1.3 最大子列和问题
//分治法
int Max3( int A, int B, int C )
{ /* 返回3个整数中的最大值 */
return A > B ? A > C ? A : C : B > C ? B : C;
}
int DivideAndConquer( int List[], int left, int right )
{ /* 分治法求List[left]到List[right]的最大子列和 */
int MaxLeftSum, MaxRightSum; /* 存放左右子问题的解 */
int MaxLeftBorderSum, MaxRightBorderSum; /*存放跨分界线的结果*/
int LeftBorderSum, RightBorderSum;
int center, i;
if( left == right ) { /* 递归的终止条件，子列只有1个数字 */
if( List[left] > 0 ) return List[left];
else return 0;
}
/* 下面是"分"的过程 */
center = ( left + right ) / 2; /* 找到中分点 */
/* 递归求得两边子列的最大和 */
MaxLeftSum = DivideAndConquer( List, left, center );
MaxRightSum = DivideAndConquer( List, center+1, right );
/* 下面求跨分界线的最大子列和 */
MaxLeftBorderSum = 0; LeftBorderSum = 0;
for( i=center; i>=left; i-- ) { /* 从中线向左扫描 */
LeftBorderSum += List[i];
if( LeftBorderSum > MaxLeftBorderSum )
MaxLeftBorderSum = LeftBorderSum;
} /* 左边扫描结束 */
MaxRightBorderSum = 0; RightBorderSum = 0;
for( i=center+1; i<=right; i++ ) { /* 从中线向右扫描 */
RightBorderSum += List[i];
if( RightBorderSum > MaxRightBorderSum )
MaxRightBorderSum = RightBorderSum;
} /* 右边扫描结束 */
/* 下面返回"治"的结果 */
return Max3( MaxLeftSum, MaxRightSum, MaxLeftBorderSum + MaxRightBorderSum );
}
int MaxSubseqSum3( int List[], int N )
{ /* 保持与前2种算法相同的函数接口 */
return DivideAndConquer( List, 0, N-1 );
}
2.1 线性表及其实现
//线性表的定义与操作——顺序表
typedef int Position;
typedef struct LNode *List;
struct LNode {
ElementType Data[MAXSIZE];
Position Last;
};
/* 初始化 */
List MakeEmpty()
{
List L;
L = (List)malloc(sizeof(struct LNode));
L->Last = -1;
return L;
}
/* 查找 */
#define ERROR -1
Position Find( List L, ElementType X )
{
Position i = 0;
while( i <= L->Last && L->Data[i]!= X )
i++;
if ( i > L->Last ) return ERROR; /* 如果没找到，返回错误信息 */
else return i; /* 找到后返回的是存储位置 */
}
/* 插入 */
/*注意:在插入位置参数P上与课程视频有所不同，课程视频中i是序列位序（从1开始），这里P是存储下标位置（从0开始），两者差1*/
bool Insert( List L, ElementType X, Position P )
{ /* 在L的指定位置P前插入一个新元素X */
Position i;
if ( L->Last == MAXSIZE-1) {
/* 表空间已满，不能插入 */
printf("表满");
return false;
}
if ( P<0 || P>L->Last+1 ) { /* 检查插入位置的合法性 */
printf("位置不合法");
return false;
}
for( i=L->Last; i>=P; i-- )
L->Data[i+1] = L->Data[i]; /* 将位置P及以后的元素顺序向后移动 */
L->Data[P] = X; /* 新元素插入 */
L->Last++; /* Last仍指向最后元素 */
return true;
}
/* 删除 */
/*注意:在删除位置参数P上与课程视频有所不同，课程视频中i是序列位序（从1开始），这里P是存储下标位置（从0开始），两者差1*/
bool Delete( List L, Position P )
{ /* 从L中删除指定位置P的元素 */
Position i;
if( P<0 || P>L->Last ) { /* 检查空表及删除位置的合法性 */
printf("位置%d不存在元素", P );
return false;
}
for( i=P+1; i<=L->Last; i++ )
L->Data[i-1] = L->Data[i]; /* 将位置P+1及以后的元素顺序向前移动 */
L->Last--; /* Last仍指向最后元素 */
return true;
}
//线性表的定义与操作——链式表
typedef struct LNode *PtrToLNode;
struct LNode {
ElementType Data;
PtrToLNode Next;
};
typedef PtrToLNode Position;
typedef PtrToLNode List;
/* 查找 */
#define ERROR NULL
Position Find( List L, ElementType X )
{
Position p = L; /* p指向L的第1个结点 */
while ( p && p->Data!=X )
p = p->Next;
/* 下列语句可以用 return p; 替换 */
if ( p )
return p;
else
return ERROR;
}
/* 带头结点的插入 */
/*注意:在插入位置参数P上与课程视频有所不同，课程视频中i是序列位序（从1开始），这里P是链表结点指针，在P之前插入新结点 */
bool Insert( List L, ElementType X, Position P )
{ /* 这里默认L有头结点 */
Position tmp, pre;
/* 查找P的前一个结点 */
for ( pre=L; pre&&pre->Next!=P; pre=pre->Next ) ;
if ( pre==NULL ) { /* P所指的结点不在L中 */
printf("插入位置参数错误\n");
return false;
}
else { /* 找到了P的前一个结点pre */
/* 在P前插入新结点 */
tmp = (Position)malloc(sizeof(struct LNode)); /* 申请、填装结点 */
tmp->Data = X;
tmp->Next = P;
pre->Next = tmp;
return true;
}
}
/* 带头结点的删除 */
/*注意:在删除位置参数P上与课程视频有所不同，课程视频中i是序列位序（从1开始），这里P是拟删除结点指针 */
bool Delete( List L, Position P )
{ /* 这里默认L有头结点 */
Position tmp, pre;
/* 查找P的前一个结点 */
for ( pre=L; pre&&pre->Next!=P; pre=pre->Next ) ;
if ( pre==NULL || P==NULL) { /* P所指的结点不在L中 */
printf("删除位置参数错误\n");
return false;
}
else { /* 找到了P的前一个结点pre */
/* 将P位置的结点删除 */
pre->Next = P->Next;
free(P);
return true;
}
}
2.2 堆栈
//堆栈的定义与操作——顺序存储
typedef int Position;
struct SNode {
ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */
Position Top; /* 栈顶指针 */
int MaxSize; /* 堆栈最大容量 */
};
typedef struct SNode *Stack;
Stack CreateStack( int MaxSize )
{
Stack S = (Stack)malloc(sizeof(struct SNode));
S->Data = (ElementType *)malloc(MaxSize * sizeof(ElementType));
S->Top = -1;
S->MaxSize = MaxSize;
return S;
}
bool IsFull( Stack S )
{
return (S->Top == S->MaxSize-1);
}
bool Push( Stack S, ElementType X )
{
if ( IsFull(S) ) {
printf("堆栈满");
return false;
}
else {
S->Data[++(S->Top)] = X;
return true;
}
}
bool IsEmpty( Stack S )
{
return (S->Top == -1);
}
ElementType Pop( Stack S )
{
if ( IsEmpty(S) ) {
printf("堆栈空");
return ERROR; /* ERROR是ElementType的特殊值，标志错误 */
}
else
return ( S->Data[(S->Top)--] );
}
//堆栈的定义与操作——链式存储
typedef struct SNode *PtrToSNode;
struct SNode {
ElementType Data;
PtrToSNode Next;
};
typedef PtrToSNode Stack;
Stack CreateStack( )
{ /* 构建一个堆栈的头结点，返回该结点指针 */
Stack S;
S = (Stack)malloc(sizeof(struct SNode));
S->Next = NULL;
return S;
}
bool IsEmpty ( Stack S )
{ /* 判断堆栈S是否为空，若是返回true；否则返回false */
return ( S->Next == NULL );
}
bool Push( Stack S, ElementType X )
{ /* 将元素X压入堆栈S */
PtrToSNode TmpCell;
TmpCell = (PtrToSNode)malloc(sizeof(struct SNode));
TmpCell->Data = X;
TmpCell->Next = S->Next;
S->Next = TmpCell;
return true;
}
ElementType Pop( Stack S )
