第4章 字符串、数组和特殊矩阵
数据结构与算法_师大完整教程目录（更有python、go、pytorch、tensorflow、爬虫、人工智能教学等着你）：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/13768298.html
一、字符串
1.1 字符串的基本概念
- 字符串：由 (0) 个或多个字符构成的有限序列，元素类型为字符型的特殊线性表
1.2 字符串类的定义
- 略
1.3 字符串的存储及其实现
- 顺序存储字符串：顺序串
- 链式存储字符串：链式串
1.3.1 顺序串
-
顺序串常用操作：
- 顺序串的插入算法
- 顺序串的删除算法
- 顺序串的连接运算算法
- 求顺序串子串的算法
1.3.1.1 顺序串的存储结构
#define MAXSIZE 100
typedef struct{
char str[MAXSIZE];
int length;
} seqstring;
1.3.2 链式串
-
链式串的常用操作：
- 链式串的创建算法
- 链式串的插入算法
- 链式串的删除算法
- 链式串的连接算法
- 求链式串子串的算法
1.3.2.1 链式串的存储结构
typedef struct node{
char data;
struct node *next; // 用于存放字符串中的每个字符
} linkstrnode; // 用于指向本字符的下一个字符对应的结点的指针
typedef linkstrnode * linkstring;
二、字符串的模式匹配
2.1 朴素的模式匹配算法
- 注：暴力求解，逐个匹对，时间复杂度 (O(nm))，(n) 是正文的长度，(m) 是模式串的长度
2.2 模式匹配算法（KMP算法）
- 算法步骤（大概率不考）
- 图kmp模式匹配流程：
2.2.1 next数组求解
-
(next) 数组求解步骤：
- 第 (1) 位：(-1)
- 第 (2) 位：(0)
- 第 (n) 位：比较前 (n-1) 位，得出最长前后缀长度为 (k)，填 (k)
三、数组 （大纲未规定）
3.1 数组和数组元素
- 略
3.2 数组类的定义
- 略
3.3 数组的顺序存储及实现
- 略
四、特殊矩阵
- 特殊矩阵：对称矩阵、三角矩阵、带状矩阵、稀疏矩阵
4.1 对称矩阵的压缩存储
- 对称矩阵元素位置的计算（(L) 为每个元素占用存储空间的长度）：
[address(a_{ij}) =
egin{cases}
& address(a_{00}) + [frac{i*(i+1)}{2}+j]*L qquad ext{当i>=j时}\
& address(a_{00}) + [frac{j*(j+1)}{2}+i]*L qquad ext{当i<j时}
end{cases}
]
4.2 三角矩阵的压缩存储
4.2.1 下三角矩阵
- 下三角矩阵元素位置的计算（(L) 为每个元素占用存储空间的长度）：
[address(a_{ij}) = address(a_{00}) + [frac{i*(i+1)}{2}+j]*L qquad ext{当i>=j时}\
]
4.2.2 上三角矩阵
- 上三角矩阵元素位置的计算（(L) 为每个元素占用存储空间的长度）：
[egin{aligned}
address(a_{ij})
&= address(a_{00}) + [(n+(n-1)+(n-2)+cdots+(n-(i-1)))+j-i]*L \
&= address(a_{00}) + [i*n-frac{(i-1)*i}{2}+j-i]*L qquad ext{当i<=j时}
end{aligned}
]
- 注：((n+(n-1)+(n-2)+cdots+(n-(i-1)))) 表示 (a_{ij}) 前面的 (i) 行所有元素占用的空间；(j-i) 表示 (a_{ij}) 所在行的 (a_{ij}) 前面的元素所占用的空间
4.3 带状矩阵的压缩存储
- 带状矩阵：除第 (1) 行和最后一行外，每行都分配 (2b+1) 个元素的空间。但是把带状区域的所有元素存储于 (((2b+1)*n-2b)*L) 个存储单元中
- 带状矩阵元素位置的计算（(L) 为每个元素占用存储空间的长度）：
[egin{aligned}
address(a_{ij})
&= address(a_{00}) + ((i*(2b+1)-b)+(j-(i-b)))*L \
&= address(a_{00}) + (i*(2b+1)+j-i)*L qquad ext{当|i-j|<=b时}
end{aligned}
]
- 注：((i*(2b+1)-b)) 表示 (a_{ij}) 前面的 (i) 行所有元素占用的空间；((j-(i-b)))) 表示 (a_{ij}) 所在行的 (a_{ij}) 前面的元素所占用的空间
五、稀疏矩阵
5.1 稀疏矩阵类的定义
- 略
5.2 稀疏矩阵的顺序存储及其实现
-
稀疏矩阵的顺序存储方法：三元组表示法、带辅助行向量的二元组表示法、伪地址表示法
-
三元组表示法：((i,j,value))，其中 (i) 表示行，(j) 表示列，(value) 表示值
-
注：三元组矩阵中第一行一般体现稀疏矩阵的行数、列数和所含非零元素的总个数
-
稀疏矩阵顺序存储常用操作：
- 产生稀疏矩阵的三元组表示
- 稀疏矩阵三元组表示下转置运算的实现
5.2.1 稀疏矩阵顺序存储（三元组）存储结构
typedef struct {
int data[100][100]; // 存放稀疏矩阵的二维数组
int m, n; // 分别存放稀疏矩阵的行数和列数
} matrix;
typedef int spmatrix[100][3]; // 存放三元组
5.3 稀疏矩阵的链式存储及实现（大概率不考）
-
稀疏矩阵的链式存储方法：十字链表表示法、带行指针向量的单链表表示法、行_列表示法
-
非零元素结点的结构中有 (5) 个域：行域（(row)）、列域（(col)）、数据的值域（(val)）、指向同一列下一个非零元素的指针域（(down)）、指向同一行下一个非零元素的指针域（(right)）
-
表头结点的结构中有 (5) 个域：行域（(row)）默认为 (0)、列域（(col)）默认为 (0)、指向下一个表头的指针域（(next)）、指向同一列下一个非零元素的指针域（(down)）、指向同一行下一个非零元素的指针域（(right)）
-
稀疏矩阵的链式存储常用操作：
- 创建稀疏矩阵的十字链表表示
- 稀疏矩阵十字链表的查找算法
-
稀疏矩阵的十字链表存储方法如下图所示：
-
图稀疏矩阵的十字链表表示法：
5.3.1 稀疏矩阵链式存储（十字链法）存储结构
typedef struct matrixnode {
int row, col;
struct matrixnode *right, *down;
union {
int val;
struct matrixnode *next;
} tag;
} matrixnode;
typedef matrixnode *spmatrix;
typedef spmatrix headspmatrix[100]; // 指针数组，每个元素指向一个表头结点
六、算法设计题
- 略
七、错题集
- 稀疏矩阵常用的压缩存储方法有三元组顺序存储和十字链表两种
- 设有一个 (10×10) 的对称矩阵 (A) 采用压缩方式进行存储，存储时以按行优先的顺序存储其下三角阵，假设其起始元素(a_{00}) 的地址为 (1)，每个数据元素占 (2) 个字节，则 (a_{65}) 的地址为 (53)（元素 (a_{00}) 的地址为 (1)，不是 (2)）