循环链表的实现和操作

2.3线性表——循环链表和双向链表基本操作的实现 注意:以下内容均省略思路,只有代码和时间复杂度。此内容为本人学习过程中的一些学习记录,如有错误,恳请各位指正、建议,末学将感激不尽! 目录 1.两个循环链表的合并 2.双向链表的结构定义 3.双向链表结构的对称性 4.双向链表的插入 5.双向链表的删除 1.两个循环链表的合并 LinkList Connect(LinkList Ta,LinkList Tb)//Ta和Tb是两个尾指针 { p=Ta->next;//标记头结点 Ta->next=Tb->next- 阅读详情

关于这个问题,你首先要明白?

1.什么是循环链表?

2.为什么要有循环链表?

3.与普通的线性链表相比,又有什么优点?

弄清楚这些问题,再来看代码,如下:linked_CList.h

#include<iostream>
using namespace std;
template <class T>
struct node{
	T d;
	node *next;
};

template <class T>
class linked_CList{
	private:
		node<T> *head;
	public:
		linked_CList();
		void prt_linked_CList();
		void ins_linked_CList(T,T);
		int del_linked_CList(T);
};

template <class T>
linked_CList<T>::linked_CList(){
	node<T> *p;
	p=new node<T>;
	p->d=0;p->next=p;
	head=p;
	return;
}

template <class T>
void linked_CList<T>::prt_linked_CList(){
	node<T> *p;
	p=head->next;
	if(p==head){cout<<"Empty linked clist"<<endl;return;}
	do{
	cout<<p->d<<endl;
	p=p->next;
	}while(p!=head);
	return;
}

template <class T>
void linked_CList<T>::ins_linked_CList(T x,T b){
	node<T> *p,*q;
	p=new node<T>;
	p->d=b;
	q=head;
	while((q->next!=head)&&(((q->next)->d)!=x))
		q=q->next;
	p->next=q->next;q->next=p;
	return;
}

template <class T>
int linked_CList<T>::del_linked_CList(T x){
	node<T> *p,*q;
	q=head;
	while((q->next!=head)&&(((q->next)->d)!=x))
	q=q->next;
	if(q->next==head) return 0;
	p=q->next;
	q->next=p->next;
	delete p;
	return 1;
}
还是以前的那个线性表例子不过稍微改一下即可,linked_CList_main.cpp

#include"linked_CList.h"
int main(){
	linked_CList<int> s;
	cout<<"1 ouput the element"<<endl;
	s.prt_linked_CList();
	s.ins_linked_CList(10,10);
	s.ins_linked_CList(10,20);
	s.ins_linked_CList(10,30);
	s.ins_linked_CList(40,40);
	cout<<"2 ouput the element"<<endl;
	s.prt_linked_CList();
	if(s.del_linked_CList(30)) cout<<"delete:30"<<endl;
	else
		cout<<"there is no 30"<<endl;
	if(s.del_linked_CList(50)) cout<<"delete:50"<<endl;
	else
		cout<<"there is no 50"<<endl;
	cout<<"3 ouput the element"<<endl;
	s.prt_linked_CList();
	return 0;
}

最后说几句,其实循环链表就是简化了,线性表2种情况,为空和只有一个头结点,这样就统一到一起来了,因为它自己至少有一个表头结点,所以绝对不为空

还有插入一个元素,(10,10)就是说,在10结点前插入一个10,什么意思?就是空链表插入一个新结点它是10,当有这个以后,20,30都就可以方便的进行插入,

而(40,40)这个怎么理解呢?这个链表中根本没有40,而且和10,20,30都没有关系,那往哪里插入呢?因为它会找40的位置,从head就开始,一直到最后都没找到,所以就在这个链表最后一个结点10的后面插入了,否则,就循环到head结点了,看看实验结果和输出代码,好好理解一下,截图如下:



c语言简单实现双向循环链表 1.双向循环链表和双链表类似,只需把链表的头尾结点连通起来即可。(本文讨论的链表都是带头结点的) 2.空的双向循环链表其头结点的指针域都指向头结点自己。 非空的双向循环链表其头结点的直接前驱的指针域指向链表尾结点,其尾结点的直接后继的指针域指向链表的头结点,这样就可以把链表形成一个’‘环’。 3.双向循环链表的具体代码实现 #include<stdio.h> #include<malloc.h> #define ElemType int typedef struct LinkNo 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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