励志的句子范文大全：绝大多数成功的人都离不开辛苦付出的实践，对于职业人。我们通常会使用到报告，报告可以全面分析某阶段的学习工作，提高自我，要怎么样才能写好报告呢？励志的句子编辑为大家整理了一篇关于“数据结构报告”的文章，以下是我对某个领域的一些深入思考和总结供各位读者参考和学习！
一、需求分析1、程序所实现的功能；2、程序的输入，包含输入的数据格式和说明；3、程序的输出，程序输出的形式；4、测试数据，如果程序输入的数据量比较大，需要给出测试数据；5、合作人及其分工二、设计说明1、主要的数据结构设计说明；2、程序的主要流程图；3、程序的主要模块，要求对主要流程图中出现的模块进行说明4、程序的主要函数及其伪代码说明(不需要完整的代码)；5、合作人设计分工三、上机结果及体会1、合作人编码分工2、实际完成的情况说明（完成的功能，支持的数据类型等）；3、程序的性能分析，包括时空分析；4、上机过程中出现的问题及其解决方案；5、程序中可以改进的地方说明；6、程序中可以扩充的功能及设计实现假想；说明：1、如果程序比较大，可以将设计说明分为概要设计和详细设计两部分。概要设计主要负责程序的流程、模块、抽象数据类型设计；详细设计负责程序的数据类型定义和主要函数的说明。2、设计说明中，不需要写出代码或者模块的详细代码，只需要写出主要函数的伪代码说明。
北京邮电大学信息与通信工程学院
2009级数据结构实验报告
实验名称： 实验三哈夫曼编/解码器的实现
学生姓名：陈聪捷
日 期： 2010年11月28日
1.实验要求
一、实验目的：
了解哈夫曼树的思想和相关概念;
二、实验内容：
利用二叉树结构实现哈夫曼编/解码器
1.初始化：能够对输入的任意长度的字符串s进行统计，统计每个字符的频度，并建立哈夫曼树。
2.建立编码表：利用已经建好的哈夫曼树进行编码，并将每个字符的编码输出。
3.编码：根据编码表对输入的字符串进行编码，并将编码后的字符串输出。
4.译码：利用已经建好的哈夫曼树对编码后的字符串进行译码，并输出译码结果。
5.打印：以直观的方式打印哈夫曼树。
6.计算输入的字符串编码前和编码后的长度，并进行分析，讨论哈夫曼编码的压缩效果。
7.用户界面可以设计成“菜单”方式，能进行交互，根据输入的字符串中每个字符出现的次数统计频度，对没有出现的字符一律不用编码。
2. 程序分析
2.1 存储结构
二叉树
template
class BiTree
{
public:
BiTree(); //构造函数，其前序序列由键盘输入
~BiTree(void); //析构函数
BiNode* Getroot(); //获得指向根结点的指针
protected:
BiNode *root; //指向根结点的头指针
};
//声明类BiTree及定义结构BiNode
Data：
二叉树是由一个根结点和两棵互不相交的左右子树构成
data:
HCode* HCodeTable;//编码表
int tSize; //编码表中的总字符数
二叉树的节点结构
template
struct BiNode //二叉树的结点结构 {
T data; //记录数据
T lchild; //左孩子
T rchild; //右孩子
T parent; //双亲
};
编码表的节点结构
struct HCode
{
char data; //编码表中的字符
char code[100]; //该字符对应的编码
};
待编码字符串由键盘输入，输入时用链表存储，链表节点为 struct Node
{
char character; //输入的字符
unsigned int count;//该字符的权值
bool used; //建立树的时候该字符是否使用过
Node* next; //保存下一个节点的地址
};
示意图：
2.2 关键算法分析
1.初始化函数(void HuffmanTree::Init(string Input))
算法伪代码：
1.初始化链表的头结点
2.获得输入字符串的第一个字符，并将其插入到链表尾部,n=1(n记录的是链表
中字符的个数)
3.从字符串第2个字符开始，逐个取出字符串中的字符
3.1 将当前取出的字符与链表中已经存在的字符逐个比较，如果当前取出
的字符与链表中已经存在的某个字符相同，则链表中该字符的权值加1。
3.2 如果当前取出的字符与链表中已经存在的字符都不相同，则将其加入
到链表尾部，同时n++
4.tSize=n(tSize记录链表中字符总数，即哈夫曼树中叶子节点总数)
5.创建哈夫曼树
6.销毁链表
源代码：
void HuffmanTree::Init(string Input)
{
Node *front=new Node; //初始化链表的头结点
if(!front)
throw exception("堆空间用尽");
front->next=NULL;
front->character=NULL;
front->count=0;
Node *pfront=front;
char ch=Input[0]; //获得第一个字符
Node* New1=new Node;
if(!New1)
throw exception("堆空间用尽");
New1->character=ch; //将第一个字符插入链表
New1->count=1;
New1->next=pfront->next;
pfront->next=New1;
bool replace=0; //判断在已经写入链表的字符中是否有与当前读出的字符相同的字符 int n=1; //统计链表中字符个数
for(int i=1;i
{
ch=Input[i]; //获得第i个字符
do
{
pfront=pfront->next;
if((int)pfront->character == (int)ch) //如果在链表中有与当前字符相同的字符，
该字符权值加1
{
pfront->count++;
replace=1;
break;
}
}while(pfront->next);
if(!replace) //如果在链表中没找到与当前字符相同的字符，则将该字符作为新成 员插入链表
{
Node* New=new Node;
if(!New)
throw exception("堆空间用尽");
New->character=ch;
New->count=1;
New->next=pfront->next;
pfront->next=New;
n++;
}
pfront=front; //重置pfront和replace变量为默认值 replace=0;
}
tSize=n; //tSize记录的是编码表中字符个数
CreateHTree(front,n); //创建哈夫曼树
pfront=front;
while(pfront) //销毁整个链表
{
front=pfront;
pfront=pfront->next;
front;
}
时间复杂度：
若输入的字符串长度为n，则时间复杂度为O(n)
2.创建哈夫曼树(void HuffmanTree::CreateCodeTable(Node *p))
算法伪代码：
1. 创建一个长度为2*tSize-1的三叉链表
2. 将存储字符及其权值的链表中的字符逐个写入三叉链表的前tSize个结点
的data域，并将对应结点的孩子域和双亲域赋为空
3. 从三叉链表的第tSize个结点开始，i=tSize
3.1 从存储字符及其权值的.链表中取出两个权值最小的结点x,y，记录其
下标x,y。
3.2 将下标为x和y的哈夫曼树的结点的双亲设置为第i个结点
3.3 将下标为x的结点设置为i结点的左孩子，将下标为y的结点设置为
i结点的右孩子，i结点的权值为x结点的权值加上y结点的权值，i
结点的双亲设置为空
4. 根据哈夫曼树创建编码表
源代码：
void HuffmanTree::CreateHTree(Node *p,int n)
{
root= new BiNode[2*n-1]; //初始化哈夫曼树
Node *front=p->next;
if(n==0)
throw exception("没有输入字符");
for(int i=0;i
root[i].data=front->count;
root[i].lchild=-1;
root[i].rchild=-1;
root[i].parent=-1;
front=front->next;
}
front=p;
int New1,New2;
for(i=n;i
{
SelectMin(New1,New2,0,i); //从0~i中选出两个权值最小的结点
root[New1].parent=root[New2].parent=i; //用两个权值最小的结点生成新结点，
新节点为其双亲
root[i].data=root[New1].data+root[New2].data;//新结点的权值为其孩子的权值的和 root[i].lchild=New1;
root[i].rchild=New2;
root[i].parent=-1;
}
