}p_{i}(n-i+1) = \sum_{i=1}^{n+1}\frac{1}{n+1}(n-i+1) = \frac{n}{2}

        因此,顺序表插入算法的时间复杂度为O(n)。 

顺序表的删除

 顺序表的删除操作:

        ListDelete(&L,i,&e):删除操作。删除表L中第i个位置的元素,并用e返回删除元素的值。

        删除元素我们主要的实现思路就是,我们在删除第i个位置之后,需要将其后面的位置全部向前移动一位,这样就可以完成删除操作了。 

//删除
bool ListDelete(SqList &L, int i, int &e){if(i<1 || i>L.length+1)return false ;e = L.data[i-1] ;	//第i个元素 在数组的i-1for(int j=i; j<L.length; j++){L.data[j-1] = L.data[j] ;} L.length = L.length-1 ;return true ;} 
时间复杂度分析

        最好情况:直接在表尾删除元素( i=n+1 ),元素删除即可,时间复杂度为O(1)。

        最坏情况:在表头删除元素( i=1 ),元素需要前移n次,时间复杂度为O(n)。

        平均情况:假设p_{i}为在第 i 个位置上删除一个结点的概率,则在一个长度为n的线性表中删除一个结点时,需要移动节点的平均次数为:

\sum_{i=1}^{n}p_{i}(n-i) = \sum_{i=1}^{n}\frac{1}{n}(n-i) = \frac{n-1}{2}

        因此,顺序表插入算法的时间复杂度为O(n)。 

        

        由此可见,插入操作删除操作的时间主要消耗在移动元素上,而移动元素的个数与我们插入或者删除元素的位置有关,不同的插入删除位置所移动的元素个数是不同的。

顺序表的查找

按位查找

        GetElem(L,i):按位查找操作。获取表L中第i个位置的元素的值。

         对于按位查找,由于我们的数组下标可以很好的表示出元素的顺序,这里我们就可以直接利用数组下标与元素位序的映射关系去完成返回第i个元素的值操作。

//查找第i个位置的元素值
int GetElem(SqList L, int i) {return L.data[i-1];	//数组下标从0开始 
} 
时间复杂度分析

        由于是直接返回数组值的,所以不需要什么中间的计算,其时间复杂度是稳定的 O(1) 。

按值查找

        LocateElem(L,e):按值查找操作。在表L中查找具有给定关键字值的元素。 

        对于按值查找,我们可以使用循坏,去遍历一遍我们的顺序表,这样就可以找到需要返回的值了;如果遍历一遍之后仍没有发现需要查找的值,那么就返回false,证明查找失败。

//查找
//查找第一个是e的元素 返回其位序 
int LocateElem(SqList &L, int e){for(int i=0; i<L.length; i++){	//i为数组下标 if(L.data[i] == e)return i+1 ;}return 0; 
}
时间复杂度分析

        最好情况:查找的元素在表头,只需要查找一次即可,时间复杂度为O(1)。

        最坏情况:查找的元素不存在或者在表尾,需要查找n次,时间复杂度为O(n)。

        平均情况:假设p_{i}为查找元素在第 i 个位置上结点的概率,则在一个长度为n的线性表中查找一个结点时,需要比较节点的平均次数为:

\sum_{i=1}^{n}p_{i}i = \sum_{i=1}^{n}\frac{1}{n}i = \frac{n+1}{2}

        因此,顺序表按值查找算法的时间复杂度为O(n)。 

        

        到这里,顺序表的功能也基本完成了,当然对于这些操作,我们动态分配和静态分配的操作代码相差并不大,只是动态分配时需要多出一个增加数组长度的函数,这里在下面的完整代码展示中会体现出来,本文就不做过多描述。

