10.7 顺序表功能拓展

顺序表的基本操作 一、实验目的: 1、复习C语言程序设计中的知识。 2、掌握线性表的顺序存储结构的表示和实现方法。 3、掌握顺序表基本操作的算法实现。 二、实验内容: 1.建立顺序表。 2.在顺序表上实现插入、删除和查找等操作。 三、实验要求: 1、编写实现顺序表的基本算法(初始化、查找、插入、删除等)的函数,并在此基础上设计一个主程序完成如下功能: ⑴初始化一个顺序表L,数据元素类型可任选; ⑵建立顺序表L,要求数据元素至少10个; ⑶输出顺序表L的长度; ⑷按位置查找:输出顺序表L的第i个 阅读详情

排序

冒泡排序

基本原理(相邻元素比较交换)

从头到尾遍历数组,比较两个相邻的的元素,若前一个大于后一个则交换

一轮遍历后,最大的元素会冒泡到数组的末尾

重复以上步骤至排序完成

特点

时间复杂度:O(n²)

稳定,相同元素的相对顺序不会改变

代码示例

void bubbleSort(ElemType arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                // 交换
                ElemType temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

选择排序

基本原理(查找最大/小再交换)

在未排序的部分中找到最小(或最大)元素,将它与未排序部分的第一个元素进行交换

每次将一个元素放到最终位置,直至排序完成

特点

时间复杂度:O(n²)

不稳定,可能改变相同元素的相对位置

代码示例

void selectionSort(ElemType arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int minIndex = i;  // 假设当前位置是最小值
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;  // 找到新的最小值索引
            }
        }
        // 交换
        if (minIndex != i) {
            ElemType temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }
    }
}

运用示例(冒泡排序)

void SqList_Sort(SqList& L)
{
	for (int i = 0;i < L.length - 1;i++)
	{
		for (int j = 0;j < L.length - 1 - i;j++)
		{
			if (L.elem[j] > L.elem[j + 1])
			{
				ElemType t = L.elem[j];
				L.elem[j] = L.elem[j + 1];
				L.elem[j + 1] = t;
			}
		}
	}
}

代码解读:

(SqList& L),关于何时用&

当需要对表中内容进行改动时(如插入、删除),需要加&

不需要改动时(如查找、输出),则不需要加&

与数组的差别

与数组相比,对顺序表的排序只改动了传入参数,以及将n改为了L.length

按序插入(已排序)

代码内容:

Status SqList_Insert_In_Order(SqList& L, ElemType e)
{
    int i;
    if (L.length >= L.listsize) // 检查表是否满
        return OVERFLOW;

    // 找到插入位置
    for (i = 1; i <= L.length && L.elem[i - 1] <= e; i++);

    // i 此时指向第一个大于 e 的位置
    for (int j = L.length - 1; j >= i - 1; j--)
        L.elem[j + 1] = L.elem[j]; // 将元素向后移动
    
    L.elem[i - 1] = e; // 插入新元素
    L.length++; // 更新长度
    return OK; // 成功
}

代码逻辑

判满

遍历寻找插入位置,用计数器储存

移动元素留出空位

插入

更新长度

逆置

Status SqList_Reverse(SqList& L)
{
	int left = 0, right = L.length - 1;
	while (left < right)
	{
		int t = L.elem[left];
		L.elem[left] = L.elem[right];
		L.elem[right] = t;
		left++;
		right--;
	}
	return OK;
}

代码逻辑

对首尾使用计数器循环交换逼近

代码解读

while (left < right)

对左右(首尾)计数器进行比较,并在相撞时停止交换(交换完成)

删除重复元素

Status SqList_DeleteSame(SqList& L) 
{
	for (int i = 0; i < L.length; i++) 
	{
		for (int j = i + 1; j < L.length; ) 
		{
			// 如果发现重复元素
			if (L.elem[j] == L.elem[i]) 
			{
				// 移动元素
				for (int k = j; k < L.length - 1; k++) 
				{
					L.elem[k] = L.elem[k + 1];
				}
				// 长度减1
				L.length--;
			}
			else {
				// 只有当没有重复时才能往后走
				j++;
			}
		}
	}
	return OK;
}

代码逻辑

使用双层循环,外层推进,内层遍历删除

删除特定元素

Status SqList_Delete_X(SqList& L, ElemType X)
{
	for (int i = 0;i < L.length;)
	{
		if (L.elem[i] == X)
		{
			// 移动元素
			for (int k = i; k < L.length - 1; k++)
			{
				L.elem[k] = L.elem[k + 1];
			}
			// 长度减1
			L.length--;
		}
		else 
		{
			// 只有当没有重复时才能往后走
			i++;
		}
	}
	return OK;
}

合并线性表(有序)

Status SqList_merge(SqList& LA, SqList& LB, SqList& LC)
{
	LC.listsize = LA.listsize + LB.listsize;
	LC.elem = (ElemType*)malloc(LC.listsize * sizeof(ElemType));
	if (!LC.elem)
	{
		return OVERFLOW;
	}
	LC.length = 0;

	int i = 0, j = 0, k = 0; // i指向LC, j指向LA, k指向LB
	while (j < LA.length && k < LB.length) 
    {
		if (LA.elem[j] < LB.elem[k]) 
        {
			LC.elem[i++] = LA.elem[j++];
		}
		else 
        {
			LC.elem[i++] = LB.elem[k++];
		}
	}
	// 处理LA或LB剩余元素
	while (j < LA.length) 
    {
		LC.elem[i++] = LA.elem[j++];
	}
	while (k < LB.length) 
    {
		LC.elem[i++] = LB.elem[k++];
	}
	LC.length = i; // 更新LC长度
	return OK;
}

代码逻辑

根据两表长度决定新表大小

为新表分配内存

比较两表元素有序放入新表内

代码解读

while (j < LA.length && k < LB.length) 

使用while循环遍历LA和LB,直到有一个线性表遍历结束。

while (j < LA.length) 
    {
		LC.elem[i++] = LA.elem[j++];
	}
while (k < LB.length) 
    {
		LC.elem[i++] = LB.elem[k++];
	}

二者其实是或的关系,即较长的表继续将剩余元素输入进去

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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")

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C 语言集中实践全记录:顺序表 + 单链表原理实现与通讯录项目实战【附可运行源码】

本仓库为C语言数据结构线性存储结构的专项学习项目,完整记录了从基础概念到实际应用的开发流程。主要内容包括:1)动态顺序表的全套接口实现与通讯录管理系统开发,涵盖初始化、增删改查、扩容销毁等核心功能;2)单链表的基础操作实现与对比分析;3)真实项目开发中的问题调试经验,如输入缓冲区处理、字符串匹配优化等。项目提供完整源码、可执行文件及详细学习记录,特别适合C语言初学者系统学习数据结构。通过本项目可掌握线性表的两种存储方式差异,提升工程化编程能力。

Luminousone的博客 270

数据结构(严蔚敏老师c语言第2版 )

数据结构的基本操作(增加、删除、查找、修改、打印)

weixin_69380220的博客 4283

苏嵌实训——day8

顺序表

河海大学研究生在读的学习笔记 416
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Prometheus_17
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