數據結構與演算法分析期末

『壹』 數據結構與演算法分析 編程題

voidpermute(conststd::stringstr,intlow=0,inthigh=-1)
{
	std::stringcpy=str;
	intlen=((high==-1)?cpy.length():high);
	inta,b,t;
	a=b=t=len-1;
	if(len==1)
		std::cout<<cpy<<std::endl;
	while(true)
	{
		a=b=len-1;
		while(--a>=low&&cpy[a]>cpy[a+1]);
		if(a<low)	break;
		t=a+1;
		while(b>a&&cpy[b--]<cpy[a]);b++;
		cpy[a]^=cpy[b]^=cpy[a]^=cpy[b];
		std::reverse(&cpy[t],&cpy[len]);
		std::cout<<cpy<<std::endl;
	}
}

『貳』 《數據結構與演算法 C#語言描述》怎麼學啊，現在苦逼死了，上學期的C#沒學好，這學期連數據結構都跟不上了！

c#高級編程 （網站有pdf的）你只要讀完前250頁基本上就能應付考試所需了
數據結構 不就是 數據的集合 和在 集合上所能做的操作么 先把基本邏輯搞清楚了 比如 說 一個 棧 首先看看數據元素的集合 ： 一個數據元素的有序序列 只能在一端進行訪問 然後想一下基本操作 比如可以有以下幾種 1.創建一個棧 2.檢查棧空?: 3.push入棧 4.pop出棧 5.提取棧頂元素 包括我准備用什麼樣的方式來 做這些演算法 靜態數組 動態數組 還是the other 直到這里都用不到c#只在 我考慮到棧中的元素 是 T類型public class stack<T>的類來完成這個 集合 和他的基本方法 直到這里 要具體實現了 才會用到c# 而且用的也不會很難
數據結構用什麼語言都差不多的思想 如果你有時間的 && c++ 還說的過去的話 可以看看《數據結構與演算法分析 c++語言描述》（第二版） 這本書

『叄』 887數據結構與演算法分析怎麼復習

關於復習，這里給你一些思路：

復習效率：
可以學習掌握速讀記憶的能力，提高學習復習效率。速讀記憶是一種高效的學習、復習方法，其訓練原理就在於激活「腦、眼」潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀、學習方式。速讀記憶的練習參考《精英特全腦速讀記憶訓練》，用軟體練習，每天一個多小時，一個月的時間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、理解力等也會得到相應的提高，最終提高學習、復習效率，取得好成績。如果你的閱讀、學習效率低的話，可以好好的去練習一下。

復習方法：
1、章節復習，不管是那門學科都分為大的章節和小的課時，一般當講完一個章節的所有課時就會把整個章節串起來在系統的講一遍，作為復習，我們同樣可以這么做，因為既然是一個章節的知識，所有的課時之前一定有聯系，因此我們可以找出它們的共同之處，採用聯系記憶法把這些零碎的知識通過線串起來，更方便我們記憶。

2、糾錯整理：考試的過程中難免會做錯題目，不管你是粗心或者就是不會，都要習慣性的把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集，當我們進行考前復習的時候，它們是重點復習對象，因此你既然錯過一次，保不準會錯第二次，只有這樣你才不會在同樣的問題上再次失分。

3、思維導圖復習：思維導圖不僅在記憶上可以讓你大腦里的資料系統化、圖像化，還可以幫助你思維分析問題，統籌規劃。將知識用思維導圖畫出來進行整理記憶，可以很快分析出知識的脈絡和重點，並且記得牢固。

『肆』 《數據結構與演算法分析（ C++版）（第二版）國外計算機科學教材系列》txt下載閱讀,求百度雲資源

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書名：數據結構與演算法分析（C++版）（第二版）

作者：[美] Clifford A.Shaffer

譯者：張銘

豆瓣評分：7.1

出版社：電子工業出版社

出版年份：2002-6

頁數：327

內容簡介：

本書採用程序員最愛用的面向對象C+ +語言來描述數據結構和演算法，並把數據結構原理和演算法分析技術有機地結合在一起，系統介紹了各種類型的數據結構和排序、檢索的各種方法。作者非常注意對每一種數據結構不同存儲方法及有關演算法進行分析比較。書中還引入了一些比較高級的數據結構與先進的演算法分析技術，並介紹了可計算性理論的一般知識。本版的重要改進在於引入了參數化的模板，從而提高了演算法中數據類型的通用性，支持高效的代碼重用。本書概念清楚、邏輯性強、內容新穎，可作為大專院校計算機軟體專業與計算機應用專業學生的教材和參考書，也可供計算機工程技術人員參考。

作者簡介：

Associate Professor

2000A Torgerson

Department of Computer Science

Virginia Tech

Blacksburg, VA 24061

『伍』 求數據結構與演算法分析高人幫忙做下這幾道題目。（希望能給出正確答案，在此謝過！！！）

填空題
1. n-1
因為隊尾指針總是指向空。
2. 1
因為無向圖的鄰接矩陣是對稱的。
3. 61
元素數量=
(rear+max-front) 當front > rear
(front+max-rear) 當rear > front
4. 深度優先搜索演算法

5.

