第三周项目3求集合并集

本文介绍了一种基于线性表实现集合并集操作的算法。通过定义线性表结构和实现基本操作,如初始化、插入和删除等,最终设计了一个函数unionList用于求两集合的并集。

【项目3 - 求集合并集】
  假设有两个集合 A 和 B 分别用两个线性表 LA 和 LB 表示,即线性表中的数据元素即为集合中的成员。设计算法,用函数unionList(List LA, List LB, List &LC )函数实现该算法,求一个新的集合C=A∪B,即将两个集合的并集放在线性表LC中。

提示:
(1)除了实现unnionList函数外,还需要在main函数中设计代码,调用unionList进行测试和演示;
(2)可以充分利用前面建好的算法库,在程序头部直接加 #include<list.h>即可(工程中最普遍的方法,建议采纳);
(3)也可以将实现算法中需要的线性表的基本运算对应的函数,与自己设计的所有程序放在同一个文件中。

代码实现:

头文件list.h

#ifndef LIST_H_INCLUDED
#define LIST_H_INCLUDED

#define MaxSize 50
typedef int ElemType;
typedef struct
{
    ElemType data[MaxSize];
    int length;
} SqList;
void CreateList(SqList *&L, ElemType a[], int n);//用数组创建线性表
void InitList(SqList *&L);//初始化线性表InitList(L)
void DestroyList(SqList *&L);//销毁线性表DestroyList(L)
bool ListEmpty(SqList *L);//判定是否为空表ListEmpty(L)
int ListLength(SqList *L);//求线性表的长度ListLength(L)
void DispList(SqList *L);//输出线性表DispList(L)
bool GetElem(SqList *L,int i,ElemType &e);//求某个数据元素值GetElem(L,i,e)
int LocateElem(SqList *L, ElemType e);//按元素值查找LocateElem(L,e)
bool ListInsert(SqList *&L,int i,ElemType e);//插入数据元素ListInsert(L,i,e)
bool ListDelete(SqList *&L,int i,ElemType &e);//删除数据元素ListDelete(L,i,e)#endif // LIST_H_INCLUDED
#endif

源文件list.cpp

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include "list.h"

//用数组创建线性表
void CreateList(SqList *&L, ElemType a[], int n)
{
    int i;
    L=(SqList *)malloc(sizeof(SqList));
    for (i=0; i<n; i++)
        L->data[i]=a[i];
    L->length=n;
}

//初始化线性表InitList(L)
void InitList(SqList *&L)   //引用型指针
{
    L=(SqList *)malloc(sizeof(SqList));
    //分配存放线性表的空间
    L->length=0;
}

//销毁线性表DestroyList(L)
void DestroyList(SqList *&L)
{
    free(L);
}

//判定是否为空表ListEmpty(L)
bool ListEmpty(SqList *L)
{
    return(L->length==0);
}

//求线性表的长度ListLength(L)
int ListLength(SqList *L)
{
    return(L->length);
}

//输出线性表DispList(L)
void DispList(SqList *L)
{
    int i;
    if (ListEmpty(L)) return;
    for (i=0; i<L->length; i++)
        printf("%d ",L->data[i]);
    printf("\n");
}

//求某个数据元素值GetElem(L,i,e)
bool GetElem(SqList *L,int i,ElemType &e)
{
    if (i<1 || i>L->length)  return false;
    e=L->data[i-1];
    return true;
}

//按元素值查找LocateElem(L,e)
int LocateElem(SqList *L, ElemType e)
{
    int i=0;
    while (i<L->length && L->data[i]!=e) i++;
    if (i>=L->length)  return 0;
    else  return i+1;
}

//插入数据元素ListInsert(L,i,e)
bool ListInsert(SqList *&L,int i,ElemType e)
{
    int j;
    if (i<1 || i>L->length+1)
        return false;   //参数错误时返回false
    i--;            //将顺序表逻辑序号转化为物理序号
    for (j=L->length; j>i; j--) //将data[i..n]元素后移一个位置
        L->data[j]=L->data[j-1];
    L->data[i]=e;           //插入元素e
    L->length++;            //顺序表长度增1
    return true;            //成功插入返回true
}

//删除数据元素ListDelete(L,i,e)
bool ListDelete(SqList *&L,int i,ElemType &e)
{
    int j;
    if (i<1 || i>L->length)  //参数错误时返回false
        return false;
    i--;        //将顺序表逻辑序号转化为物理序号
    e=L->data[i];
    for (j=i; j<L->length-1; j++) //将data[i..n-1]元素前移
        L->data[j]=L->data[j+1];
    L->length--;              //顺序表长度减1
    return true;              //成功删除返回true
}


主函数main.cpp:

#include "list.h"
#include <stdio.h>

void unionList(SqList *LA, SqList *LB, SqList *&LC)
{
    int lena,i;
    ElemType e;
    InitList(LC);
    for (i=1; i<=ListLength(LA); i++) //将LA的所有元素插入到Lc中
    {
        GetElem(LA,i,e);
        ListInsert(LC,i,e);
    }
    lena=ListLength(LA);         //求线性表LA的长度
    for (i=1; i<=ListLength(LB); i++)
    {
        GetElem(LB,i,e);         //取LB中第i个数据元素赋给e
        if (!LocateElem(LA,e)) //LA中不存在和e相同者,插入到LC中
            ListInsert(LC,++lena,e);
    }
}

//用main写测试代码
int main()
{
    SqList *sq_a, *sq_b, *sq_c;
    ElemType a[6]= {5,8,7,2,4,9};
    CreateList(sq_a, a, 6);
    printf("LA: ");
    DispList(sq_a);

    ElemType b[6]= {2,3,8,6,0};
    CreateList(sq_b, b, 5);
    printf("LB: ");
    DispList(sq_b);
    unionList(sq_a, sq_b, sq_c);
    printf("LC: ");
    DispList(sq_c);
    return 0;
}


运行结果:


知识点总结:

通过前面建立的算法库完成实践

学习心得:

建立算法库后 后面的实践可以直接调用 简洁明了方便

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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