数据结构必考好

算法设计题:将两个递增的有序链表合并为一个递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来两个链表的存储空间, 不另外占用其它的存储空间。表中不允许有重复的数据。 算法设计题:将两个递增的有序链表合并为一个递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来两个链表的存储空间, 不另外占用其它的存储空间。表中不允许有重复的数据 阅读详情

线性表

顺序表

image-20210101163413242

image-20210101154342444

image-20210101163017026 image-20210101163552483

优缺点

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链表

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头插法

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尾插法

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算法设计题 1 2 6 7很重要 课件上有演示过程

  1. 将两个递增的有序链表合并为一个递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来两个链表的存储空间, 不另外占用其它的存储空间。表中不允许有重复的数据。

    • 思路:合并后的新表使用头指针Lc指向,pa和pb分别是链表La和Lb的工作指针,初始化为相应链表的第一个结点,从第一个结点开始进行比较,当两个链表La和Lb均未到达表尾结点时,依次摘取其中较小者重新链接在Lc表的最后。如果两个表中的元素相等,只摘取La表中的元素,删除Lb表中的元素,这样确保合并后表中无重复的元素。当一个表到达表尾结点,为空时,将非空表的剩余元素直接链接在Lc表的最后。

      void MergeList(LinkList &La, LinkList &Lb, LinkList &Lc)
      { //合并链表La和Lb,合并后的新表使用头指针Lc指向
          pa = La->next;
          pb = Lb->next;
          //pa和pb分别是链表La和Lb的工作指针,初始化为相应链表的第一个结点
          Lc = pc = La; //用La的头结点作为Lc的头结点
          while (pa && pb)
          {
              if (pa->data < pb->data)
              {
                  pc->next = pa;
                  pc = pa;
                  pa = pa->next;
              }
              //取较小者La中的元素,将pa链接在pc的后面,pa指针后移
              else if (pa->data > pb->data)
              {
                  pc->next = pb;
                  pc = pb;
                  pb = pb->next;
              }
              //取较小者Lb中的元素,将pb链接在pc的后面,pb指针后移
              else //相等时取La中的元素,删除Lb中的元素
              {
                  pc->next = pa;
                  pc = pa;
                  pa = pa->next;
                  q = pb->next;
                  delete pb;
                  pb = q;
              }
          }
          pc->next = pa ? pa : pb; //插入剩余段
          delete Lb;               //释放Lb的头结点
      }
      
  2. 将两个非递减的有序链表合并为一个非递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来两
    个链表的存储空间, 不另外占用其它的存储空间。表中允许有重复的数据

    [题目分析]
    合并后的新表使用头指针Lc指向,pa和pb分别是链表La和Lb的工作指针,初始化为相应链表的第一个结点,从第一个结点开始进行比较,当两个链表La和Lb均未到达表尾结点时,依次摘取其中较小者重新链接在Lc表的表头结点之后,如果两个表中的元素相等,只摘取La表中的元素,保留Lb表中的元素。当一个表到达表尾结点,为空时,将非空表的剩余元素依次摘取,链接在Lc表的表头结点之后。

    void MergeList(LinkList &La, LinkList &Lb, LinkList &Lc, )
    { //合并链表La和Lb,合并后的新表使用头指针Lc指向
        pa = La->next;
        pb = Lb->next;
        //pa和pb分别是链表La和Lb的工作指针,初始化为相应链表的第一个结点
        Lc = pc = La; //用La的头结点作为Lc的头结点
        Lc->next = NULL;
        while (pa || pb)
        { //只要存在一个非空表,用q指向待摘取的元素
            if (!pa)
            {
                q = pb;
                pb = pb->next;
            }
            //La表为空,用q指向pb,pb指针后移
            else if (!pb)
            {
                q = pa;
                pa = pa->next;
            }
            //Lb表为空,用q指向pa,pa指针后移
            else if (pa->data <= pb->data)
            {
                q = pa;
                pa = pa->next;
            }
            //取较小者(包括相等)La中的元素,用q指向pa,pa指针后移
            else
            {
                q = pb;
                pb = pb->next;
            }
            //取较小者Lb中的元素,用q指向pb,pb指针后移
            q->next = Lc->next;
            Lc->next = q;
            //将q指向的结点插在Lc 表的表头结点之后
        }
        delete Lb; //释放Lb的头结点
    }
    
  3. 设计一个算法,通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点。

    假定第一个结点中数据具有最大值,依次与下一个元素比较,若其小于下一个元素,则设其下一个元素为最大值,反复进行比较,直到遍历完该链表。

ElemType Max(LinkList L)
{
    if (L->next == NULL)
        return NULL;
    pmax = L->next; //假定第一个结点中数据具有最大值
    p = L->next->next;
    while (p != NULL)
    { //如果下一个结点存在
        if (p->data > pmax->data)
            pmax = p; //如果p的值大于pmax的值,则重新赋值
        p = p->next;  //遍历链表
    }
    return pmax->data;
}
  1. 设计一个算法,通过遍历一趟,将链表中所有结点的链接方向逆转,仍利用原表的存储空间。

从首元结点开始,逐个地把链表L的当前结点p插入新的链表头部。

void inverse(LinkList &L)
{ // 逆置带头结点的单链表 L
    p = L->next;
    L->next = NULL;
    while (p)
    {
        q = p->next; // q指向*p的后继
        p->next = L->next;
        L->next = p; // *p插入在头结点之后
        p = q;
    }
}