判斷題
1. F
二叉樹就可以用數組存儲。
2. F
當發生沖突時，它要在下一個位置找，但如果該位置已被佔用，仍需要繼續向前。故同

義詞不一定相鄰。
3. F
圖的鄰接矩陣的行列數只取決於頂點數量。
4. F
沒有最快的排序演算法，只有特定條件下的相對較快。
5. T

選擇題
1. D
2. B
Loc(a[6]) = Loc(a[1]) + (6-1)*2
= 90 + 10 =100
3. A
4. C
5. C
進堆排序時，每個元素在最底下的葉子層都有，然後較大的非葉子結點存儲。

6. C
構造一棵二叉樹：
/
* +
A + - F
B C D E
對該二叉樹進行後序遍歷即可。

7. C
折半查找要求查找表有序，並且可以根據下標定位，要求是直接存取。
順序存儲方式：可直接存取，但插入刪除需耗時間
鏈式存儲方式：只能順序存取，插入刪除方便

8. D
二次探測再散列法：
addr(key) = (初始哈希值+di)%表長
di=1、-1、4、-4、9、-9...

addr(15) = 15 % 11 = 4
addr(38) = 38 % 11 = 5
addr(61) = 61 % 11 = 6
addr(84) = 84 % 11 = 7

addr(49) = 49 % 11 = 5 有沖突
addr(49) = (5+1)%14=6 有沖突
addr(49) = (5-1)%14=4 有沖突
addr(49) = (5+4)%14=9

9. D
執行p的後繼指針(next)指向p的直接後繼結點(next)的下一個結點(next)即可

『陸』 數據結構與演算法分析

本文出自：

www點54manong點com

請尊重原創，轉載請註明出處，謝謝！

什麼是數據結構，為什麼要學習數據結構？數據結構是否是一門純數學課程？它在專業課程體系中起什麼樣的作用？我們要怎麼才能學好數據結構？… 相信同學們在剛開始《數據結構》這門課的學習時，心裡有著類似前面幾個問題的這樣那樣的疑問。希望下面的內容能幫助大家消除疑惑，下定決心堅持學好這門課：

1 學習數據數據結構的意義

數據結構是計算機科學與技術專業、計算機信息管理與應用專業，電子商務等專業的基礎課，是十分重要的核心課程。所有的計算機系統軟體和應用軟體都要用到各種類型的數據結構。因此，要想更好地運用計算機來解決實際問題，僅掌握幾種計算機程序設計語言是難以應付當前眾多復雜的課題。要想有效地使用計算機、充分發揮計算機的性能，還必須學習和掌握好數據結構的有關知識。打好「數據結構」這門課程的扎實基礎，對於學習計算機專業的其他課程，如操作系統、資料庫管理系統、軟體工程、編譯原理、人工智慧、圖視學等都是十分有益的。

2 為什麼要學習數據結構

在計算機發展的初期，人們使用計算機的目的主要是處理數值計算問題。當我們使用計算機來解決一個具體問題時，一般需要經過下列幾個步驟：首先要從該具體問題抽象出一個適當的數學模型，然後設計或選擇一個解此數學模型的演算法，最後編出程序進行調試、測試，直至得到最終的解答。例如，求解梁架結構中應力的數學模型的線性方程組，可以使用迭代演算法來求解。

由於當時所涉及的運算對象是簡單的整型、實型或布爾類型數據，所以程序設計者的主要精力是集中於程序設計的技巧上，而無須重視數據結構。隨著計算機應用領域的擴大和軟、硬體的發展，非數值計算問題越來越顯得重要。據統計，當今處理非數值計算性問題佔用了85%以上的機器時間。這類問題涉及到的數據結構更為復雜，數據元素之間的相互關系一般無法用數學方程式加以描述。因此，解決這類問題的關鍵不再是數學分析和計算方法，而是要設計出合適的數據結構，才能有效地解決問題。下面所列舉的就是屬於這一類的具體問題。

