深圳大学 数据结构 查找作业

数据结构平时作业一、任务描述本次数据结构平时作业主要涉及以下几个方面的内容：线性表、栈、队列、树、图等数据结构的基本概念、特性和操作。

具体要求如下：1. 实现线性表的基本操作：初始化、插入、删除、查找等；2. 实现栈的基本操作：初始化、入栈、出栈、判空等；3. 实现队列的基本操作：初始化、入队、出队、判空等；4. 实现树的基本操作：初始化、插入节点、删除节点、遍历等；5. 实现图的基本操作：初始化、插入顶点、插入边、遍历等。

二、解决方案1. 线性表的基本操作1.1 初始化线性表：创建一个空表，初始化表的长度为0。

1.2 插入元素：在指定位置插入一个元素。

首先判断插入位置是否合法，然后将插入位置及之后的元素挨次向后挪移一位，最后将要插入的元素放入指定位置，表长度加1。

1.3 删除元素：删除指定位置的元素。

首先判断删除位置是否合法，然后将删除位置之后的元素挨次向前挪移一位，表长度减1。

1.4 查找元素：根据元素值查找对应的位置。

从表头开始遍历，逐个比较元素值，如果找到则返回元素位置，否则返回-1表示未找到。

2. 栈的基本操作2.1 初始化栈：创建一个空栈，初始化栈顶指针为-1。

2.2 入栈操作：将元素压入栈顶。

首先判断栈是否已满，如果未满则将栈顶指针加1，然后将元素放入栈顶位置。

2.3 出栈操作：将栈顶元素弹出。

首先判断栈是否为空，如果非空则返回栈顶元素，并将栈顶指针减1。

2.4 判空操作：判断栈是否为空。

栈为空时，栈顶指针为-1。

3. 队列的基本操作3.1 初始化队列：创建一个空队列，初始化队头和队尾指针为-1。

3.2 入队操作：将元素插入队尾。

首先判断队列是否已满，如果未满则将队尾指针加1，然后将元素放入队尾位置。

3.3 出队操作：将队头元素删除。

首先判断队列是否为空，如果非空则返回队头元素，并将队头指针加1。

3.4 判空操作：判断队列是否为空。

队列为空时，队头和队尾指针相等且均为-1。

4. 树的基本操作4.1 初始化树：创建一个空树，初始化根节点为空。

实验作业五：查找与排序1. 写出在二叉排序树中删除一个结点的算法，使删除后仍为二叉排序树。

设删除结点由指针p所指，其双亲结点由指针f所指，并假设被删除结点是其双亲结点的右孩子。

2. 试修改起泡排序算法，在正反两个方向交替进行扫描，即第一趟把排序码最大的对象放到序列的最后，第二趟把排序码最小的对象放到序列的最前面。

如此反复进行。

3. 奇偶交换排序是另一种交换排序。

它的第一趟对序列中的所有奇数项i扫描，第二趟对序列中的所有偶数项i扫描。

若A[i] > A[i+1]，则交换它们。

第三趟有对所有的奇数项，第四趟对所有的偶数项，…，如此反复，直到整个序列全部排好序为止。

编写实习报告要求：一、需求分析二、概要设计1.抽象数据类型2.算法三、详细设计程序代码（注释）四、调试分析调试过程中所做的工作，时间复杂度等五、测试结果输入数据和输出数据示例六、说明（如果有）编程语言：C语言或C++语言实习报告提交方式：下次上机前，将实习报告(.doc)和源程序(.cpp)压缩成一个rar 文件，文件名称为学号_班级_姓名_第几次作业。

例如：_六班_张三_第五次作业.rar。

实习报告作为本课程的平时成绩。

抄袭、雷同，双方均为0分。

第一题：需求分析题目需要建立一个二叉排序树，之后输入节点数据，根据内容查找得到节点，然后对此节点进行删除操作。

二、概要设计1.抽象数据类型typedef struct Node{int data;struct Node *left;struct Node *right;Node(int val){left = right = NULL,data = val;}}Node;2.算法（1）.创建一个二叉排序树。

void InsertTree(Node **root,int val){if(root == NULL) return;Node *e = new Node(val);if(e == NULL) return;if(*root == NULL){*root = e;}else{Node *p = *root,*pre = NULL;while(p != NULL){pre = p;if(e->data < p->data){p = p->left;}else if(e->data > p->data){p = p->right;}else{delete e;return;}}if(e->data < pre->data)pre->left = e;else{pre->right = e;}}}（2）.删除某个右节点。

