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数据结构【第一篇】线性表之顺序表的实现与讲解
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线性表引言 新生安排体检，为了 便管理与统一数据，学校特地规定了排队的方式，即按照学号排队，谁在前谁在后，这都是规定好的，所以谁在谁不在，都是非常方便统计的，同学们就像被一条线（学号）联系起来了，这种组织数据（同学）的方式我们可以称作线性表结构 定义线性表：具有零个或多个（具有相同性质，属于同一元素的）数据元素的有限序列 若将线性表记为 ( a0 , a1 ,ai -1 ai ,ai +1 , … , an - 1 , an ) 注意：i 是任意数字，只为了说明相对位置，下标即其在线性表中的位置)前继和后继：由于前后元素之间存在的是顺序关系，所以除了首尾元素外，每个元素均含有前驱和后继，简单的理解就是前一个 元素和后一个元素空表：如果线性表中元素的个数 n 为线性表长度，那么 n = 0 的时候，线性表为空首节点、尾节点：上面表示中的 ：a0 称作首节点，an 称作尾节点抽象数据类型数据类型：一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称抽象数据类型：是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作关于数据类型我们可以举这样一个例子 例如：我们常常用到的 整数型 浮点型 数据 这些都是数据的总称，所有符合其性质特征的都可以用其对应数据类型来定义，例如 520是一个满足整数特征的数据，所以可以赋值给 一个int型的变量 int love = 520;像这些一般的数据类型通常在编程语言的内部定义封装，直接提供给用户，供其调用进行运算，而抽象数据类型一般由用户自己根据已有的数据类型进行定义 抽象数据类型和高级编程语言中的数据类型实际上是一个概念，但其含义要比普通的数据类型更加广泛、抽象 为什么说抽象呢？是因为它是我们用户为了解决实际的问题，与描述显示生活且现实生活中的实体所对应的一种数据类型，我可以定义其存储的结构，也可以定义它所能够，或者说需要进行的一些操作，例如在员工表中，添加或删除员工信息，这两部分就组成了 “员工” 这个抽象的数据类型 大致流程就是： A：一般用户会编写一个自定义数据类型作为基础类型B：其中一些抽象操作就可以定义为该类型的成员函数，然后实现这些函数C：如果对外的接口在公有域中，就可以通过对象来调用这些操作了当然，我们在使用抽象数据类型的时候，我们更加注意数据本身的API描述，而不会关心数据的表示，这些都是实现该抽象数据类型的开发者应该考虑的事情线性表分为两种——顺序存储结构和链式存储结构，我们先来学习第一种 顺序存储结构什么是顺序存储结构呢？顺序存储结构：用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素  怎么理解这这种存储方式呢？ 例如在一个菜园子中，有一片空地，我们在其中找一小块种蔬菜，因为土地不够平整疏松所以我们需要耕地，同时将种子按照一定的顺序种下去，这就是对表的初始化 菜园子可以理解为内存空间，空地可以理解为可以使用的内存空间，我们通过种蔬菜种子的方式，将一定的内存空间所占据，当然，这片空间中你所放置的数据元素都必须是相同类型的 也就是说都得是蔬菜种子，有时候有些种子被虫子咬坏了，我们就需要移除一些种子，买来以后再在空出来的位置中选地方种好，这也就是增加和删除数元素 地址计算方式从定义中我们可以知道 这种存储方式，存储的数据是连续的，而且相同类型，所以每一个数据元素占据的存储空间是一致的，假设每个数据 占据 L个存储单元那么我们可以的出这样的结论公式 Loc(a_i) = Loc(a_1) + (i -1)*L 注意：_ 代表代表下标符号 i 代表所求元素的下标也就是单位长度乘以对应的个数线性表的抽象数据类型 代码语言：javascript复制#ifndef _LIST_H_ #define _LIST_H_ #include using namespace std; class outOfRange{}; class badSize{}; template class List { public: // 清空线性表 virtual void clear()=0; // 判空，表空返回true，非空返回false virtual bool empty()const=0; // 求线性表的长度 virtual int size()const=0; // 在线性表中，位序为i[0..n]的位置插入元素value virtual void insert(int i,const T &value)=0; // 在线性表中，位序为i[0..n-1]的位置删除元素 virtual void remove(int i)=0; // 在线性表中，查找值为value的元素第一次出现的位序 virtual int search(const T&value)const=0; // 在线性表中，查找位序为i的元素并返回其值 virtual T visit(int i)const=0; // 遍历线性表 virtual void traverse()const=0; // 逆置线性表 virtual void inverse()=0; virtual ~List(){}; }; /*自定义异常处理类*/ class outOfRange :public exception { //用于检查范围的有效性 public: const char* what() const throw() { return "ERROR! OUT OF RANGE.