链表的操作

C语言之链表操作 一个节点就是一个结构体变量1,单链表节点//数据域int num;char c;//地址域}Node;2,双链表节点//数据域int num;char c;//地址域}Node; 阅读详情

今天学到了链表的知识,学会链表的一些简单的应用,实现链表的初始化,插入,删除和访问,还有判断是否为空和清除数据。。。。

程序如下:

#include "stdio.h"    
#include "string.h"
#include "ctype.h"      
#include "stdlib.h"   
#include "io.h"  
#include "math.h"  
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

#define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量 */

typedef int Status;/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */
typedef int ElemType;/* ElemType类型根据实际情况而定,这里假设为int */


Status visit(ElemType c)
{
    printf("%d ",c);
    return OK;
}

typedef struct Node
{
    int data;
    struct Node *next;
}Node;

typedef struct Node *LinkList; /* 定义LinkList */

/* 初始化顺序线性表 */
Status InitList(LinkList *L) 
{ 
    *L=(LinkList)malloc(sizeof(Node)); /* 产生头结点,并使L指向此头结点 */
    if(!(*L)) /* 存储分配失败 */
            return ERROR;
    (*L)->next=NULL; /* 指针域为空 */

    return OK;
}



/* 初始条件:顺序线性表L已存在。操作结果:若L为空表,则返回TRUE,否则返回FALSE */
Status ListEmpty(LinkList L)
{ 
    if(L->next)
            return FALSE;
    else
            return TRUE;
}



/* 初始条件:顺序线性表L已存在。操作结果:将L重置为空表 */
Status ClearList(LinkList *L)
{ 
	LinkList p,q;
	p=(*L)->next;           /*  p指向第一个结点 */
	while(p)                /*  没到表尾 */
	{
		q=p->next;
		free(p);
		p=q;
	}
	(*L)->next=NULL;        /* 头结点指针域为空 */
	return OK;
}

/* 初始条件:顺序线性表L已存在。操作结果:返回L中数据元素个数 */
int ListLength(LinkList L)
{
    int i=0;
    LinkList p=L->next; /* p指向第一个结点 */
    while(p)                        
    {
        i++;
        p=p->next;
    }
    return i;
}

/* 初始条件:顺序线性表L已存在,1≤i≤ListLength(L) */
/* 操作结果:用e返回L中第i个数据元素的值 */
Status GetElem(LinkList L,int i,ElemType *e)
{
	int j;
	LinkList p;		/* 声明一结点p */
	p = L->next;		/* 让p指向链表L的第一个结点 */
	j = 1;		/*  j为计数器 */
	while (p && j<i)  /* p不为空或者计数器j还没有等于i时,循环继续 */
	{   
		p = p->next;  /* 让p指向下一个结点 */
		++j;
	}
	if ( !p || j>i ) 
		return ERROR;  /*  第i个元素不存在 */
	*e = p->data;   /*  取第i个元素的数据 */
	return OK;
}

/* 初始条件:顺序线性表L已存在 */
/* 操作结果:返回L中第1个与e满足关系的数据元素的位序。 */
/* 若这样的数据元素不存在,则返回值为0 */
int LocateElem(LinkList L,ElemType e)
{
    int i=0;
    LinkList p=L->next;
    while(p)
    {
        i++;
        if(p->data==e) /* 找到这样的数据元素 */
                return i;
        p=p->next;
    }

    return 0;
}


/* 初始条件:顺序线性表L已存在,1≤i≤ListLength(L), */
/* 操作结果:在L中第i个位置之前插入新的数据元素e,L的长度加1 */
Status ListInsert(LinkList *L,int i,ElemType e)
{ 
	int j;
	LinkList p,s;
	p = *L;   
	j = 1;
	while (p && j < i)     /* 寻找第i个结点 */
	{
		p = p->next;
		++j;
	} 
	if (!p || j > i) 
		return ERROR;   /* 第i个元素不存在 */
	s = (LinkList)malloc(sizeof(Node));  /*  生成新结点(C语言标准函数) */
	s->data = e;  
	s->next = p->next;      /* 将p的后继结点赋值给s的后继  */
	p->next = s;          /* 将s赋值给p的后继 */
	return OK;
}

/* 初始条件:顺序线性表L已存在,1≤i≤ListLength(L) */
/* 操作结果:删除L的第i个数据元素,并用e返回其值,L的长度减1 */
Status ListDelete(LinkList *L,int i,ElemType *e) 
{ 
	int j;
	LinkList p,q;
	p = *L;
	j = 1;
	while (p->next && j < i)	/* 遍历寻找第i个元素 */
	{
        p = p->next;
        ++j;
	}
	if (!(p->next) || j > i) 
	    return ERROR;           /* 第i个元素不存在 */
	q = p->next;
	p->next = q->next;			/* 将q的后继赋值给p的后继 */
	*e = q->data;               /* 将q结点中的数据给e */
	free(q);                    /* 让系统回收此结点,释放内存 */
	return OK;
}