CreateCodeTable(p); //创建编码表
}
时间复杂度：
在选取两个权值最小的结点的函数中要遍历链表，时间复杂度为O(n),故该函数
的时间复杂度为O(n^2)
3.创建编码表(void HuffmanTree::CreateCodeTable(Node *p))
算法伪代码：
1.初始化编码表
2.初始化一个指针，从链表的头结点开始，遍历整个链表
2.1 将链表中指针当前所指的结点包含的字符写入编码表中
2.2 得到该结点对应的哈夫曼树的叶子结点及其双亲
2.3 如果哈夫曼树只有一个叶子结点，将其字符对应编码设置为0
2.4 如果不止一个叶子结点，从当前叶子结点开始判断
2.4.1 如果当前叶子结点是其双亲的左孩子，则其对应的编码为0，否
则为1
2.4.2 child指针指向叶子结点的双亲，parent指针指向child指针的双亲，
重复2.4.1的操作
2.5 将已完成的编码倒序
2.6 取得链表中的下一个字符
3.输出编码表
源代码：
void HuffmanTree::CreateCodeTable(Node *p)
{
HCodeTable=new HCode[tSize]; //初始化编码表
Node *front=p->next;
for(int i=0;i
{
HCodeTable[i].data=front->character; //将第i个字符写入编码表
int child=i; //得到第i个字符对应的叶子节点
int parent=root[i].parent; //得到第i个字符对应的叶子节点的双亲
int k=0;
if(tSize==1) //如果文本中只有一种字符，它的编码为0
{
HCodeTable[i].code[k]='0';
k++;
}
while(parent!=-1) //从第i个字符对应的叶子节点开始，寻找它到根结点的路径
{
if(child==root[parent].lchild) //如果当前结点为双亲的左孩子，则编码为0，
否则编码为1
HCodeTable[i].code[k]='0';
else
HCodeTable[i].code[k]='1';
k++;
child=parent;
parent=root[child].parent;
}
HCodeTable[i].code[k]='';
Reverse(HCodeTable[i].code); //将编码逆置
front=front->next; //得到下一个字符
}
cout
for(i=0;i
{
cout
parent=root[parent].lchild;
else //编码为1则寻找右孩子
parent=root[parent].rchild;
i++;
}
if(tSize==1) //如果编码表只有一个字符，则根结点即为叶子结点 i++;
d.append(1,HCodeTable[parent].data);//将叶子节点对应的字符追加到解码串中 }
cout
}
时间复杂度：
设待解码串长度为n，则复杂度为O(n)
8. 计算哈夫曼编码的压缩比(void HuffmanTree::Calculate(string s1,string s2)) 算法伪代码：
1. 获得编码前字符串的长度，即其占用的字节数
2. 获得编码后的字符串的长度，将其除以8然后向上取整，得到其占用的字
节数
3. 压缩比将两个相除
源代码：
void HuffmanTree::Calculate(string s1,string s2)
{
int cal1=s1.length();
int cal2=s2.length();
cal2=ceill((float)cal2/8); //将编码串的比特数转化为字节数 cout
cout
cout
}
时间复杂度：
O(1)
9. 打印哈夫曼树(void HuffmanTree::PrintTree(int TreeNode,int layer) ) 算法伪代码：
1. 如果待打印结点为空，则返回
2. 递归调用函数打印当前结点的右子树
3. 根据当前结点所在的层次确定其前面要输出多少空格，先输出空格，在打
印当前结点的权值
4. 递归调用函数打印当前结点的左子树
源代码：
void HuffmanTree::PrintTree(int TreeNode,int layer)
{
if(TreeNode==-1) //如果待打印结点为空，则返回 return;
else
{
PrintTree(root[TreeNode].rchild,layer+1); //先打印该结点的右子树，layer记录
的是该结点所在的层次
for(int i=0;i
空格
cout
cout
PrintTree(root[TreeNode].lchild,layer+1); //打印该结点的左子树
}
}
时间复杂度：
中序遍历哈夫曼树，复杂度为O(n)
10. 菜单函数(void HuffmanTree::Menu())
算法伪代码：
1. 逐一读取键盘缓存区中的字符，并将它们逐一追加到记录输入字符串的
string变量中，直到读到回车输入符为止
2. 删除string变量末尾的回车输入符
3.利用string变量创建哈夫曼树，初始化编码表。
4. 直观打印哈夫曼树
5. 对输入的字符串进行编码
6. 对编码后的字符串进行解码
7. 计算编码前后的压缩比并输出
源代码：
void HuffmanTree::Menu()
{
cout
string Input;
char letter;
do //将字符逐个读入Input变量中
{
letter=cin.get();
Input.append(1,letter);
}while(letter!=' ');
Input.erase(Input.length()-1,1); //去掉Input末尾的回车符
Init(Input); //根据输入的字符串创建哈夫曼树及其编码表 cout
PrintTree(2*tSize-1-1,1); //打印哈夫曼树
cout
string d1,d2;
cout
Encode(Input,d1); //编码并打印编码串
cout
Decode(d1,d2); //解码并打印解码串
cout
Calculate(Input,d1); //计算编码前后的压缩比
}
2.3 其他
1.由于题目要求能输入任意长的字符串，所以本程序采用了string变量来记录输入
的字符串，并采用string类的类成员函数来完成各项任务
2.打印哈夫曼树时采用了递归函数，且采用了凹凸表的形式打印哈夫曼树。
3.为了输入空格，输入时采取逐个字符输入的方式
3. 程序运行结果
主函数流程图：
运行结果：
各函数运行正常，没有出现bug
4. 总结
经过这次实验，我了解了哈夫曼树的创建过程，了解了一种不等长编码的方法，用设断点调试的方法更加熟练，同时熟悉了STL中string类型的用法，对C++更加熟悉
一、实验目的及要求
1)掌握栈和队列这两种特殊的线性表，熟悉它们的特性，在实际问题背景下灵活运用它们。
本实验训练的要点是“栈”和“队列”的观点;
二、实验内容
1) 利用栈，实现数制转换。
2) 利用栈，实现任一个表达式中的语法检查(选做)。
判队列空、入队列、出队列);
三、实验流程、操作步骤或核心代码、算法片段
顺序栈：
Status InitStack(SqStack &S)
{
S.base=(ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{
free(S.base);
return OK;
}
Status ClearStack(SqStack &S)
{
=S.base;
return OK;
}
Status StackEmpty(SqStack S)
{
if(S.base==)
return OK;
return ERROR;
}
int StackLength(SqStack S)
{
return -S.base;
}
Status GetTop(SqStack S,ElemType &e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base) return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Push(SqStack &S,ElemType e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Pop(SqStack &S,ElemType &e)
{
if(==S.base)
return ERROR;
e=*--;
return OK;
}
Status StackTraverse(SqStack S)
{
ElemType *p;
p=(ElemType *)malloc(sizeof(ElemType));
if(!p) return ERROR;
p=;
while(p!=S.base)//上面一个...