\n"; } }; class badSize :public exception { //用于检查长度的有效性 public: const char* what() const throw() { return "ERROR! BAD SIZE.\n"; } }; #endif在上面线性表的抽象数据类型中，定义了一些常用的方法，我们可以在其中根据需要，增删函数 有了这样的抽象数据类型List 我们就可以写出线性表其下的顺序结构和链式结构表的定义写出来 异常语句说明：如果new在调用分配器分配存储空间的时候出现了错误（错误信息被保存了一下），就会catch到一个bad_alloc类型的异常，其中的what函数，就是提取这个错误的基本信息的，就是一串文字，应该是const char*或者string 顺序表——顺序存储结构的定义 代码语言：javascript复制#ifndef _SEQLIST_H_ #define _SEQLIST_H_ #include "List.h" #include using namespace std; //celemType为顺序表存储的元素类型 template class seqList: public List { private: // 利用数组存储数据元素 elemType *data; // 当前顺序表中存储的元素个数 int curLength; // 顺序表的最大长度 int maxSize; // 表满时扩大表空间 void resize(); public: // 构造函数 seqList(int initSize = 10); // 拷贝构造函数 seqList(seqList & sl); // 析构函数 ~seqList() {delete [] data;} // 清空表，只需修改curLength void clear() {curLength = 0;} // 判空 bool empty()const{return curLength == 0;} // 返回顺序表的当前存储元素的个数 int size() const {return curLength;} // 在位置i上插入一个元素value，表的长度增1 void insert(int i,const elemType &value); // 删除位置i上的元素value，若删除位置合法，表的长度减1 void remove(int i); // 查找值为value的元素第一次出现的位序 int search(const elemType &value) const ; // 访问位序为i的元素值，“位序”0表示第一个元素，类似于数组下标 elemType visit(int i) const; // 遍历顺序表 void traverse() const; // 逆置顺序表 void inverse(); bool Union(seqList &B); }; 顺序表基本运算的实现 (一) 构造函数在构造函数中，我们需要完成这个空顺序表的初始化，即创建出一张空的顺序表 代码语言：javascript复制template seqList::seqList(int initSize) { if(initSize curLength) throw outOfRange(); //表满，扩大数组容量 if (curLength == maxSize) resize(); for (int j = curLength; j > i; j--) //下标在【curlength-1..i】范围内的元素往后移动一步 data[j] = data[j - 1]; //将值为value的元素放入位序为i的位置 data[i] = value; //表长增加 ++curLength; } (四) 删除既然理解了插入操作，趁热打铁，先认识一下对应的删除操作，这个操作是什么流程呢？还是上面的例子，插队后的同学被管理人员发现，不得不离开队伍，这样刚才被迫集体后移的那些同学就都又向前移动了一步，当然删除位置的前后继关系也发生了改变  与插入相同，它又有什么注意之处呢? 1、删除元素位置的合法以及有效性删除的有效范围：[0,curLength - 1]i < 0 || i > curLength- 1隐性的解决了判断空表的问题2、移动方向利用循环，从删除元素的位置后开始逐次前移代码语言：javascript复制template void seqList::remove(int i) { //合法的删除范围 if(i < 0 || i > curLength- 1) throw outOfRange(); for(int j = i; j < curLength - 1; j++) data[j] = data[j+1]; --curLength; } (五) 扩容操作还记得吗，我们在构造函数中，定义了数组的长度 seqList::seqList(int initSize) { 代码内容} 同时我们将这个初始化的指定参数值做为了 数组的长度 maxSize = initSize; 为什么我们不直接指定构造函数中的参数为 maxSize呢？ 