顺序表完整代码

静态分配代码 

//2.2 顺序表 
#include<bits/stdc++.h>
#define MaxSize 50 using namespace std;typedef struct {int data[MaxSize];	//	定义元素 int length;		//表示当前长度 
}SqList;int ex = -1 ;//插入 
bool ListInsert(SqList &L, int i, int e){	//传入顺序表 以及从第i个位置插入一个值e if(i<1 || i>L.length+1) //注:这里的i是表中的第几个元素,并非其数组下标return false ;if(L.length >= MaxSize)	//表满 无法插入return false ;//后移for(int j=L.length; j>=i; j--){	//此时j表示的是位数  L.data[j] = L.data[j-1];} /*for(int j=L.length-1; j>=i-1; j--){	j表示的为数组下标 L.data[j+1] = L.data[j];}*/	L.data[i-1] = e ;L.length++;return true ;  
}//删除
bool ListDelete(SqList &L, int i, int &e){if(i<1 || i>L.length+1)return false ;e = L.data[i-1] ;	//第i个元素 在数组的i-1for(int j=i; j<L.length; j++){	L.data[j-1] = L.data[j] ;} L.length = L.length-1 ;return true ;} //查找
//查找第一个是e的元素 返回其位序 
int LocateElem(SqList &L, int e){for(int i=0; i<L.length; i++){	//i为数组下标 if(L.data[i] == e)return i+1 ;}return 0; 
}//查找第i个位置的元素值
int GetElem(SqList L, int i) {return L.data[i-1];	//数组下标从0开始 
} int main(){SqList L ;for(int i=0; i<=5; i++){L.data[i] = i+1 ;}L.length = 6 ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;ListInsert(L, 3, 3) ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;ListDelete(L, 3, ex) ;cout << ex << endl ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;cout << GetElem(L, 3) << endl ; cout << LocateElem(L, 3) << endl;return 0;
}

 

动态分配代码

//2.2 顺序表 
#include<bits/stdc++.h>
#define InitSize 50     //顺序表初始长度using namespace std;typedef struct {int *data;	//	指向动态分配数组的指针 int MaxSize,length;		//分别表示最大容量和当前长度
}SqList;int ex = -1 ;//初始化
void InitList(SqList &L) {L.data = (int *)malloc(sizeof(int));L.length = 0;L.MaxSize = InitSize;
} //动态增长数组
void IncreaseSize(SqList &L, int len) {	//len为需要增加长度 int *p = L.data;	//p记录之前数组地址 方便后期释放 L.data = (int *)malloc(sizeof(int) * (L.MaxSize+len)) ;	//申请一片新的区域 for(int i=0; i<L.length; i++) {L.data[i] = p[i];	//将值复制到新的区域 }L.MaxSize = L.MaxSize+len;	//更新最大的容量 free(p);	//释放之前动态申请的空间 
} //插入 
bool ListInsert(SqList &L, int i, int e){	//传入顺序表 以及从第i个位置插入一个值e if(i<1 || i>L.length+1) //注:这里的i是表中的第几个元素,并非其数组下标return false ;if(L.length >= L.MaxSize)	//表满 无法插入return false ;//后移for(int j=L.length; j>=i; j--){	//此时j表示的是位数  L.data[j] = L.data[j-1];} /*for(int j=L.length-1; j>=i-1; j--){	j表示的为数组下标 L.data[j+1] = L.data[j];}*/	L.data[i-1] = e ;L.length++;return true ;  
}//删除
bool ListDelete(SqList &L, int i, int &e){if(i<1 || i>L.length+1)return false ;e = L.data[i-1] ;	//第i个元素 在数组的i-1for(int j=i; j<L.length; j++){	L.data[j-1] = L.data[j] ;} L.length = L.length-1 ;return true ;} //查找
//查找第一个是e的元素 返回其位序 
int LocateElem(SqList &L, int e){for(int i=0; i<L.length; i++){	//i为数组下标 if(L.data[i] == e)return i+1 ;}return 0; 
}//查找第i个位置的元素值
int GetElem(SqList L, int i) {return L.data[i-1];	//数组下标从0开始 
} int main(){SqList L ;InitList(L) ;IncreaseSize(L, 10); for(int i=0; i<=5; i++){L.data[i] = i+1 ;}L.length = 6 ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;ListInsert(L, 3, 3) ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;ListDelete(L, 3, ex) ;cout << ex << endl ;for(int i=0; i<=L.length-1; i++)	cout << L.data[i] << "  " ;cout << endl;cout << GetElem(L, 3) << endl ; cout << LocateElem(L, 3) << endl;return 0;
}