数据结构查找范文数据结构是计算机科学的基础领域之一，它主要研究如何高效地存储和组织数据，以便于查找和检索。

在计算机程序中，数据结构的选择和设计直接影响到程序的运行效率和性能。

本文将介绍几种常见的数据结构查找算法，并分析它们的优缺点。

一、顺序查找顺序查找是最简单直观的查找算法，它逐个比较待查找的元素和每个数据项，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集。

优点：-实现简单，易于理解和实现。

-对于小规模的数据集，性能较好。

缺点：-对于大规模的数据集，性能较差，时间复杂度为O(n)。

二、二分查找二分查找也称为折半查找，它要求查找的数据集必须是有序的。

在每一次查找过程中，将待查找的元素与数据集的中间元素进行比较，如果相等则返回，如果待查找元素比中间元素小，则在前半部分继续查找，否则在后半部分继续查找，以此类推，直到找到目标元素或者查找范围为空。

优点：- 对于有序数据集，性能较好，时间复杂度为O(log n)。

-查找过程每一次都能将查找范围缩小一半，效率高。

缺点：-要求数据集必须是有序的。

-对于插入、删除等操作频繁的场景，性能较差。

三、哈希查找哈希查找通过哈希函数计算数据的哈希值，将数据存储在哈希表中，提供快速的查找速度。

在查找过程中，利用哈希函数计算待查找元素的哈希值，然后在相应的哈希表位置查找目标元素。

优点：-查找速度快，平均时间复杂度为O(1)。

-适用于大规模数据集和频繁插入、删除操作的场景。

缺点：-对于哈希冲突较多的情况，性能会降低。

-哈希函数的设计和哈希表的大小选择对性能有影响。

四、二叉查找树二叉查找树是一种基于二叉树结构的查找算法，它要求左子树的节点值小于根节点值，右子树的节点值大于根节点值。

在查找过程中，从根节点开始逐层比较，直到找到目标元素或者找到一个空节点。

优点：- 查找速度快，平均时间复杂度为O(log n)。

-便于插入、删除等操作。

缺点：-当数据集已经有序或者近乎有序时，性能会退化，时间复杂度为O(n)。

数据结构作业在计算机科学的领域中，数据结构是一门非常重要的基础课程。

它就像是建筑中的基石，为我们构建高效、稳定的程序提供了坚实的支撑。

对于学生来说，完成数据结构作业不仅是对课堂知识的巩固，更是培养编程思维和解决实际问题能力的重要途径。

数据结构作业通常涵盖了多种类型的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图等。

每一种数据结构都有其独特的特点和适用场景。

以数组为例，它是一种最简单也是最常用的数据结构。

数组中的元素在内存中是连续存储的，这使得访问元素的速度非常快。

但在插入和删除元素时，可能需要移动大量的元素，效率较低。

如果我们要实现一个需要频繁查找但很少插入和删除操作的程序，比如一个成绩管理系统，数组就是一个不错的选择。

链表则与数组有所不同。

链表中的元素通过指针链接在一起，在内存中不一定是连续存储的。

这使得链表在插入和删除元素时非常方便，只需要修改指针即可。

但链表的访问速度相对较慢，因为要通过指针依次遍历才能找到目标元素。

当我们需要一个经常进行插入和删除操作的数据结构时，比如一个任务管理系统中的任务队列，链表就更为合适。

