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  • 20162314补分博客汇总

    20162314补分博客汇总

    课堂测试

    • 1.Dijkstra

    Dijkstra算法,求解附图顶点A的单源最短路径

    S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合,它的初始状态为空集,那么从v出发到图中其余各顶点(终点)vi(vi∈V-S)可能达到的最短路径长度的初值为:
    d[i] = arcs[LocateVex(G, v)][i],vi∈V
    最短:从A开始,选入A到B(20),B到C(15),选入C到E(5),选入E到F(8),选入E到D(11),最短为48

    • 2.最小生成树

    构造附图带权无向图的最小生成树,给出该最小生成树代价。说明Prim和Kruskal算法差别。

    克鲁斯卡尔算法的执行步骤:
    第一步:在带权连通图中,将边的权值排序;
    第二步:判断是否需要选择这条边(此时图中的边已按权值从小到大排好序)。判断的依据是边的两个顶点是否已连通,如果连通则继续下一条;如果不连通,那么就选择使其连通。
    第三步:循环第二步,直到图中所有的顶点都在同一个连通分量中,即得到最小生成树。

    普利姆算法的核心步骤是:在带权连通图中,从图中某一顶点v开始,此时集合U={v},重复执行下述操作:在所有u∈U,w∈V-U的边(u,w)∈E中找到一条权值最小的边,将(u,w)这条边加入到已找到边的集合,并且将点w加入到集合U中,当U=V时,就找到了这颗最小生> > 成树。
    最小代价48,Prime从点入手--稠密图,Kruskal从边入手---稀疏图

    • 3.图的广度优先遍历

    写出附图从每个顶点出发的一次广度优先搜索遍历序列。

    广度优先搜索的基本思想是:

    (1)从图中的某个顶点V出发,访问之;并将其访问标志置为已被访问,即visited[i]=1;

    (2)依次访问顶点V的各个未被访问过的邻接 点,将V的全部邻接点都访问到;

    (3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,并使“先被访问的顶 点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直到图中所有已被访问过的顶 点的邻接点都被访问到。

    依此类推,直到图中所有顶点都被访问完为止 。

    A:A---BDE---C
    B:B---CD---E
    C:C---E
    D:D---CE
    E:E

    • 4.图的深度优先遍历

    写出附从每个顶点出发的一次深度优先搜索遍历序列。

    深度优先遍历
    具体步骤如下:
        (1)初始化:将所有顶点置为未访问,其父亲结点均为-1

        (2)遍历每一个顶点u,如果它未访问,则对该顶点进行(3)操作

        (3)置该顶点u为正在访问。对于u的每一个相邻顶点v,如果v未被访问,对v重复(3)操作,直至找到所有相邻顶点为止。置顶点u为已访问。

        (4)若所有的顶点都被考察,则搜索停止。

    ABCE BCE DCE
    ADCE BDCE DE
    AE BDE
    ABDCE
    ADE CE
    ABDE

    • 5.十字链表

    有向图的十字链表

    十字链表(Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构。可以看成是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的一种链表。在十字链表中,对应于有向图中每一条弧都有一个结点,对应于每个定顶点也有一个结点。

    • 6.构造哈夫曼树

    在作业本上分别针对权值集合W=(6,5,3,4,60,18,77)和W=(7,2,4,5,8)构造哈夫曼树

    哈夫曼树的构造:假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn,哈夫曼树的构造规则为:

    1. 将w1、w2、…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点);
    2. 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和;
    3. 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林;
    4. 重复(02)、(03)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树。

    • 7.中后序构建树

    已知中,后序构建树

    1、得到有后序序列的最后一个节点,设为a,除去最后一个节点前边序列为 S0

    2、在中序序列中查找a的位置,其左边序列为S1,右部序列为S2,即 S1 a S2

    3、根据S1、S2的长度将S0划分为两个序列S01, S02

    4、该序列对应的根节点为a,左子树为根据后序序列S01和中序序列S0得到的子树,右子树为根据后序序列S11和中序序列S1得到的子树

    • 8.遍历树

    中序
    中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。在二叉树中,先左后根再右。巧记:左根右。

    D→B→H→E→K→I→A→F→C→G→J

    • 9.树计算

    树计算方法和技巧:
    (1)在二叉树的第k 层上,最多有2k-1(k≥1)个结点,
    (2)深度为m的二叉树最多有2m-1 个结点,
    (3)度为0 的结点(即叶子结点)总是比度为2 的结点多一个,
    (4)具有n 个结点的二叉树,其深度至少为[log2n]+1,其中[log2n] 表示取log2n 的整数部分,
    (5)具有n 个结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1

    1、高度为7,叶节点数为50
    2、至少2(h-1)个,至多2h-1个
    3、n2+2n3+3n4+...+(m-1)*nm+1

    • 10.排序课堂测试

    1 用JDB或IDEA单步跟踪对3 8 12 34 54 84 91 110进行快速排序的过程
    2 提交第一趟完成时数据情况的截图,要全屏,包含自己的学号信息
    3 课下把代码推送到代码托管平台

    代码我压缩后微信上发给你。

    • 11.查找课堂测试

    1 用JDB或IDEA单步跟踪在下列数据中(3 8 12 34 54 84 91 110)查找45和54的过程,对比使用顺序查找和二分查找的执行过程
    2提交测试找到或找不到那一步的截图,要全屏,包含自己的学号信息
    3课下把代码推送到代码托管平台

    顺序查找54 (找到的那个)

    顺序查找45(找不到的那个)

    二分查找54(找到的那个)

    二分查找45(找不到的那个)

    代码我微信上发给你

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/CS162314/p/8007632.html
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