C链表操作

C链表操作


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

struct iNode{
    int data;
    struct iNode *next;
};

struct iNode *create()
{
    struct iNode *hp=NULL;//head

    struct iNode *tp=NULL;//tail

    struct iNode *cp=NULL;//current

    int data;
    while(1)
    {
        scanf("%d",&data);
        if(data<= 0)break;
        cp =(struct iNode*)malloc(sizeof(struct iNode));
        if(cp ==NULL)
        {
            printf("OVER FLOW");
            break;
        }
        cp->data= data;
        cp->next=NULL;
        if(hp ==NULL)
        {
            hp = tp = cp;
        }else{
            tp->next= cp;
            tp = cp;
        }
    }
    printf("Create Success!\n");
    return hp;
}

void head_insert(struct iNode*head,int position,int val)
{
    struct iNode *p= head;
    struct iNode *node=NULL;
    int i = 0;
    while(p &&++i< position -1)
    {
        p = p -> next;
        //++i;

    }
    node =(struct iNode*)malloc(sizeof(struct iNode));
    node->data = val;
    node->next = p->next;
    p->next = node;
}

void tail_insert(struct iNode*head,int position,int val)
{
    struct iNode *p= head;
    struct iNode *node=NULL;
    int i = 0;
    while(p &&++i< position)
    {
        p = p->next;
    }
    node =(struct iNode*)malloc(sizeof(struct iNode));
    node->data = val;
    node->next = p->next;
    p->next = node;
}

void del_node(struct iNode*head,int position,int val)
{
    struct iNode *p= head;
    struct iNode *d=NULL;
    int i = 0;
    while(p &&++i< position -1){
        p = p->next;
    }
    d = p->next;
    p->next = d->next;
    val = d->data;
    free(d);
}

void printl(struct iNode*head)
{
    struct iNode *p= head;
    if(p !=NULL)
    {
        do{
            printf("%d ",p->data);
            p = p->next;
        }while(p!=NULL);
    }else{
        printf("List ERROR\n");
    }
    printf("\n");
}

int main()
{
    struct iNode *list= create();
    int val = 0;
    printf("List:\n");
    printl(list);
    printf("\n\nInserted 1:\n");
    head_insert(list,5,34);
    printl(list);
    printf("\n\nDeleted:\n");
    del_node(list,5,val);
    printl(list);
    printf("Element: %d\n",val);
    printf("\n\nInserted 2:\n");
    tail_insert(list,5,32);
    printl(list);
    return 0;
}

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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