栈是一种特殊的线性表，它遵循“后进先出”的原则。

想象一下一摞盘子，最后放上去的盘子总是最先被拿走，这就是栈的特点。

栈在函数调用、表达式求值等方面有着广泛的应用。

队列则是遵循“先进先出”原则的线性表。

就像排队买票一样，先到的人先得到服务。

队列常用于消息队列、广度优先搜索等场景。

树是一种层次结构的数据结构，常见的有二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。

二叉搜索树在查找、插入和删除操作上都能达到较好的平均性能，常用于实现动态集合和字典。

AVL 树则是一种平衡的二叉搜索树，通过旋转操作保持树的平衡，进一步提高了性能。

图是一种更为复杂的数据结构，用于表示对象之间的关系。

图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索，是解决许多实际问题的关键。

在完成数据结构作业时，我们不仅要理解这些数据结构的原理和特点，还要能够用编程语言实现它们。

哈尔滨工业大学(深圳)数据结构实验报告查找与排序学院: 计算机科学与技术一、问题分析此题是一道排序问题，排序的方法有很多种，此题我用的是堆排序，这是一种不稳定排序，但时间复杂度较低，比较快。

计算机首先需要把文件中的数据读入内存中，用动态数组存储数据，然后建立数据结构，然后建立堆，比较子节点和父节点大小，降序排列，之后互换头结点与尾节点，再递归重复即可。

查找的话，依次查找对比即可。

二、详细设计2.1 设计思想将股票的代码，交易日期，及开盘价等信息分别用不同的动态数组存储起来。

因为要根据交易量的降序进行排序所以应将交易量的信息另外用一个float型的数组保存起来便于比较。

排序：使用一个下标数组用来模拟交易量的堆排序，将下标数组进行降序排序。

再根据下标数组里的值将股票信息保存在新的文件中。

查看：因为录入文件时是先把股票的代码相同的信息存入数组的。

所以查找时比较股票的代码，找到该代码后比较交易日期。

最后输出交易量。

2.2 存储结构及操作(1) 存储结构（一般为自定义的数据类型，比如单链表，栈等。

）vector<string> a;//股票代码vector<string> b;//股票交易日期vector<string> c;//股票开盘价_最高价_最低价_收盘价vector<float> d;//将交易量转换为float用于比较不过有的会被舍去vector<string> e;//交易量的原始数据用于输出到排序的文件中(2)涉及的操作（一般为自定义函数，可不写过程，但要注明该函数的含义。

）read_file() 将文件信息分别保存在上述存储结构中HeapAdjust(vector<long>& x,long s,long n) 小顶堆的调整函数HeapSort() 用堆排序进行交易量的降序排序并存储在指定文件中serach() 查找某交易日期某股票的交易量2.3 程序整体流程开始 A读入文件，存入数组 B排序 C查找 D结束 E2.堆排序示意图（由于堆排序描述时需要具体数据，所以只弄到示意图）三、用户手册1>将股票文件先存入指定文件夹中，根据提示输入文件名字按回车即可2>先在指定文件夹新建你要保存的文件后将文件的名字输入3>根据提示输入股票代码及交易日期，以空格隔开。