        两个完整代码的内容大同小异,主要就是在顺序表定义初始化时会产生些许不同,我们主要理解其产生逻辑即可,其代码的运行结果图如下:

         由代码可知,我们对其顺序表初始化为(1,2,3,4,5,6)就是我们第一行所展示的数字;之后我们在第三个位置插入3,所以第二行展示的就是插入后的结果;第三行则是输出我们在删除时需要删除的位置,紧接着我们将第三个位置的数字删除,所以第四行显示的是其删除后的结果;最后两行就是输出的为第三个位置和查找值为3的元素在第几个位置并输出。

        顺序表的内容到这里也就结束了,我们在下面尽量可以独立的去实现一下代码,这样可以更好的帮助我们理清其内部的逻辑。

 

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.mzph.cn/news/679690.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【ES6】模块化

nodejs遵循了CommonJs的模块化规范 导入 require() 导出 module.exports 模块化的好处&#xff1a; 模块化可以避免命名冲突的问题大家都遵循同样的模块化写代码&#xff0c;降低了沟通的成本&#xff0c;极大方便了各个模块之间的相互调用需要啥模块&#xff0c;调用就行 …

力扣_字符串6—最小覆盖字串

题目 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串&#xff0c;则返回空字符串 “” 。 示例 &#xff1a; 输入&#xff1a;s “ADOBECODEBANC”, t “ABC” 输出&#xff1a;“BANC” 解释&#xff1a;…

安装faiss环境教程

文章目录 打开环境安装faiss环境检查已安装的环境切换环境至faiss 打开环境 source activate # 打开环境安装faiss环境 conda create -n faiss_env # 安装faiss环境检查已安装的环境 conda info --envs # 检查已安装的环境切换环境至faiss conda a…

MySQL数据库⑧_索引(概念+理解+操作)

目录 1. 索引的概念和价值 1.1 索引的概念 1.2 索引的价值 2. 磁盘的概念 2.1 磁盘的结构 2.2 操作系统与磁盘交互的基本单位 2.3 MySQL与磁盘交互的基本单位 3. 索引的理解 3.1 主键索引现象和推导 3.2 索引采用的数据结构&#xff1a;B树 3.3 聚簇索引和非聚簇索引…

关于物理机ping不通虚拟机问题

方法一 设置虚拟机处于桥接状态即可&#xff1a;&#xff08;虚拟机->设置->网络适配器&#xff09;&#xff0c;选择完确定&#xff0c;重启虚拟机即可。 方法二 如果以上配置还是无法ping通&#xff1a;&#xff08;编辑->虚拟网络编辑器&#xff09; 首先查看主机网…

###C语言程序设计-----C语言学习(12)#进制间转换,十进制,二进制,八进制,十六进制

前言&#xff1a;感谢您的关注哦&#xff0c;我会持续更新编程相关知识&#xff0c;愿您在这里有所收获。如果有任何问题&#xff0c;欢迎沟通交流&#xff01;期待与您在学习编程的道路上共同进步。 计算机处理的所有信息都以二进制形式表示&#xff0c;即数据的存储和计算都采…

集合进阶(双列集合、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、Collections)

目录 一、双列集合 1、双列集合的特点 2、双列集合的常见API 3、Map的遍历方式 3.1第一种遍历方式&#xff1a;键找值&#xff08;keySet&#xff09; 3.2第二种遍历方式&#xff1a;键值对&#xff08;entrySet&#xff09;Entry&#xff1a;键值对对象 3.3第三种遍历方…

Prometheus服务器、Prometheus被监控端、Grafana、监控MySQL数据库、自动发现概述、配置自动发现、Alertmanager

目录 Prometheus概述 部署Prometheus服务器 环境说明&#xff1a; 配置时间 安装Prometheus服务器 添加被监控端 部署通用的监控exporter Grafana 概述 部署Grafana 展示node1的监控信息 监控MySQL数据库 配置MySQL 配置mysql exporter 配置mysql exporter 配置…