例1：圖書館信息檢索系統。當我們根據書名查找某本書有關情況的時候；或者根據作者或某個出版社查找有關書籍的時候，或根據書刊號查找作者和出版社等有關情況的時候，只要我們建立了相關的數據結構，按照某種演算法編寫了相關程序，就可以實現計算機自動檢索。由此，可以在圖書館信息檢索系統中建立一張按書刊號順序排列的圖書信息表和分別按作者、書名、出版社順序排列的索引表，如圖1.1所示。由這四張表構成的文件便是圖書信息檢索的數學模型，計算機的主要操作便是按照某個特定要求（如給定書名）對圖書館藏書信息文件進行查詢。

諸如此類的還有學生信息查詢系統、商場商品管理系統、倉庫物資管理系統等。在這類文檔管理的數學模型中，計算機處理的對象之間通常存在著的是一種簡單的線性關系，這類數學模型可稱為線性的數據結構。

例2：八皇後問題。在八皇後問題中，處理過程不是根據某種確定的計演算法則，而是利用試探和回溯的探索技術求解。為了求得合理布局，在計算機中要存儲布局的當前狀態。從最初的布局狀態開始，一步步地進行試探，每試探一步形成一個新的狀態，整個試探過程形成了一棵隱含的狀態樹。如圖1.2所示（為了描述方便，將八皇後問題簡化為四皇後問題）。回溯法求解過程實質上就是一個遍歷狀態樹的過程。在這個問題中所出現的樹也是一種數據結構，它可以應用在許多非數值計算的問題中。

例3：教學計劃編排問題。一個教學計劃包含許多課程，在教學計劃包含的許多課程之間，有些必須按規定的先後次序進行，有些則沒有次序要求。即有些課程之間有先修和後續的關系，有些課程可以任意安排次序。這種各個課程之間的次序關系可用一個稱作圖的數據結構來表示，如圖1.3所示。有向圖中的每個頂點表示一門課程，如果從頂點vi到vj之間存在有向邊<vi，vj>，則表示課程i必須先於課程j進行。由以上三個例子可見，描述這類非數值計算問題的數學模型不再是數學方程，而是諸如線性表、樹、圖之類的數據結構。因此，可以說數據結構課程主要是研究非數值計算的程序設計問題中所出現的計算機操作對象以及它們之間的關系和操作的學科。

學習數據結構的目的是為了了解計算機處理對象的特性，將實際問題中所涉及的處理對象在計算機中表示出來並對它們進行處理。與此同時，通過演算法訓練來提高學生的思維能力，通過程序設計的技能訓練來促進學生的綜合應用能力和專業素質的提高。

3數據結構課程的內容

數據結構與數學、計算機硬體和軟體有十分密切的關系，它是介於數學、計算機硬體和計算機軟體之間的一門計算機專業的核心課程，是高級程序設計語言、操作系統、編譯原理、資料庫、人工智慧、圖視學等課程的基礎。同時，數據結構技術也廣泛應用於信息科學、系統工程、應用數學以及各種工程技術領域。

數據結構課程重在討論軟體開發過程中的方案設計階段、同時設計編碼和分析階段的若干基本問題。此外，為了構造出好的數據結構及其實現，還需考慮數據結構及其實現的評價與選擇。因此，數據結構的內容包括三個層次的五個「要素」，如圖1.3所示。

數據結構的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的三個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。類似地，通過分解將處理要求劃分成各種功能，再通過抽象舍棄實現細節，就得到運算的定義。上述兩個方面的結合使我們將問題變換為數據結構。這是一個從具體（即具體問題）到抽象（即數據結構）的過程。然後，通過增加對實現細節的考慮進一步得到存儲結構和實現運算，從而完成設計任務。這是一個從抽象（即數據結構）到具體（即具體實現）的過程。熟練地掌握這兩個過程是數據結構課程在專業技能培養方面的基本目標。

結束語：數據結構作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始的，但在此之前其有關內容已散見於編譯原理及操作系統之中。20世紀60年代中期，美國的一些大學開始設立有關課程，但當時的課程名稱並不叫數據結構。1968年美國唐.歐.克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。從20世紀60年代末到70年代初，出現了大型程序，軟體也相對獨立，結構程序設計成為程序設計方法學的主要內容，人們越來越重視數據結構。從70年代中期到80年代，各種版本的數據結構著作相繼出現。目前，數據結構的發展並未終結，一方面，面向各專門領域中特殊問題的數據結構得到研究和發展，如多維圖形數據結構等；另一方面，從抽象數據類型和面向對象的觀點來討論數據結構已成為一種新的趨勢，越來越被人們所重視。

