考研复习(6)-回文判断&三元组

本文介绍了一个使用堆栈和队列实现的回文判断算法,以及一种利用三元组进行稀疏矩阵压缩存储的方法。前者适用于字符串处理,后者则常用于节省内存空间。

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下面的两个算法,一个是回文判断,用到了堆栈和队列,一个三元组的矩阵压缩存储。
时间关系,就没有慢慢调了。


int backWen()
{
queue a;
initqueue(&a);
stack s;
initStack(&s);
ch=getchar();
while(ch!=EOF&&ch!='\n')
{
push(&s,ch);enter(&a,ch);
ch=getchar();
}
state=true;
while(state&&isEmptyStack(s))
{
if(getTop(s)==getHead(a))
{
pop(&s);deQueue(&a)
}
else state=false;
}
return state;
}




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAXSIZE 1200
typedef char ElemType;
typedef struct{
int i,j;
ElemType e;
}Triple;
typedef struct{
Triple data[MAXSIZE+1];
int mu,nu,tu;
}TSMatrix;
int TransposeMatrics(TSMatrix M,TSMatrix *T);//transpose the Matrics


int main()
{
TSMatrix S,T;


printf("Hello world!\n");
return 0;
}


int TransposeMatrics(TSMatrix M,TSMatrix *T)
{
T->mu=M.nu; T->nu=M.mu; T->tu=M.tu;
int col,t,p,q;
int num[10];
int cpot[10];
if(T->tu)
{
for(col=1;col<=M.nu;++col) num[col]=0;
for(t=1;t<=M.tu;++t) ++num[M.data[t].j];
cpot[1]=1;
for(col=2;col<=M.nu;++col) cpot[col]=cpot[col-1]+num[col-1];
for(p=1;p<M.tu;++p)
{
col=M.data[p].j; q=cpot[col];
T->data[q].i=M.data[p].j;
T->data[q].j=M.data[p].i;
T->data[q].e=M.data[p].e;
++cpot[col];
}
}
return 1;
}考研复习(6)-回文判断&三元组
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2&times;2矩阵的行列式为det(A)=a11&times;a22-a12&times;a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3&times;3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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