【java】11:IDEA常用快捷键+包

1. IDEA 常用快捷键 删除当前行, 默认是 ctrl Y 自己配置 ctrl d复制当前行, 自己配置 ctrl alt 向下光标补全代码 alt /添加注释和取消注释 ctrl / 【第一次是添加注释&#xff0c;第二次是取消注释】导入该行需要的类 先配置 auto import , 然后使用 altenter 即可快速…

Stable Diffusion 模型下载:majicMIX sombre 麦橘唯美

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。 文章目录 模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十

Matplotlib初探:认识数据可视化与Matplotlib

Matplotlib初探&#xff1a;认识数据可视化与Matplotlib Fig.1 利用Matplotlib进行数据可视化( 可视化代码见文末) &#x1f335;文章目录&#x1f335; &#x1f333;引言&#x1f333;&#x1f333;一、数据可视化简介&#x1f333;&#x1f333;二、Matplotlib库简介&#x…

汉服租赁网站:Java技术的文化应用

✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍&#xff1a;自己非常喜欢研究技术问题&#xff01;专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目&#xff1a;有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流&#xff01; ⚡⚡ Java实战 |…

FL Studio版本升级-FL Studio怎么升级-FL Studio升级方案

已经是新年2024年了&#xff0c;但是但是依然有很多朋友还在用FL Studio12又或者FL Studio20&#xff0c;今天这篇文章教大家如何升级FL Studio21 FL Studio 21是Image Line公司开发的音乐编曲软件&#xff0c;除了软件以外&#xff0c;我们还提供了FL Studio的升级服务&#…

使用 MinIO 超级充电 TileDB 引擎

MinIO 是一个强大的主要 TileDB 后端&#xff0c;因为两者都是为性能和规模而构建的。MinIO 是一个单一的 Go 二进制文件&#xff0c;可以在许多不同类型的云和本地环境中启动。它非常轻量级&#xff0c;但也具有复制和加密等功能&#xff0c;并且提供与各种应用程序的集成。Mi…

java学习07---综合练习

飞机票 1.需求: 机票价格按照淡季旺季、头等舱和经济舱收费、输入机票原价、月份和头等舱或经济舱。 按照如下规则计算机票价格&#xff1a;旺季&#xff08;5-10月&#xff09;头等舱9折&#xff0c;经济舱8.5折&#xff0c;淡季&#xff08;11月到来年4月&#xff09;头等舱7…

浅谈jmeter性能测试步骤入门

一、Jmeter简介 1 概述 jmeter是一个软件&#xff0c;使负载测试或业绩为导向的业务&#xff08;功能&#xff09;测试不同的协议或技术。 它是 Apache 软件基金会的Stefano Mazzocchi JMeter 最初开发的。 它主要对 Apache JServ&#xff08;现在称为如 Apache Tomca…

以谷歌浏览器为例 讲述 JavaScript 断点调试操作用法

今天来说个比较实用的东西 用浏览器开发者工具 对 javaScript代码进行调试 我们先创建一个index.html 编写代码如下 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content&…

【报错解决】-bash: export: `-8‘: not a valid identifier 不是有效的标识符

现象 一登陆就提示-bash: export: -8’: not a valid identifier 不是有效的标识符 问题出现的原因 设置字符集时多写了空格 [rootdb1 ~]# cat >>/etc/profile<<EOF export LANGen_US.UTF -8(-8前不应有空格) EOF 解决方法 cd /etc vi profile 把export带有-8的…

如何升级至ChatGPT Plus:快速指南,ChatGPT的秘密武器GPT4.0是什么?

提到 ChatGPT。想必大家都有所耳闻。自从 2022 年上线以来&#xff0c;就受到国内外狂热的追捧和青睐&#xff0c;上线2个月&#xff0c;月活突破1个亿&#xff01;&#xff01;&#xff01; 而且还在持续上涨中。因为有很多人都在使用 ChatGPT 。无论是各大头条、抖音等 App、…