数据结构作业(3)数据结构作业(3)章节一、介绍本文档旨在解析数据结构作业题目。

以下将详细描述每个题目的要求和解决方法。

章节二、题目一题目一要求实现一个动态数组，并对其进行基本操作。

动态数组的实现包括数组的初始化、插入元素、删除元素、按索引查询元素以及数组扩容等操作。

2.1 初始化在初始化过程中，需要动态分配内存空间，并设置当前数组大小和元素个数为0。

2.2 插入元素插入元素操作需要进行以下步骤：- 检查是否已满，如果数组已满则需要进行扩容操作。

- 指定插入位置，将插入位置之后的元素依次后移。

- 在插入位置处插入新元素。

- 更新数组大小和元素个数。

2.3 删除元素删除元素操作需要进行以下步骤：- 检查是否为空，如果数组为空则无法进行删除操作。

- 指定删除位置，将删除位置之后的元素依次前移。

- 更新数组大小和元素个数。

2.4 按索引查询元素按索引查询元素操作只需要返回指定索引位置处的元素。

2.5 数组扩容数组扩容操作需要进行以下步骤：- 创建一个新的更大的数组。

- 将原数组的元素复制到新数组中。

- 释放原数组的内存空间。

- 更新新数组的大小。

章节三、题目二题目二要求实现一个链式队列，并对其进行基本操作。

链式队列的实现包括队列的初始化、入队、出队、查询队首元素和队列长度等操作。

3.1 初始化在初始化过程中，需要动态分配内存空间，并设置队列的头指针和尾指针为空。

3.2 入队入队操作需要进行以下步骤：- 创建一个新的节点。

- 检查队列是否为空，如果为空则将队列的头指针和尾指针指向新节点。

- 如果不为空，则将新节点添加到队列尾部，更新尾指针。

3.3 出队出队操作需要进行以下步骤：- 检查队列是否为空，如果为空则无法进行出队操作。

- 将头指针指向的节点出队，并将头指针指向下一个节点。

3.4 查询队首元素查询队首元素操作只需要返回头指针指向的节点的数据。

3.5 队列长度队列长度操作只需要返回队列中节点的个数。

数据结构作业在学习计算机科学的过程中，数据结构无疑是一门极为重要的基础课程。

它就像是建筑的基石，为我们构建高效、稳定的程序提供了关键的支撑。

最近，我们完成了一次数据结构的作业，这次作业让我对数据结构有了更深刻的理解和认识。

这次作业主要涉及到了几种常见的数据结构，如数组、链表、栈和队列。

作业的要求是使用给定的数据集，通过不同的数据结构来实现特定的功能，并对它们的性能进行分析和比较。

首先是数组。

数组是一种最简单、最基础的数据结构。

它将元素存储在连续的内存空间中，可以通过索引快速访问元素。

在作业中，我们使用数组来存储一组整数，并实现了查找最大值、最小值以及计算平均值的功能。

数组的优点是访问速度快，只要知道索引，就能在常数时间内获取到相应的元素。

但它的缺点也很明显，那就是插入和删除元素的操作比较复杂，尤其是在数组中间进行插入或删除时，需要移动大量的元素，这会导致效率低下。

接下来是链表。

链表是一种动态的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的优点是插入和删除操作非常方便，只需要修改指针即可。

但链表的访问速度较慢，因为要从头节点开始依次遍历才能找到目标节点。

在作业中，我们使用链表实现了一个简单的链表反转功能，通过不断调整节点的指针，将链表的顺序颠倒过来。

然后是栈。

栈是一种特殊的线性表，它遵循“后进先出”的原则。

我们可以将栈想象成一个只能从一端进出的容器，最后放入的元素会最先被取出。

在作业中，我们使用栈来实现表达式求值的功能。

通过将表达式中的数字和运算符依次入栈，按照特定的规则进行计算，最终得出表达式的结果。

栈的应用非常广泛，比如函数调用的栈帧、浏览器的后退功能等都用到了栈的数据结构。

最后是队列。

队列遵循“先进先出”的原则，就像排队买东西一样，先到的人先得到服务。

在作业中，我们使用队列来实现一个模拟银行排队的系统。

客户依次进入队列，服务窗口按照队列的顺序为客户提供服务。

队列在很多场景中都有应用，比如消息队列、任务队列等。

实习6：查找1、实验目的通过编写和调用学过的三个查找算法实现数据查找，充分理解各种查找算法的算法思想及各自的时间复杂度、适用性。

2、实验内容（一）在排序实验的基础上，在顺序表类SeqList中添加成员函数：（1）不带监视哨的顺序查找算法；（2）带监视哨的顺序查找算法；（3）二分查找算法；（二）编写主程序，循环选择调用以上3个查找算法，分别对键入的关键字记录进行成功和不成功查找。

