数据结构 详谈什么是数据结构及顺序表

数据结构之顺序表:顺序表的结构及基本操作 目录一、数据结构1.1 算法与数据结构的区别二、顺序表2.1 顺序表的基本形式【重点】2.2 顺序表的两种基本实现方式【重点】1、一体式结构:2、分离式结构:2.3 元素存储区替换与扩充1. 元素存储区的替换2. 元素存储区的扩充2.4 顺序表的操作1. 增加元素2. 删除元素2.5 Python中的顺序表 一、数据结构 数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。 计算机只有三种数据类型:int、float、char。存储在内存中,1个int占4个字节。 1.1 算法与数据结构的区别 程序 = 数据结构 阅读详情

目录

数据结构相关概念

顺序表

顺序表的概念及结构

顺序表分类

顺序表分类

静态顺序表

动态顺序表

动态顺序表的实现 


数据结构相关概念

数据结构是由“数据”和“结构”两词组合⽽来。

什么是数据?常⻅的数值1、2、3、4.....、教务系统⾥保存的⽤⼾信息(姓名、性别、年龄、学历等等)、⽹⻚⾥⾁眼可以看到的信息(⽂字、图⽚、视频等等),这些都是数据

什么是结构?

当我们想要使⽤⼤量使⽤同⼀类型的数据时,通过⼿动定义⼤量的独⽴的变量对于程序来说,可读性⾮常差,我们可以借助数组这样的数据结构将⼤量的数据组织在⼀起,结构也可以理解为组织数据的⽅式。

想要找到草原上名叫“咩咩”的⽺很难,但是从⽺圈⾥找到1号⽺就很简单,⽺圈这样的结构有效将 ⽺群组织起来。

概念:数据结构是计算机存储、组织数据的⽅式。数据结构是指相互之间存在⼀种或多种特定关系 的数据元素的集合。数据结构反映数据的内部构成,即数据由那部分构成,以什么⽅式构成,以数据元素之间呈现的结构。

总结:

1)能够存储数据(如顺序表、链表等结构)

2)存储的数据能够⽅便查找

2、为什么需要数据结构?

如图中所⽰,不借助排队的⽅式来管理客⼾,会导致客⼾就餐感受差、等餐时间⻓、餐厅营业混乱等情况。同理,程序中如果不对数据进⾏管理,可能会导致数据丢失、操作数据困难、野指针等情况。通过数据结构,能够有效将数据组织和管理在⼀起。按照我们的⽅式任意对数据进⾏增删改查等操作。

最基础的数据结构:数组。

【思考】有了数组,为什么还要学习其他的数据结构?

假定数组有10个空间,已经使⽤了5个,向数组中插⼊数据步骤:

求数组的⻓度,求数组的有效数据个数,向下标为数据有效个数的位置插⼊数据(注意:这⾥是

否要判断数组是否满了,满了还能继续插⼊吗).....

假设数据量⾮常庞⼤,频繁的获取数组有效数据个数会影响程序执⾏效率。

结论:最基础的数据结构能够提供的操作已经不能完全满⾜复杂算法实现。

顺序表

顺序表的概念及结构

线性表(linear list)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是⼀种在实际中⼴泛使 ⽤的数据结构,常⻅的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串...

线性表在逻辑上是线性结构,也就说是连续的⼀条直线。但是在物理结构上并不⼀定是连续的, 线性表在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式存储。

案例:蔬菜分为绿叶类、⽠类、菌菇类。线性表指的是具有部分相同特性的⼀类数据结构的集合 如何理解逻辑结构和物理结构?

顺序表分类

顺序表和数组的区别: 顺序表的底层结构是数组,对数组的封装,实现了常⽤的增删改查等接⼝

顺序表分类

静态顺序表

概念:使⽤定⻓数组存储元素

静态顺序表缺陷:空间给少了不够⽤,给多了造成空间浪费

动态顺序表

动态顺序表的实现 

接口目录:

#define INIT_CAPACITY 4
typedef int SLDataType;
// 动态顺序表 -- 按需申请
typedef struct SeqList
{
 SLDataType* a;
 int size; // 有效数据个数
 int capacity; // 空间容量
}SL;

//初始化和销毁
void SLInit(SL* ps);
void SLDestroy(SL* ps);
void SLPrint(SL* ps);
//扩容
void SLCheckCapacity(SL* ps);
//头部插⼊删除 / 尾部插⼊删除
void SLPushBack(SL* ps, SLDataType x);
void SLPopBack(SL* ps);
void SLPushFront(SL* ps, SLDataType x);
void SLPopFront(SL* ps);
//指定位置之前插⼊/删除数据
void SLInsert(SL* ps, int pos, SLDataType x);
void SLErase(SL* ps, int pos);
int SLFind(SL* ps, SLDataType x);
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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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/类型重命名,为了方便后续替换类型//定长数组int size;//顺序表当前有效的数据个数}sl;这里,我们使用了定长数组,那么它就存在一个缺陷,就是这个数组给大了,浪费空间,给小了,空间不够。//类型重命名,为了方便后续替换类型//指向动态开辟的数组int size;//顺序表当前有效的数据个数//顺序表空间可存储数据个数}sl;这里,我们使用指针类型,方便我们后续使用动态内存开辟函数来调整空间的大小。size:表示了顺序表里面存储了多少个有效数据。

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