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2024-2025-1 20241415 《计算机基础与程序设计》第七周学习总结

时间:2024-11-10 15:29:42浏览次数:1  
标签:链表 20241415 插入 元素 2024 2025 数组 节点 指针

2024-2025-1 20241415 《计算机基础与程序设计》第七周学习总结

作业信息

这个作业属于哪个课程 2024-2025-1-计算机基础与程序设计
这个作业要求在哪里 2024-2025-1计算机基础与程序设计第七周作业
这个作业的目标 数组与链表、基于数组和基于链表实现数据结构、无序表与有序表、树、图、子程序与参数
作业正文 https://www.cnblogs.com/zhaoshaoning/p/18537976

教材学习内容总结

数组

数组是一种数据结构,它可以存储多个相同类型的数据元素。在许多编程语言中,数组具有以下特点:

一、存储方式

数组在内存中通常是连续存储的,这使得可以通过简单的数学运算快速访问特定位置的元素。例如,如果知道数组的起始地址和每个元素的大小,就可以通过索引快速计算出特定元素的内存地址。

二、特点

固定大小:
在创建数组时,通常需要指定数组的大小,一旦确定,在程序运行过程中这个大小一般不能改变。
如果尝试向一个已满的数组添加元素,可能会导致错误。
相同类型元素:
数组中的元素必须是相同类型的,例如都是整数、字符或其他特定的数据类型。
这有助于确保内存的高效使用和统一的操作方式。

三、访问和操作

索引访问:
可以通过索引来访问数组中的元素,索引通常从 0 开始。
例如,对于一个名为arr的整数数组,arr[0]表示第一个元素,arr[1]表示第二个元素,以此类推。
遍历:
可以使用循环结构遍历数组中的所有元素。例如,在 C、C++、Java 等语言中,可以使用for循环来遍历数组。
遍历数组可以进行各种操作,如查找特定元素、计算总和、修改元素值等。
插入和删除:
由于数组的固定大小特性,插入和删除元素可能比较复杂。
在某些情况下,可能需要创建一个新的更大或更小的数组,并将原数组中的元素复制到新数组中,以实现插入或删除操作。

四、应用场景

存储大量相同类型的数据:
例如存储学生的成绩、员工的工资等。
可以方便地进行批量操作和统计。
实现算法:
许多算法和数据结构,如排序算法(冒泡排序、快速排序等)、查找算法(线性查找、二分查找等)都可以使用数组来实现。
数组的快速随机访问特性使得这些算法能够高效地运行。
图形和图像处理:
在图形和图像处理中,数组可以用来存储像素值、颜色信息等。
可以对图像进行各种操作,如旋转、缩放、滤波等。

链表

链表是一种常见的数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针(在双向链表中还有指向前一个节点的指针)。以下是关于链表的详细介绍:

一、结构特点

  1. 动态大小:

    • 与数组不同,链表的大小可以在程序运行过程中动态地增加或减少。
    • 这使得链表在处理数据量不确定或需要频繁插入、删除元素的情况下非常有用。
  2. 节点组成:

    • 每个节点包含两部分:数据部分和指针部分。
    • 数据部分用于存储实际的数据值,指针部分用于指向下一个节点(在双向链表中还有指向前一个节点的指针)。

二、类型

  1. 单向链表:

    • 节点中只有一个指向下一个节点的指针。
    • 只能沿着指针的方向遍历链表,从链表的头部开始,依次访问每个节点,直到到达链表的末尾。
  2. 双向链表:

    • 节点中有两个指针,一个指向前一个节点,一个指向下一个节点。
    • 可以在双向链表中进行双向遍历,既可以从链表的头部向尾部遍历,也可以从尾部向头部遍历。

三、操作

  1. 插入节点:

    • 在链表中插入节点相对比较容易。
    • 对于单向链表,可以在链表的头部、尾部或中间位置插入节点。插入操作只需要修改相应节点的指针,使其指向新插入的节点即可。
    • 对于双向链表,插入节点时需要同时修改新节点的前向指针和后向指针,以及相邻节点的指针。
  2. 删除节点:

    • 删除链表中的节点也比较简单。
    • 对于单向链表,删除一个节点只需要修改其前一个节点的指针,使其指向下一个节点即可。
    • 对于双向链表,删除节点时需要同时修改被删除节点的前向指针和后向指针,以及相邻节点的指针。
  3. 遍历链表:

    • 遍历链表是链表的基本操作之一。
    • 对于单向链表,只能从链表的头部开始,依次访问每个节点,直到到达链表的末尾。
    • 对于双向链表,可以从链表的头部或尾部开始进行双向遍历。

四、应用场景

  1. 实现栈和队列:

    • 链表可以很方便地实现栈和队列的数据结构。
    • 对于栈,可以使用单向链表,在链表的头部进行插入和删除操作。
    • 对于队列,可以使用单向链表或双向链表,在链表的尾部进行插入操作,在头部进行删除操作。
  2. 动态内存分配:

    • 在一些需要动态分配内存的情况下,链表可以有效地管理内存。
    • 例如,当需要存储大量动态生成的数据时,可以使用链表来避免数组的固定大小限制。
  3. 缓存管理:

    • 在缓存管理中,链表可以用来实现最近最少使用(LRU)算法等缓存替换策略。
    • 通过将最近使用的元素放在链表的头部,最近最少使用的元素放在链表的尾部,可以方便地进行缓存替换。

基于数组和基于链表实现数据结构
以下分别介绍基于数组和基于链表实现一些常见数据结构的方式:

一、基于数组实现

    • 可以使用数组来实现栈。将数组的一端作为栈顶,另一端作为栈底。
    • 入栈操作就是在栈顶位置插入元素,可以通过将元素放置在数组当前索引最大的位置实现。出栈操作则是移除栈顶元素,即移除数组当前索引最大的元素。
    • 优点是实现简单,随机访问速度快。缺点是需要事先确定栈的最大容量,可能会造成空间浪费或栈溢出。
  1. 队列

    • 同样可以用数组实现队列。使用两个指针分别指向队头和队尾。
    • 入队操作将元素添加到队尾指针所指位置,然后队尾指针向后移动一位。出队操作移除队头元素,队头指针向后移动一位。
    • 优点是实现相对容易,随机访问方便。缺点是可能存在假溢出问题,即当队尾指针到达数组末尾时,即使数组前面还有空间也无法继续入队。

二、基于链表实现

    • 对于链表实现的栈,将链表的头部作为栈顶。
    • 入栈操作就是在链表头部插入一个新节点。出栈操作则是删除链表头部节点。
    • 优点是动态分配空间,不会出现栈溢出问题。缺点是需要额外的指针操作,实现相对复杂一些。
  1. 队列

    • 用链表实现队列时,链表的头部作为队头,尾部作为队尾。
    • 入队操作在链表尾部添加新节点,出队操作移除链表头部节点。
    • 优点是可以动态调整大小,不会出现假溢出。缺点是指针操作可能导致错误,且随机访问不如数组方便。

总的来说,基于数组实现数据结构简单直接,随机访问速度快,但在动态性方面有所不足;基于链表实现则具有更好的动态性,但实现相对复杂,随机访问效率较低。具体选择哪种实现方式取决于具体的应用场景和需求。

教材学习中的问题和解决过程

问题1:使用数组有什么优缺点?
问题1解决:使用数组有以下优点和缺点:

一、优点

  1. 随机访问快速:

    • 由于数组在内存中是连续存储的,可以通过索引在常数时间内访问特定位置的元素。例如,如果知道数组的起始地址和每个元素的大小,通过索引可以快速计算出特定元素的内存地址,从而实现高效的随机访问。
    • 这使得在需要频繁访问特定元素的情况下,数组非常高效。
  2. 简单直观:

    • 数组的概念相对简单,易于理解和使用。对于熟悉编程语言的开发者来说,创建和操作数组通常是比较容易的事情。
    • 可以通过简单的语法来声明、初始化和访问数组元素,这使得代码更加简洁和易读。
  3. 高效的存储和访问局部性:

    • 因为数组中的元素在内存中是连续存储的,所以在访问数组元素时,处理器可以利用存储和访问局部性原理,提高缓存命中率。
    • 这意味着当访问一个数组元素时,处理器可能会将相邻的元素也加载到缓存中,从而在后续访问相邻元素时可以更快地获取数据,提高程序的性能。

二、缺点

  1. 固定大小:

    • 在创建数组时,通常需要指定数组的大小,一旦确定,在程序运行过程中这个大小一般不能改变。这意味着如果在运行时需要存储更多的数据,可能会出现数组已满的情况,而如果数组的大小设置得过大,又可能会浪费内存空间。
    • 当需要动态调整数组大小时,通常需要创建一个新的更大或更小的数组,并将原数组中的元素复制到新数组中,这是一个相对耗时的操作。
  2. 插入和删除元素效率低:

    • 由于数组的连续存储特性,插入和删除元素可能比较复杂。如果要在数组中间插入一个元素,需要将插入位置后面的所有元素向后移动一位,以腾出空间插入新元素。同样,删除一个元素时,需要将删除位置后面的所有元素向前移动一位。
    • 这种操作的时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的长度。因此,在频繁进行插入和删除操作的情况下,数组不是一个理想的数据结构。
  3. 内存浪费:

    • 如果数组的大小设置得过大,而实际存储的数据量较少,就会浪费内存空间。另一方面,如果数组的大小设置得过小,可能会出现数组已满的情况,需要进行动态调整,这也会带来一定的性能开销。
    • 对于一些内存受限的系统,或者需要高效利用内存的应用场景,数组的固定大小特性可能会成为一个问题。

基于AI的学习


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