数据结构
信息结构是记忆中组织信息的形式。在内存中组织数据的方法有很多种。
抽象数据结构是我们概念上想象的结构。熟悉这些抽象结构,以后在实践中实现数据结构就更容易了。
堆栈和队列
队列是一种抽象数据结构。
队列数据结构按照 FIFO (先进先出,“第一个添加的元素先出现”) 规则运行。
可以想象为人们在景点排队的例子:第一个排队的人先进去,最后一个人最后进去。
队列执行以下操作:
- 入队:将新元素添加到队列末尾。
- 出队:从队列开头移除一个元素。
Stack 按照 LIFO (后进先出,“最后添加的元素先出现”) 规则运行。 >
例如,厨房里叠盘子:先拿最后一个盘子。
- 压入:将新元素放入堆栈。
- 弹出:从堆栈中移除一个元素。
大批
Array 是一种在内存中顺序存储数据的方法。数组可以可视化为:
:
如果我们将元素移动到数组并添加新值,新值将覆盖新分配的内存中旧的不必要的值:
这种方法的缺点是每次添加新元素时都需要复制整个数组。
如果我们把 4 放在内存的其他地方会怎么样?那么,根据定义,这不再是一个数组,因为 4 与内存中的数组元素不连续。
有时,程序员会分配比所需更多的内存(例如,300 个元素对应30 个元素)。但这是一个糟糕的设计,因为它浪费了系统资源,而且在大多数情况下额外的内存是不必要的。因此,根据具体需要分配内存非常重要。
链表
链表是C编程语言中最强大的数据结构之一。它们允许将位于不同内存区域的值组合到一个列表中。它还允许我们根据需要动态扩展或缩小列表。
每个节点存储两个值:
- 值;
- 是一个指针,保存下一个节点的内存地址。 最后一个节点包含NULL,表示其后没有其他元素。
我们将链表第一个元素的地址保存到一个指针(指针).
在C语言中,我们可以将节点写成:
typedef struct node { int number; struct node *next; } node;我们看一下
链表的创建过程:
- 我们声明节点 *list:
- 为节点分配内存:
- 输入节点的值:n->number = 1:
- 我们将节点的下一个索引设置为 NULL: n->next = NULL:
- 让我们将列表等于:
- 按照相同的顺序,我们创建一个值为 2 的新节点:
- 为了连接两个节点,我们将 n 的下一个索引设置为列表:
- 最后,我们将列表设置为 n。现在我们有一个由两个元素组成的链表:
在C语言中,我们可以将这个过程的代码写成如下:
typedef struct node { int number; struct node *next; } node;
使用链表时有几个缺点:
- 更多内存:对于每个元素,不仅需要存储元素本身的值,还需要存储指向下一个元素的指针。
- 通过索引调用元素:在数组中我们可以通过索引调用某个元素,但在链表中这是不可能的。要找到特定元素的位置,需要从第一个元素开始按顺序遍历所有元素。
树
二叉搜索树 (BST)是一种可以高效存储、搜索和检索数据的信息结构。
让我们得到一个已排序的数字序列:
我们将中心的元素放在顶部,比中心元素小的值放在左边,较大的值放在右边:
我们使用指针将每个元素相互连接:
以下代码展示了如何实现BST:
#include <cs50.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct node { int number; struct node *next; } node; int main(int argc, char *argv[]) { // Linked list'ni e'lon qilamiz node *list = NULL; // Har bir buyruq qatori argumenti uchun for (int i = 1; i number = number; n->next = NULL; // Linked list'ning boshiga node'ni qo‘shamiz n->next = list; list = n; } // Linked list elementlarini ekranga chiqaramiz node *ptr = list; while (ptr != NULL) { printf("%i\n", ptr->number); ptr = ptr->next; } // Xotirani bo‘shatamiz ptr = list; while (ptr != NULL) { node *next = ptr->next; free(ptr); ptr = next; } } </stdlib.h></stdio.h></cs50.h>
我们为每个节点分配内存,其值以数字形式存储,因此每个节点都有左和右指示器。 print_tree 函数从左到右按顺序递归打印每个节点。 free_tree 函数递归地从内存中释放数据结构的所有节点。
BST的优点:
- 动态性:我们可以有效地添加或删除元素。
- 搜索效率:在BST中搜索给定元素所需的时间为O(log n),因为每次搜索时都会排除一半的树。
BST 的缺点:
- 如果树的平衡被打破(比如所有元素都放在一行),搜索效率就会下降到O(n)。
- 需要为每个节点存储左指针和右指针,这会增加计算机的内存消耗。
字典
字典就像一本字典,它包含一个单词及其定义,它的元素key (key)和value有 (值)。
如果我们查询Dictionary 中的某个元素,它会在 O(1) 时间内返回该元素。字典可以通过散列来提供精确的速度。
哈希是使用特殊算法将输入数组中的数据转换为位序列的过程。
哈希函数是一种从任意长度的字符串生成固定长度位的字符串的算法。
哈希表是数组和链表的完美组合。我们可以这样想象:
碰撞 (碰撞) 是指两个不同的输入产生一个哈希值。在上图中,发生碰撞的元素以链表的形式连接起来。通过改进哈希函数,可以降低碰撞概率。
哈希函数的一个简单示例是:
typedef struct node { int number; struct node *next; } node;
本文使用 CS50x 2024 源码。
以上是CS-第 5 周的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C#和C 的主要区别在于内存管理、多态性实现和性能优化。1)C#使用垃圾回收器自动管理内存,C 则需要手动管理。2)C#通过接口和虚方法实现多态性,C 使用虚函数和纯虚函数。3)C#的性能优化依赖于结构体和并行编程,C 则通过内联函数和多线程实现。

C 中解析XML数据可以使用DOM和SAX方法。1)DOM解析将XML加载到内存,适合小文件,但可能占用大量内存。2)SAX解析基于事件驱动,适用于大文件,但无法随机访问。选择合适的方法并优化代码可提高效率。

C 在游戏开发、嵌入式系统、金融交易和科学计算等领域中的应用广泛,原因在于其高性能和灵活性。1)在游戏开发中,C 用于高效图形渲染和实时计算。2)嵌入式系统中,C 的内存管理和硬件控制能力使其成为首选。3)金融交易领域,C 的高性能满足实时计算需求。4)科学计算中,C 的高效算法实现和数据处理能力得到充分体现。

C 没有死,反而在许多关键领域蓬勃发展:1)游戏开发,2)系统编程,3)高性能计算,4)浏览器和网络应用,C 依然是主流选择,展现了其强大的生命力和应用场景。

C#和C 的主要区别在于语法、内存管理和性能:1)C#语法现代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性并支持模板。2)C#自动内存管理,C 需要手动管理。3)C 性能优于C#,但C#性能也在优化中。

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。

C 在性能优化方面仍然占据主导地位,因为其低级内存管理和高效执行能力使其在游戏开发、金融交易系统和嵌入式系统中不可或缺。具体表现为:1)在游戏开发中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它成为游戏引擎开发的首选语言;2)在金融交易系统中,C 的性能优势确保了极低的延迟和高吞吐量;3)在嵌入式系统中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它在资源有限的环境中非常受欢迎。


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