{ /* 删除并返回堆栈S的栈顶元素 */
PtrToSNode FirstCell;
ElementType TopElem;
if( IsEmpty(S) ) {
printf("堆栈空");
return ERROR;
}
else {
FirstCell = S->Next;
TopElem = FirstCell->Data;
S->Next = FirstCell->Next;
free(FirstCell);
return TopElem;
}
}
2.3 队列
//队列的定义与操作——顺序存储
typedef int Position;
struct QNode {
ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */
Position Front, Rear; /* 队列的头、尾指针 */
int MaxSize; /* 队列最大容量 */
};
typedef struct QNode *Queue;
Queue CreateQueue( int MaxSize )
{
Queue Q = (Queue)malloc(sizeof(struct QNode));
Q->Data = (ElementType *)malloc(MaxSize * sizeof(ElementType));
Q->Front = Q->Rear = 0;
Q->MaxSize = MaxSize;
return Q;
}
bool IsFull( Queue Q )
{
return ((Q->Rear+1)%Q->MaxSize == Q->Front);
}
bool AddQ( Queue Q, ElementType X )
{
if ( IsFull(Q) ) {
printf("队列满");
return false;
}
else {
Q->Rear = (Q->Rear+1)%Q->MaxSize;
Q->Data[Q->Rear] = X;
return true;
}
}
bool IsEmpty( Queue Q )
{
return (Q->Front == Q->Rear);
}
ElementType DeleteQ( Queue Q )
{
if ( IsEmpty(Q) ) {
printf("队列空");
return ERROR;
}
else {
Q->Front =(Q->Front+1)%Q->MaxSize;
return Q->Data[Q->Front];
}
}
//队列的定义与操作——链式存储
typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node { /* 队列中的结点 */
ElementType Data;
PtrToNode Next;
};
typedef PtrToNode Position;
struct QNode {
Position Front, Rear; /* 队列的头、尾指针 */
int MaxSize; /* 队列最大容量 */
};
typedef struct QNode *Queue;
bool IsEmpty( Queue Q )
{
return ( Q->Front == NULL);
}
ElementType DeleteQ( Queue Q )
{
Position FrontCell;
ElementType FrontElem;
if ( IsEmpty(Q) ) {
printf("队列空");
return ERROR;
}
else {
FrontCell = Q->Front;
if ( Q->Front == Q->Rear ) /* 若队列只有一个元素 */
Q->Front = Q->Rear = NULL; /* 删除后队列置为空 */
else
Q->Front = Q->Front->Next;
FrontElem = FrontCell->Data;
free( FrontCell ); /* 释放被删除结点空间 */
return FrontElem;
}
}
3.1 二叉树的链表结构
typedef struct TNode *Position;
typedef Position BinTree; /* 二叉树类型 */
struct TNode{ /* 树结点定义 */
ElementType Data; /* 结点数据 */
BinTree Left; /* 指向左子树 */
BinTree Right; /* 指向右子树 */
};
3.3 二叉树的4种遍历
void InorderTraversal( BinTree BT )
{
if( BT ) {
InorderTraversal( BT->Left );
/* 此处假设对BT结点的访问就是打印数据 */
printf("%d ", BT->Data); /* 假设数据为整型 */
InorderTraversal( BT->Right );
}
}
void PreorderTraversal( BinTree BT )
{
if( BT ) {
printf("%d ", BT->Data );
PreorderTraversal( BT->Left );
PreorderTraversal( BT->Right );
}
}
void PostorderTraversal( BinTree BT )
{
if( BT ) {
PostorderTraversal( BT->Left );
PostorderTraversal( BT->Right );
printf("%d ", BT->Data);
}
}
void LevelorderTraversal ( BinTree BT )
{
Queue Q;
BinTree T;
if ( !BT ) return; /* 若是空树则直接返回 */
Q = CreatQueue(); /* 创建空队列Q */
AddQ( Q, BT );
while ( !IsEmpty(Q) ) {
T = DeleteQ( Q );
printf("%d ", T->Data); /* 访问取出队列的结点 */
if ( T->Left ) AddQ( Q, T->Left );
if ( T->Right ) AddQ( Q, T->Right );
}
}
4.1 二叉搜索树的插入与删除
BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X )
{
if( !BST ){ /* 若原树为空，生成并返回一个结点的二叉搜索树 */
BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode));
BST->Data = X;
BST->Left = BST->Right = NULL;
}
else { /* 开始找要插入元素的位置 */
if( X < BST->Data )
BST->Left = Insert( BST->Left, X ); /*递归插入左子树*/
else if( X > BST->Data )
BST->Right = Insert( BST->Right, X ); /*递归插入右子树*/
/* else X已经存在，什么都不做 */
}
return BST;
}
BinTree Delete( BinTree BST, ElementType X )
{
Position Tmp;
if( !BST )
printf("要删除的元素未找到");
else {
if( X < BST->Data )
BST->Left = Delete( BST->Left, X ); /* 从左子树递归删除 */
else if( X > BST->Data )
BST->Right = Delete( BST->Right, X ); /* 从右子树递归删除 */
else { /* BST就是要删除的结点 */
/* 如果被删除结点有左右两个子结点 */
if( BST->Left && BST->Right ) {
/* 从右子树中找最小的元素填充删除结点 */
Tmp = FindMin( BST->Right );
BST->Data = Tmp->Data;
/* 从右子树中删除最小元素 */
BST->Right = Delete( BST->Right, BST->Data );
}
else { /* 被删除结点有一个或无子结点 */
Tmp = BST;
if( !BST->Left ) /* 只有右孩子或无子结点 */
BST = BST->Right;
else /* 只有左孩子 */
BST = BST->Left;
free( Tmp );
}
}
}
return BST;
}
4.2 平衡二叉树——AVL树的旋转与插入
typedef struct AVLNode *Position;
typedef Position AVLTree; /* AVL树类型 */
struct AVLNode{
ElementType Data; /* 结点数据 */
AVLTree Left; /* 指向左子树 */
AVLTree Right; /* 指向右子树 */
int Height; /* 树高 */
};
int Max ( int a, int b )
{
return a > b ? a : b;
}
AVLTree SingleLeftRotation ( AVLTree A )
{ /* 注意：A必须有一个左子结点B */
/* 将A与B做左单旋，更新A与B的高度，返回新的根结点B */
AVLTree B = A->Left;
A->Left = B->Right;
B->Right = A;
A->Height = Max( GetHeight(A->Left), GetHeight(A->Right) ) + 1;
B->Height = Max( GetHeight(B->Left), A->Height ) + 1;
return B;
}
AVLTree DoubleLeftRightRotation ( AVLTree A )
{ /* 注意：A必须有一个左子结点B，且B必须有一个右子结点C */
/* 将A、B与C做两次单旋，返回新的根结点C */
/* 将B与C做右单旋，C被返回 */
A->Left = SingleRightRotation(A->Left);
/* 将A与C做左单旋，C被返回 */
return SingleLeftRotation(A);
}
/*************************************/
/* 对称的右单旋与右-左双旋请自己实现 */
/*************************************/
AVLTree Insert( AVLTree T, ElementType X )
{ /* 将X插入AVL树T中，并且返回调整后的AVL树 */
if ( !T ) { /* 若插入空树，则新建包含一个结点的树 */
T = (AVLTree)malloc(sizeof(struct AVLNode));
T->Data = X;
T->Height = 0;
T->Left = T->Right = NULL;
} /* if (插入空树) 结束 */
else if ( X < T->Data ) {
/* 插入T的左子树 */
T->Left = Insert( T->Left, X);
/* 如果需要左旋 */
if ( GetHeight(T->Left)-GetHeight(T->Right) == 2 )
if ( X < T->Left->Data )
T = SingleLeftRotation(T); /* 左单旋 */
else
