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重庆网站建设 观音桥
重庆网站建设 观音桥
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冒泡排序(起泡排序)算法及其C语言实现
新闻来源:网络整理 2023-2-17
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起泡排序 ,别名 冒泡排序 ,该算法的核心思想是将无序表中的所有记录,通过两两比较关键字,得出升序序列或者降序序列。 例如,对无序表 {49,38,65,97,76,13,27,49} 进行升序
表插入排序算法
新闻来源:网络整理 2023-2-17
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前面章节中所介绍到的三种插入排序算法,其基本结构都采用数组的形式进行存储,因而无法避免排序过程中产生的数据移动的问题。如果想要从根本上解决只能改变数据的存储结构,
2路插入排序算法详解
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2-路插入排序算法 是在折半插入排序的基础上对其进行改进,减少其在排序过程中移动记录的次数从而提高效率。 具体实现思路为: 另外设置一个同存储记录的数组大小相同的数组
折半插入排序算法(C语言代码实现)
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上一节介绍了直接插入排序算法的理论实现和具体的代码实现,如果你善于思考就会发现该算法在查找插入位置时,采用的是顺序查找的方式,而在查找表中数据本身有序的前提下,可
插入排序算法及C语言实现
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插入排序算法 是所有排序方法中最简单的一种算法,其主要的实现思想是将数据按照一定的顺序一个一个的插入到有序的表中,最终得到的序列就是已经排序好的数据。 直接插入排序
哈希表(散列表)详解(包含哈希表处理冲突的方法)
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前面介绍了静态查找表以及动态查找表中的一些查找方法,其查找的过程都无法避免同查找表中的数据进行比较,查找算法的效率很大程度取决于同表中数据的查找次数。 而本节所介绍
平衡二叉树(AVL树)及C语言实现
新闻来源:网络整理 2023-2-17
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上一节介绍如何使用二叉排序树实现动态查找表,本节介绍另外一种实现方式 平衡二叉树 。 平衡二叉树 ,又称为 AVL 树 。实际上就是遵循以下两个特点的二叉树: 每棵子树中的左子树
二叉排序树(二叉查找树)及C语言实现
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前几节介绍的都是有关静态查找表的相关知识,从本节开始介绍另外一种查找表 动态查找表 。 动态查找表中做查找操作时,若查找成功可以对其进行删除;如果查找失败,即表中无该
二分查找(折半查找)算法详解(C语言实现)
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折半查找 ,也称 二分查找 ,在某些情况下相比于顺序查找,使用折半查找算法的效率更高。 但是该算法的使用的前提是静态查找表中的数据必须是有序的 。 例如,在 {5,21,13,19,37,75
顺序查找算法详解(包含C语言实现代码)
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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
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