if(q->rear==q->front){ printf("队列为空,无法出队\n"); return; }else{ q->data[q->front]=0; q->front=(q->front+1)%maxsize; } } 4. 循环队列遍历操作 遍历操作需要借助一个临时变量储存位置front的位置信息,利用i逐步向后移动,直到i到达了rear的位置即可宣告遍历的结束。
自底向上reheapify(上滤,swim): 当某个节点的优先级增加时(或在堆的底部添加一个新节点)时,必须向上遍历调整堆以恢复堆序。 自顶向下reheapify(下滤, sink):当节点优先级减少(变小)时(例如,如果用键较小的新节点替换根上的节点),必须向下遍历调整堆以恢复堆顺。 可以先实现这两个基本辅助操作,然后使用它们...
5. 定义一个判断循环队列是否为空的函数，返回一个布尔值。6. 定义一个在循环队列尾部增加一个新节点的函数，返回新循环队列头部的指针。7. 定义一个从循环队列头部删除一个节点的函数，返回新循环队列头部的指针。8. 定义一个打印循环队列内容的函数，遍历整个循环队列，并打印每个节点携带的信息。9. 在main函数...
insert方法是将带优先级的元素插入优先级队列中(类似队列的enQueue方法);delete方法是从优先级队列中取出最高优先级(或最低优先级)的元素并在队列中删除该元素(类似队列的出队)。 //Go语言表示type PriorityQueuestruct{//隐藏实现} //以int为例,值的大小即代表元素优先级的高低(下同)func (pq *PriorityQueue...
优先队列至少允许以下两种操作: Insert(插入):等价于队列中 Enqueue(入队). DeleteMin(删除最小者):找出、返回和删除优先队列中的最小元素.等价于队列中 Dequeue(出队). 6.2 一些简单的实现 使用一个简单链表再表头以 $ O(1) $ 执行插入操作,并遍历该链表以删除最小元,这需要 $ O(N) $ 的时间. ...
二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。图的深度遍历是否唯一?不一定是不唯一。我们可以取图中任一顶点进行深度遍历。深度优先搜索形成的是什么?森林唯一么? (森林,不能说树)(不唯一,因为邻接表可能不唯一) ...
第九章 树第十章 堆和优先队列第十一章 图 第九章 树 树的基本概念与前几本书都没有什么差别,所以基本术语就不再记录了该书有好多易懂的图,看图一眼就懂了 最常用表示图的方法是采用邻接表表示有向图。 树的周游算法 先序遍历,中序遍历,后序遍历,层序遍历 树的平衡 在结点
–1.广度优先遍历需要借用的数据结构是队列( Queue) –2.队列特点是先进先出(FIFO) • 如何运用广度优先搜索在迷宮中寻找最短的路径? • 复杂度分析 – 邻接表(图里有V个顶点,E条边) • 每个顶点都需要被访问一次,因此时间复杂度是O(V),在访问每个顶点 的时候,与它相连的顶点(也就是每条边)也都要...
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3.反复从优先队列中选取两个频率最低的节点,创建一个新的节点,其频率为两个节点频率之和。将这两个节点从队列中删除,并将新节点插入队列中。 4.重复第三步,直到队列中只剩下一个节点,这个节点就是哈夫曼树的根节点。 第三步:生成哈夫曼编码 在构建好哈夫曼树后,接下来我们需要为每个字符生成对应的哈夫曼编...