从变量名可以看出这是为了说明初始值和最大值不是同一个数据，也可以说是为了扩容做准备， 为什么要扩容呢？ 数组中存放着线性表，但是如果线性表的长度（数据元素的个数）达到了数组长度会怎么样？很显然我们已经没有多余的空间进行例如插入这种操作，也称作表满了，所以我们定义一个扩容的操作，当涉及到可能表满的情况，就执行扩容操作 扩容是不是最好的方式？ 虽然数组看起来有一丝不太灵光，但是数组确实也是存储对象或者数据的有效方式，我们也推荐这种方式，但是由于其长度固定，导致它在很多时候会受到一些限制，就例如我们上面的表满问题，那么如何解决呢？方法之一就是我们设置初始值比实际值多一些，但是由于实际值往往会有一些波动，就会导致占用过多的内存空间造成浪费，或者仍发生表满问题，为了解决实际问题，很显然还是扩容更加符合需要，但是代价就是一定的效率损失 数组就是一个简单的线性序列，这使得元素访问非常快速。但是为这种速度所付出的代价是数组对象的大小被固定，并且在其生命周期中不可改变 我们看一下扩容的基本原理你就知道原因了！ 扩容思想： 由于数组空间在内存中是必须连续的，因此，扩大数组空间的操作需要重新申请一个规模更大的新数组，将原有数组的内容复制到新数组中，释放原有数组空间，将新数组作为线性表的存储区 所以为了实现空间的自动分配，尽管我们还是会首选动态扩容的方式，但是这种弹性显然需要一定的开销  代码语言：javascript复制template
void seqList::resize() {
elemType *p = data;
maxSize *= 2;
data = new elemType[maxSize];
for(int i = 0; i < curLength; ++i)
data[i] = p[i];
delete[] p;
}
(六) 按值查找元素顺序查找值为value的元素第一次出现的位置，只需要遍历线性表中的每一个元素数据，依次与指定value值比较 相同：返回值的位序注意查询的有效范围找不到或错误：返回 -1 代码语言：javascript复制template
int seqList::search(const elemType & value) const
{
for(int i = 0; i < curLength; i++)
if(value == data[i])return i;
return - 1;
}
(七) 按位置(下标)查找元素这个就真的很简单了，直接返回结果即可  代码语言：javascript复制template
elemType seqList::visit(int i) const {
return data[i];
}
(八) 遍历元素遍历是什么意思呢？遍历其实就是每一个元素都访问一次，从头到尾过一遍，所以我们就可以利用遍历实现查询，或者输出等功能，如果表是空表，就输出信息提示，并且注意遍历的有效范围是[0，最后一个元素 - 1]  代码语言：javascript复制template
void seqList::traverse()const {
if (empty())
cout = B.data[j])
data[k--] = data[i--];
//默认当前对象，this指针可省略
else data[k--] = B.data[j--];
//将表B中的剩余元素复制到表A中
while (j >= 0)
data[k--] = B.data[j--];
//修改表A长度
curLength = m + n;
return true;
}
顺序表的优缺点 优点： 逻辑与物理顺序一致，顺序表能够按照下标直接快速的存取元素无须为了表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间缺点： 线性表长度需要初始定义，常常难以确定存储空间的容量，所以只能以降低效率的代价使用扩容机制插入和删除操作需要移动大量的元素，效率较低时间复杂度证明读取：还记的这个公式吗？ Loc(a_i) = Loc(a_1) + (i -1)*L 通过这个公式我们可以在任何时候计算出线性表中任意位置的地址，并且对于计算机所使用的时间都是相同的，即一个常数，这也就意味着，它的时间复杂度为 O(1) 插入和删除：我们以插入为例子 首先最好的情况是这样的，元素在末尾的位置插入，这样无论该元素进行什么操作，均不会对其他元素产生什么影响，所以它的时间复杂度为 O(1)那么最坏的情况又是这样的，元素正好插入到第一个位置上，这就意味着后面的所有元素全部需要移动一个位置，所以时间复杂度为 O(n)平均的情况呢，由于在每一个位置插入的概率都是相同的，而插入越靠前移动的元素越多，所以平均情况就与中间那个值的一定次数相等，为 (n - 1) / 2 ，平均时间复杂度还是 O(n)总结：读取数据的时候，它的时间复杂度为 O(1)，插入和删除数据的时候，它的时间复杂度为 O(n)，所以线性表中的顺序表更加适合处理一些元素个数比较稳定，查询读取多的问题 结尾：如果文章中有什么不足，或者错误的地方，欢迎大家留言分享想法，感谢朋友们的支持！ 如果能帮到你的话，那就来关注我吧！ 如果您更喜欢微信文章的阅读方式，可以关注我的公众号 如果您更加喜欢PC端的阅读方式，可以访问我的个人博客 域名：www.ideal-20.cn 在这里的我们素不相识，却都在为了自己的梦而努力 ❤ 一个坚持推送原创Java技术的公众号：理想二旬不止 |
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