零零散散学算法之详解几种数据存储结构

所谓数据存储结构,就是数据的元素与元素之间在计算机中的一种表示,它的目的是为了解决空间规模问题,或者是通过空间规模问题从而间接地解决时间规模问题。我们知道,随着输入的数据量越来越大,在有限的内存里,不能把这些数据完全的存下来,这就对数据存储结构和设计存储的算法提出了更高的要求。

本文将介绍几种存储结构,分别为链式结构、树形结构、图结构以及矩阵结构。

第一节 链式存储结构

所谓链式存储结构,一般就是用一个头指针指向链表的第一个节点,如果你要增加新的存储元素时,只需在已有节点的后面插入新结点即可。

链表通常有单链表、双链表、循环链表。在这,我只介绍单链表,双链表和循环链表只是单链表的拓展罢了。下图就是一个简单的单链表图示。

单链表的类型描述如下代码:
  1. typedefcharDataType;/***假设结点的数据域类型为字符***/
  2. typedefstructnode{/***结点类型定义***/
  3. DataTypedata;/***结点的数据域***/
  4. structnode*next;/***结点的指针域***/
  5. }ListNode;
  6. typedefListNode*LinkList;
  7. ListNode*p;
  8. LinkListhead;
  9. 附注:
  10. ①LinkList和ListNode*是不同名字的同一个指针类型(命名的不同是为了概念上更明确)
  11. ②LinkList类型的指针变量head表示它是单链表的头指针
  12. ③ListNode*类型的指针变量p表示它是指向某一节点的指针

下面我们来看单链表的操作:创建节点、增加节点、删除节点、查询、修改。

1.创建节点:声明一个节点并为其申请一段内存空间,此节点有数据域和指针域。
?
    node=(structList*)malloc(sizeof(structList));

2.增加节点:插入节点,分为头插入、尾插入和非头尾插入。
①. 在表头插入节点如图

插入头节点的代码如下:
?
    if(p==head)/***其中p为链表中的某一节点***/
  1. {
  2. structlist*s=NULL;
  3. s=(structlist*)malloc(structlist));/***申请空间***/
  4. s->DataNumber=data;/***为节点s的数据域赋值***/
  5. /***将节点s插入表头***/
  6. s->next=p;
  7. head=s;
  8. }

②. 在表尾插入节点如图

插入尾节点的代码如下:
  1. if(p->next==NULL)/***其中p为链表中的某一节点***/
  2. {
  3. structlist*s=NULL;
  4. /***申请空间***/
  5. /***为节点s的数据域赋值***/
  6. /***将节点s插入表尾***/
  7. p->next=s;
  8. s->next=NULL;
  9. }

③. 在表中插入非头尾节点如图

插入非头尾节点的代码如下:
  1. structlist*s=NULL;
  2. /***申请空间***/
  3. /***为节点s的数据域赋值***/
  4. /***将节点s插入表中***/
  5. s->next=p;/***其中p为链表中的某一节点***/
  6. q->next=s;/***其中q为链表中p节点的前一个节点***/

3.删除节点:分为删除头结点,删除尾节点,删除头尾节点。


①. 删除表头结点如图

删除头结点的代码如下:
  1. /***p指向链表中的某一节点***/
  2. {
  3. head=p->next;
  4. }

②. 删除表尾节点,如图

附注说明:上图中删完尾节点之后,新链表的尾节点下标应为n-1。不过由于作图时只做了尾节点,故用图中的n2节点代替。

删除尾节点的代码如下:

  1. /***p指向链表中的某一节点***/
  2. {
  3. q->next=NULL;/***q指向链表中的p节点的前一节点**/
  4. }

③. 删除非头尾节点,如图

删除非头尾节点的代码如下:

?
    q->next=p->next;/***p指向链表中的某一节点,q指向链表中的p节点的前一节点***/

4.查询节点:在链表中找到你想要找的那个节点。此操作是根据数据域的内容来完成的。查询只能从表头开始,当要找的节点的数据域内容与当前不相符时,只需让当前节点指向下一结点即可,如此这样,直到找到那个节点。

附注:此操作就不在这用图和代码说明了。


5.修改节点:修改某个节点数据域的内容。首先查询到这个节点,然后对这个节点数据域的内容进行修改。
附注:同上


ok,链表的几种操作介绍完了,接下来我们来总结一下链表的几个特点。

链式存储结构的特点:
1.易插入,易删除。不用移动节点,只需改变节点中指针的指向。
2.查询速度慢:每进行一次查询,都要从表头开始,速度慢,效率低。

扩展阅读
链表:http://public.whut.edu.cn/comptsci/web/data/512.htm


第二节 树形存储结构

所谓树形存储结构,就是数据元素与元素之间存在着一对多关系的数据结构。在树形存储结构中,树的根节点没有前驱结点,其余的每个节点有且只有一个前驱结点,除叶子结点没有后续节点外,其他节点的后续节点可以有一个或者多个。

如下图就是一棵简单的树形结构:

说到树形结构,我们最先想到的就是二叉树。我们常常利用二叉树这种结构来解决一些算法方面的问题,比如堆排序、二分检索等。所以在树形结构这节我只重点详解二叉树结构。那么二叉树到底是怎样的呢?如下图就是一颗简单的二叉树:

附注:有关树的概念以及一些性质在此不做解释,有意者请到百科一览。


二叉树的类型描述如下:

?
    structtree
  1. chardata;
  2. structtree*lchild,*rchild;/***左右孩子指针***/
  3. }tree;