T = DoubleLeftRightRotation(T); /* 左-右双旋 */
} /* else if (插入左子树) 结束 */
else if ( X > T->Data ) {
/* 插入T的右子树 */
T->Right = Insert( T->Right, X );
/* 如果需要右旋 */
if ( GetHeight(T->Left)-GetHeight(T->Right) == -2 )
if ( X > T->Right->Data )
T = SingleRightRotation(T); /* 右单旋 */
else
T = DoubleRightLeftRotation(T); /* 右-左双旋 */
} /* else if (插入右子树) 结束 */
/* else X == T->Data，无须插入 */
/* 别忘了更新树高 */
T->Height = Max( GetHeight(T->Left), GetHeight(T->Right) ) + 1;
return T;
}
5.1 堆的定义与操作
typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */
struct HNode {
ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */
int Size; /* 堆中当前元素个数 */
int Capacity; /* 堆的最大容量 */
};
typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */
typedef Heap MinHeap; /* 最小堆 */
#define MAXDATA 1000 /* 该值应根据具体情况定义为大于堆中所有可能元素的值 */
MaxHeap CreateHeap( int MaxSize )
{ /* 创建容量为MaxSize的空的最大堆 */
MaxHeap H = (MaxHeap)malloc(sizeof(struct HNode));
H->Data = (ElementType *)malloc((MaxSize+1)*sizeof(ElementType));
H->Size = 0;
H->Capacity = MaxSize;
H->Data[0] = MAXDATA; /* 定义"哨兵"为大于堆中所有可能元素的值*/
return H;
}
bool IsFull( MaxHeap H )
{
return (H->Size == H->Capacity);
}
bool Insert( MaxHeap H, ElementType X )
{ /* 将元素X插入最大堆H，其中H->Data[0]已经定义为哨兵 */
int i;
if ( IsFull(H) ) {
printf("最大堆已满");
return false;
}
i = ++H->Size; /* i指向插入后堆中的最后一个元素的位置 */
for ( ; H->Data[i/2] < X; i/=2 )
H->Data[i] = H->Data[i/2]; /* 上滤X */
H->Data[i] = X; /* 将X插入 */
return true;
}
#define ERROR -1 /* 错误标识应根据具体情况定义为堆中不可能出现的元素值 */
bool IsEmpty( MaxHeap H )
{
return (H->Size == 0);
}
ElementType DeleteMax( MaxHeap H )
{ /* 从最大堆H中取出键值为最大的元素，并删除一个结点 */
int Parent, Child;
ElementType MaxItem, X;
if ( IsEmpty(H) ) {
printf("最大堆已为空");
return ERROR;
}
MaxItem = H->Data[1]; /* 取出根结点存放的最大值 */
/* 用最大堆中最后一个元素从根结点开始向上过滤下层结点 */
X = H->Data[H->Size--]; /* 注意当前堆的规模要减小 */
for( Parent=1; Parent*2<=H->Size; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2;
if( (Child!=H->Size) && (H->Data[Child]<H->Data[Child+1]) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较大者 */
if( X >= H->Data[Child] ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
H->Data[Parent] = H->Data[Child];
}
H->Data[Parent] = X;
return MaxItem;
}
/*----------- 建造最大堆 -----------*/
void PercDown( MaxHeap H, int p )
{ /* 下滤：将H中以H->Data[p]为根的子堆调整为最大堆 */
int Parent, Child;
ElementType X;
X = H->Data[p]; /* 取出根结点存放的值 */
for( Parent=p; Parent*2<=H->Size; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2;
if( (Child!=H->Size) && (H->Data[Child]<H->Data[Child+1]) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较大者 */
if( X >= H->Data[Child] ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
H->Data[Parent] = H->Data[Child];
}
H->Data[Parent] = X;
}
void BuildHeap( MaxHeap H )
{ /* 调整H->Data[]中的元素，使满足最大堆的有序性 */
/* 这里假设所有H->Size个元素已经存在H->Data[]中 */
int i;
/* 从最后一个结点的父节点开始，到根结点1 */
for( i = H->Size/2; i>0; i-- )
PercDown( H, i );
}
5.3 集合的定义与并查操作
#define MAXN 1000 /* 集合最大元素个数 */
typedef int ElementType; /* 默认元素可以用非负整数表示 */
typedef int SetName; /* 默认用根结点的下标作为集合名称 */
typedef ElementType SetType[MAXN]; /* 假设集合元素下标从0开始 */
void Union( SetType S, SetName Root1, SetName Root2 )
{ /* 这里默认Root1和Root2是不同集合的根结点 */
/* 保证小集合并入大集合 */
if ( S[Root2] < S[Root1] ) { /* 如果集合2比较大 */
S[Root2] += S[Root1]; /* 集合1并入集合2 */
S[Root1] = Root2;
}
else { /* 如果集合1比较大 */
S[Root1] += S[Root2]; /* 集合2并入集合1 */
S[Root2] = Root1;
}
}
SetName Find( SetType S, ElementType X )
{ /* 默认集合元素全部初始化为-1 */
if ( S[X] < 0 ) /* 找到集合的根 */
return X;
else
return S[X] = Find( S, S[X] ); /* 路径压缩 */
}
6.1 图的建立——邻接矩阵表示
/* 图的邻接矩阵表示法 */
#define MaxVertexNum 100 /* 最大顶点数设为100 */
#define INFINITY 65535 /* ∞设为双字节无符号整数的最大值65535*/
typedef int Vertex; /* 用顶点下标表示顶点,为整型 */
typedef int WeightType; /* 边的权值设为整型 */
typedef char DataType; /* 顶点存储的数据类型设为字符型 */
/* 边的定义 */
typedef struct ENode *PtrToENode;
struct ENode{
Vertex V1, V2; /* 有向边<V1, V2> */
WeightType Weight; /* 权重 */
};
typedef PtrToENode Edge;
/* 图结点的定义 */
typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{
int Nv; /* 顶点数 */
int Ne; /* 边数 */
WeightType G[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; /* 邻接矩阵 */
DataType Data[MaxVertexNum]; /* 存顶点的数据 */
/* 注意：很多情况下，顶点无数据，此时Data[]可以不用出现 */
};
typedef PtrToGNode MGraph; /* 以邻接矩阵存储的图类型 */
MGraph CreateGraph( int VertexNum )
{ /* 初始化一个有VertexNum个顶点但没有边的图 */
Vertex V, W;
MGraph Graph;
Graph = (MGraph)malloc(sizeof(struct GNode)); /* 建立图 */
Graph->Nv = VertexNum;
Graph->Ne = 0;
/* 初始化邻接矩阵 */
/* 注意：这里默认顶点编号从0开始，到(Graph->Nv - 1) */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
for (W=0; W<Graph->Nv; W++)
Graph->G[V][W] = INFINITY;
return Graph;
}
void InsertEdge( MGraph Graph, Edge E )
{
/* 插入边 <V1, V2> */
Graph->G[E->V1][E->V2] = E->Weight;
/* 若是无向图，还要插入边<V2, V1> */
Graph->G[E->V2][E->V1] = E->Weight;
}
MGraph BuildGraph()
{
MGraph Graph;
Edge E;
Vertex V;
int Nv, i;
scanf("%d", &Nv); /* 读入顶点个数 */
Graph = CreateGraph(Nv); /* 初始化有Nv个顶点但没有边的图 */
scanf("%d", &(Graph->Ne)); /* 读入边数 */
if ( Graph->Ne != 0 ) { /* 如果有边 */
E = (Edge)malloc(sizeof(struct ENode)); /* 建立边结点 */
/* 读入边，格式为"起点 终点 权重"，插入邻接矩阵 */
for (i=0; i<Graph->Ne; i++) {
scanf("%d %d %d", &E->V1, &E->V2, &E->Weight);
/* 注意：如果权重不是整型，Weight的读入格式要改 */
InsertEdge( Graph, E );
}
