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时间:2018-12-17
《大数据的结构(java版)-习的题目解答与实验指导》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案数据结构(Java版)习题解答与实验指导目录第1章绪论11.1数据结构的基本概念11.2算法2第2章线性表32.1线性表抽象数据类型32.2线性表的顺序存储和实现42.2.1线性表的顺序存储结构42.2.2顺序表42.2.3排序顺序表62.3线性表的链式存储和实现72.3.1单链表7【习题2-8】单链表结点类问题讨论。7【习2.1】使用单链表求解Josephus环问题。9【习2.2】集合并运算,单链表深拷贝的应用。102.3.2双链表12【习2.3】循环双链表的迭代方法。13【习2.4】循环双链表合并连接。14第3章串153.1串抽象数据类型153.2串的存储和实
2、现153.2.1串的存储结构153.2.2常量字符串类15【习3.1】C/C++语言,string.h中的strcpy()和strcat()函数存在下标越界错误。15【思考题3-1】逆转String串,分析算法效率。17精彩文档实用标准文案【实验题3-1】MyString类,比较串大小,忽略字母大小写。17【例3.2思考题3-2】MyInteger整数类,返回value的radix进制原码字符串。18【实验题3-9】浮点数类。193.2.3变量字符串类20【实验题3-11】删除变量串中的所有空格。4-样卷203.3串的模式匹配213.3.1Brute-Force模式匹配算法2
3、13.3.2模式匹配应用22【思考题3-4,实验题3-13】MyString类,replaceAll(pattern,s)改错。223.3.3KMP模式匹配算法22第4章栈和队列264.1栈264.2队列274.3递归29【习4.1】打印数字塔。29第5章数组和广义表315.1数组315.2特殊矩阵的压缩存储325.2.1三角矩阵、对称矩阵和对角矩阵的压缩存储325.2.2稀疏矩阵的压缩存储335.3广义表35第6章树和二叉树366.2二叉树366.3线索二叉树406.4Huffman树446.5树的表示和实现45第7章图467.1图及其抽象数据类型467.2图的表示和实现4
4、67.3图的遍历48精彩文档实用标准文案7.4最小生成树507.5最短路径51第8章查找538.1查找的基本概念538.2二分法查找548.4散列558.5二叉排序树56【实验8-1】判断一棵二叉树是否为二叉排序树,改错。56第9章排序579.1插入排序579.2交换排序589.3选择排序599.4归并排序609.5线性表的排序算法609.5.1顺序表的排序算法60【实验题9-2】归并两条排序顺序表。60第10章综合应用设计6210.1Java集合框架62【习10.1】Collection整数集合元素求和。6210.2课程设计补充选题63第1章精彩文档实用标
5、准文案第1章绪论目的:勾勒数据结构课程的轮廓,了解本课程的目的、性质和主要内容。内容:数据结构和算法概念,算法设计与分析。要求:理解数据结构基本概念,理解抽象数据类型概念;熟悉算法设计和分析方法。重点:数据的逻辑结构和存储结构概念。难点:抽象数据类型,链式存储结构,算法分析方法。实验:简单算法设计,回顾Java语言的基本语法和面向对象基本概念。1.1数据结构的基本概念习1-2什么是数据结构?数据结构概念包括哪些部分?习1-3数据的逻辑结构主要有哪三种?三者之间存在怎样的联系?习1-4数据的存储结构主要有哪些?各有何特点?习1-5不同数据结构之间共同的操作有哪些?【答】上述1-
6、1~1-4问题说明如下。①数据结构,指数据元素之间存在关系的数据元素集合。②数据结构包含数据的逻辑结构、存储结构和数据操作三方面概念。③数据的逻辑结构主要有三种:线性结构、树结构和图结构,线性结构是树的特例,树结构是图的特例。④数据的存储结构有两种:顺序存储结构和链式存储结构,两者特点分别是数据元素数据连续存储、分散存储。⑤数据操作主要有:求数据元素个数,访问、查找、插入、删除数据元素等。数据结构概念描述如图1.1所示。精彩文档实用标准文案图1.1数据结构概念习1-6数据结构与数据类型有什么区别?为什么要将数据结构设计成抽象数据类型?【答】数据结构与数据类型概念本质相同,使用
7、数据类型描述数据特性,使用数据结构描述数据之间关系。将数据结构设计成抽象数据类型,是为了“定义和实现相分离”,这也是数据类型的特点。1.2算法习1-8什么是算法?怎样描述算法?怎样衡量算法的性能?【答】算法是对问题求解过程的一种描述,是为解决一类问题给出的一个确定的、有限长的操作序列。算法特征包括:有穷性、确定性、输入、输出和可行性。可以采用自然语言或伪码描述算法的设计思想,采用程序设计语言实现算法。采用渐进分析法衡量算法性能,用时间复杂度O(f(n))表示所花费时间的量级,即时间效率;用空间复杂度O(
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