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【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。

 

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参考博文&#xff1a; linux下ipconfig命令报:command not found 解决方法 CentOS7更新yum报Could not resolve host:mirrorlist.centos.org; Unknown error解决办法...

Android导入其它项目慢,Gradel下载失败,另辟蹊径:使用离线gradle加载,附镜像方式

最近在开发中需要测试以前写的小项目。结果忘了换本地的gradle&#xff0c;提示下载失败。换了现在用的gradle&#xff0c;项目能跑了。虽然网上有很多很多教程了&#xff0c;但对我的情况也不是都适用。所以自己记录一下。本人水平有限&#xff0c;有不对的地方请帮我指正&…...

神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集

一个聊天机器人需要大量的训练数据,以便在无需人工干预的情况下快速解决用户的询问。然而,聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。 我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集,包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多…...

H5 红色文字抖动网址发布页/引导页源码

H5 红色文字抖动网址发布页/引导页源码 源码介绍&#xff1a;一款红色文字抖动网页源码&#xff0c;可用于引导页或网址发布页。 下载地址&#xff1a; https://www.changyouzuhao.cn/10470.html...

MacOS - 菜单栏上显示『音量』

教程步骤 点击打开系统偏好『设置』&#xff0c;并找到『控制中心』 在『控制中心模块』找到『声音』&#xff0c;选择『始终在菜单栏显示』...

深入理解常见的设计模式

目录 引言 1. 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#xff09; 应用场景&#xff1a; 示例代码&#xff1a; . 工厂模式&#xff08;Factory Pattern&#xff09; 应用场景&#xff1a; 示例代码&#xff1a; 3. 观察者模式&#xff08;Observer Pattern&#xff09…...

服务器解析漏洞及任意文件下载

1.服务器文件解析漏洞 文件解析漏洞,是指Web容器&#xff08;Apache、nginx、iis等&#xff09;在解析文件时出现了漏洞,以其他格式执行出脚本格式的效果。从而,黑客可以利用该漏洞实现非法文件的解析。 &#xff08;1) Apache linux系统中的apache的php配置文件在/etc/apac…...

ES6扩展运算符——三个点(...)用法详解

目录 1 含义 2 替代数组的 apply 方法 3 扩展运算符的应用 &#xff08; 1 &#xff09;合并数组 &#xff08; 2 &#xff09;与解构赋值结合 &#xff08; 3 &#xff09;函数的返回值 &#xff08; 4 &#xff09;字符串 &#xff08; 5 &#xff09;实现了 Iter…...

限制资源使用

限制资源使用 您需要显示对服务器资源的访问来保护Web应用程序和应用程序数据不受未授权用户的访问。在Java EE Web应用程序中,您可以通过在应用服务器中创建用户和用户组来保护资源免受未经授权的访问。您可以为应用程序定义角色并在部署过程中将角色分配给用户。 1. 创建授权…...

结合Next项目实际认识webpack.splitChunks

本文的目的在于简单的介绍webpack的优化功能配置&#xff1a;splitChunks。 webpack5出于“开箱即用”的目的&#xff0c;将大部分曾经要使用插件的功能集成到了config配置中&#xff0c;因此用户只需要了解如何配置&#xff0c;即可达到优化目的&#xff0c;其中最常使用接触的…...

【Tauri】(2):使用Tauri应用开发,使用开源的Chatgpt-web应用做前端,使用rust 的candle做后端,本地运行小模型桌面应用

视频演示地址 https://www.bilibili.com/video/BV17j421X7Zc/ 【Tauri】&#xff08;2&#xff09;&#xff1a;使用Tauri应用开发&#xff0c;使用开源的Chatgpt-web应用做前端&#xff0c;使用rust 的candle做后端&#xff0c;本地运行小模型桌面应用 1&#xff0c;做一个免…...

C#where T :通用的泛型约束(generic constraint)语法

在C#中&#xff0c;where T :是一种通用的泛型约束&#xff08;generic constraint&#xff09;语法&#xff0c;用于限制泛型类型参数T的特定条件。通过使用泛型约束&#xff0c;我们可以对泛型类型参数进行更具体的限制&#xff0c;以确保在使用泛型时满足特定的要求。 wher…...

vue使用Mars3d弹框嵌套video视频/实时视频(m3u8)使用hls.js

下载hls.js http://mars3d.cn/lib/video/hls/hls.js下载 1.首先绘制地图我使用的天地图 async infoMars3d() {const that this;var mapOptions {scene: {center: {lat: 30.435192,lng: 103.936535,alt: 200000,heading: 359,pitch: -79},highDynamicRange: false},// 方式1&a…...

Python爬虫之Ajax数据爬取基本原理

前言 有时候我们在用 requests 抓取页面的时候&#xff0c;得到的结果可能和在浏览器中看到的不一样&#xff1a;在浏览器中可以看到正常显示的页面数据&#xff0c;但是使用 requests 得到的结果并没有。这是因为 requests 获取的都是原始的 HTML 文档&#xff0c;而浏览器中…...