{
p--;
printf("%d ",*p);
}
return OK;
}
Status Compare(SqStack &S)
{
int flag,TURE=OK,FALSE=ERROR;
ElemType e,x;
InitStack(S);
flag=OK;
printf("请输入要进栈或出栈的元素：");
while((x= getchar)!='#'&&flag)
{
switch (x)
{
case '(':
case '[':
case '{':
if(Push(S,x)==OK)
printf("括号匹配成功! ");
break;
case ')':
if(Pop(S,e)==ERROR || e!='(')
{
printf("没有满足条件 ");
flag=FALSE;
}
break;
case ']':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='[')
flag=FALSE;
break;
case '}':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='{')
flag=FALSE;
break;
}
}
if (flag && x=='#' && StackEmpty(S))
return OK;
else
return ERROR;
}
链队列：
Status InitQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.front =Q.rear=
(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));
if (!Q.front) return ERROR;
Q.front->next = NULL;
return OK;
}
Status DestoryQueue(LinkQueue &Q)
{
while(Q.front)
{
Q.rear=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=Q.rear;
}
return OK;
}
Status QueueEmpty(LinkQueue &Q)
{
if(Q.front->next==NULL)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueLength(LinkQueue Q)
{
int i=0;
QueuePtr p,q;
p=Q.front;
while(p->next)
{
i++;
p=Q.front;
q=p->next;
p=q;
}
return i;
}
Status GetHead(LinkQueue Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
p=Q.front->next;
if(!p)
return ERROR;
e=p->data;
return e;
}
Status ClearQueue(LinkQueue &Q)
{
QueuePtr p;
while(Q.front->next )
{
p=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=p;
}
Q.front->next=NULL;
Q.rear->next=NULL;
return OK;
}
Status EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType e)
{
QueuePtr p;
p=(QueuePtr)malloc(sizeof (QNode));
if(!p)
return ERROR;
p->data=e;
p->next=NULL;
Q.rear->next = p;
Q.rear=p; //p->next 为空
return OK;
}
Status DeQueue(LinkQueue &Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
if (Q.front == Q.rear)
return ERROR;
p = Q.front->next;
e = p->data;
Q.front->next = p->next;
if (Q.rear == p)
Q.rear = Q.front; //只有一个元素时(不存在指向尾指针)
free (p);
return OK;
}
Status QueueTraverse(LinkQueue Q)
{
QueuePtr p,q;
if( QueueEmpty(Q)==OK)
{
printf("这是一个空队列! ");
return ERROR;
}
p=Q.front->next;
while(p)
{
q=p;
printf("%ddata);
q=p->next;
p=q;
}
return OK;
}
循环队列：
Status InitQueue(SqQueue &Q)
{
Q.base=(QElemType*)malloc(MAXQSIZE*sizeof(QElemType));
if(!Q.base)
exit(OWERFLOW);
Q.front=Q.rear=0;
return OK;
}
Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e)
{
if((Q.rear+1)%MAXQSIZE==Q.front)
return ERROR;
Q.base[Q.rear]=e;
Q.rear=(Q.rear+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
Status DeQueue(SqQueue &Q,QElemType &e)
{
if(Q.front==Q.rear)
return ERROR;
e=Q.base[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
int QueueLength(SqQueue Q)
{
return(Q.rear-Q.front+MAXQSIZE)%MAXQSIZE;
}
Status DestoryQueue(SqQueue &Q)
{
free(Q.base);
return OK;
}
Status QueueEmpty(SqQueue Q) //判空
{
if(Q.front ==Q.rear)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueTraverse(SqQueue Q)
{
if(Q.front==Q.rear)
printf("这是一个空队列!");
while(Q.front%MAXQSIZE!=Q.rear)
{
printf("%d
Q.front++;
}
return OK;
}
数据结构(C语言版)实验报告;专业：计算机科学与技术、软件工程;学号:____201240703061_____;班级:_________软件二班________;姓名:________朱海霞__________;指导教师:___刘遵仁_____________;青岛大学信息工程学院;2013年10月;实验1;实验题目：顺序存储结构线性表的插入和删除;实验目
数据结构(C语言版) 实验报告
专业：计算机科学与技术、软件工程
学号:____201240703061___________________
班级:_________软件二班______________
姓名:________朱海霞______________
指导教师:___刘遵仁________________
青岛大学信息工程学院
2013年10月
实验1
实验题目：顺序存储结构线性表的插入和删除
实验目的：
了解和掌握线性表的逻辑结构和顺序存储结构，掌握线性表的基本算法及相关的时间性能分析。
实验要求：
建立一个数据域定义为整数类型的线性表，在表中允许有重复的数据;根据输入的数据，先找到相应的存储单元，后删除之。
实验主要步骤：
理解给出的示例程序。
2、调试程序，并设计输入一组数据(3，-5，6，8，2，-5，4，7，-9)，测试程序的如下功能：根据输入的数据，找到相应的存储单元并删除，显示表中所有的数据。
程序代码:
#include
#include
#define OK 1
#define ERROR 0
#define OVERFLOW -2
#define LIST_INIT_SIZE 100
#define LISTINCREMENT 10
typedef struct{
int* elem;
int length;
int listsize;
}Sqlist;
int InitList_Sq(Sqlist &L){
L.elem=(int*)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(int));
if(!L.elem) return -1;
L.length=0;
L.listsize=LIST_INIT_SIZE;
return OK;
}
int ListInsert_Sq(Sqlist&L,int i,int e){
if(iL.length+1) return ERROR;
if(L.length==L.listsize){
int *newbase;
newbase=(int*)realloc(L.elem,(L.listsize+LISTINCREMENT)*sizeof(int));
if(!newbase) return -1;
L.elem=newbase;
L.listsize+=LISTINCREMENT;
}
int *p,*q;
q=&(L.elem[i-1]);
for(p=&(L.elem[L.length-1]);p>=q;--p)
*(p+1)=*p;
*q=e;
++L.length;
return OK;
}
int ListDelete_Sq(Sqlist &L,int i,int e){
int *p,*q;
if(iL.length)return ERROR;
p=&(L.elem[i-1]);
e=*p;
q=L.elem+L.length-1;
for(++p;p
*(p-1)=*p;
--L.length;
return OK;
}
int main(){
Sqlist L;
InitList_Sq(L);//初始化
int i,a[]={3,-5,6,8,2,-5,4,7,-9};
