王道数据结构顺序表4--删除区间元素

这段代码展示了如何从有序线性表中删除指定范围内的元素。程序首先找到大于等于起点s的位置,然后找到大于终点v的位置,接着将剩余元素前移以删除目标区间。最后更新线性表的长度。

问题

删除有序线性表中介于s~v之间的元素

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define Max 50
struct SqList
{
	int a[Max] = {1,2,3,3,4,5,6,7,7,7,8,9};
	int length = 12;
};  
bool listdelete(SqList &L,int s,int v)
{
	if(s>=v||L.length ==0) return false;
	bool flag = false;
	int ss = 0;
	for(int i = 0; i < L.length ;i++)
	{
		if(L.a[i]>=s)
		{
			ss = i;
			flag = true;
			break;
		}
	}
	if(!flag) return false;//比如要找【10,20】不符合条件
	int vv = 0;
	for(int i = ss;i < L.length ;i++)
	{
		if(L.a[i]>v)
		{
			vv = i;
			break;
		}
	 } 
	int s1 = ss,v1 = vv;
	for(int i = vv;i < L.length ;i++)
	{
		L.a[i-(v1-s1)] = L.a[i];
	
	}
	L.length = L.length -(v1-s1);
}
int main()
{
	SqList L;
	
	if(listdelete(L,3,7)) 
	{
		for(int i = 0;i < L.length;i++)
		{
			 cout<<L.a[i]<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}else cout<<"错误"<<endl; 
	
	return 0;
}

在这里插入图片描述

//删除区间元素
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define NUM 20
int main(){
	int a[NUM];
	int length=0;
	cout<<"请输入一串数据,以-1为结束标志:"<<endl;
	while(1){
		cin>>a[length];
		length++;
		if(a[length-1]==-1||length>NUM) break;
	}
	length=length-1;//把没用的-1去掉 
	for(int i=0;i<length;i++){
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
    
    int s,v;
	cout<<"请输入要删除的区间元素:";
	cin>>s>>v;
	//判断下出错的情况
	
	if(s>v||length==0) return -1;  
	int ss=0,vv=0;
	int flag=0;//0错误1正确 
	for(int i=0;i<length;i++){
		if(a[i]>=s){
		ss=i;flag=1;break;//找到 第一个大于等于s的点即可 
		} 
	}
	cout<<"ss="<<ss<<endl;
	if(flag==0) return -1;//一个也没有找到 比如区间[10,20]
	for(int i=0;i<length;i++){
		if(a[i]>v){
		vv=i;
		break;	
		} 
	} 
	cout<<"vv="<<vv<<endl;
	for(int i=vv;i<length;i++){
		a[i-(vv-ss)]=a[i];
	}
	length=length-(vv-ss);
	for(int i=0;i<length;i++){
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
	
	return 0;
}  

在这里插入图片描述

### B树与B+树的数据结构特性比较 #### 1. 定义与基本结构 B树是一种自平衡的多路查找树,具有以下特征:每个节点可以存储多个键值,并且这些键值将该节点分割成若干子树。对于m阶的B树来说,每个内部节点至多拥有m个子节点;除了根节点外,所有非叶子节点至少含有⌈m/2⌉个子节点[^1]。 相比之下,B+树也是一种多级索引形式的动态检索表,在很多方面类似于B树,但是存在一些重要的区别。具体而言,一颗m阶的B+树同样规定了最大和最小度的要求——即每个分支结点最多有m棵子树以及最少.ceil(m / 2). 棵子树(除根之外),不过这里的关键在于所有的实际数据项都存放在最底层也就是叶子层中[^3]。 #### 2. 关键字分布方式 在B树内,关键字均匀分布在各级节点之中,这意味着当执行查询操作时可能会中途停止于某个中间层次上的节点处获得所需的信息。然而这并不适用于B+树的情况,因为在后者的设计理念下,只有到达末端才能获取完整的记录条目详情。因此,在进行范围扫描的时候,B+树能够更高效地遍历连续区间内的元素。 #### 3. 存储位置的不同处理方法 值得注意的是,B+树的所有叶节点不仅包含了全部关键字及其对应的指针,而且按照从小到大的顺序被串联在一起形成双向链表的形式。这样的设计使得它非常适合用于数据库管理系统中的文件索引构建工作。与此同时,各层级间的父辈节点仅仅保存着各自子集的最大键作为指引标志而已。 ```python class Node: def __init__(self, is_leaf=False): self.keys = [] self.children = [] self.is_leaf = is_leaf def insert(node, key): ... ```
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