}
/* 如果顶点有数据的话，读入数据 */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
scanf(" %c", &(Graph->Data[V]));
return Graph;
}
//图的建立——邻接表表示
/* 图的邻接表表示法 */
#define MaxVertexNum 100 /* 最大顶点数设为100 */
typedef int Vertex; /* 用顶点下标表示顶点,为整型 */
typedef int WeightType; /* 边的权值设为整型 */
typedef char DataType; /* 顶点存储的数据类型设为字符型 */
/* 边的定义 */
typedef struct ENode *PtrToENode;
struct ENode{
Vertex V1, V2; /* 有向边<V1, V2> */
WeightType Weight; /* 权重 */
};
typedef PtrToENode Edge;
/* 邻接点的定义 */
typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode;
struct AdjVNode{
Vertex AdjV; /* 邻接点下标 */
WeightType Weight; /* 边权重 */
PtrToAdjVNode Next; /* 指向下一个邻接点的指针 */
};
/* 顶点表头结点的定义 */
typedef struct Vnode{
PtrToAdjVNode FirstEdge;/* 边表头指针 */
DataType Data; /* 存顶点的数据 */
/* 注意：很多情况下，顶点无数据，此时Data可以不用出现 */
} AdjList[MaxVertexNum]; /* AdjList是邻接表类型 */
/* 图结点的定义 */
typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{
int Nv; /* 顶点数 */
int Ne; /* 边数 */
AdjList G; /* 邻接表 */
};
typedef PtrToGNode LGraph; /* 以邻接表方式存储的图类型 */
LGraph CreateGraph( int VertexNum )
{ /* 初始化一个有VertexNum个顶点但没有边的图 */
Vertex V;
LGraph Graph;
Graph = (LGraph)malloc( sizeof(struct GNode) ); /* 建立图 */
Graph->Nv = VertexNum;
Graph->Ne = 0;
/* 初始化邻接表头指针 */
/* 注意：这里默认顶点编号从0开始，到(Graph->Nv - 1) */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
Graph->G[V].FirstEdge = NULL;
return Graph;
}
void InsertEdge( LGraph Graph, Edge E )
{
PtrToAdjVNode NewNode;
/* 插入边 <V1, V2> */
/* 为V2建立新的邻接点 */
NewNode = (PtrToAdjVNode)malloc(sizeof(struct AdjVNode));
NewNode->AdjV = E->V2;
NewNode->Weight = E->Weight;
/* 将V2插入V1的表头 */
NewNode->Next = Graph->G[E->V1].FirstEdge;
Graph->G[E->V1].FirstEdge = NewNode;
/* 若是无向图，还要插入边 <V2, V1> */
/* 为V1建立新的邻接点 */
NewNode = (PtrToAdjVNode)malloc(sizeof(struct AdjVNode));
NewNode->AdjV = E->V1;
NewNode->Weight = E->Weight;
/* 将V1插入V2的表头 */
NewNode->Next = Graph->G[E->V2].FirstEdge;
Graph->G[E->V2].FirstEdge = NewNode;
}
LGraph BuildGraph()
{
LGraph Graph;
Edge E;
Vertex V;
int Nv, i;
scanf("%d", &Nv); /* 读入顶点个数 */
Graph = CreateGraph(Nv); /* 初始化有Nv个顶点但没有边的图 */
scanf("%d", &(Graph->Ne)); /* 读入边数 */
if ( Graph->Ne != 0 ) { /* 如果有边 */
E = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode) ); /* 建立边结点 */
/* 读入边，格式为"起点 终点 权重"，插入邻接矩阵 */
for (i=0; i<Graph->Ne; i++) {
scanf("%d %d %d", &E->V1, &E->V2, &E->Weight);
/* 注意：如果权重不是整型，Weight的读入格式要改 */
InsertEdge( Graph, E );
}
}
/* 如果顶点有数据的话，读入数据 */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
scanf(" %c", &(Graph->G[V].Data));
return Graph;
}
6.2 图的遍历
//邻接表存储的图 - DFS
/* 邻接表存储的图 - DFS */
void Visit( Vertex V )
{
printf("正在访问顶点%d\n", V);
}
/* Visited[]为全局变量，已经初始化为false */
void DFS( LGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) )
{ /* 以V为出发点对邻接表存储的图Graph进行DFS搜索 */
PtrToAdjVNode W;
Visit( V ); /* 访问第V个顶点 */
Visited[V] = true; /* 标记V已访问 */
for( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next ) /* 对V的每个邻接点W->AdjV */
if ( !Visited[W->AdjV] ) /* 若W->AdjV未被访问 */
DFS( Graph, W->AdjV, Visit ); /* 则递归访问之 */
}
//邻接矩阵存储的图 - BFS
/* 邻接矩阵存储的图 - BFS */
/* IsEdge(Graph, V, W)检查<V, W>是否图Graph中的一条边，即W是否V的邻接点。 */
/* 此函数根据图的不同类型要做不同的实现，关键取决于对不存在的边的表示方法。*/
/* 例如对有权图, 如果不存在的边被初始化为INFINITY, 则函数实现如下: */
bool IsEdge( MGraph Graph, Vertex V, Vertex W )
{
return Graph->G[V][W]<INFINITY ? true : false;
}
/* Visited[]为全局变量，已经初始化为false */
void BFS ( MGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) )
{ /* 以S为出发点对邻接矩阵存储的图Graph进行BFS搜索 */
Queue Q;
Vertex V, W;
Q = CreateQueue( MaxSize ); /* 创建空队列, MaxSize为外部定义的常数 */
/* 访问顶点S：此处可根据具体访问需要改写 */
Visit( S );
Visited[S] = true; /* 标记S已访问 */
AddQ(Q, S); /* S入队列 */
while ( !IsEmpty(Q) ) {
V = DeleteQ(Q); /* 弹出V */
for( W=0; W<Graph->Nv; W++ ) /* 对图中的每个顶点W */
/* 若W是V的邻接点并且未访问过 */
if ( !Visited[W] && IsEdge(Graph, V, W) ) {
/* 访问顶点W */
Visit( W );
Visited[W] = true; /* 标记W已访问 */
AddQ(Q, W); /* W入队列 */
}
} /* while结束*/
}
7.1 最短路径问题
//最短路径问题
/* 邻接表存储 - 无权图的单源最短路算法 */
/* dist[]和path[]全部初始化为-1 */
void Unweighted ( LGraph Graph, int dist[], int path[], Vertex S )
{
Queue Q;
Vertex V;
PtrToAdjVNode W;
Q = CreateQueue( Graph->Nv ); /* 创建空队列, MaxSize为外部定义的常数 */
dist[S] = 0; /* 初始化源点 */
AddQ (Q, S);
while( !IsEmpty(Q) ){
V = DeleteQ(Q);
for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next ) /* 对V的每个邻接点W->AdjV */
if ( dist[W->AdjV]==-1 ) { /* 若W->AdjV未被访问过 */
dist[W->AdjV] = dist[V]+1; /* W->AdjV到S的距离更新 */
path[W->AdjV] = V; /* 将V记录在S到W->AdjV的路径上 */
AddQ(Q, W->AdjV);
}
} /* while结束*/
}
/* 邻接矩阵存储 - 有权图的单源最短路算法 */
Vertex FindMinDist( MGraph Graph, int dist[], int collected[] )
{ /* 返回未被收录顶点中dist最小者 */
Vertex MinV, V;
int MinDist = INFINITY;
for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
if ( collected[V]==false && dist[V]<MinDist) {
/* 若V未被收录，且dist[V]更小 */
MinDist = dist[V]; /* 更新最小距离 */
MinV = V; /* 更新对应顶点 */
}
}
if (MinDist < INFINITY) /* 若找到最小dist */
return MinV; /* 返回对应的顶点下标 */
else return ERROR; /* 若这样的顶点不存在，返回错误标记 */
}
bool Dijkstra( MGraph Graph, int dist[], int path[], Vertex S )
{
int collected[MaxVertexNum];
Vertex V, W;
/* 初始化：此处默认邻接矩阵中不存在的边用INFINITY表示 */
for ( V=0; V<Graph->Nv; V++ ) {
dist[V] = Graph->G[S][V];
if ( dist[V]<INFINITY )
path[V] = S;
else
path[V] = -1;
collected[V] = false;
}