for(i=1;i
ListInsert_Sq(L,i,a[i-1]);
for(i=0;i
printf(" %d",L.elem[i]);
printf(" ");//插入9个数
ListInsert_Sq(L,3,24);
for(i=0;i
printf(" %d",L.elem[i]);
printf(" ");//插入一个数
int e;
ListDelete_Sq(L,2, e);
for(i=0;i
printf(" %d",L.elem[i]);//删除一个数
printf(" ");
return 0;
}
实验结果：
3，-5,6,8,2，-5,4,7，-9
3，-5,24,6,8,2，-5,4,7，-9
3,24,6,8,2，-5,4,7，-9
心得体会：
顺序存储结构是一种随机存取结构，存取任何元素的时间是一个常数，速度快;结构简单，逻辑上相邻的元素在物理上也相邻;不使用指针，节省存储空间;但是插入和删除元素需要移动大量元素，消耗大量时间;需要一个连续的存储空间;插入元素可能发生溢出;自由区中的存储空间不能被其他数据共享 实验2
实验题目：单链表的插入和删除
实验目的：
了解和掌握线性表的逻辑结构和链式存储结构，掌握单链表的基本算法及相关的时间性能分析。
实验要求：
建立一个数据域定义为字符类型的单链表，在链表中不允许有重复的字符;根据输入的字符，先找到相应的结点，后删除之。
实验主要步骤：
理解给出的示例程序。
4、调试程序，并设计输入数据(如：A，C，E，F，H，J，Q，M)，测试程序的如下功能：不允许重复字符的插入;根据输入的字符，找到相应的结点并删除。
5、修改程序：
(1) 增加插入结点的功能。
(“后插”法。
程序代码:
#include
#include
#define NULL 0
#define OK 1
#define ERROR 0
typedef struct LNode{
int data;
struct LNode *next;
}LNode,*LinkList;
int InitList_L(LinkList &L){
L=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); L->next=NULL;
return OK;
}
int ListInsert_L(LinkList &L,int i,int e){ LinkList p,s;
int j;
p=L;j=0;
while(p&&j
p=p->next;++j;
}
if(!p||j>i-1)
return ERROR;
s=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); s->data=e;
s->next=p->next;
p->next=s;
return OK;
}
int ListDelete_L(LinkList&L,int i,int &e){ LinkList p,q;
int j;
p=L;j=0;
while(p->next&&j
p=p->next;++j;
}
if(!(p->next)||j
return ERROR;
q=p->next;p->next=q->next; e=q->data;free(q);
return OK;
}
int main(){
LinkList L,p;
char a[8]={'A','C','E','F','H','J','Q','U'}; int i,j;
InitList_L(L);
for(i=1,j=0;i
p=L->next;
while(p!=NULL){
printf("%c ",p->data); p=p->next;
}//插入八个字符printf(" ;实验结果：;ACEFHJQU;ABCEFHJQU;ABEFHJQU;心得体会：;单链表是通过扫描指针P进行单链表的`操作;头指针唯;实验掌握栈的顺序存储结构和链式存储结构，以便在实;掌握栈的基本运算，如：入栈与出栈
}
}//插入八个字符 printf(" "); i=2; int e; ListInsert_L(L,i,'B'); p=L->next; while(p!=NULL){ printf("%c ",p->data); p=p->next; }//插入一个字符 printf(" "); i=3; ListDelete_L(L,i,e); p=L->next; while(p!=NULL){ printf("%c ",p->data); p=p->next; } printf(" "); return 0;
实验结果：
A C E F H J Q U
A B C E F H J Q U
A B E F H J Q U
心得体会：
单链表是通过扫描指针P进行单链表的操作;头指针唯一标识点链表的存在;插入和删除元素快捷，方便。
实验3
实验题目：栈操作设计和实现
实验目的：
1、掌握栈的顺序存储结构和链式存储结构，以便在实际中灵活应用。
2、掌握栈的特点，即后进先出和先进先出的原则。
3、掌握栈的基本运算，如：入栈与出栈等运算在顺序存储结构和链式存储结构上的实现。
实验要求：
回文判断：对于一个从键盘输入的字符串，判断其是否为回文。回文即正反序相同。如
“abba”是回文，而“abab”不是回文。
实验主要步骤
(1)数据从键盘读入;
(2)输出要判断的字符串;
(3)利用栈的基本操作对给定的字符串判断其是否是回文，若是则输出“Yes”，否则输出“No”。
程序代码:
#include
#include
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define OVERFLOW -2
#define N 100
#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT 10
typedef struct{
int *base; // 在栈构造之前和销毁之后，base的值为NULL int *top; // 栈顶指针
int stacksize; // 当前已分配的存储空间，以元素为单位
} SqStack;
int InitStack(SqStack &S)
{ // 构造一个空栈S
if(!(S.base=(int *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(int))))
exit(OVERFLOW); // 存储分配失败
=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
int StackEmpty(SqStack S)
{ // 若栈S为空栈，则返回TRUE，否则返回FALSE
if(==S.base)
return TRUE;
else
return FALSE;
}
int Push(SqStack &S, int e)
{ // 插入元素e为新的栈顶元素
if(-S.base>=S.stacksize) // 栈满，追加存储空间
{
S.base=(int *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(int)); if(!S.base)
exit(OVERFLOW); // 存储分配失败
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*()++=e;
return OK;
}
int Pop(SqStack &S,int &e)
{ // 若栈不空，则删除S的栈顶元素，用e返回其值，并返回OK;否则返回ERROR if(==S.base)
return ERROR;
e=*--;
return OK;
}
int main(){
SqStack s;
int i,e,j,k=1;
char ch[N] = {0},*p,b[N] = {0};
if(InitStack(s)) // 初始化栈成功
{
printf("请输入表达式: ");
gets(ch);
p=ch;
while(*p) // 没到串尾
Push(s,*p++);
for(i=0;i
if(!StackEmpty(s)) {// 栈不空
Pop(s,e); // 弹出栈顶元素
b[i]=e;
}
}
for(i=0;i
if(ch[i]!=b[i])
k=0;
}
if(k==0)
printf("NO!");
else
printf("输出:")
printf("YES!");
}
return 0;
}
实验结果：
请输入表达式：
abcba
输出：YES!
心得体会：栈是仅能在表尾惊醒插入和删除操作的线性表，具有先进后出的性质，这个固有性质使栈成为程序设计中的有用工具。
实验4
实验题目：二叉树操作设计和实现
实验目的：
掌握二叉树的定义、性质及存储方式，各种遍历算法。
实验要求：
采用二叉树链表作为存储结构，完成二叉树的建立，先序、中序和后序以及按层次遍历的操作，求所有叶子及结点总数的操作。
实验主要步骤：
理解程序。
中序和后序以及按层次遍历序列，求所有叶子及结点总数。
程序代码:
实验结果：
心得体会：
实验5
实验题目：图的遍历操作
实验目的：
掌握有向图和无向图的概念;掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储结构;掌握DFS及BFS对图的遍历操作;了解图结构在人工智能、工程等领域的广泛应用。
实验要求：
采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS和BFS操作。
实验主要步骤：
设计一个有向图和一个无向图，任选一种存储结构，完成有向图和无向图的DFS(深度优先遍历)和BFS(广度优先遍历)的操作。
1. 邻接矩阵作为存储结构
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
#define MaxVertexNum 100 //定义最大顶点数
typedef struct{
char vexs[MaxVertexNum]; //顶点表
int edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，可看作边表 int n,e; //图中的顶点数n和边数e
}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型
//=========建立邻接矩阵=======
void CreatMGraph(MGraph *G)
{
int i,j,k;
char a;
printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");
scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数
scanf("%c",&a);
printf("Input Vertex string:");
for(i=0;in;i++)
{
scanf("%c",&a);
G->vexs[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表
}
for(i=0;in;i++)
for(j=0;jn;j++)
G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵
printf("Input edges,Creat Adjacency Matrix ");
for(k=0;ke;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵
scanf("%d%d",&i,&j); //输入边(Vi，Vj)的顶点序号
G->edges[i][j]=1;;G->edges[j][i]=1;//若为;//=========定义标志向量，为全局变量=;typedefenum{FALSE,TRUE}B;Booleanvisited[MaxVertex;//========DFS：深度优先遍历的递归算;voidDFSM(MGraph*G,inti);{//以Vi为出发点
G->edges[i][j]=1;
G->edges[j][i]=1; //若为无向图，矩阵为对称矩阵;若建立有向图，去掉该条语句 }
}
//=========定义标志向量，为全局变量=======
typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;
Boolean visited[MaxVertexNum];
//========DFS：深度优先遍历的递归算法======
void DFSM(MGraph *G,int i)
{ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵
给出你的编码
//===========BFS：广度优先遍历=======
void BFS(MGraph *G,int k)
{ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进行广度优先搜索
给出你的编码
//==========主程序main =====
void main()
{
int i;
MGraph *G;
G=(MGraph *)malloc(sizeof(MGraph)); //为图G申请内存空间
CreatMGraph(G); //建立邻接矩阵
printf("Print Graph DFS: ");
DFS(G); //深度优先遍历
printf(" ");
printf("Print Graph BFS: ");
BFS(G,3); //以序号为3的顶点开始广度优先遍历
printf(" ");
}
2. 邻接链表作为存储结构
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
#define MaxVertexNum 50 //定义最大顶点数
typedef struct node{ //边表结点
int adjvex; //邻接点域
struct node *next; //链域
}EdgeNode;
typedef struct vnode{ //顶点表结点
char vertex; //顶点域
EdgeNode *firstedge; //边表头指针
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; //AdjList是邻接表类型 typedef struct {
AdjList adjlist; //邻接表
int n,e; //图中当前顶点数和边数
} ALGraph; //图类型
//=========建立图的邻接表=======
void CreatALGraph(ALGraph *G)
{
int i,j,k;
char a;
EdgeNode *s; //定义边表结点
printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");
scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //读入顶点数和边数
scanf("%c",&a);
printf("Input Vertex string:");
for(i=0;in;i++) //建立边表
{
scanf("%c",&a);
G->adjlist[i].vertex=a; //读入顶点信息
G->adjlist[i].firstedge=NULL; //边表置为空表
}
printf("Input edges,Creat Adjacency List ");
for(k=0;ke;k++) { //建立边表
scanf("%d%d",&i,&j); //读入边(Vi，Vj)的顶点对序号
s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); //生成边表结点
s->adjvex=j; //邻接点序号为j
s->next=G->adjlist[i].firstedge;
G->adjlist[i].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vi的边表头部
s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
s->adjvex=i; //邻接点序号为i
s->next=G->adjlist[j].firstedge;
G->adjlist[j].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vj的边表头部
}
}
//=========定义标志向量，为全局变量=======
typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;
Boolean visited[MaxVertexNum];
//========DFS：深度优先遍历的递归算法======
void DFSM(ALGraph *G,int i)
{ //以Vi为出发点对邻接链表表示的图G进行DFS搜索
给出你的编码
//==========BFS：广度优先遍历=========
void BFS(ALGraph *G,int k)
{ //以Vk为源点对用邻接链表表示的图G进行广度优先搜索
给出你的编码
//==========主函数===========
void main()
{
int i;
ALGraph *G;
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
CreatALGraph(G);
printf("Print Graph DFS: ");
DFS(G);
printf(" ");
printf("Print Graph BFS: ");
BFS(G,3);
printf(" ");
}
实验结果：
1. 邻接矩阵作为存储结构
2. 邻接链表作为存储结构
心得体会：
实验6
实验题目：二分查找算法的实现
实验目的：
掌握二分查找法的工作原理及应用过程，利用其工作原理完成实验题目中的内容。。
实验要求：
编写程序构造一个有序表L，从键盘接收一个关键字key，用二分查找法在L中查找key，若找到则提示查找成功并输出key所在的位置，否则提示没有找到信息。。
实验主要步骤：
1. 建立的初始查找表可以是无序的，如测试的数据为{3，7，11，15，17，21，35，42，50｝或者{11，21，7，3，15，50，42，35，17｝。
2. 给出算法的递归和非递归代码;
3. 如何利用二分查找算法在一个有序表中插入一个元素x，并保持表的有序性?
程序代码
实验结果：
心得体会：
实验7
实验题目：排序
实验目的：
掌握各种排序方法的基本思想、排序过程、算法实现，能进行时间和空间性能的分析，根据实际问题的特点和要求选择合适的排序方法。
实验要求：
实现直接排序、冒泡、直接选择、快速、堆、归并排序算法。比较各种算法的运行速度。
实验主要步骤：
程序代码
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学的核心内容之一，它是计算机算法和程序设计的基础，为我们理解和解决各类复杂问题提供了极为有力的工具。数据结构涉及诸多知识体系和理论模型，如线性表、树、图、堆、散列表等，通过对它们的深入学习和掌握，我们可以高效地解决各种实际问题。本篇报告主要针对数据结构的相关主题进行介绍和阐述，以帮助读者加深对数据结构知识的理解和掌握。
二、数据结构基础
1.常见的数据结构类型
数据结构类型主要包括线性结构和非线性结构两种，其中线性结构中又分为顺序结构和链式结构。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。这些数据结构的应用涉及各种领域，如数据搜索、图像处理、人工智能等。
2.常见的数据结构操作
数据结构的基本操作包括增、删、查、改四个方面，以及一些高级操作如排序、查找、遍历、存储等。每种数据结构对应的操作有所不同，例如数组的插入操作需要移动元素，链表的插入操作则需要改变指针指向。
三、线性表
1.线性表的定义
线性表是由n个数据元素组成的有限序列，每个数据元素都有一个线性前驱和后继。线性表的元素可以是数字、字符或者其他任何类型的数据。
2.线性表的基本操作
线性表的基础操作包括插入、删除、查找、排序等。其中插入和删除操作是我们在使用线性表时最常见的操作，它们主要用来在线性表中增加或删除一个元素。线性表的查找操作广泛应用于各种场合，例如在字典中查找某个单词、在数据库中查找某条记录等。
四、树
1.树的定义
树是一种非线性的数据结构，它由n个节点组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。如果一个节点没有父节点，则该节点是根节点；如果一个节点没有子节点，则该节点是叶子节点。树的每个节点都可以有自己的属性和方法，这使得树在很多领域都有着广泛的应用。
2.树的遍历
