数据结构——串、数组和广义表
串、数组和广义表
1. 串
1.1 串的定义
串(string)是由零个或多个字符组成的有限序列。一般记为
S = a 1 a 2 . . . a n ( n ≥ 0 ) S=a_1a_2...a_n(n\geq0) S=a1a2...an(n≥0)
其中,S是串名,单引号括起来的字符序列是串的值, a i a_i ai可以是字母、数字或其他字符;串中字符的个数n称为串的长度。n=0时的串称为空串(用表示)。
1.2 串的模式匹配
1.2.1 朴素模式匹配
使用暴力求解的方法,一直遍历,但时间复杂度过高。
int ViolentMatch(string &s, string &t)
{int i = 0, j = 0;while (i < s.size() && j < t.size()){if (s[i] == t[j]){i++;j++;}else{i = i - j + 1;j = 0;}}if (j == t.size())return i - j;elsereturn -1;
}
1.2.2 KMP算法
vector<int> make_next(const string &s)
{int i = 0, j = -1;vector<int> next(s.size() + 1, 0); // Initialize the vector with the correct sizenext[0] = -1; // Set the first element to -1while (i < s.size()){if (j == -1 || s[i] == s[j]){i++;j++;next[i] = j;}elsej = next[j];}return next;
}
int KMP(const string &s, const string &t)
{int i = 0, j = 0;vector<int> next = make_next(t);while (i < s.size() && j < (int)t.size()){if (j == -1 || s[i] == t[j]) // Fix the logic error here{i++;j++;}elsej = next[j];}if (j == t.size())return i - j;return -1;
}
2. 数组和广义表
2.1 数组
2.1.1 数组的定义
数组是由n(n>1)个相同类型的数据元素构成的有限序列,每个数据元素称为一个数组元素,每个元素在n个线性关系中的序号称为该元素的下标,下标的取值范围称为数组的维界。
数组与线性表的关系:数组是线性表的推广。一维数组可视为一个线性表;二维数组可视为其元素是定长数组的线性表,以此类推。数组一旦被定义,其维数和维界就不再改变。因此,除结构的初始化和销毁外,数组只会有存取元素和修改元素的操作。
2.1.2 数组的存储结构
大多数计算机语言都提供了数组数据类型,逻辑意义上的数组可采用计算机语言中的数组数据类型进行存储,一个数组的所有元素在内存中占用一段连续的存储空间。
以一维数组 A[0…n-1]为例,其存储结构关系式为
L O C ( a i , j ) = L O C ( a 0 , 0 ) + i × L ( 0 ≤ i ≤ n ) LOC(a_{i,j})=LOC(a_{0,0})+i\times L (0\leq i\leq n) LOC(ai,j)=LOC(a0,0)+i×L(0≤i≤n)
其中L是每个存储单元的大小。
对于多维数组,有两种映射方法:按行优先和按列优先。以二维数组为例,按行优先存储的基本思想是:先行后列,先存储行号较小的元素,行号相等先存储列号较小的元素。设二维数组的行下标与列下标的范围分别为[0, h 1 h_1 h1]与[0, h 2 h_2 h2],则存储结构关系式为
L O C ( a i , j ) = L O C ( a 0 , 0 ) + [ i × ( h 2 + 1 ) + j ) × L LOC(a_{i,j})=LOC(a_{0,0})+[i\times (h_2+1)+j)\times L LOC(ai,j)=LOC(a0,0)+[i×(h2+1)+j)×L
2.2 特殊矩阵的压缩存储
压缩存储:指为多个值相同的元素只分配一个存储空间,对零元素不分配空间。
特殊矩阵:指具有许多相同矩阵元素或零元素,并且这些相同矩阵元素或零元素的分布有一定规律性的矩阵。常见的特殊矩阵有对称矩阵、上(下)三角矩阵、对角矩阵等。
特殊矩阵的压缩存储方法:找出特殊矩阵中值相同的矩阵元素的分布规律,把那些呈现规律性分布的、值相同的多个矩阵元素压缩存储到一个存储空间中。
2.2.1 对称矩阵
对于矩阵 A A A元素满足性质 a i , j = a j , i a_{i,j}=a_{j,i} ai,j=aj,i,则其为对称矩阵。
由于其上三角与下三角元素相同,使用二维数组会浪费空间,故使用一维数组存储来压缩空间。如下图所示,数组下标从0开始。
2.2.2 三角矩阵
下三角矩阵:
上三角矩阵:
2.2.3 三对角矩阵
2.2.4 稀疏矩阵
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