注意：在调用二分查找算法前必须先对查找表排序。

（三）编译、运行、调试，观察排序效果。

public class KeyType implements Comparable<KeyType> {public int key;public KeyType(){}public KeyType(int key){this.key = key;}public String toString(){return key + "";}public int compareTo(KeyType another){int thisVal = this.key;int anotherVal = another.key;return(thisVal < anotherVal ? -1 : (thisVal == anotherVal ? 0 : 1));}}//public class RecordNode {public Comparable key;public Object element;public RecordNode(Comparable key){this.key = key;}public RecordNode(Comparable key,Object element){ this.key = key;this.element = element;}public Object getKey() {return key;}}//public class SeqList {public RecordNode[] r;public int curlen;public SeqList(int maxSize){this.r = new RecordNode[maxSize];this.curlen = 0;}public void clear(){curlen = 0;}public void insert(int i,RecordNode x)throws Exception{ if(curlen == r.length){throw new Exception("顺序表已满");}if(i < 0 || i > curlen){throw new Exception("插入位置不合理");}for(int j = curlen; j > i;j--){r[j] = r[j - 1];}r[i] = x;this.curlen++;}public void insertSort(){RecordNode temp;int i,j;for(i = 1;i < this.curlen;i++){temp = r[i];for(j = i -1;j >= 0 && pareTo(r[j].key) < 0;j--){ r[ j + 1] = r[j];}r[j + 1] = temp;}}public void insertSortWithGuard(){int i,j;for(i = 1; i < this.curlen;i++){r[0] = r[i];for(j = i- 1;r[0]pareTo(r[j].key) < 0;j--){r[j + 1] = r[j];}r[j + 1] =r[0];}}public void shellSort(int[] d){RecordNode temp;int i,j;for(int k = 0;k < d.length;k++){int dk = d[k];for(i = dk;i < this.curlen;i++){temp = r[i];for(j = i - dk;j >= 0 && pareTo(r[j].key) < 0;j -= dk){ r[j + dk] = r[j];}r[j + dk] = temp;}}}public void bubbleSort(){RecordNode temp;boolean flag = true;for(int i = 1;i < this.curlen && flag;i++){flag = false;for(int j = 0;j < this.curlen - 1;j++){if(r[j]pareTo(r[j + 1].key) > 0){temp = r[j];r[j] = r[j + 1];r[j + 1] =temp;flag = true;}}}}public int Partition(int i,int j){RecordNode pivot = r[i];while(i < j){while(i < j && pareTo(r[j].key) <= 0){ j--;}if(i < j){r[i] = r[j];i++;}while(i < j && pareTo(r[i].key) > 0){ i++;}if(i < j){r[j] = r[i];j--;}}r[i] = pivot;return i;}public void qSort(int low,int high){if(low < high){int pivotloc = Partition(low,high);qSort(low,pivotloc - 1);qSort(pivotloc + 1,high);}}public void quickSort(){qSort(0,this.curlen - 1);}public int length() {return curlen;}public void display() {for(int i =0;i < this.curlen;i++){System.out.print(" " + r[i].getKey().toString());}System.out.println();}public int seqSearch(Comparable key){int i = 0,n = length();while(i < n && r[i]pareTo(key) != 0){i++;}if(i < n){return i;}else{return -1;}}public int seqSearchWithGuard(Comparable key){int i = length() - 1;r[0].key = key;while((r[i].key).compareTo(key) != 0){i--;}if(i > 0){return i;}else{return -1;}}public int binarySearch(Comparable key){if(length() > 0){int low = 0,high = length() - 1;while(low <= high){int mid = (low + high) / 2;if(r[mid]pareTo(key) == 0){return mid;}else if(r[mid]pareTo(key) > 0){high = mid - 1;}else{low = mid + 1;}}}return -1;}public void remove(int i) {// TODO 自动生成的方法存根}}//import java.util.Scanner;public class SeqSearch {public static void main(String []args)throws Exception{ int[] data = {89,7,46,28,4,53,7,15};int maxSize = 20;SeqList L = new SeqList(maxSize);SeqList LL = new SeqList(maxSize);while(true){for(int i = 0;i < data.length;i++){KeyType key = new KeyType(data[i]);Object element = data[i];RecordNode r = new RecordNode(key,element);L.insert(L.length(),r);}for(int i = 0;i < data.length;i++){KeyType key = new KeyType(data[i]);Object element = data[i];RecordNode r = new RecordNode(key,element);LL.insert(LL.length(),r);}LL.insertSort();int key,i = 0;while(true){Scanner s = new Scanner(System.in);System.out.println("查找表为：");L.display();System.out.println("请输入待查找记录关键字值：");key = s.nextInt();KeyType Key = new KeyType(key);System.out.println("1-不带监视哨的顺序查找");System.out.println("2-带监视哨的顺序查找");System.out.println("3-二分查找");System.out.println("0-退出");System.out.println("请选择查找算法");int xz = s.nextInt();switch(xz){case 1:i = L.seqSearch(Key);break;case 2:RecordNode r = new RecordNode(Key,key);L.insert(0, r);i = L.seqSearchWithGuard(Key) - 1;L.remove(0);break;case 3:System.out.println("先对查找表排序为：");LL.display();i = LL.binarySearch(Key);break;case 0:return;}if(i > 0)System.out.println("关键字为" + key + "的记录在表中的位序号为" + i);elseSystem.out.println("查找表中不存在此记录");System.out.println();}}}}。