循环链表

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双向链表

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链表的优缺点

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顺序表和链表的比较

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有序表

已知线性表La 和Lb中的数据元素按值非递减有序排列,现要求将La和Lb归并为一个新的线性表Lc,且Lc中的数据元素仍按值非递减有序排列image-20210101190010637

S(n) = O(n) 顺序表和链表实现这个S(n)是不同的

void MergeList_Sq(SqList LA, SqList LB, SqList &LC)
{
    pa = LA.elem;
    pb = LB.elem;                      //指针pa和pb的初值分别指向两个表的第一个元素
    LC.length = LA.length + LB.length; //新表长度为待合并两表的长度之和
    LC.elem = new ElemType[LC.length]; //为合并后的新表分配一个数组空间
    pc = LC.elem;                      //指针pc指向新表的第一个元素
    pa_last = LA.elem + LA.length - 1; //指针pa_last指向LA表的最后一个元素
    pb_last = LB.elem + LB.length - 1; //指针pb_last指向LB表的最后一个元素
    while (pa <= pa_last && pb <= pb_last)
    { //两个表都非空
        if (*pa <= *pb)
            *pc++ = *pa++; //依次“摘取”两表中值较小的结点       else *pc++=*pb++;
    }
    while (pa <= pa_last)
        *pc++ = *pa++; //LB表已到达表尾
    while (pb <= pb_last)
        *pc++ = *pb++; //LA表已到达表尾
} //MergeList_Sq

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上面这两种都是 允许有重复数据 不允许有重复数据则要单独考虑pa->data ==pb->data 算法设计部分有笔记

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``

[外链图片转存中…(img-4Lud1CrF-1609502573906)]

上面这两种都是 允许有重复数据 不允许有重复数据则要单独考虑pa->data ==pb->data 算法设计部分有笔记

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

iOS-InterviewQuestion-collection数据结构与算法:面试必考题目深度解析

在iOS开发面试中,数据结构与算法是考察候选人编程基础和问题解决能力的核心内容。iOS-InterviewQuestion-collection项目提供了丰富的面试题资源,帮助开发者系统梳理数据结构与算法知识,轻松应对面试挑战。 ## 一、iOS面试中的数据结构核心考点 ### 1.1 数组:最基础也是最常考的数据结构 数组作为最简单的数据结构,在iOS开发中应用广泛。它占据一块连续的内存并顺

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数据结构期末考试必考知识点

数据结构期末必看 next数组的求解方法是:第一位的next值为0,第二位的next值为1,后面求解每一位的next值时,根据前一位进行比较。 首先将前一位与其next值对应的内容进行比较,如果相等,则该位的next值就是前一位的next值加上1; 如果不等,向前继续寻找next值对应的内容来与前一位进行比较,直到找到某个位上内容的next值对应的内容与前一位相等为止,则这个位对应的值加上1即为需求的next值; 如果找到第一位都没有找到与前一位相等的内容,那么需求的位上的next值即为1。 ————

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最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

数据结构必考算法

数据结构与算法是软件开发中不可或缺的一部分。无论是编程语言的学习还是计算机科学的基础知识,数据结构和算法都是解决实际问题的重要工具。在面对复杂软件开发任务时,**分解大问题为小问题**和**系统化地规划开发流程**是非常重要的。从项目管理到版本控制,从调试器到数据库管理,一个强大的软件工具能够为开发人员带来效率的提升和资源的优化。在计算机编程面试中,**常见算法问题**往往考察的是对基本概念和解题思路的理解。面对常见的算法题时,我们可以通过练习模拟真实面试环境,分析问题的本质,并尝试不同的解决方法。

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栈属于基础数据结构之一,基础到仅用「后进先出」这四个字即可完整概括其核心特征。然而,基础并不代表着简单,「后进先出」的背后反而隐藏着多样的变化与极其广泛的应用。 在本篇文章中,我们将针对在基础栈上稍加改动所形成的「单调栈」算法进行详解。该算法与「单调队列」组成了算法题中最常考察的线性数据结构,属于面试中必知必会的算法知识。 栈 首先我们来回忆一下「栈」。「栈」是一种「后进先出」的线性数据结构,其只有一端(栈顶)可以任意进出元素,而另一端(栈底)则无法进行任何操作。 如下图所示,3 1 4 5 2 7 依次入

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数据结构复习提纲(必考知识点整理)

第一章 数据结构概述 基本概念与术语 1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。 2.数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。 (补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。) 3.数据对象:数据对象是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。(有时候也叫做属性。) 4.数据结构:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数..

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年末了,身边很多人都在考虑辞职这件事~午休的时候,和 HR 聊起了这个话题,她说,最近公司是“新人来,老人走呀”,年底了,她招聘的压力是越来越大了!普遍来说,即便是再不能忍受这份工作...

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数据结构——链表(面试必考)

(2)插入:我们直接看图,要在n和m的中间插入有一个节点p,n的后继指向p的前驱,p的前驱指向节点n,p的后继又指向节点m,m的前驱又指向节点p,形成一个环,就可以完成节点的插入,相信大家一看图就明白了。头结点:某些场景中,为了方便解决问题,会故意在链表的开头放置一个空结点,这样的结点就称为头结点。换句话说,如果链表中包含头结点,那么头指针指向的是头结点,反之头指针指向首元结点。(3)删除:如图,删除节点p,m的next域指向n,n的前驱指向m形成一个环就可以完成双链表的删除操作。char data;

Linux驱动开发工程师,熟悉Linux/Android底层驱动、TP、显示、IIC、网络等通用外设调试适配,Linux上层应用开发。常用平台瑞芯微、全志、恩智浦等。 640
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