线性表

本文详细介绍了单链表的基本概念与操作,包括结点描述、实现方式、基本操作如赋值、查找、删除及插入等,并对比了顺序表与链表的优缺点。

 

1.单链表
1.1 结点描述
    Lnode *p<=>linklist p


1.2 结点实现


1.3 基本操作
1.3.1 赋值
    注意几种情况
    画图来理解结构

第四种操作可能有断链的可能; 


    注意几种情况
    画图来理解结构
1.3.2 查找
    头结点为第0个结点
1.3.2.1 按序号查找(o(n)
1.3.2.2 按值查找
1.3.3 删除(双指针法)
1.3.3.1 按序号删除
1.3.3.2 按值删除
1.删除值为key的所有结点


2.删除所有值重复的结点


1.3.4 插入
    先右后左

1.3.5 建表
    钩链顺序:先右后左
头插法
    始终插在头结点
    把头结点右边保留
    逆序

尾插法
    正序
    rear->next=p,rear=p;rear->next=NULL

合并
    删除相等结点

2.关于指针


    p->:结点本身
    p表示指针地址
        头结点
            统一空表与非空表操作
            第一个结点均为p->next
    p->data表示值,p->link表示地址


结点实现
基本操作
初始化
合并操作
查找定位删除操作
    O(n)
插入
    时间复杂度为O(n)
    将结点e放入ai的位置
删除
    后面的元素依次向前移
    时间复杂度为O(n)
3.链式存储
    存储元素的同时
    还要存储物理地址
    存储密度变为50%
双向链表
删除
基本操作
插入
    保右
    先右后左

对称性
    p->prior->next=p=p->next->prior
静态链表
    借用数组
    指针是指结点的相对地址(下标)


顺序表
    插入,删除复杂度高
    存储密度为100%
    数组是顺序表的一种表现形式
    前者是随机存放(离散化),后者必须依次排列(可以进行离散化)
为空
    head->next=head
表尾
    p->next=head
判别
操作
    除合并外均相等
循环链表
定义
约瑟夫问题
    两种算法

一:

类别
    带尾指针
    无头结点
    单循环链表
顺序表与链表的优缺点
顺序存取
    单链表
    查找为O(n)
随机存取
    顺序表
    查找任意一个元素为O(1)
    存储结构
数据元素有序且有限
注意点
一元多项式表示和相加
    指数不同:链表合并
    系数相同

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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