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顺序查找算法详解（包含C语言实现代码）

新闻来源：网络整理    2023-2-17    共有: 3599 浏览

通过前面对静态查找表的介绍，静态查找表即为只做查找操作的查找表。 静态查找表既可以使用顺序表表示，也可以使用链表结构表示 。虽然一个是数组、一个链表，但两者在做查找操

什么是查找表

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在日常生活中，几乎每天都要进行一些查找的工作，在电话簿中查阅某个人的电话号码；在电脑的文件夹中查找某个具体的文件等等。本节主要介绍用于查找操作的数据结构 查找表 。

内存紧缩（内存碎片化处理）

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前边介绍的有关动态内存管理的方法，无论是边界标识法还是伙伴系统，但是以将空闲的存储空间链接成一个链表，即可利用空间表，对存储空间进行分配和回收。 本节介绍另外一种动

无用单元收集（垃圾回收机制）

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通过前几节对可利用空间表进行动态存储管理的介绍，运行机制可以概括为： 当用户发出申请空间的请求后，系统向用户分配内存；用户运行结束释放存储空间后，系统回收内存。 这两

伙伴系统管理动态内存

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前面介绍了系统在分配与回收存储空间时采取的边界标识法。本节再介绍一种管理存储空间的方法 伙伴系统 。 伙伴系统本身是一种动态管理内存的方法，和边界标识法的区别是： 使用

边界标识法管理动态内存

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本节介绍一种解决系统中内存碎片过多而无法使用的方法 边界标识法 。 在使用边界标识法的系统管理内存时，可利用空间表中的结点的构成如图 1： 图 1 结构构成 每个结点中包含 3 个

数据结构之动态内存管理机制

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通过前面的学习，介绍很多具体的数据结构的存储以及遍历的方式，过程中只是很表面地介绍了数据的存储，而没有涉及到更底层的有关的存储空间的分配与回收，从本节开始将做更深

AOE网求关键路径详解（包含C语言实现代码）

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在学习拓扑排序一节时讲到拓扑排序只适用于 AOV 网，本节所介绍的求关键路径针对的是和 AOV 网相近的 AOE 网。 什么是AOE网 AOE 网是在 AOV 网的基础上，其中每一个边都具有各自的权值，

重连通图及重连通分量

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在无向图中，如果任意两个顶点之间含有不止一条通路，这个图就被称为 重连通图 。在重连通图中，在删除某个顶点及该顶点相关的边后，图中各顶点之间的连通性也不会被破坏。 在

深度优先生成树和广度优先生成树（详解版）

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本章的第一节中，介绍了有关生成树和生成森林的有关知识，本节来解决对于给定的无向图，如何构建它们相对应的生成树或者生成森林。 其实在对无向图进行遍历的时候，遍历过程中

深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜）

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前边介绍了有关图的 4 种存储方式，本节介绍如何对存储的图中的顶点进行遍历。常用的遍历方式有两种： 深度优先搜索 和 广度优先搜索 。 深度优先搜索（简称深搜或DFS） 图 1 无向

图的邻接多重表存储结构

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前面讲过，无向图的存储可以使用邻接表，但在实际使用时，如果想对图中某顶点进行实操（修改或删除），由于邻接表中存储该顶点的节点有两个，因此需要操作两个节点。 为了提高

图的十字链表存储结构

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前面介绍了图的邻接表存储法，本节继续讲解图的另一种链式存储结构 十字链表法 。 与邻接表不同，十字链表法仅适用于存储有向图和有向网。不仅如此，十字链表法还改善了邻接表

图的邻接表存储结构详解

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通常，图更多的是采用链表存储，具体的存储方法有 3 种，分别是 邻接表 、 邻接多重表 和 十字链表 。 本节先讲解图的邻接表存储法。邻接表既适用于存储无向图，也适用于存储有向

图的顺序存储结构（包含C语言实现）

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使用图结构表示的数据元素之间虽然具有多对多的关系，但是同样可以采用顺序存储，也就是使用数组有效地存储图。 使用数组存储图时，需要使用两个数组，一个数组存放图中顶点本

什么是生成树，生成树（生成森林）详解

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在学习连通图的基础上，本节学习什么是 生成树 ，以及什么是 生成森林 。 对连通图进行遍历，过程中所经过的边和顶点的组合可看做是一棵普通树，通常称为 生成树 。 图 1 连通图及

什么是连通图，（强）连通图详解

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前面介绍了《图存储结构》，本节继续讲解什么是 连通图 。 前面讲过，图中从一个顶点到达另一顶点，若存在至少一条路径，则称这两个顶点是连通着的。例如图 1 中，虽然 V1 和 V3

数据结构的图存储结构

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我们知道，数据之间的关系有 3 种，分别是 一对一、一对多 和 多对多，前两种关系的数据可分别用线性表和树结构存储，本节学习存储具有多对多逻辑关系数据的结构 图 存储结构。

n个结点构造多少种树

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本节要讨论的是当给定 n（n=0）个结点时，可以构建多少种形态不同的树。 如果两棵树中各个结点的位置都一一对应，可以说这两棵树相似。如果两棵树不仅相似，而且对应结点上的数

回溯算法详解

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回溯算法，又称为 试探法 。解决问题时，每进行一步，都是抱着试试看的态度，如果发现当前选择并不是最好的，或者这么走下去肯定达不到目标，立刻做回退操作重新选择。这种走不