树的遍历是指对树中所有节点的访问操作，分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种。前序遍历是先访问根节点，然后按照从左到右的顺序访问子节点；中序遍历是按照从左到右的顺序依次访问树中每个节点；后序遍历是先访问子节点，然后访问根节点。
五、图
1.图的定义与分类
图是一种非线性的数据结构，它包含一组节点和一组边，每个边连接两个节点。图的节点包括顶点和边，顶点表示图的节点，边表示两个顶点间的关系。图可以分为有向图和无向图两种，有向图中的边是有方向的，而无向图中的边是无方向的。
2.图的遍历
图的遍历是指对图中所有节点的访问操作，分为深度优先搜索和广度优先搜索两种。深度优先搜索一般使用递归或栈的数据结构实现，它从一个初始节点开始依次访问每个节点的子节点，直到没有子节点为止。广度优先搜索一般使用队列的数据结构实现，它从一个初始节点开始向外扩展，访问每个节点的邻居节点，直到所有节点都被访问为止。
六、散列表
1.散列表的定义
散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构。它的特点是查询操作的平均时间复杂度为O(1)，这是由于散列表使用哈希函数将关键字映射到内存地址上。散列表主要有两个操作：插入和查找。插入操作将一个新元素插入到散列表中，查找操作根据关键字查找对应的元素。
2.散列表的哈希函数
哈希函数是散列表的关键部分，它将任意长度的输入值映射到固定长度的输出值。常见的哈希函数包括除留余数法、乘法散列法、平方取中法等。选择合适的哈希函数有助于提高散列表的查找效率和容错能力。
七、堆
1.堆的定义
堆是一种基于树形结构的数据结构，它可以被看做一个完全二叉树。堆可以分为最大堆和最小堆两种，最大堆中父节点的值大于等于两个子节点的值，最小堆中父节点的值小于等于两个子节点的值。堆主要用于解决如优先队列、图形算法等方面的问题。
2.堆的操作
堆的基本操作包括插入、删除和调整。插入操作将一个元素插入到堆中，删除操作将堆顶元素弹出，调整操作是将一个不满足堆的性质的堆变成满足堆性质的堆。其中调整操作通常使用堆排序算法实现。
八、数据结构的应用
数据结构广泛应用于各个领域，如软件开发、金融、生命科学、大数据等。在软件开发方面，数据结构的应用包括算法设计、数据管理、信息检索等。在金融方面，数据结构的应用包括股票市场预测、投资决策、模型优化等。在生命科学方面，数据结构的应用包括基因组学研究、蛋白质结构预测、药物发现等。在大数据方面，数据结构的应用包括海量数据处理、数据挖掘和机器学习等。
九、总结
本篇报告主要对数据结构的相关知识进行了介绍和阐述，包括线性表、树、图、散列表、堆等主题。这些数据结构在计算机科学中有着广泛的应用，可以帮助我们处理各种复杂问题，提高效率和准确性。希望本篇报告能够帮助读者更好地理解和掌握数据结构知识，并在实际应用中取得更好的效果。
实验报告;课程名称：数据结构班级：软件工程实验成绩：;1206;实验名称：打印机队列模拟学号：4848批;程序的设计;实验编号：实验一姓名：实验日期：5月2;一、实验目的;对队列的理解;对STL中的queue的使用;实验仿真一个网络打印过程;二、实验内容与实验步骤流程图;这个任务队列的测试使用STL队列适配器;具体地说,每一行中包含的信息是
这个任务队列的测试使用STL队列适配器。程序要求完成模拟的实现共享打印机。这个打印机使用先进先出队列。仿真是通过读取和处理事件数据文件的列表。一个有效的数据文件中的每一行包含信息打印作业和提交这份工作的时间。
具体地说,每一行中包含的信息是提交工作的时间(以秒为单位),和在页面的工作长及工作的计算机的名称。在模拟的开始,每个这些事件的每一个应该被程序所读，存储在继承工作负载队列。程序应该通过循环递增计数器或while-loop模拟时间的流逝。程序应该将计数器初始化为零,然后依次增加1秒。当模拟等于当前时间的打印作业的提交时间在工作队列的前面，一个打印作业完成。当这一切发生的时候,从工作队列取出这个事件,然后把它放在另一个队列对象。这个队列对象存储已完成的打印作业。当程序仿真其他的打印工作的时候，这些工作在队列等待。
#include “simulator.h”
protected:
queue waiting;
priority_queue priority_waiting;
public:
fifo(int seconds_per_page);
void simulate(string file);
};
bool operator
using namespace std;
fifo::fifo(int seconds_per_page):simulator(seconds_per_page){ }
void fifo::simulate(string file){
int finish_time = 0;
float agg_latency = 0;
int totaljob =0;
event evt;
if(file.find(“arbitrary”)!= string::npos){
string outfile =“arbitrary.out”;
ofstream osf(outfile.c_str());
loadworkload(file);
osf
for(int time =1;!waiting.empty()||!workload.empty();time++){ while(!workload.empty() && time ==
workload.front().arrival_time()){
evt= workload.front();
osf
workload.pop();
}
if(!waiting.empty() && time >= finish_time){
totaljob ++;
evt = waiting.front();
agg_latency += time - evt.arrival_time();
osf
finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page;
}
}
osf
osf
osf
return;
}
if(file.find(“bigfirst”) != string::npos){
string outfile = “bigfirst.out”;
ofstream osf(outfile.c_str());
loadworkload(file);
=1;!priority_waiting.empty()||!workload.empty();time++){
while(!workload.empty() && time ==
workload.front().arrival_time()){
evt= workload.front();
osf
workload.pop();
}
if(!priority_waiting.empty() && time >= finish_time){
totaljob ++;
evt = priority_();
agg_latency += time - evt.arrival_time();
osf
finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page; }
}
osf
osf
osf
return;
}
cerr
cerr
bool operator
return evtleft.getjob().getnumpages()
evtright.getjob().getnumpages();
经测试，功能较为完整。代码流程简图如下：
通过这次实验，我了解了有关队列方面的知识。掌握了队列的逻辑结构，抽象数据类型，队列的存储方式等。运用先进先出表，仿真了网络打印队列。这都使我对数据结构的学习有了新的认识与帮助。在实验过程中，我也遇到了许多困难，从开始时对队列运算的不熟悉，到逐渐查找资料，从而完成了实验;六、附录;-《数据结构与算法分析》以及网上资料;
逐渐查找资料，从而完成了实验。在今后的学习中，我将继续努力，加强对堆栈，队列等知识的学习，以达到精益求精。
1.判断链表是否存在环型链表问题：判断一个链表是否存在环，例如下面这个链表就存在一个环：
例如N1->N2->N3->N4->N5->N2就是一个有环的链表，环的开始结点是N5这里有一个比较简单的解法，设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。直到p2碰到NULL指针或者两个指针相等结束循环。如果两个指针相等则说明存在环。
{
int data;
link* next;
};
{
link* p1=head, *p2 = head;
if (head ==NULL || head->next ==NULL)
{
return false;
}
do{
p1= p1->next;
p2 = p2->next->next;
} while(p2 && p2->next && p1!=p2);
return false;
}
2,链表反转 单向链表的反转是一个经常被问到的一个面试题，也是一个非常基础的问题。比如一个链表是这样的： 1->2->3->4->5 通过反转后成为5->4->3->2->1。最容易想到的方法遍历一遍链表，利用一个辅助指针，存储遍历过程中当前指针指向的下一个元素，然后将当前节点元素的指针反转后，利用已经存储的指针往后面继续遍历。源代码如下：
struct linka {
int data;
linka* next;
};
return;
linka*pre, *cur, *ne;
pre=head;
cur=head->next;
{
ne = cur->next;
cur->next = pre;
pre = cur;
cur = ne;
}
head->next = NULL;
head = pre;
}
还有一种利用递归的方法。这种方法的基本思想是在反转当前节点之前先调用递归函数反转后续节点。源代码如下。不过这个方法有一个缺点，就是在反转后的最后一个结点会形成一个环，所以必须将函数的返回的节点的next域置为NULL。因为要改变head指针，所以我用了引用。算法的源代码如下：
linka* reverse(linka* p,linka*& head)
{
if(p == NULL || p->next == NULL)
{
head=p;
{
linka* tmp = reverse(p->next,head);
tmp->next = p;
return p;
}
}
3,判断两个数组中是否存在相同的数字 给定两个排好序的数组，怎样高效得判断这两个数组中存在相同的数字？