数据结构平时作业数据结构平时作业1、题目一1.1 题目描述在给定的数组中找出两个不同元素的和等于给定目标值的下标。

1.2 输入- 数组：给定的整数数组- 目标值：一个整数1.3 输出- 返回一个包含两个下标的数组，表示找到的两个元素的下标- 如果没有找到满足条件的结果，则返回空数组2、题目二2.1 题目描述实现一个栈的数据结构，支持入栈、出栈、获取栈顶元素和判断栈是否为空的操作。

2.2 接口定义- `void push(int x)`: 入栈操作，将元素 x 推入栈中- `int pop()`: 出栈操作，弹出栈顶元素并返回其值- `int top()`: 获取栈顶元素，但不弹出- `boolean isEmpty()`: 判断栈是否为空2.3 算法设计- 使用一个动态数组来表示栈- 入栈操作：将元素追加到动态数组的末尾- 出栈操作：弹出动态数组的最后一个元素并返回- 获取栈顶元素：返回动态数组的最后一个元素的值- 判断栈是否为空：动态数组为空则返回 true，否则返回false3、题目三3.1 题目描述给定一个链表，判断其是否为回文链表。

3.2 示例输入: 1 -> 2 -> 2 -> 1输出: true4、题目四4.1 题目描述实现一个队列的数据结构，支持入队、出队、获取队首元素和判断队列是否为空的操作。

4.2 接口定义- `void enqueue(int x)`: 入队操作，将元素 x 加入队列中- `int dequeue()`: 出队操作，弹出队首元素并返回其值- `int front()`: 获取队首元素，但不弹出- `boolean isEmpty()`: 判断队列是否为空4.3 算法设计- 使用一个动态数组来表示队列- 入队操作：将元素添加到动态数组的末尾- 出队操作：删除动态数组的第一个元素并返回- 获取队首元素：返回动态数组的第一个元素的值- 判断队列是否为空：动态数组为空则返回 true，否则返回false本文档涉及附件：- 附件一、题目一示例代码- 附件二、题目二示例代码- 附件三、题目三示例代码- 附件四、题目四示例代码法律名词及注释：1、动态数组：一种自动调整大小的数组，可以根据需要动态增加或减少其大小。

数据结构平时作业一、任务描述本次数据结构平时作业旨在加深对数据结构的理解和应用。

要求完成以下三个任务：1. 实现一个链表数据结构，并完成链表的插入、删除和查找操作。

2. 实现一个栈数据结构，并完成栈的入栈、出栈和判空操作。

3. 实现一个队列数据结构，并完成队列的入队、出队和判空操作。

二、任务一：链表数据结构的实现1. 链表的定义：链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每一个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

2. 链表的插入操作：- 插入节点到链表头部：将新节点的指针指向原链表的头节点，并将新节点设为新的头节点。

- 插入节点到链表尾部：将新节点的指针指向原链表的尾节点，并将新节点设为新的尾节点。

- 插入节点到链表中间：找到要插入位置的前一个节点，将新节点的指针指向该节点的下一个节点，并将该节点的指针指向新节点。

3. 链表的删除操作：- 删除链表头节点：将头节点的指针指向下一个节点，并释放原头节点的内存空间。

- 删除链表尾节点：找到尾节点的前一个节点，将其指针指向NULL，并释放尾节点的内存空间。

- 删除链表中间节点：找到要删除节点的前一个节点，将其指针指向要删除节点的下一个节点，并释放要删除节点的内存空间。

4. 链表的查找操作：- 按值查找：从链表头节点开始，挨次遍历链表节点，直到找到目标值或者遍历完整个链表。

- 按位置查找：从链表头节点开始，挨次遍历链表节点，直到找到目标位置或者遍历完指定位置的节点。

三、任务二：栈数据结构的实现1. 栈的定义：栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。

2. 栈的入栈操作：- 将元素插入到栈顶：将元素添加到栈顶，并更新栈顶指针。

3. 栈的出栈操作：- 从栈顶删除元素：将栈顶元素删除，并更新栈顶指针。

4. 栈的判空操作：- 判断栈是否为空：检查栈顶指针是否为NULL，如果为NULL则栈为空。

四、任务三：队列数据结构的实现1. 队列的定义：队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性数据结构，只允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。

