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类型数据结构课件Ch5.ppt

  • 上传人(卖家):三亚风情
  • 文档编号:2823314
  • 上传时间:2022-05-29
  • 格式:PPT
  • 页数:37
  • 大小:326KB
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    关 键  词:
    数据结构 课件 Ch5
    资源描述:

    1、1第五章第五章 数组和广义表数组和广义表23456789101112 2、数组的顺序存储 由于数组一般不作插入或删除操作,也就是说,一旦建立了数组,则结构中的数组元素个数和元素之间的关系就不再发生变动,即它们的逻辑结构就固定下来了,不再发生变化。因此,采用顺序存储结构表示数组是顺理成章的事了。本章中,仅重点讨论二维数组的存储,三维及三维以上的数组可以作类似分析。多维数组的顺序存储有两种形式。行优先顺序列优先顺序13行优先顺序行优先顺序 行优先顺序也称为低下标优先或左边下标优先于右边下标。具体实现时,按行号从小到大的顺序,先将第一行中元素全部存放好,再存放第二行元素,第三行元素,依次类推 在BA

    2、SIC语言、PASCAL语言、C/C+语言等高级语言程序设计中,都是按行优先顺序存放的。例如,对刚才的Amn二维数组,可用如下形式存放到内存:a00,a01,a0n-1,a10,a11,., a1 n-1,am-1 0 , am-1 1,am-1 n-1。即二维数组按行优先存放到内存后,变成了一个线性序列(线性表)。 因此,可以得出多维数组按行优先存放到内存的规律:最左边下标变化最慢,最右边下标变化最快,右边下标变化一遍,与之相邻的左边下标才变化一次。因此,在算法中,最左边下标可以看成是外循环,最右边下标可以看成是最内循环。14地址计算地址计算由于多维数组在内存中排列成一个线性序列,因此,若知

    3、道第一个元素的内存地址,如何求得其他元素的内存地址?我们可以将它们的地址排列看成是一个等差数列,假设每个元素占l个字节,元素aij 的存储地址应为第一个元素的地址加上排在aij 前面的元素所占用的单元数,而aij 的前面有i行(0i-1)共in个元素,而本行前面又有j个元素,故aij的前面一共有in+j个元素,设a00的内存地址为LOC(a00),则aij的内存地址按等差数列计算为LOC(aij)=LOC(a00)+(in+j)l。同理,三维数组Amnp按行存放的地址计算公式为:LOC(aijk)=LOC(a000)+(优先inp+jp+k)l。15列优先顺序列优先顺序 1存放规则存放规则 列

    4、优先顺序也称为高下标优先或右边下标优先于左边下标。具体实现时,按列号从小到大的顺序,先将第一列中元素全部存放好,再存放第二列元素,第三列元素,依次类推 在FORTRAN语言程序设计中,数组是按列优先顺序存放的。例如,对前面提到的Amn二维数组,可以按如下的形式存放到内存:a00, a10, am-10, a01,a11, , am-1 1, a0 m-1,a1m-1,., am-1 n-1。 即二维数组按列优先存放到内存后,也变成了一个线性序列(线性表)。 因此,可以得出多维数组按列优先存放到内存的规律:最右边下标变化最慢,最左边下标变化最快,左边下标变化一遍,与之相邻的右边下标才变化一次。因

    5、此,在算法中,最右边下标可以看成是外循环,最左边下标可以看成是最内循环。16173、矩阵的压缩存储特殊矩阵稀疏矩阵18矩阵压缩存储矩阵是一个二维数组,它是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象。矩阵可以用行优先或列优先方法顺序存放到内存中,但是,当矩阵的阶数很大时将会占较多存储单元。而当里面的元素分布呈现某种规律时,这时,从节约存储单元出发,可考虑若干元素共用一个存储单元,即进行压缩存储。所谓压缩存储是指:为多个值相同的元素只分配一个存储空间,值为零的元素不分配空间。但是压缩存储时,节约了存储单元,但怎样在压缩后找到某元素呢?因此还必须给出压缩前的下标和压缩后下标之间变换公式,才能使压缩存储变

    6、得有意义。19特殊矩阵1对称矩阵对称矩阵2三角矩阵三角矩阵201对称矩阵若一个n阶方阵A中元素满足下列条件:aij=aji 其中 0 i, jn-1 ,则称A为对称矩阵。例如,下图是一个3*3的对称矩阵。21上三角矩阵即矩阵上三角部分元素是随机的,而下三角部分元素全部相同(为某常数C)或全为0,具体形式见图)。22下三角矩阵即矩阵的下三角部分元素是随机的,而上三角部分元素全部相同(为某常数C)或全为0,具体形式见图。23对角矩阵对角矩阵若矩阵中所有非零元素都集中在以主对角线为中心的带状区域中,区域外的值全为0,则称为对角矩阵。常见的有三对角矩阵、五对角矩阵、七对角矩阵等。图为77的三对角矩阵(