这个问题首先想到的是一个O(nlogn)的算法。就是任意挑选一个数组，遍历这个数组的所有元素，遍历过程中，在另一个数组中对第一个数组中的每个元素进行binary search。用C++实现代码如下：
bool findcommon(int a[],int size1,int b[],int size2)
{
int i;
for(i=0;i
{
int start=0,end=size2-1,mid;
{
mid=(start+end)/2;
return true;
else if (a[i]
start=mid+1;
}
}
return false;
}
后来发现有一个 O(n)算法，
因为两个数组都是排好序的。所以只要一次遍历就行了。首先设两个下标，分别初始化为两个数组的起始地址，依次向前推进。推进的规则是比较两个数组中的数字，小的那个数组的下标向前推进一步，直到任何一个数组的下标到达数组末尾时，如果这时还没碰到相同的数字，说明数组中没有相同的数字。
bool findcommon2(int a[], int size1, int b[], int size2)
{
int i=0,j=0;
while(ireturn true;j++;if(a[i]i++;}return false;}4,最大子序列 问题：给定一整数序列A1， A2，... An （可能有负数），求A1~An的一个子序列Ai~Aj，使得Ai到Aj的和最大例如：整数序列-2, 11, -4, 13, -5, 2, -5, -3, 12, -9的最大子序列的和为21。对于这个问题，最简单也是最容易想到的那就是穷举所有子序列的方法。利用三重循环，依次求出所有子序列的和然后取最大的那个。当然算法复杂度会达到O(n^3)。显然这种方法不是最优的，下面给出一个算法复杂度为O(n)的线性算法实现，算法的来源于Programming Pearls一书。 在给出线性算法之前，先来看一个对穷举算法进行优化的算法，它的算法复杂度为O(n^2)。其实这个算法只是对对穷举算法稍微做了一些修改：其实子序列的和我们并不需要每次都重新计算一遍。假设Sum(i, j)是A[i] ... A[j]的和，那么Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]。利用这一个递推，我们就可以得到下面这个算法：{int i,j,v,max=a[0];for(i=0;i{v=0;for(j=i;j{v=v+a[j];//Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]max=v;}}return max;}那怎样才能达到线性复杂度呢？这里运用动态规划的思想。先看一下源代码实现：{int i,max=0,temp_sum=0;for(i=0;i{temp_sum+=a[i];max=temp_sum;temp_sum=0;}return max;}在这一遍扫描数组当中，从左到右记录当前子序列的和temp_sum，若这个和不断增加，那么最大子序列的和max也不断增加(不断更新max)。如果往前扫描中遇到负数，那么当前子序列的和将会减小。此时temp_sum 将会小于max，当然max也就不更新。如果temp_sum降到0时，说明前面已经扫描的那一段就可以抛弃了，这时将temp_sum置为0。然后，temp_sum将从后面开始将这个子段进行分析，若有比当前max大的子段，继续更新max。这样一趟扫描结果也就出来了。5, 找出单向链表的中间结点 这道题和解判断链表是否存在环，我用的是非常类似的方法，只不过结束循环的条件和函数返回值不一样罢了。设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。当p2到达链表的末尾时，p1指向的时链表的中间。{link* p1,*p2;p1=p2=head;if(head==NULL || head->next==NULL)return head;do {p1=p1->next;p2=p2->next->next;} while(p2 && p2->next);return p1;}来自：akalius.blog/163319
一、需求分析
1、 程序所实现的功能;
2、 程序的输入，包含输入的数据格式和说明;
3、 程序的输出，程序输出的形式;
4、 测试数据，如果程序输入的数据量比较大，需要给出测试数据;
5、 合作人及其分工
二、设计说明
1、 主要的数据结构设计说明;
2、 程序的主要流程图;
3、 程序的主要模块，要求对主要流程图中出现的模块进行说明
4、 程序的'主要函数及其伪代码说明 (不需要完整的代码) ;
5、 合作人设计分工
三、上机结果及体会
1、 合作人编码分工
2、 实际完成的情况说明(完成的功能，支持的数据类型等);
3、 程序的性能分析，包括时空分析;
4、 上机过程中出现的问题及其解决方案;
5、 程序中可以改进的地方说明;
6、 程序中可以扩充的功能及设计实现假想;
说明：
模块、抽象数据类型设计;详细设计负责程序的数据类型定义和主要函数的说明。
2、 设计说明中，不需要写出代码或者模块的详细代码，只需要写出主要函数的伪代码说明。
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学中一个重要的概念，它研究的是数据组织、存储和管理的方式。在计算机程序设计与算法分析过程中，选择适合的数据结构并进行有效的数据组织可以提高程序的运行效率，并且计算机科学中许多重要的应用都依赖于数据结构的设计和实现。
本报告将介绍数据结构的基本概念、常用的数据结构以及它们的应用等内容，以便读者更好地理解和应用数据结构。
二、数据结构的基本概念
1. 数据结构的定义
数据结构是计算机科学领域研究各种数据的组织方式、存储结构和操作方法的学科。数据结构通过定义一种数据存储形式，并在该存储形式上定义一些操作，以实现对数据的管理和处理。
2. 数据结构的分类
数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。线性结构包括线性表、栈和队列等，而非线性结构包括树和图等。
三、常用的数据结构
1. 线性表
线性表是最简单、最常用的数据结构之一，它包含一组有序的元素集合，元素之间存在前驱和后继关系。线性表的常用实现方式有数组和链表。线性表的应用非常广泛，例如数组用于存储多个相同类型的数据，链表用于实现链式存储结构。
2. 栈
栈是一种特殊的线性表，它的特点是元素的插入和删除操作只能在表的一端进行。栈的应用也非常广泛，例如用于实现递归算法、表达式求值等。
3. 队列
队列也是一种特殊的线性表，与栈不同的是，队列的插入操作在一端进行，删除操作在另一端进行。队列一般采用先进先出（FIFO）的原则，常用于模拟排队系统、任务调度等。
4. 树
树是一种非线性结构，它由节点（顶点）和连接节点的边组成。树的特点是一个节点可以有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点。树的应用非常广泛，例如用于实现文件系统、数据库索引等。
5. 图
图是一种非线性结构，它由节点和连接节点的边组成，不同于树的是图中的节点之间可以有多个连接。图的应用也非常广泛，例如用于实现社交网络、网络拓扑分析等。
四、数据结构的应用
1. 数据库系统
数据库系统是当今计算机科学中应用最广泛的应用之一，它基于数据结构来组织和管理大量的数据，并支持各种复杂的查询和操作。数据库系统中常用的数据结构包括哈希表、B树、B+树等。
2. 算法和程序设计
在算法和程序设计过程中，选择合适的数据结构对程序的性能影响非常大。例如，如果需要对一个有序列表进行查找操作，使用二分查找树比使用线性表更高效。
3. 图像处理
图像处理涉及到大量的像素数据，为了高效地处理图像，需要选择和设计合适的数据结构。例如，用二维数组来表示图像的像素矩阵，用链表来表示图像的轮廓等。
五、总结
数据结构作为计算机科学中的重要概念，对于程序设计和算法分析具有重要意义。通过本报告的介绍，读者对数据结构的基本概念、常用的数据结构以及它们的应用有了更深入的了解。同时，了解数据结构的定义和分类，以及不同数据结构的特点和应用场景，对于选择和设计合适的数据结构有了一定的指导意义。
希望本报告对读者有所帮助，使他们在实际工作和学习中更好地应用和理解数据结构的知识。
一.实验内容：
实现哈夫曼编码的生成算法。
二.实验目的：
1、使学生熟练掌握哈夫曼树的生成算法。
2、熟练掌握哈夫曼编码的方法。
三.问题描述：
已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。
1、读入n个字符，以及字符的权值，试建立一棵Huffman树。
2、根据生成的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。并对给定的待编码字符序列进行编码，并输出。
四.问题的实现
(1)郝夫曼树的存储表示
typedef struct{
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储郝夫曼树
郝夫曼编码的存储表示
typedef char* *HuffmanCode;//动态分配数组存储郝夫曼编码
(2)主要的实现思路：
a.首先定义郝夫曼树的存储形式，这里使用了数组
b.用select()遍历n个字符，找出权值最小的两个
c.构造郝夫曼树HT，并求出n个字符的郝夫曼编码HC
总结
1.基本上没有什么太大的问题，在调用select()这个函数时，想把权值最小的两个结点的'序号带回HuffmanCoding()，所以把那2个序号设置成了引用。
2.在编程过程中，在什么时候分配内存，什么时候初始化花的时间比较长
3.最后基本上实现后，发现结果仍然存在问题，经过分步调试，发现了特别低级的输入错误。把HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;中的s2写成了i
附：
//动态分配数组存储郝夫曼树
typedef struct{
int weight; //字符的权值
int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
//动态分配数组存储郝夫曼编码
typedef char* *HuffmanCode;
//选择n个(这里是k=n)节点中权值最小的两个结点
void Select(HuffmanTree &HT,int k,int &s1,int &s2)
{ int i;
i=1;
while(i
//下面选出权值最小的结点，用s1指向其序号
s1=i;