实用标准 文案大全 实验七 查找 一、实验目的 1. 掌握查找的不同方法，并能用高级语言实现查找算法； 2. 熟练掌握二叉排序树的构造和查找方法。 3. 熟练掌握静态查找表及哈希表查找方法。 二、实验内容 设计一个读入一串整数，然后构造二叉排序树，进行查找。 三、实验步骤 1. 从空的二叉树开始，每输入一个结点数据，就建立一个新结点插入到当前已生成的二叉排序树中。 2. 在二叉排序树中查找某一结点。 3.用其它查找算法进行排序（课后自己做）。 四、实现提示 1. 定义结构 typedef struct node { int key; int other; struct node *lchild, *rchild; } bstnode; void inorder ( t ) { if (t!=Null) { inorder(t→lchild); printf(“%4d”, t→key); inorder(t→rchild); } } bstnode *insertbst(t, s) bstnode *s, *t; { bstnode *f, *p; p=t; 实用标准 文案大全 while(p!=Null) { f=p; if (s→key= =p→key) return t; if (s→keyelse p=p→rchild; } if(t= =Null) return s; if (s→keyelse f→rchild=s; return t; }

bstnode *creatord( ) { bstnode *t, * s; int key; t=Null; scanf(“%d”,&key); while (key!=0) { s=malloc(sizeof (bitree)); s→key=key; s→lchild=Null; s→rchild=Null; scanf(“%d”, &data); s→other=data; t=insertbst(t, s); scanf(“%d”,&key); } 实用标准 文案大全 return t; }

数据结构作业一、引言数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及组织、存储和管理数据的方法和原则。

在计算机科学领域，数据结构是实现算法和程序设计的基础。

本文将介绍数据结构作业中常见的问题和解决方案。

二、线性数据结构1. 数组数组是一种线性数据结构，它能够存储相同类型的元素。

在数据结构作业中，数组常用于解决需要顺序访问元素的问题。

例如，计算一个数组的平均值或找出最大值。

2. 链表链表也是一种常见的线性数据结构。

它由节点组成，每个节点保存一个元素和一个指向下一个节点的引用。

链表常用于需要频繁插入和删除操作的场景。

在数据结构作业中，我们可能需要实现链表的插入、删除、反转等操作。

三、非线性数据结构1. 树树是一种分层的非线性数据结构。

它由节点和边组成，节点之间存在层次关系。

树常用于表达层级结构，比如文件系统或组织架构。

在数据结构作业中，我们可能需要实现树的遍历，例如前序遍历、中序遍历和后序遍历。

2. 图图是一种由节点和边组成的非线性数据结构。

节点之间的边可以表示任意关系。

图常用于表示网络、社交关系等复杂结构。

在数据结构作业中，我们可能需要实现图的遍历、最短路径算法等操作。

四、常见数据结构算法1. 查找算法查找算法用于在数据结构中查找一个特定的元素。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找。

在数据结构作业中，我们可能需要根据特定要求选择合适的查找算法。

2. 排序算法排序算法是将一组元素按照特定顺序排列的算法。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序和快速排序。

在数据结构作业中，我们需要选择合适的排序算法，以便高效地对数据进行排序操作。

五、应用实例数据结构的应用非常广泛，它在各个领域都有重要作用。

以下是一些数据结构在实际应用中的例子。

1. 括号匹配在编程中，我们经常需要检查括号是否匹配。

这可以通过使用栈这种数据结构来实现。

我们可以遍历字符串，每当遇到左括号时，将其入栈；每当遇到右括号时，将栈顶元素出栈并进行匹配。