【数据结构强化】应用题打卡

应用题打卡

数组的应用

对称矩阵的压缩存储

注意:

2.上三角的行优先存储及下三角的列优先存储与数组的下表对应

上/下三角矩阵的压缩存储

注意:

上/下三角压缩存储是将0元素统一压缩存储,而不是将对角线元素统一压缩存储

三对角矩阵的压缩

栈、队列的应用

栈的定义和基本操作实现

①顺序栈

②链栈

③双向链栈

队列的定义和基本操作实现

①顺序存储的队列:注意队首尾指针进1的公式

②链式存储的队列:注意链式存储的队列出队操作

树的应用

二叉树的性质

知识点:

题目:

二叉树的顺序存储和基本操作

①注意二叉树的顺序存储的定义

②注意二叉树判空

数组下标从1开始存储

数组下标从0开始存储

树的性质

1.树的基本性质

5.1.4

5.4.4

树/森林的定义和画图

①双亲表示法:森林也可以用树的双亲表示法

②孩子表示法

注:

③对比:树的孩子表示法存储 v.s. 图的邻接表存储 v.s. 散列表的拉链法 v.s. 基数排序。你发现了什么?

(1)孩子表示法

(2)图的邻接表存储

(3)散列表的拉链法

(4)基数排序

④自己动手创造,画一个结点总数不少于10的树/森林,并画出对应的"双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法"三种数据结构的示意图

注意孩子兄弟表示法,是纯链表表示,不像孩子表示法是顺序存储+链式存储

哈夫曼树的应用

并查集的应用


3.5.1~3.5.3 实现并查集的数据结构定义,并实现 Union、Find 两个基本操作

并查操作优化:

3.5.4 设计一个例子,对10个元素 Union

记住Union操作是小树并大树,如果两个集合大小相等,则右边并入左边的树

3.5.5 基于上述例子,进行若干次 Find,并完成"压缩路径"

二叉排序树、平衡二叉树的应用题潜在考法

①计算ASL(注意需要除以结点个数)

②二叉排序树的删除

注意结点z如果只有一棵左子树或右子树,则直接让z的子树称为z父结点的子树,替代z的位置

③自己设计一个例子,给出不少于10个关键字序列,按顺序插入一棵初始为空的平衡二叉树,画出每一次插入后的样子(你设计的例子要涵盖LL、RR、LR、RL四种调整平衡的情况)

例:从一棵初始为空的AVL Trees 开始,依次插入:50、26、10(LL)、3、5(LR)、60、90(RR)、40、55、100、59(RL)

最后插入59

二叉平衡树的插入:

总结:

LL单旋:如果A结点的平衡因子绝对值大于1,就将A结点左子树根结点右旋

RR单旋:如果A结点的平衡因子绝对值大于1,就将A结点右子树根结点左旋

LR单旋:如果A结点的平衡因子绝对值大于1,就将A结点左孩子的右子树根结点先左旋再右旋

RL单旋:如果A结点的平衡因子绝对值大于1,就将A结点右孩子的左子树根结点先右旋再左旋

图的应用

图的性质

图的数据结构定义

①顺序存储和链式存储的图

②带权无向图和带权有向图的邻接矩阵和邻接表表示

图的应用:最小生成树

②prim算法和kruskal算法

图的应用:最短路径

图的应用:拓扑排序

图的应用:关键路径

查找算法

分块查找

折半查找

散列查找

线性再探法

散列表计算,ASL成功的分母是元素总个数,ASL失败的分母是mod的那个数

来自群u的解答:

拉链法

排序算法

希尔排序

堆排序

建堆规则:


自己设计一个长度不小于10的乱序数组,用堆排序,最终要 生成升序数组**,画出建堆后的状态**

假设乱序数组的初始状态如下,元素从0开始存储👇:

若顺序二叉树从数组下标1开始存储结点,则:

● 结点 i 的父结点编号为 i/2

● 结点 i 的左孩子编号为 i*2

● 结点 i 的右孩子编号为 i*2+1

若顺序二叉树从数组下标0开始存储结点,则:

● 结点 i 的父结点编号为 [(i+1)/2] - 1

● 结点 i 的左孩子编号为 [(i+1)*2] - 1 = 2*i + 1

● 结点 i 的右孩子编号为 [(i+1)*2+1] - 1 = 2*i + 2

在本例中,元素从数组下标0开始存储,因此,0号元素是根节点,1号元素是其左孩子,2号元素是其右孩子。其他元素间的关系如下:

由于最终要生成升序数组,因此需要建立大根堆,从最后一个分支(即6号结点)开始调整,即依次调整结点 6、5、4、3、2、1、0。建立好的大根堆如下:

注:如果应用题让你画出一个乱序数组建堆后的样子,只需要画出数组形式的图示即可,不用画二叉树形态的图示。如下👇

画出每一轮堆排序的状态

快速排序

自己设计一个长度不小于10的乱序数组,用快速排序,最终要生成升序数组

画出每一轮快速排序的状态

基数排序

外部排序

置换选择算法


"外部排序"在历年真题中的考频不算高,因此许多考生并不重视对该考点的复习。但是2023年应用题突然深入考察了"外部排序",让广大考生感到被偷袭,猝不及防。因此,我们需要重视这个考点。以下是历年真题中,涉及到"外部排序"的题目:

【2016年真题11题】(选择题)考察了"外部排序的思想"

【2019年真题11题】(选择题)考察了"最佳归并树"

【2023年真题42题】(应用题)考察了"置换-选择排序"

【2024年真题11题】(选择题)考察了"败者树"

接下来,我们将2023年真题进行改编,用于回顾外部排序的三个重要考点:①置换-选择排序,②最佳归并树,③败者树

对含有19个记录的文件进行外部排序,其关键字依次是 51, 94, 37, 92, 14, 63, 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100。假设每个文件记录刚好占一个磁盘块。请回答下列问题:

1)若采用置换-选择排序生成初始归并段,工作区中能保存3 个记录,可生成几个初始归并段?各是什么?请问置换-选择排序的过程中,读、写磁盘次数分别是几次?

2)若要对几个初始归并段进行3路归并,为实现最佳归并,需要补充的虚段个数是多少?请画出最佳归并树的样子,并计算该归并树的WPL。请问归并过程中,读、写磁盘次数分别是多少次?磁盘I/O次数是多少次?

3)若要对几个初始归并段进行4路归并,为减少归并过程中关键字对比次数,需使用"败者树"。请问构造初始败者树时,需要对比几次关键字?基于构造好的败者树,每次从4个归并段中找到最小关键字所需的关键字对比次数是多少?

1)

排序过程如下表所示:

|--------------------------|------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| 输出文件FO | 工作区WA | 输入文件FI |
| --- | --- | 51, 94, 37, 92, 14, 63, 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| --- | 51, 94, 37 | 92, 14, 63, 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 37 | 51, 94, 92 | 14, 63, 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 37, 51 | 14, 94, 92 | 63, 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 37, 51, 92 | 14, 94, 63 | 15, 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 37, 51, 92, 94 | 14, 15, 63 | 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 37, 51, 92, 94# | 14, 15, 63 | 99, 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14 | 99, 15, 63 | 48, 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15 | 99, 48, 63 | 56, 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15, 48 | 99, 56, 63 | 23, 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15, 48, 56 | 99, 23, 63 | 60, 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15, 48, 56, 63 | 99, 23, 60 | 31, 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15, 48, 56, 63, 99 | 31, 23, 60 | 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 14, 15, 48, 56, 63, 99# | 31, 23, 60 | 17, 43, 8, 90, 166, 100 |
| 23 | 31, 17, 60 | 43, 8, 90, 166, 100 |
| 23, 31 | 43, 17, 60 | 8, 90, 166, 100 |
| 23, 31, 43 | 8, 17, 60 | 90, 166, 100 |
| 23, 31, 43, 60 | 8, 17, 90 | 166, 100 |
| 23, 31, 43, 60, 90 | 8, 17, 166 | 100 |
| 23, 31, 43, 60, 90, 166 | 8, 17, 100 | --- |
| 23, 31, 43, 60, 90, 166# | 8, 17, 100 | --- |
| 8 | 17, 100 | --- |
| 8, 17 | 100 | --- |
| 8, 17, 100 | --- | --- |
| 8, 17, 100# | --- | --- |

可生成4个归并段,分别是:

37, 51, 92, 94

14, 15, 48, 56, 63, 99

23, 31, 43, 60, 90, 166

8, 17, 100

置换-选择排序的过程中,需要读磁盘19次,写磁盘19次。因为19条文件记录(即上表所示的"输入文件FI")初始时存储在磁盘,每条记录占一个磁盘块,进行置换-选择排序时,这19条记录需要依次读入内存中(即上表所示的"工作区WA"),再逐一写回外存(即上表所示的"输出文件FO")。因此,整个过程需要读磁盘19次,写磁盘19次。

最佳归并树练习


2)

回顾"最佳归并树"的构造方法:

本题中,有4个初始归并段,进行3路归并,因此需要构造 3叉最佳归并树。

(初始归并段数量-1) % (k-1) = (4-1)%(3-1)=1≠0,因此需要补充 (k-1)-u = (3-1)-1=1 个虚段。

补充1个虚段后,各初始归并段的长度为:

37, 51, 92, 94------归并段①长度为4

14, 15, 48, 56, 63, 99------归并段②长度为6

23, 31, 43, 60, 90, 166------归并段③长度为6

8, 17, 100------归并段④长度为3

NULL ------归并段⑤为虚段,长度为0

最佳归并树形态如下:

WPL = 树中所有叶节点的带全路径之和 = (0+3+4)*2 + (6+6)*1 = 26

注:最佳归并树形态不唯一,但WPL一定是 26

归并过程中,读磁盘次数=WPL=26次

写磁盘次数=WPL=26次

磁盘I/O总次数=WPL*2=52次。

注:每个记录刚好占一个磁盘块,因此每读一个记录就需要一次读磁盘,每写一个记录就需要一次写磁盘。

在进行第一趟归并时,需要三个归并段中的记录依次读入磁盘、再按归并顺序依次写回磁盘。因此第一趟归并带来了 0+3+4=7 次读磁盘、以及7次写磁盘。

在进行第二趟归并时,需要将三个归并段中的记录依次读入磁盘、再按归并顺序依次写回磁盘,因此第二趟归并带来了 7+6+6 = 19 次读、以及19次写。

综上,经过两趟归并,读磁盘次数 = 7+19=26次,写磁盘次数=7+19=26次。

最佳败者树


3)

本题要求构造4路归并的败者树,因此需要对比关键字 3 次。

注:三次关键字对比如图下所示

首先分别取出4个初始归并段中的最小值,用于构造初始败者树。

第一次关键字对比:将关键字8、37进行对比。37更大,为"失败者";8更小,为"胜利者",晋级至下一轮对比。

第二次关键字对比:将关键字14、23进行对比。23更大,为"失败者";14更小,为"胜利者",晋级至下一轮对比。

第三次关键字对比:将上一层的两个"胜利者",即关键字8、14进行对比。14更大,为"失败者";8更小,为最终"胜利者",也就找到了最小元素。

基于构造好的败者树,每次从4个归并段中找到最小关键字所需的关键字对比次数是2次。

举个例子,在初始败者树构造完成后,可知4个归并段中,最小元素为8(来自于最左边一个归并段)。

接下来,基于已经构造好的败者树,要继续找到剩余元素中的最小关键字,仅需进行两次关键字对比。

第一次关键字对比:将关键字17、37进行对比。37更大,为"失败者";17更小,为"胜利者",晋级至下一轮对比。

第二次关键字对比:将关键字14、17进行对比。17更大,为"失败者";14更小,为最终"胜利者",也就找到了最小元素。

注:
咸鱼认为,如果考题中考到败者树,最有可能的三个出题角度是:

①问你败者树的作用

②构造k路归并的败者树时,关键字对比次数是多少?

③基于构造好的败者树,每次从k个归并段中找到最小关键字,至多/至少需要对比关键字多少次?

下面对着三个问题进行总结:

①败者树的作用是:在进行多路归并时,减少关键字对比次数。

②构造k路归并的败者树时,需要对比关键字 k-1 次。

例如:构造7路归并的败者树时,需要对比关键字6次。

③基于构造好的败者树,每次从k个归并段中找到最小关键字 所需的关键字对比次数,取决于败者树的高度和形态。万一考到这类问题,可以先画出败者树的形态,再来分析。

k路归并的败者树,形态上是一棵具有 k 个叶子结点的完全二叉树。

例如:7路归并的败者树形态如下

总共有7个叶子结点,每个叶子对应一个归并段。

基于这棵构造好的败者树,从7个归并段中找到最小关键字,最多需要3次关键字对比;最少需要2次关键字对比。

如果本轮新关键字来自于归并段1,则只需要2次关键字对比即可找到7个归并段中的最小关键字。如下所示:

如果本轮新关键字来自于归并段2,则需要3次关键字对比才能找到7个归并段中的最小关键字。如下所示:

至此,应用题打卡结束

相关推荐
LNTON羚通2 小时前
摄像机视频分析软件下载LiteAIServer视频智能分析平台玩手机打电话检测算法技术的实现
算法·目标检测·音视频·监控·视频监控
哭泣的眼泪4083 小时前
解析粗糙度仪在工业制造及材料科学和建筑工程领域的重要性
python·算法·django·virtualenv·pygame
Microsoft Word4 小时前
c++基础语法
开发语言·c++·算法
天才在此4 小时前
汽车加油行驶问题-动态规划算法(已在洛谷AC)
算法·动态规划
莫叫石榴姐5 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
茶猫_6 小时前
力扣面试题 - 25 二进制数转字符串
c语言·算法·leetcode·职场和发展
肥猪猪爸8 小时前
使用卡尔曼滤波器估计pybullet中的机器人位置
数据结构·人工智能·python·算法·机器人·卡尔曼滤波·pybullet
readmancynn9 小时前
二分基本实现
数据结构·算法
萝卜兽编程9 小时前
优先级队列
c++·算法
盼海9 小时前
排序算法(四)--快速排序
数据结构·算法·排序算法