/* 先将起点收入集合 */
dist[S] = 0;
collected[S] = true;
while (1) {
/* V = 未被收录顶点中dist最小者 */
V = FindMinDist( Graph, dist, collected );
if ( V==ERROR ) /* 若这样的V不存在 */
break; /* 算法结束 */
collected[V] = true; /* 收录V */
for( W=0; W<Graph->Nv; W++ ) /* 对图中的每个顶点W */
/* 若W是V的邻接点并且未被收录 */
if ( collected[W]==false && Graph->G[V][W]<INFINITY ) {
if ( Graph->G[V][W]<0 ) /* 若有负边 */
return false; /* 不能正确解决，返回错误标记 */
/* 若收录V使得dist[W]变小 */
if ( dist[V]+Graph->G[V][W] < dist[W] ) {
dist[W] = dist[V]+Graph->G[V][W]; /* 更新dist[W] */
path[W] = V; /* 更新S到W的路径 */
}
}
} /* while结束*/
return true; /* 算法执行完毕，返回正确标记 */
}
/* 邻接矩阵存储 - 多源最短路算法 */
bool Floyd( MGraph Graph, WeightType D[][MaxVertexNum], Vertex path[][MaxVertexNum] )
{
Vertex i, j, k;
/* 初始化 */
for ( i=0; i<Graph->Nv; i++ )
for( j=0; j<Graph->Nv; j++ ) {
D[i][j] = Graph->G[i][j];
path[i][j] = -1;
}
for( k=0; k<Graph->Nv; k++ )
for( i=0; i<Graph->Nv; i++ )
for( j=0; j<Graph->Nv; j++ )
if( D[i][k] + D[k][j] < D[i][j] ) {
D[i][j] = D[i][k] + D[k][j];
if ( i==j && D[i][j]<0 ) /* 若发现负值圈 */
return false; /* 不能正确解决，返回错误标记 */
path[i][j] = k;
}
return true; /* 算法执行完毕，返回正确标记 */
}
8.1 最小生成树问题
/* 邻接矩阵存储 - Prim最小生成树算法 */
Vertex FindMinDist( MGraph Graph, WeightType dist[] )
{ /* 返回未被收录顶点中dist最小者 */
Vertex MinV, V;
WeightType MinDist = INFINITY;
for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
if ( dist[V]!=0 && dist[V]<MinDist) {
/* 若V未被收录，且dist[V]更小 */
MinDist = dist[V]; /* 更新最小距离 */
MinV = V; /* 更新对应顶点 */
}
}
if (MinDist < INFINITY) /* 若找到最小dist */
return MinV; /* 返回对应的顶点下标 */
else return ERROR; /* 若这样的顶点不存在，返回-1作为标记 */
}
int Prim( MGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST，返回最小权重和 */
WeightType dist[MaxVertexNum], TotalWeight;
Vertex parent[MaxVertexNum], V, W;
int VCount;
Edge E;
/* 初始化。默认初始点下标是0 */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
/* 这里假设若V到W没有直接的边，则Graph->G[V][W]定义为INFINITY */
dist[V] = Graph->G[0][V];
parent[V] = 0; /* 暂且定义所有顶点的父结点都是初始点0 */
}
TotalWeight = 0; /* 初始化权重和 */
VCount = 0; /* 初始化收录的顶点数 */
/* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
MST = CreateGraph(Graph->Nv);
E = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode) ); /* 建立空的边结点 */
/* 将初始点0收录进MST */
dist[0] = 0;
VCount ++;
parent[0] = -1; /* 当前树根是0 */
while (1) {
V = FindMinDist( Graph, dist );
/* V = 未被收录顶点中dist最小者 */
if ( V==ERROR ) /* 若这样的V不存在 */
break; /* 算法结束 */
/* 将V及相应的边<parent[V], V>收录进MST */
E->V1 = parent[V];
E->V2 = V;
E->Weight = dist[V];
InsertEdge( MST, E );
TotalWeight += dist[V];
dist[V] = 0;
VCount++;
for( W=0; W<Graph->Nv; W++ ) /* 对图中的每个顶点W */
if ( dist[W]!=0 && Graph->G[V][W]<INFINITY ) {
/* 若W是V的邻接点并且未被收录 */
if ( Graph->G[V][W] < dist[W] ) {
/* 若收录V使得dist[W]变小 */
dist[W] = Graph->G[V][W]; /* 更新dist[W] */
parent[W] = V; /* 更新树 */
}
}
} /* while结束*/
if ( VCount < Graph->Nv ) /* MST中收的顶点不到|V|个 */
TotalWeight = ERROR;
return TotalWeight; /* 算法执行完毕，返回最小权重和或错误标记 */
}
/* 邻接表存储 - Kruskal最小生成树算法 */
/*-------------------- 顶点并查集定义 --------------------*/
typedef Vertex ElementType; /* 默认元素可以用非负整数表示 */
typedef Vertex SetName; /* 默认用根结点的下标作为集合名称 */
typedef ElementType SetType[MaxVertexNum]; /* 假设集合元素下标从0开始 */
void InitializeVSet( SetType S, int N )
{ /* 初始化并查集 */
ElementType X;
for ( X=0; X<N; X++ ) S[X] = -1;
}
void Union( SetType S, SetName Root1, SetName Root2 )
{ /* 这里默认Root1和Root2是不同集合的根结点 */
/* 保证小集合并入大集合 */
if ( S[Root2] < S[Root1] ) { /* 如果集合2比较大 */
S[Root2] += S[Root1]; /* 集合1并入集合2 */
S[Root1] = Root2;
}
else { /* 如果集合1比较大 */
S[Root1] += S[Root2]; /* 集合2并入集合1 */
S[Root2] = Root1;
}
}
SetName Find( SetType S, ElementType X )
{ /* 默认集合元素全部初始化为-1 */
if ( S[X] < 0 ) /* 找到集合的根 */
return X;
else
return S[X] = Find( S, S[X] ); /* 路径压缩 */
}
bool CheckCycle( SetType VSet, Vertex V1, Vertex V2 )
{ /* 检查连接V1和V2的边是否在现有的最小生成树子集中构成回路 */
Vertex Root1, Root2;
Root1 = Find( VSet, V1 ); /* 得到V1所属的连通集名称 */
Root2 = Find( VSet, V2 ); /* 得到V2所属的连通集名称 */
if( Root1==Root2 ) /* 若V1和V2已经连通，则该边不能要 */
return false;
else { /* 否则该边可以被收集，同时将V1和V2并入同一连通集 */
Union( VSet, Root1, Root2 );
return true;
}
}
/*-------------------- 并查集定义结束 --------------------*/
/*-------------------- 边的最小堆定义 --------------------*/
void PercDown( Edge ESet, int p, int N )
{ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p ) */
/* 将N个元素的边数组中以ESet[p]为根的子堆调整为关于Weight的最小堆 */
int Parent, Child;
struct ENode X;
X = ESet[p]; /* 取出根结点存放的值 */
for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2 + 1;
if( (Child!=N-1) && (ESet[Child].Weight>ESet[Child+1].Weight) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较小者 */
if( X.Weight <= ESet[Child].Weight ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
ESet[Parent] = ESet[Child];
}
ESet[Parent] = X;
}
void InitializeESet( LGraph Graph, Edge ESet )
{ /* 将图的边存入数组ESet，并且初始化为最小堆 */
Vertex V;
PtrToAdjVNode W;
int ECount;
/* 将图的边存入数组ESet */
ECount = 0;
for ( V=0; V<Graph->Nv; V++ )
for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next )
if ( V < W->AdjV ) { /* 避免重复录入无向图的边，只收V1<V2的边 */
ESet[ECount].V1 = V;
ESet[ECount].V2 = W->AdjV;
ESet[ECount++].Weight = W->Weight;
}
/* 初始化为最小堆 */
for ( ECount=Graph->Ne/2; ECount>=0; ECount-- )
PercDown( ESet, ECount, Graph->Ne );
}
int GetEdge( Edge ESet, int CurrentSize )