    7、即有三条对角线上元素非0)。66655655544544433433322322211211100100000000000000000000000000000000aaaaaaaaaaaaaaaaaaa24带状矩阵压缩到一维向量压缩方法是将带状矩阵压缩到向量C中去,按以行为主序,顺序的存储其非零元素,如图5.10(c)所示,按其压缩规律,找到相应的映象函数。 如当w=3时,映象函数为: k=2*i+j-325稀疏矩阵稀疏矩阵 在上节提到的特殊矩阵中,元素的分布呈现某种规律,故一定能找到一种合适的方法,将它们进行压缩存放。但是,在实际应用中,我们还经常会遇到一类矩阵:其矩阵阶数很大,非零元个数较

    8、少,零元很多,但非零元的排列没有一定规律,我们称这一类矩阵为稀疏矩阵。很多科学管理及工程计算中,常会遇到阶数很高的大型稀疏矩阵。如果按常规分配方法,顺序分配在计算机内,那将是相当浪费内存的。为此提出另外一种存储方法,仅仅存放非零元素。稀疏矩阵在实际应用中经常出现,因此,为了节省存储空间,有必要研究其存储方法及操作。按照压缩存储的概念,要存放稀疏矩阵的元素,由于没有某种规律,除存放非零元的值外,还必须存储适当的辅助信息,才能迅速确定一个非零元是矩阵中的哪一个位置上的元素。下面将介绍稀疏矩阵的几种存储方法及一些算法的实现。26三元组表三元组表 在压缩存放稀疏矩阵的非零元同时,若还存放此非零元所在的

    9、行号和列号,则称为三元组表法,即称稀疏矩阵可用三元组表进行压缩存储,但它是一种顺序存储(按行优先顺序存放)。一个非零元有行号、列号、值,为一个三元组,整个稀疏矩阵中非零元的三元组合起来称为三元组表。27三元组表三元组表数据类型数据类型可描述如下:#define MAXSIZE 100 /*定义非零元的最大数目*/typedef struct node /*定义一个三元组*/ int i , j; /*非零元行、列号*/ int v; /*非零元值*/ Node; struct sparmatrix /*定义稀疏矩阵*/ int rows,cols ; /*稀疏矩阵行、列数*/ int term

    10、s; /*稀疏矩阵非零元个数*/ Node data MAXSIZE; /*三元组表*/ ;28示例29带行指针的链表带行指针的链表 把具有相同行号的非零元用一个单链表连接起来,稀疏矩阵中的若干行组成若干个单链表,合起来称为带行指针的链表。30行指针行指针示例31十字链表十字链表当稀疏矩阵中非零元的位置或个数经常变动时,三元组就不适合于作稀疏矩阵的存储结构,此时,采用链表作为存储结构更为恰当。十字链表为稀疏矩阵中的链接存储中的一种较好的存储方法,在该方法中,每一个非零元用一个结点表示,结点中除了表示非零元所在的行、列和值的三元组(i,j,v)外,还需增加两个链域:行指针域(rptr),用来指向

    11、本行中下一个非零元素;列指针域(cptr),用来指向本列中下一个非零元素。稀疏矩阵中同一行的非零元通过向右的rptr指针链接成一个带表头结点的循环链表。同一列的非零元也通过cptr指针链接成一个带表头结点的循环链表。因此,每个非零元既是第i行循环链表中的一个结点,又是第j列循环链表中的一个结点,相当于处在一个十字交叉路口,故称链表为十字链表。32十字链表十字链表另外,为了运算方便,我们规定行、列循环链表的表头结点和表示非零元的结点一样,也定为五个域,且规定行、列、域值为0(因此,为了使表头结点和表示非零元的表结点不发生混淆,三元组中,输入行和列的下标不能从0开始!而必须从1开始),并且将所有的

    12、行、列链表和头结点一起链成一个循环链表。在行(列)表头结点中,行、列域的值都为0,故两组表头结点可以共用,即第i行链表和第i列链表共用一个表头结点,这些表头结点本身又可以通过V域(非零元值域,但在表头结点中为next,指向下一个表头结点)相链接。另外,再增加一个附加结点(由指针hm指示,行、列域分别为稀疏矩阵的行、列数目),附加结点指向第一个表头结点,则整个十字链表可由hm指针惟一确定。33十字链表的数据类型描述十字链表的数据类型描述struct linknode int i, j; struct linknode *cptr, *rptr; union vnext /*定义一个共用体*/ int v; /*表结点使用V域,表示非零元值*/ struct linknode *next; /*表头结点使用next域*/ k; 34稀疏矩阵的十字链表35稀疏矩阵的运算 矩阵加法矩阵转置矩阵乘法3637

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