数据结构——线性表

博客介绍了线性表的概念,它是n个数据特性相同元素组成的有限序列,是常用线性结构及其他数据结构的基础,还阐述了非空线性表的特点。同时讲解了线性表的顺序表示(顺序表),包括概念、特点,最后以学生信息管理为例给出顺序表代码实现的基本算法。

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一、线性表的概念
线性表是n个数据特性相同的元素的组成有限序列,是最基本且常用的一种线性结构(线性表,栈,队列,串和数组都是线性结构),同时也是其他数据结构的基础。

对于非空的线性表或者线性结构的特点:

(1)存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素;

(2)存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素;

(3)除第一个外,结构中的每个数据元素均只有一个前驱;

(4)除最后一个外,结构中的每个数据元素均只有一个后继;

二、线性表的实现方式
1.顺序表示(顺序表)

概念:用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素,这种存储结构的线性表称为顺序表。

特点:逻辑上相邻的数据元素,物理次序也是相邻的。

只要确定好了存储线性表的起始位置,线性表中任一数据元素都可以随机存取,所以线性表的顺序存储结构是一种随机存取的储存结构,因为高级语言中的数组类型也是有随机存取的特性,所以通常我们都使用数组来描述数据结构中的顺序储存结构,用动态分配的一维数组表示线性表。
2 .代码实现

以最简单的学生信息管理为例:

首先先创建两个数据结构,如下:
在这里插入图片描述
1.初始化

基本算法:
在这里插入图片描述
2.取值

基本算法:
在这里插入图片描述
3.查找

基本算法:
在这里插入图片描述
4.插入

基本算法:
在这里插入图片描述
5.删除

基本算法
在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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