{ /* 给定当前堆的大小CurrentSize，将当前最小边位置弹出并调整堆 */
/* 将最小边与当前堆的最后一个位置的边交换 */
Swap( &ESet[0], &ESet[CurrentSize-1]);
/* 将剩下的边继续调整成最小堆 */
PercDown( ESet, 0, CurrentSize-1 );
return CurrentSize-1; /* 返回最小边所在位置 */
}
/*-------------------- 最小堆定义结束 --------------------*/
int Kruskal( LGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST，返回最小权重和 */
WeightType TotalWeight;
int ECount, NextEdge;
SetType VSet; /* 顶点数组 */
Edge ESet; /* 边数组 */
InitializeVSet( VSet, Graph->Nv ); /* 初始化顶点并查集 */
ESet = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode)*Graph->Ne );
InitializeESet( Graph, ESet ); /* 初始化边的最小堆 */
/* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
MST = CreateGraph(Graph->Nv);
TotalWeight = 0; /* 初始化权重和 */
ECount = 0; /* 初始化收录的边数 */
NextEdge = Graph->Ne; /* 原始边集的规模 */
while ( ECount < Graph->Nv-1 ) { /* 当收集的边不足以构成树时 */
NextEdge = GetEdge( ESet, NextEdge ); /* 从边集中得到最小边的位置 */
if (NextEdge < 0) /* 边集已空 */
break;
/* 如果该边的加入不构成回路，即两端结点不属于同一连通集 */
if ( CheckCycle( VSet, ESet[NextEdge].V1, ESet[NextEdge].V2 )==true ) {
/* 将该边插入MST */
InsertEdge( MST, ESet+NextEdge );
TotalWeight += ESet[NextEdge].Weight; /* 累计权重 */
ECount++; /* 生成树中边数加1 */
}
}
if ( ECount < Graph->Nv-1 )
TotalWeight = -1; /* 设置错误标记，表示生成树不存在 */
return TotalWeight;
}
8.2 拓扑排序
/* 邻接表存储 - 拓扑排序算法 */
bool TopSort( LGraph Graph, Vertex TopOrder[] )
{ /* 对Graph进行拓扑排序, TopOrder[]顺序存储排序后的顶点下标 */
int Indegree[MaxVertexNum], cnt;
Vertex V;
PtrToAdjVNode W;
Queue Q = CreateQueue( Graph->Nv );
/* 初始化Indegree[] */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
Indegree[V] = 0;
/* 遍历图，得到Indegree[] */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
for (W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next)
Indegree[W->AdjV]++; /* 对有向边<V, W->AdjV>累计终点的入度 */
/* 将所有入度为0的顶点入列 */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
if ( Indegree[V]==0 )
AddQ(Q, V);
/* 下面进入拓扑排序 */
cnt = 0;
while( !IsEmpty(Q) ){
V = DeleteQ(Q); /* 弹出一个入度为0的顶点 */
TopOrder[cnt++] = V; /* 将之存为结果序列的下一个元素 */
/* 对V的每个邻接点W->AdjV */
for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next )
if ( --Indegree[W->AdjV] == 0 )/* 若删除V使得W->AdjV入度为0 */
AddQ(Q, W->AdjV); /* 则该顶点入列 */
} /* while结束*/
if ( cnt != Graph->Nv )
return false; /* 说明图中有回路, 返回不成功标志 */
else
return true;
}
9.1 插入排序
void InsertionSort( ElementType A[], int N )
{ /* 插入排序 */
int P, i;
ElementType Tmp;
for ( P=1; P<N; P++ ) {
Tmp = A[P]; /* 取出未排序序列中的第一个元素*/
for ( i=P; i>0 && A[i-1]>Tmp; i-- )
A[i] = A[i-1]; /*依次与已排序序列中元素比较并右移*/
A[i] = Tmp; /* 放进合适的位置 */
}
}
9.2 希尔排序
void ShellSort( ElementType A[], int N )
{ /* 希尔排序 - 用Sedgewick增量序列 */
int Si, D, P, i;
ElementType Tmp;
/* 这里只列出一小部分增量 */
int Sedgewick[] = {929, 505, 209, 109, 41, 19, 5, 1, 0};
for ( Si=0; Sedgewick[Si]>=N; Si++ )
; /* 初始的增量Sedgewick[Si]不能超过待排序列长度 */
for ( D=Sedgewick[Si]; D>0; D=Sedgewick[++Si] )
for ( P=D; P<N; P++ ) { /* 插入排序*/
Tmp = A[P];
for ( i=P; i>=D && A[i-D]>Tmp; i-=D )
A[i] = A[i-D];
A[i] = Tmp;
}
}
9.3 堆排序
void Swap( ElementType *a, ElementType *b )
{
ElementType t = *a; *a = *b; *b = t;
}
void PercDown( ElementType A[], int p, int N )
{ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p ) */
/* 将N个元素的数组中以A[p]为根的子堆调整为最大堆 */
int Parent, Child;
ElementType X;
X = A[p]; /* 取出根结点存放的值 */
for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2 + 1;
if( (Child!=N-1) && (A[Child]<A[Child+1]) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较大者 */
if( X >= A[Child] ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
A[Parent] = A[Child];
}
A[Parent] = X;
}
void HeapSort( ElementType A[], int N )
{ /* 堆排序 */
int i;
for ( i=N/2-1; i>=0; i-- )/* 建立最大堆 */
PercDown( A, i, N );
for ( i=N-1; i>0; i-- ) {
/* 删除最大堆顶 */
Swap( &A[0], &A[i] ); /* 见代码7.1 */
PercDown( A, 0, i );
}
}
9.4 归并排序
/* 归并排序 - 递归实现 */
/* L = 左边起始位置, R = 右边起始位置, RightEnd = 右边终点位置*/
void Merge( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int R, int RightEnd )
{ /* 将有序的A[L]~A[R-1]和A[R]~A[RightEnd]归并成一个有序序列 */
int LeftEnd, NumElements, Tmp;
int i;
LeftEnd = R - 1; /* 左边终点位置 */
Tmp = L; /* 有序序列的起始位置 */
NumElements = RightEnd - L + 1;
while( L <= LeftEnd && R <= RightEnd ) {
if ( A[L] <= A[R] )
TmpA[Tmp++] = A[L++]; /* 将左边元素复制到TmpA */
else
TmpA[Tmp++] = A[R++]; /* 将右边元素复制到TmpA */
}
while( L <= LeftEnd )
TmpA[Tmp++] = A[L++]; /* 直接复制左边剩下的 */
while( R <= RightEnd )
TmpA[Tmp++] = A[R++]; /* 直接复制右边剩下的 */
for( i = 0; i < NumElements; i++, RightEnd -- )
A[RightEnd] = TmpA[RightEnd]; /* 将有序的TmpA[]复制回A[] */
}
void Msort( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int RightEnd )
{ /* 核心递归排序函数 */
int Center;
if ( L < RightEnd ) {
Center = (L+RightEnd) / 2;
Msort( A, TmpA, L, Center ); /* 递归解决左边 */
Msort( A, TmpA, Center+1, RightEnd ); /* 递归解决右边 */
Merge( A, TmpA, L, Center+1, RightEnd ); /* 合并两段有序序列 */
}
}
void MergeSort( ElementType A[], int N )
{ /* 归并排序 */
ElementType *TmpA;
TmpA = (ElementType *)malloc(N*sizeof(ElementType));
if ( TmpA != NULL ) {
Msort( A, TmpA, 0, N-1 );
free( TmpA );
}
else printf( "空间不足" );
}
/* 归并排序 - 循环实现 */
/* 这里Merge函数在递归版本中给出 */
/* length = 当前有序子列的长度*/
void Merge_pass( ElementType A[], ElementType TmpA[], int N, int length )
{ /* 两两归并相邻有序子列 */
int i, j;
for ( i=0; i <= N-2*length; i += 2*length )
