（1.2.4）数组和广义表

最新推荐文章于 2024-09-12 17:37:35 发布
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分类专栏： 1.2-编程基础之数据结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fei20121106/article/details/44242389
本文深入探讨了数组的两种表示方式：行优先与列优先，并详细介绍了对称压缩矩阵的概念。同时，阐述了广义表的定义及其构成元素的获取方法，包括表头与表尾的区别。通过实例展示了如何使用GetHead和GetTail函数来操作广义表。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（1）数组表示

行优先、列优先

（2）对称压缩矩阵

（3）稀疏矩阵

c=t/(m*n)<=0.05

(4)广义表

表头为第一个原子，表尾为剩余组成的子表

（）和（（））不同，前者为空表，后者为有一个空元素的表


C=(c,(d,e,f))

长度为2，表头为c,表尾为((d,e,f))；

C=(d,e,f)

长度为1，表头为(d,e,f)，表尾为()


GetTail获取的是表，如果是元素，要放在表里

 GetHead获取是元素

GetTail[((a,b),(c,d))]=((c,d))

GetHead[GetTail[((a,b),(c,d))]]=（c.d）

GetTail[GetHead[GetTail[((a,b),(c,d))]]]=（d）

数组和广义表
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03-23 597
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weixin_33923148的博客
07-14 223
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Java数据结构和算法：字符串、数组和广义表
JackChan
01-04 970
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python教程（一）：超详细的numpy矩阵操作和运算（附实例代码）
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在NumPy中，张量是指具有多维数据结构的数组，通常扩展自二维矩阵。张量可以是 1D（向量）、2D（矩阵）、3D（例如彩色图像的表示）甚至是更高维度的数组。NumPy提供了多种方法来操作和计算张量，广泛应用于机器学习、深度学习、科学计算等领域。在NumPy中，张量本质上就是多维数组，使用np.array()函数可以创建不同维度的张量。
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第四章 串、数组和广义表
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