『柒』 數據結構與演算法分析練習

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<stack>

usingnamespacestd;

structnode{
inte;
structnode*next;
};

/**
*初始化link
*head為根節點，不保存數據
*/
structnode*initLink(structnode*link){
link=(structnode*)malloc(sizeof(structnode));
link->next=NULL;

structnode*q=link;

intn=0;

while(n!=-1){//終止條件自行修改，比方說，建立n個節點
cin>>n;
if(n>0){
structnode*t=(structnode*)malloc(sizeof(structnode));
t->e=n;
t->next=NULL;
q->next=t;
q=t;
}
}
returnlink;
}

/**逆置(頭插法)
*另有，遞歸法。遞歸法耗用資源多，頭插法比較好。
*#成功逆置返回1，否則返回0(不會有0的情況發生)
*/
intReverseList(structnode*head){
structnode*p=head->next,*q;
head->next=NULL;

while(p){
q=p;
p=p->next;
q->next=head->next;
head->next=q;
}
return1;
}

/**
*#列印出轉換的N進制數(N<9),成功返回1，否則返回0
*/
intten_to_N(intx,intN){
intr=-1;
if(x>0){
r=x%N;
ten_to_N(x/N,N);
}
if(r>=0)
printf("%d",r);
return1;
}

structqueue{
stack<int>s1,s2;
};

/**
*#將x插入到隊列q中，成功返回1，否則返回0
*/
intenqueue(structqueue*q,intx){
if(q->s1.size()>0)
q->s1.push(x);
else{
while(q->s2.size()>0){
q->s1.push(q->s2.top());
q->s2.pop();
}
q->s1.push(x);
}
return1;
}
/**
*#隊列q執行出隊操作，成功則返回出隊的元素，否則返回0
*/
intdequeue(structqueue*q){
intt=0;
if(q->s2.size()>0){
q->s2.top();
q->s2.pop();
}else{
while(q->s1.size()>1){
q->s2.push(q->s1.top());
q->s1.pop();
}
if(q->s1.size()==1){
t=q->s1.top();
q->s1.pop();
}
}
returnt;
}

intmain()
{
structnode*head=NULL;
head=initLink(head);

if(ReverseList(head)==1){
structnode*p=head->next;
while(p){
printf("%d",p->e);
p=p->next;
}
printf("
ReverseListdone.
");
}

ten_to_N(10,4);
structnode*q;
while(head){
q=head->next;
free(head);
head=q;
}
}

『捌』 華科軟院887數據結構與演算法分析怎麼復習

關於復習方法，這里給你一些思路：

1、章節復習，不管是那門學科都分為大的章節和小的課時，一般當講完一個章節的所有課時就會把整個章節串起來在系統的講一遍，作為復習，我們同樣可以這么做，因為既然是一個章節的知識，所有的課時之前一定有聯系，因此我們可以找出它們的共同之處，採用聯系記憶法把這些零碎的知識通過線串起來，更方便我們記憶。

2、輪番復習，雖然我們學習的科目不止一項，但是有些學生就喜歡單一的復習，例如語文不好，就一直在復習語文上下功夫，其他科目一概不問，其實這是個不好的習慣，當人在長時間重復的做某一件事的時候，難免會出現疲勞，進而產生倦怠，達不到預期的效果，因此我們做復習的時候不要單一復習一門科目，應該使它們輪番上陣，看語文看煩了，就換換數學，在煩了就換換英語，這樣可以把單調的復習變為一件有趣的事情，從而提高復習效果。

3、糾錯整理：考試的過程中難免會做錯題目，不管你是粗心或者就是不會，都要習慣性的把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集，當我們進行考前復習的時候，它們是重點復習對象，因此你既然錯過一次，保不準會錯第二次，只有這樣你才不會在同樣的問題上再次失分。

4、思維導圖復習：思維導圖是一個偉大的發明，不僅在記憶上可以讓你大腦里的資料系統化、圖像化，還可以幫助你思維分析問題，統籌規劃。將知識用思維導圖畫出來進行整理記憶，可以很快分析出知識的脈絡和重點，並且記得牢固。

復習中需要閱讀大量的學習資料，想讓閱讀更有效率的同學，可以通過《精英特全腦快速閱讀軟體》來提高記憶力和學習效率。堅持就會有收獲，祝你成功!