Merge( A, TmpA, i, i+length, i+2*length-1 );
if ( i+length < N ) /* 归并最后2个子列*/
Merge( A, TmpA, i, i+length, N-1);
else /* 最后只剩1个子列*/
for ( j = i; j < N; j++ ) TmpA[j] = A[j];
}
void Merge_Sort( ElementType A[], int N )
{
int length;
ElementType *TmpA;
length = 1; /* 初始化子序列长度*/
TmpA = malloc( N * sizeof( ElementType ) );
if ( TmpA != NULL ) {
while( length < N ) {
Merge_pass( A, TmpA, N, length );
length *= 2;
Merge_pass( TmpA, A, N, length );
length *= 2;
}
free( TmpA );
}
else printf( "空间不足" );
}
10.1 快速排序
/* 快速排序 - 直接调用库函数 */
#include <stdlib.h>
/*---------------简单整数排序--------------------*/
int compare(const void *a, const void *b)
{ /* 比较两整数。非降序排列 */
return (*(int*)a - *(int*)b);
}
/* 调用接口 */
qsort(A, N, sizeof(int), compare);
/*---------------简单整数排序--------------------*/
/*--------------- 一般情况下，对结构体Node中的某键值key排序 ---------------*/
struct Node {
int key1, key2;
} A[MAXN];
int compare2keys(const void *a, const void *b)
{ /* 比较两种键值：按key1非升序排列；如果key1相等，则按key2非降序排列 */
int k;
if ( ((const struct Node*)a)->key1 < ((const struct Node*)b)->key1 )
k = 1;
else if ( ((const struct Node*)a)->key1 > ((const struct Node*)b)->key1 )
k = -1;
else { /* 如果key1相等 */
if ( ((const struct Node*)a)->key2 < ((const struct Node*)b)->key2 )
k = -1;
else
k = 1;
}
return k;
}
/* 调用接口 */
qsort(A, N, sizeof(struct Node), compare2keys);
/*--------------- 一般情况下，对结构体Node中的某键值key排序 ---------------*/
/* 快速排序——自实现*/
ElementType Median3( ElementType A[], int Left, int Right )
{
int Center = (Left+Right) / 2;
if ( A[Left] > A[Center] )
Swap( &A[Left], &A[Center] );
if ( A[Left] > A[Right] )
Swap( &A[Left], &A[Right] );
if ( A[Center] > A[Right] )
Swap( &A[Center], &A[Right] );
/* 此时A[Left] <= A[Center] <= A[Right] */
Swap( &A[Center], &A[Right-1] ); /* 将基准Pivot藏到右边*/
/* 只需要考虑A[Left+1] … A[Right-2] */
return A[Right-1]; /* 返回基准Pivot */
}
void Qsort( ElementType A[], int Left, int Right )
{ /* 核心递归函数 */
int Pivot, Cutoff, Low, High;
if ( Cutoff <= Right-Left ) { /* 如果序列元素充分多，进入快排 */
Pivot = Median3( A, Left, Right ); /* 选基准 */
Low = Left; High = Right-1;
while (1) { /*将序列中比基准小的移到基准左边，大的移到右边*/
while ( A[++Low] < Pivot ) ;
while ( A[--High] > Pivot ) ;
if ( Low < High ) Swap( &A[Low], &A[High] );
else break;
}
Swap( &A[Low], &A[Right-1] ); /* 将基准换到正确的位置 */
Qsort( A, Left, Low-1 ); /* 递归解决左边 */
Qsort( A, Low+1, Right ); /* 递归解决右边 */
}
else InsertionSort( A+Left, Right-Left+1 ); /* 元素太少，用简单排序 */
}
void QuickSort( ElementType A[], int N )
{ /* 统一接口 */
Qsort( A, 0, N-1 );
}
10.3 基数排序
/* 基数排序 - 次位优先 */
/* 假设元素最多有MaxDigit个关键字，基数全是同样的Radix */
#define MaxDigit 4
#define Radix 10
/* 桶元素结点 */
typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node {
int key;
PtrToNode next;
};
/* 桶头结点 */
struct HeadNode {
PtrToNode head, tail;
};
typedef struct HeadNode Bucket[Radix];
int GetDigit ( int X, int D )
{ /* 默认次位D=1, 主位D<=MaxDigit */
int d, i;
for (i=1; i<=D; i++) {
d = X % Radix;
X /= Radix;
}
return d;
}
void LSDRadixSort( ElementType A[], int N )
{ /* 基数排序 - 次位优先 */
int D, Di, i;
Bucket B;
PtrToNode tmp, p, List = NULL;
for (i=0; i<Radix; i++) /* 初始化每个桶为空链表 */
B[i].head = B[i].tail = NULL;
for (i=0; i<N; i++) { /* 将原始序列逆序存入初始链表List */
tmp = (PtrToNode)malloc(sizeof(struct Node));
tmp->key = A[i];
tmp->next = List;
List = tmp;
}
/* 下面开始排序 */
for (D=1; D<=MaxDigit; D++) { /* 对数据的每一位循环处理 */
/* 下面是分配的过程 */
p = List;
while (p) {
Di = GetDigit(p->key, D); /* 获得当前元素的当前位数字 */
/* 从List中摘除 */
tmp = p; p = p->next;
/* 插入B[Di]号桶尾 */
tmp->next = NULL;
if (B[Di].head == NULL)
B[Di].head = B[Di].tail = tmp;
else {
B[Di].tail->next = tmp;
B[Di].tail = tmp;
}
}
/* 下面是收集的过程 */
List = NULL;
for (Di=Radix-1; Di>=0; Di--) { /* 将每个桶的元素顺序收集入List */
if (B[Di].head) { /* 如果桶不为空 */
/* 整桶插入List表头 */
B[Di].tail->next = List;
List = B[Di].head;
B[Di].head = B[Di].tail = NULL; /* 清空桶 */
}
}
}
/* 将List倒入A[]并释放空间 */
for (i=0; i<N; i++) {
tmp = List;
List = List->next;
A[i] = tmp->key;
free(tmp);
}
}
/* 基数排序 - 主位优先 */
/* 假设元素最多有MaxDigit个关键字，基数全是同样的Radix */
#define MaxDigit 4
#define Radix 10
/* 桶元素结点 */
typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node{
int key;
PtrToNode next;
};
/* 桶头结点 */
struct HeadNode {
PtrToNode head, tail;
};
typedef struct HeadNode Bucket[Radix];
int GetDigit ( int X, int D )
{ /* 默认次位D=1, 主位D<=MaxDigit */
int d, i;
for (i=1; i<=D; i++) {
d = X%Radix;
X /= Radix;
}
return d;
}
void MSD( ElementType A[], int L, int R, int D )
{ /* 核心递归函数: 对A[L]...A[R]的第D位数进行排序 */
int Di, i, j;
Bucket B;
PtrToNode tmp, p, List = NULL;
if (D==0) return; /* 递归终止条件 */
for (i=0; i<Radix; i++) /* 初始化每个桶为空链表 */
B[i].head = B[i].tail = NULL;
for (i=L; i<=R; i++) { /* 将原始序列逆序存入初始链表List */
tmp = (PtrToNode)malloc(sizeof(struct Node));
tmp->key = A[i];
tmp->next = List;
List = tmp;
}
/* 下面是分配的过程 */
p = List;
while (p) {
Di = GetDigit(p->key, D); /* 获得当前元素的当前位数字 */
/* 从List中摘除 */
tmp = p; p = p->next;
/* 插入B[Di]号桶 */
if (B[Di].head == NULL) B[Di].tail = tmp;
tmp->next = B[Di].head;
B[Di].head = tmp;
}
/* 下面是收集的过程 */
i = j = L; /* i, j记录当前要处理的A[]的左右端下标 */
for (Di=0; Di<Radix; Di++) { /* 对于每个桶 */
if (B[Di].head) { /* 将非空的桶整桶倒入A[], 递归排序 */
p = B[Di].head;
while (p) {
tmp = p;
p = p->next;
A[j++] = tmp->key;
free(tmp);