/* 初始条件:顺序线性表L已存在 */
/* 操作结果:依次对L的每个数据元素输出 */
Status ListTraverse(LinkList L)
{
    LinkList p=L->next;
    while(p)
    {
        visit(p->data);
        p=p->next;
    }
    printf("\n");
    return OK;
}




/*  随机产生n个元素的值,建立带表头结点的单链线性表L(头插法) */
void CreateListHead(LinkList *L, int n) 
{
	LinkList p;
	int i;
	srand(time(0));                         /* 初始化随机数种子 */
	*L = (LinkList)malloc(sizeof(Node));
	(*L)->next = NULL;                      /*  先建立一个带头结点的单链表 */
	
	for (i=0; i<n; i++) 
	{
		p = (LinkList)malloc(sizeof(Node)); /*  生成新结点 */
		p->data = rand()%100+1;             /*  随机生成100以内的数字 */
		p->next = (*L)->next;    
		(*L)->next = p;						/*  插入到表头 */
		
	}
}





/*  随机产生n个元素的值,建立带表头结点的单链线性表L(尾插法) */
void CreateListTail(LinkList *L, int n) 
{
	LinkList p,r;
	int i;
	srand(time(0));                      /* 初始化随机数种子 */
	*L = (LinkList)malloc(sizeof(Node)); /* L为整个线性表 */
	r=*L;                                /* r为指向尾部的结点 */
	for (i=0; i<n; i++) 
	{
		p = (Node *)malloc(sizeof(Node)); /*  生成新结点 */
		p->data = rand()%100+1;           /*  随机生成100以内的数字 */
		r->next=p;                        /* 将表尾终端结点的指针指向新结点 */
		r = p;                            /* 将当前的新结点定义为表尾终端结点 */
	}
	r->next = NULL;                       /* 表示当前链表结束 */
}

int main()
{        
    LinkList L;
    ElemType e;
    Status i;
    int j,k;
    i=InitList(&L);
    printf("初始化L后:ListLength(L)=%d\n",ListLength(L));
    for(j=1;j<=5;j++)
            i=ListInsert(&L,1,j);
    printf("在L的表头依次插入1~5后:L.data=");
    ListTraverse(L); 

    printf("ListLength(L)=%d \n",ListLength(L));
    i=ListEmpty(L);
    printf("L是否空:i=%d(1:是 0:否)\n",i);

    i=ClearList(&L);
    printf("清空L后:ListLength(L)=%d\n",ListLength(L));
    i=ListEmpty(L);
    printf("L是否空:i=%d(1:是 0:否)\n",i);

    for(j=1;j<=10;j++)
            ListInsert(&L,j,j);
    printf("在L的表尾依次插入1~10后:L.data=");
    ListTraverse(L); 

    printf("ListLength(L)=%d \n",ListLength(L));

    ListInsert(&L,1,0);
    printf("在L的表头插入0后:L.data=");
    ListTraverse(L); 
    printf("ListLength(L)=%d \n",ListLength(L));

    GetElem(L,5,&e);
    printf("第5个元素的值为:%d\n",e);
    for(j=3;j<=4;j++)
    {
            k=LocateElem(L,j);
            if(k)
                    printf("第%d个元素的值为%d\n",k,j);
            else
                    printf("没有值为%d的元素\n",j);
    }
    

    k=ListLength(L); /* k为表长 */
    for(j=k+1;j>=k;j--)
    {
            i=ListDelete(&L,j,&e); /* 删除第j个数据 */
            if(i==ERROR)
                    printf("删除第%d个数据失败\n",j);
            else
                    printf("删除第%d个的元素值为:%d\n",j,e);
    }
    printf("依次输出L的元素:");
    ListTraverse(L); 

    j=5;
    ListDelete(&L,j,&e); /* 删除第5个数据 */
    printf("删除第%d个的元素值为:%d\n",j,e);

    printf("依次输出L的元素:");
    ListTraverse(L); 

    i=ClearList(&L);
    printf("\n清空L后:ListLength(L)=%d\n",ListLength(L));
    CreateListHead(&L,20);
    printf("整体创建L的元素(头插法):");
    ListTraverse(L); 
    
    i=ClearList(&L);
    printf("\n删除L后:ListLength(L)=%d\n",ListLength(L));
    CreateListTail(&L,20);
    printf("整体创建L的元素(尾插法):");
    ListTraverse(L); 


    return 0;
}


链表--如何实现链表的增删操作 如何实现链表的增删操作 1.链表 链表是一种最基本的数据结构,其存储特点如下:可以用任意一组存储单元来存储数据元素(存储单元可以不连续),除了存储每个数据元素ai的值外,还存储指示其后继元素的信息。这两部分组成的数据元素ai的存储映像称为结点。N个结点链接在一起称为链表,当结点只包含其后继信息的链表就称为单链表。 2.可定义如下链表类来存储结点信息 public class Nod... 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")

