数据结构---串(堆分配存储 C语言)

数据结构(12.3)串之堆分配顺序串 堆分配顺序串是串的顺序存储结构的一种,是可以动态分配内存的顺序存储结构 阅读详情

串是由零个或者多个字符组成的有限序列,串中字符的个数称为串的长度,含有零个元素的串叫空串。
串通常用一个字符数组来表示。串中任意连续的字符组成的子序列称为该串的子串,包含子串的串称为主串,某个字符在串中的序号称为这个字符的位置。通常用子串第一个字符的位置作为子串在主串中的位置。

空格也是串字符集合的一个元素,由一个或多个空格组成的串称为空格串(空格串不是空串)串的逻辑结构和线性表类似,串是限定了元素为字符的线性表。在操作上,串和线性表有很大区别,线性表的操作主要针对表内的某一个元素,而串操作主要针对串内的一个子串。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

由于串的定长顺序存储不怎么用,就不写了。

本篇写顺序存储之串的堆分配存储表示。
串的一些操作有以下几个注意点:
1、赋值操作不能直接用“=”,串是一个数组,将一个数组赋值给另一个数组直接用“=”是不行的,必须对数组内的每个元素进行逐一赋值操作

2、串的比较操作是串排序应用中的核心操作。设两串A和B中的待比较字符分别是a和b,如果a的ASCII码小于b的ASCII码,则返回A小于B标记;若反之,则返回A大于B标记,在没有比较出A和B大小的情况下,先结束的串为较小串

串的堆分配存储:

typedef struct
{
	char *ch;    //指向动态分配存储区首地址的字符指针
	int length;   //串长度
}HString;

接下来就直接上代码吧,具体的都写在注释里了

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>

//串的顺序存储
//堆分配存储
typedef struct
{
	char *ch;    //指向动态分配存储区首地址的字符指针
	int length;   //串长度
}HString;

/**************初始化***************/
void InitString(HString *s)
{
	s->ch = NULL;
	s->length = 0;
}

/***************字符串赋值*************/
void StrAssign(HString *s, char *ch)
{
	int len = strlen(ch);  //字符串的长度
	//char *c = ch;
	//判断字符串是否为空,不为空则释放
	if (s->ch)
		free(s->ch);
	//判断赋值的内容是否为空,为空则不赋值
	if (!len)
	{
		s->ch = NULL;
		s->length = 0;
	}
	//根据串的长度向内存申请空间,赋值给串s
	else
	{
		s->ch = (char*)malloc(sizeof(char)*len);
		if (s->ch == NULL)
			return 0;
		else
		{
			for (int i = 0; i < len; ++i)
			{
				s->ch[i] = ch[i];
				//printf("%c", s->ch[i]);
			}		
			s->length = len;
			return 1;
		}
	}
}

/******************打印字符串******************/
void printString(HString s)
{
		for (int i = 0; i < s.length; i++)
			printf("%c", s.ch[i]);
	printf("\n");
}

/*****************取串长度**************/
int strlength(HString s)
{
	printf("串的长度是%d\n",s.length);
}

/***************串比较操作**************/
int strcompare(HString s1, HString s2)
{
	for (int i = 0; i < s1.length && i < s2.length; i++)
	{
		if (s1.ch[i] != s2.ch[i])
			printf("%d\n", s1.ch[i] - s2.ch[i]);
		else
			printf("%d\n",s1.length - s2.length);
	}
}

/*******************串连接操作******************/
int concatString(HString *str,HString s1, HString s2)
{
	if (str->ch)
	{
		free(str->ch);
		str->ch = NULL;
	}
	str->ch = (char*)malloc(sizeof(char)*(s1.length + s2.length + 1));
	if (str->ch == NULL)
		return 0;
	int i = 0;
	while (i < s1.length)
	{
		str->ch[i] = s1.ch[i];
		++i;
	}
	int j = 0;
	while (j <= s2.length)    //用“<=”是为了连同最后的'\0'一起复制
	{
		str->ch[i + j] = s2.ch[j];
		++j;
	}
	str->length = s1.length + s2.length;
	return 1;
}

/*****************求子串操作******************/
//求str串中从pos位置开始,长度为len的子串
int subString(HString *substr, HString str, int pos, int len)
{
	if (pos < 0 || pos >= str.length || len<0 || len>str.length - pos)
		return 0;
	if (substr->ch)
	{
		free(substr->ch);
		substr->ch = NULL;
	}
	if (len == 0)
	{
		substr->ch = NULL;
		substr->length = 0;
		return 1;
	}
	else
	{
		substr->ch = (char*)malloc(sizeof(char)*len + 1);
		int i = pos;
		int j = 0;
		while (i < pos + len)
		{
			substr->ch[j] = str.ch[i];
			++i;
			++j;
		}
		substr->ch[j] = '\0';   //给个位置给'\0'
		substr->length = len;
		return 1;
	}
}

/***************串清空操作****************/
int clearString(HString *str)
{
	if (str->ch)
	{
		free(str->ch);
		str->ch = NULL;
	}
	str->length = 0;
	return 1;
}


int main()
{
	HString str,str1,s1,s2;
	InitString(&s1);
	StrAssign(&s1,"input");
	printString(s1);
	strlength(s1);
	InitString(&s2);
	StrAssign(&s2, "put");
	printString(s2);
	strlength(s2);
	strcompare(s1, s2);
	InitString(&str);
	concatString(&str, s1, s2);
	printString(str);
	InitString(&str1);
	subString(&str1, s1, 2, 2);
	printString(str1);
	clearString(&str1);
	strlength(str1);
	system("pause");
}

学习笔记------数据结构(C语言版)串的堆分配存储表示 //HeapString.cpp #include"predefined.h" #include"HeapString.h" void InitString(HString *S) //初始化S为空串 { (*S).ch=NULL; (*S).length=0; } Status StrAssign(HString *T,char *chars) //生成一个其值等于串常量chars的串 阅读详情

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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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数据结构(C语言版)严蔚敏->串的定义(顺序存储、堆分配存储、块链存储)

串的定义(顺序存储、堆分配存储、块链存储)

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数据结构-串

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小陆同学LLR
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