二叉树的操作:创建节二叉树,创建节点,遍历二叉树,求二叉树的深度。

1.创建二叉树:声明一棵树并为其申请存储空间。

?
    structtree*T=NULL;
  1. T=(structtree*)malloc(structtree));

2.创建节点:除根节点之外,二叉树的节点有左右节点之分。

创建节点的代码如下:

?
    structtree*createTree()
  1. charNodeData;
  2. scanf("%c",&NodeData);
  3. if(NodeData=='#')
  4. returnNULL;
  5. else
  6. structtree));
  7. T->data=NodeData;
  8. T->lchild=createTree();
  9. T->rchild=createTree();
  10. returnT;
  11. }
  12. }

3.遍历二叉树:分为先序遍历、中序遍历、后续遍历。

①.先序遍历:若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1) 访问根结点;
(2) 遍历左子树;
(3) 遍历右子树。

如图:

先序遍历的代码如下:

?
    voidPreTravser(structtree*T)
  1. if(T==NULL)
  2. return;
  3. printf(PreTravser(T->lchild);
  4. PreTravser(T->rchild);
  5. }
  6. }

②.中序遍历:若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)访问根结点;
(3)遍历右子树。
如图:

中序遍历的代码如下:

?
    voidMidTravser(if(!T)
  1. return;
  2. MidTravser(T->lchild);
  3. MidTravser(T->rchild);
  4. }

③.后续遍历:若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)遍历右子树;
(3)访问根结点。

如图:

后续遍历的代码如下:
  1. voidPostTravser(structtree*T)
  2. {
  3. if(!T)
  4. return;
  5. else
  6. PostTravser(T->lchild);
  7. PostTravser(T->rchild);
  8. "%c->",T->data);
  9. }
  10. }

4.求二叉树的深度:树中所有结点层次的最大值,也称高度。
二叉树的深度表示如下图:

求二叉树深度的代码如下:
  1. inttreeDeepth(structtree*T)
  2. {
  3. inti,j;
  4. if(!T)
  5. return0;
  6. else
  7. {
  8. if(T->lchild)
  9. i=treeDeepth(T->lchild);
  10. i=0;
  11. if(T->rchild)
  12. j=treeDeepth(T->rchild);
  13. else
  14. j=0;
  15. }
  16. returni>j?i+1:j+1;
  17. }

好了,二叉树的几种操作介绍完了。

拓展阅读
二叉树:http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/DOWNLOAD/%CA%FD%BE%DD%BD%E1%B9%B9%D3%EB%CB%E3%B7%A82.htm
赫夫曼编码:http://www.jb51.cc/article/p-telupefa-uv.html

第三节 图型存储结构
所谓图形结构,就是数据元素与元素之间的关系是任意的,任意两个元素之间均可相关,即每个节点可能有多个前驱结点和多个后继结点,因此图形结构的存储一般是采用链接的方式。图分为有向图和无向图两种结构,如下图


通过图,我们可以判断两个点之间是不是具有连通性;通过图,我们还可以计算两个点之间的最小距离是多少;通过图,我们还可以根据不同的要求,寻找不同的合适路径。

1.图的结构有好几种,在实际应用中需根据具体的情况选择合适的结点结构和表结构。常用的有数组结构、邻接表。
①.数组结构
数组结构的类型描述如下:
  1. charVertexType;/***顶点类型***/
  2. intEdgeType;/***边权值类型***/
  3. #definemaxvex100/***顶点的最大个数***/
  4. struct
  5. {
  6. VertexTypevexs[maxvex];/***顶点个数***/
  7. EdgeTypearc[maxvex][maxvex];/***两顶点构成边的权值***/
  8. }Mgraph;
附注:当前图为无向图时,图中某两个顶点VA和VB构成一条边时,其权值可表示为EdgeType arc[VA][VB];当前图为有向图时,图中某两个顶点VA和VB构成一条边时,并且是由VA指向VB,其权值可表示为EdgeType arc[VA][VB],如果是由VB指向VA,其权值可表示为EdgeType arc[VB][VA]。

②.邻接表
邻接表的类型描述如下:
?
    //顶点类型
  1. //边权值类型
  2. structEdgeNode//边表节点
  3. {
  4. intadjvex;//邻接点域,存储该顶点对应的下标
  5. EdgeTypeweight;//用于存储权值
  6. structEdgeNode*next;//链域,指向下一个邻接点
  7. }EdgeNode;
  8. structVertexNode//顶点表节点
  9. VertexTypedata;//顶点域,存储顶点信息
  10. EdgeNode*firstedge;//边表头指针
  11. }VertexNode,AdjList[MAXVEX];
  12. AdjListadjList;
  13. intnumVertexes,numEdges;//图当前顶点数和边数
  14. }GraphAdjList;

2.图的遍历:从图中的某一节点出发访问图中的其余节点,且使每一节点仅被访问一次。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求路径等算法的基础。图的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历,且它们对无向图和有向图均适用。

①. 深度优先遍历
定义说明:假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点V为初始出发点,则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点V,并将其标记为已访问过;然后依次从V出发搜索v的每个邻接点W。若W未曾访问过,则以W为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点V有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。

深度遍历过程如下图:


②. 广度优先遍历
定义说明:假设从图中某顶点V出发,在访问了V之后一次访问V的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中还有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。换句话说,广度优先遍历图的过程是以V为起点,由近至远,依次访问和V有路径相同且路径长度为1,2,...的顶点。


广度遍历过程如下图:


扩展阅读 最小生成树:Prim算法,Kruskal算法 最短路径:Dijkstra算法,Floyd算法

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