链表操作详解

单链表是一种链式存取的数据结构,用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表中的数据是以结点来表示的,每个结点的构成:元素(数据元素的映象) +指针(指示后继元素存储位置),元素就是存储数据的存储单元,指针就是连接每个结点的地址数据 ————百度百科单链表的访问都是由指针进行访问,不需要扩容,对于数据操作比较快速。双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。

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VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

LeetCode链表(链表操作,反转链表,奇偶链表,排序链表)

本篇文章更注重于链表自身的特点。链表是一种通过指针串联在一起的线性结构。链表中的每个元素实际上是一个单独的对象,而所有对象都通过每个元素中的引用字段链接在一起。链表的入口节点称为链表的头结点也就是head。(1)单链表每一个节点由两部分组成,一个是数据域一个是指针域(存放指向下一个节点的指针),最后一个节点的指针域指向null(空指针的意思)。(2)双链表每一个节点有两个指针域。

ji_meng的博客 1820

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

Ada语言的链表操作

Ada语言是一种强类型的结构化编程语言,设计用于支持大型软件项目的开发。它具有良好的可读性和可维护性,适合于实现复杂数据结构。因此,Ada语言非常适合用于链表的实现。在Ada语言中,数据结构可以通过定义记录(record)类型和使用指针来实现。在Ada中,我们可以通过定义一个记录类型来表示链表的节点。每个节点包含一个数据部分和一个指向下一个节点的指针。-- 指向节点的指针-- 存储的数据-- 指向下一个节点的指针end record;```

2501_91290916的博客 1318

单向链表及单向链表操作

链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域。相比于线性表顺序结构,操作复杂。由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)

2401_84360682的博客 659

内核链表及其操作

定义一个双向链表的节点结构,类似于内核中的list_head,包含两个指针,分别指向前驱节点和后继节点。此外,还可以嵌入一些实际的数据。// 定义链表节点结构// 前驱节点// 后继节点// 数据节点结构,包含数据和链表指针int data;// 嵌入链表指针扩展my_node结构体,包含更复杂的数据(如姓名、年龄和成绩)。// 链表节点结构// 复杂数据类型——学生信息int age;// 嵌入链表结构。

a8687216的博客 1305

R语言的链表操作

链表是一种线性数据结构,由若干个节点组成,每个节点包含数据域和指针域。数据域存储节点的数据,指针域指向下一个节点。通过这种指向关系,链表能够灵活地在内存中动态地进行插入和删除操作。我们首先需要创建一个函数来定义一个链表节点。R。

2501_90990389的博客 708

LiteOS 链表操作

一链表初始化 LOS_DL_LIST *head; /* 定义一个双向链表的头节点 */ head = (LOS_DL_LIST *)LOS_MemAlloc(m_aucSysMem0, sizeof(LOS_DL_LIST));/* 动态申请头结点的内存 */ LOS_ListInit(head); /* 初始化双向链表 */ if (!LOS_ListEmpty(head)) ...

Ningjianwen的专栏 571

【C语言】链表操作

为了使链表更加通用和灵活,可以使用自定义数据结构。可以将链表节点的数据定义为一个结构体,这样可以存储更多类型的数据。·引用头文件·自定义数据结构int id;} Word;·链表节点结构体Word data;} Node;·向链表头部添加节点·打印链表= NULL) {·主函数return 0;⬇️过程和上述差不多,只不过变成了一个组(包含ID和word的)

📖在读学生📖 1152

【链表】c++实现链表的各种操作

C++实现单链表(含完整代码) 使用C++实现单链表的基本操作 1、创建单链表 2、获取单链表的长度 3、获取单链表index位置的元素值 4、单链表index位置插入val 5、删除单链表index位置的元素 6、删除链表中值val的节点 7、打印单链表 8、销毁链表 完整代码: #include <iostream> using namespace std; //定义表结点的数据结构:数据 + 指针 struct ListNode { int val; ListNode*

yizhizainulii的博客 2462

对于链表的各种操作

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct LinkList{ int score; struct LinkList *next; }Node,*LinkList; //头插法 LinkList CreateListFromStart(LinkList head){ head-&...

u011238754的博客 226

链表操作

一、有头节点、无头节点 有头节点的链表,第一个节点一般不存数据,无头节点的,第一个节点就放数据。 我们一般使用的都是有头节点的,这样初始化的时候就获得了链表头部地址。如果使用无头节点的,那么只有在创建第一个数据节点时,才能知道链表头地址。 我们使用的时候,一般会再次封装一个结构体,将链表头部节点,放到这个结构体里。 //有头节点 phead = (struct node*)malloc(sizeo...

weixin_42639771的博客 761
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