}
/* 递归对该桶数据排序, 位数减1 */
MSD(A, i, j-1, D-1);
i = j; /* 为下一个桶对应的A[]左端 */
}
}
}
void MSDRadixSort( ElementType A[], int N )
{ /* 统一接口 */
MSD(A, 0, N-1, MaxDigit);
}
11.3 散列查找
//创建开放定址法的散列表
#define MAXTABLESIZE 100000 /* 允许开辟的最大散列表长度 */
typedef int ElementType; /* 关键词类型用整型 */
typedef int Index; /* 散列地址类型 */
typedef Index Position; /* 数据所在位置与散列地址是同一类型 */
/* 散列单元状态类型，分别对应：有合法元素、空单元、有已删除元素 */
typedef enum { Legitimate, Empty, Deleted } EntryType;
typedef struct HashEntry Cell; /* 散列表单元类型 */
struct HashEntry{
ElementType Data; /* 存放元素 */
EntryType Info; /* 单元状态 */
};
typedef struct TblNode *HashTable; /* 散列表类型 */
struct TblNode { /* 散列表结点定义 */
int TableSize; /* 表的最大长度 */
Cell *Cells; /* 存放散列单元数据的数组 */
};
int NextPrime( int N )
{ /* 返回大于N且不超过MAXTABLESIZE的最小素数 */
int i, p = (N%2)? N+2 : N+1; /*从大于N的下一个奇数开始 */
while( p <= MAXTABLESIZE ) {
for( i=(int)sqrt(p); i>2; i-- )
if ( !(p%i) ) break; /* p不是素数 */
if ( i==2 ) break; /* for正常结束，说明p是素数 */
else p += 2; /* 否则试探下一个奇数 */
}
return p;
}
HashTable CreateTable( int TableSize )
{
HashTable H;
int i;
H = (HashTable)malloc(sizeof(struct TblNode));
/* 保证散列表最大长度是素数 */
H->TableSize = NextPrime(TableSize);
/* 声明单元数组 */
H->Cells = (Cell *)malloc(H->TableSize*sizeof(Cell));
/* 初始化单元状态为“空单元” */
for( i=0; i<H->TableSize; i++ )
H->Cells[i].Info = Empty;
return H;
}
//平方探测法的查找与插入
Position Find( HashTable H, ElementType Key )
{
Position CurrentPos, NewPos;
int CNum = 0; /* 记录冲突次数 */
NewPos = CurrentPos = Hash( Key, H->TableSize ); /* 初始散列位置 */
/* 当该位置的单元非空，并且不是要找的元素时，发生冲突 */
while( H->Cells[NewPos].Info!=Empty && H->Cells[NewPos].Data!=Key ) {
/* 字符串类型的关键词需要 strcmp 函数!! */
/* 统计1次冲突，并判断奇偶次 */
if( ++CNum%2 ){ /* 奇数次冲突 */
NewPos = CurrentPos + (CNum+1)*(CNum+1)/4; /* 增量为+[(CNum+1)/2]^2 */
if ( NewPos >= H->TableSize )
NewPos = NewPos % H->TableSize; /* 调整为合法地址 */
}
else { /* 偶数次冲突 */
NewPos = CurrentPos - CNum*CNum/4; /* 增量为-(CNum/2)^2 */
while( NewPos < 0 )
NewPos += H->TableSize; /* 调整为合法地址 */
}
}
return NewPos; /* 此时NewPos或者是Key的位置，或者是一个空单元的位置（表示找不到）*/
}
bool Insert( HashTable H, ElementType Key )
{
Position Pos = Find( H, Key ); /* 先检查Key是否已经存在 */
if( H->Cells[Pos].Info != Legitimate ) { /* 如果这个单元没有被占，说明Key可以插入在此 */
H->Cells[Pos].Info = Legitimate;
H->Cells[Pos].Data = Key;
/*字符串类型的关键词需要 strcpy 函数!! */
return true;
}
else {
printf("键值已存在");
return false;
}
}
//分离链接法的散列表实现
#define KEYLENGTH 15 /* 关键词字符串的最大长度 */
typedef char ElementType[KEYLENGTH+1]; /* 关键词类型用字符串 */
typedef int Index; /* 散列地址类型 */
/******** 以下是单链表的定义 ********/
typedef struct LNode *PtrToLNode;
struct LNode {
ElementType Data;
PtrToLNode Next;
};
typedef PtrToLNode Position;
typedef PtrToLNode List;
/******** 以上是单链表的定义 ********/
typedef struct TblNode *HashTable; /* 散列表类型 */
struct TblNode { /* 散列表结点定义 */
int TableSize; /* 表的最大长度 */
List Heads; /* 指向链表头结点的数组 */
};
HashTable CreateTable( int TableSize )
{
HashTable H;
int i;
H = (HashTable)malloc(sizeof(struct TblNode));
/* 保证散列表最大长度是素数，具体见代码5.3 */
H->TableSize = NextPrime(TableSize);
/* 以下分配链表头结点数组 */
H->Heads = (List)malloc(H->TableSize*sizeof(struct LNode));
/* 初始化表头结点 */
for( i=0; i<H->TableSize; i++ ) {
H->Heads[i].Data[0] = '\0';
H->Heads[i].Next = NULL;
}
return H;
}
Position Find( HashTable H, ElementType Key )
{
Position P;
Index Pos;
Pos = Hash( Key, H->TableSize ); /* 初始散列位置 */
P = H->Heads[Pos].Next; /* 从该链表的第1个结点开始 */
/* 当未到表尾，并且Key未找到时 */
while( P && strcmp(P->Data, Key) )
P = P->Next;
return P; /* 此时P或者指向找到的结点，或者为NULL */
}
bool Insert( HashTable H, ElementType Key )
{
Position P, NewCell;
Index Pos;
P = Find( H, Key );
if ( !P ) { /* 关键词未找到，可以插入 */
NewCell = (Position)malloc(sizeof(struct LNode));
strcpy(NewCell->Data, Key);
Pos = Hash( Key, H->TableSize ); /* 初始散列位置 */
/* 将NewCell插入为H->Heads[Pos]链表的第1个结点 */
NewCell->Next = H->Heads[Pos].Next;
H->Heads[Pos].Next = NewCell;
return true;
}
else { /* 关键词已存在 */
printf("键值已存在");
return false;
}
}
void DestroyTable( HashTable H )
{
int i;
Position P, Tmp;
/* 释放每个链表的结点 */
for( i=0; i<H->TableSize; i++ ) {
P = H->Heads[i].Next;
while( P ) {
Tmp = P->Next;
free( P );
P = Tmp;
}
}
free( H->Heads ); /* 释放头结点数组 */
free( H ); /* 释放散列表结点 */
}
12 KMP算法
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
typedef int Position;
#define NotFound -1
void BuildMatch( char *pattern, int *match )
{
Position i, j;
int m = strlen(pattern);
match[0] = -1;
for ( j=1; j<m; j++ ) {
i = match[j-1];
while ( (i>=0) && (pattern[i+1]!=pattern[j]) )
i = match[i];
if ( pattern[i+1]==pattern[j] )
match[j] = i+1;
else match[j] = -1;
}
}
Position KMP( char *string, char *pattern )
{
int n = strlen(string);
int m = strlen(pattern);
Position s, p, *match;
if ( n < m ) return NotFound;
match = (Position *)malloc(sizeof(Position) * m);
BuildMatch(pattern, match);
s = p = 0;
while ( s<n && p<m ) {
if ( string[s]==pattern[p] ) {
s++; p++;
}
else if (p>0) p = match[p-1]+1;
else s++;
}
return ( p==m )? (s-m) : NotFound;
}
int main()
{
char string[] = "This is a simple example.";
char pattern[] = "simple";
Position p = KMP(string, pattern);
if (p==NotFound) printf("Not Found.\n");
else printf("%s\n", string+p);
return 0;
}
![树的基本概念(定义、基本术语、性质)[图]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)