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&HT[i].weight
}
//下面选出权值次小的结点，用s2指向其序号
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1)break;
}
s2=i;
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1&&HT[i].weight
}
}
//构造Huffman树，求出n个字符的编码
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,int n)
{
int m,c,f,s1,s2,i,start;
char *cd;
if(n
m=2*n-1; //n个叶子n-1个结点
HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); //0号单元未用，预分配m+1个单元
HuffmanTree p=HT+1;
w++; //w的号单元也没有值，所以从号单元开始
for(i=1;i
{
p->weight=*w;
p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(;i
{
p->weight=p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(i=n+1;i
{
Select(HT,i-1,s1,s2); //选出当前权值最小的
HT[s1].parent=i;
HT[s2].parent=i;
HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2;
HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
//从叶子到根逆向求每个字符的郝夫曼编码
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*)); //分配n个字符编码的头指针变量
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char)); //分配求编码的工作空间
cd[n-1]='';//编码结束符
for(i=1;i
{
start=n-1; //编码结束符位置
for(c=i,f=HT[i].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent) //从叶子到根逆向求编码
{
if(HT[f].lchild==c)cd[--start]='0';
else
cd[--start]='1';
}
HC[i]=(char*)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个字符编码分配空间
strcpy(HC[i],&cd[start]);//从cd复制编码到HC
}
free(cd); //释放工作空间
}
void main()
{ int n,i;
int* w; //记录权值
char* ch; //记录字符
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
cout
cin>>n;
w=(int*)malloc((n+1)*sizeof(int)); //记录权值，号单元未用
ch=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));//记录字符，号单元未用
cout
for(i=1;i
{
cout
数据结构
数据结构是计算机科学中的一个基础概念，用于描述数据之间的组织方式和关系。在计算机程序中，数据结构常用来存储和操作数据，可大大提高程序的效率和可靠性。本文将介绍数据结构的基本概念、常用算法和应用实例。
一、基本概念
1.数据类型
数据类型指数据的属性和操作集合。在计算机程序中，常用的数据类型包括整数、浮点数、字符串等。
2.数据结构
数据结构是一组数据的组织方式和关系。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
3.算法
算法是解决问题的方法或步骤。在计算机程序中，常用的算法包括查找、排序、递归等。
二、常用算法
1.查找
在数据集合中查找指定的元素。常用的查找算法包括顺序查找、二分查找和哈希查找。
2.排序
对数据集合进行排序。常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
3.递归
通过递归调用自身来解决问题的方法。常见的递归应用包括树的遍历和图的遍历。
4.动态规划
将大问题分解为小问题，并找到最优解的方法。常见的应用包括背包问题和最长公共子序列问题。
三、应用实例
1.数据存储
数据结构被广泛应用于数据存储中。常见的应用包括数据库、文件系统和内存管理。
2.搜索引擎
搜索引擎是一种利用数据结构进行信息检索的工具。搜索引擎使用索引存储文本数据，并使用算法对索引进行搜索和排序。
3.图形图像处理
数据结构可用于处理图形和图像数据。常见的应用包括图像压缩和人脸识别。
四、总结
数据结构是计算机科学中的一个基础概念，其应用广泛，能够提高程序的效率和可靠性。本文介绍了数据结构的基本概念、常用算法和应用实例，希望能够为读者提供一个基本的了解和思路。
1、进一步掌握指针变量的含义及应用。
2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的`特点及使用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：
（1）用括号表示法输出家谱二叉树，
（2）查找某人的所有儿子，
为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。
二叉树型存储结构定义为：
struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点
实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
输出形式为：父和母（子1和子妻1（孙1），子2和子妻2（孙2））
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。
（三）各函数的详细设计：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，
2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，
3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；
4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；
3：然后判断其左结点（配偶结点）是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。
4：再判断配偶结点的右结点是否为空，如不为空则递归调用输出其子女信息，最后输出“）”；
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”
2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”
3：不为空则输出其配偶结点的所有右结点（子女结点）。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束
4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素
5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点
概述
本次实验是针对数据结构课程的一项重要实践活动。通过完成这个实验，我们将深入了解和掌握各类数据结构的运作原理和实际应用。在实验过程中，我们通过编写代码、构建数据结构和进行算法分析等方式，对数据的存储、检索和处理等操作进行了全面的探索和研究。
实验内容
本次实验主要涉及以下几个方面的内容：
1. 数组
数组是最简单和最常用的一种数据结构。我们实现了基本的数组初始化、赋值和读取操作，还研究了各种不同类型的数组和多维数组的使用情况。通过这一部分的实验，我们深入理解了数组在内存中的存储和访问机制。
2. 链表
链表是一种动态数据结构，它的灵活性和高效性使得它在很多场景下比数组更加适用。我们实现了单链表和双链表，并比较了它们在插入和删除操作上的效率差异。通过这部分实验，我们深入了解了链表的结构和运作原理，以及如何通过指针来操作链表。
3. 栈和队列
栈和队列是两种非常常见的数据结构，它们在很多算法和应用中都起到了关键作用。我们实现了基本的栈和队列，并比较了它们在插入和删除操作上的效率差异。通过这部分实验，我们深入理解了栈和队列的特性以及它们的应用场景。
4. 树
树是一种非常重要和复杂的数据结构，它在很多高级算法和数据处理中都起到了关键作用。我们实现了二叉树和二叉搜索树，并研究了它们的遍历和搜索算法。通过这部分实验，我们深入了解了树的结构和运作原理，以及如何通过递归和迭代等方式来解决树相关的问题。
实验过程
在实验过程中，我们首先通过理论学习来了解各种数据结构的概念和特性。然后，我们使用编程语言来实现这些数据结构，并编写测试用例来验证它们的正确性和性能。在编码和调试过程中，我们遇到了很多问题，但通过团队合作和老师的指导，最终成功解决了这些问题。
实验结果
经过实验，我们成功实现了各种数据结构，并通过多次测试验证了它们的正确性和性能。我们还分别对数组、链表、栈和队列、树的各种操作进行了算法分析和性能测试。从实验结果可以看出，不同的数据结构在不同的场景中具有不同的优势和劣势，我们可以根据实际需求选择最适合的数据结构来提高程序的效率和性能。
实验总结
通过本次实验，我们对数据结构的概念和原理有了更加深入的理解，并学会了如何使用编程语言来实现和应用各种数据结构。实验过程中，我们也锻炼了问题分析和解决的能力，以及团队合作和沟通的能力。这些都对我们今后的学习和工作具有重要意义。
通过本次数据结构实验，我们不仅掌握了各种数据结构的运作原理和实际应用，还提高了我们的编程和算法设计能力。这将对我们今后的学习和工作产生积极影响。我们将继续学习和深入研究数据结构，为未来的科学研究和技术创新做出贡献。
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