当前位置: 首页 > article >正文

数据结构【静态链表】

静态链表的初始化插入和删除操作#includestdio.h#includemalloc.h#defineMAXSIZE5typedefstructSlinknode{chardata;intnext;}*nodeptr;typedefstructSlinklist{nodeptr nodes;int*used;}*listptr;listptrinitlinklist(){//初始化listptr tempptr(listptr)malloc(sizeof(structSlinklist));tempptr-nodes(nodeptr)malloc(sizeof(structSlinknode)*MAXSIZE);tempptr-used(int*)malloc(sizeof(int)*MAXSIZE);tempptr-nodes[0].data ;tempptr-nodes[0].next-1;tempptr-used[0]1;for(inti1;iMAXSIZE;i){tempptr-used[i]0;}returntempptr;}voidprintlist(listptr paralistptr){intpparalistptr-nodes[0].next;while(p!-1){printf(%c,paralistptr-nodes[p].data);pparalistptr-nodes[p].next;}}voidinsertelement(listptr paralistptr,charparachar,intparaposition){intp,q,i;p0;for(i0;iparaposition;i){pparalistptr-nodes[p].next;if(p-1){printf(The position %d is beyond the scope of the list.\r\n,paraposition);return;}}for(i1;iMAXSIZE;i){if(paralistptr-used[i]0){printf(Space at %d allocated.\r\n,i);paralistptr-used[i]1;qi;break;}}if(iMAXSIZE){printf(No space.\r\n);return;}paralistptr-nodes[q].dataparachar;printf(linking\r\n);paralistptr-nodes[q].nextparalistptr-nodes[p].next;paralistptr-nodes[p].nextq;}voiddeleteelement(listptr paralistptr,charparachar){intp,q;p0;while((paralistptr-nodes[p].next!-1)(paralistptr-nodes[paralistptr-nodes[p].next].data!parachar)){pparalistptr-nodes[p].next;}if(paralistptr-nodes[p].next-1){printf(Cannot delete %c\r\n,parachar);return;}qparalistptr-nodes[p].next;paralistptr-nodes[p].nextparalistptr-nodes[paralistptr-nodes[p].next].next;paralistptr-used[q]0;}voidoutputMemory(listptr paralistptr){inti;printf(Now output the memory.\r\n);printf(The address of the list: %ld\r\n,paralistptr);printf(The address of nodes: %ld\r\n,paralistptr-nodes);printf(The address of used: %ld\r\n,paralistptr-used);printf(The contents the memory: [data, next, used]\r\n);for(i0;iMAXSIZE;i){printf([%c, %d, %d]\r\n,paralistptr-nodes[i].data,paralistptr-nodes[i].next,paralistptr-used[i]);}}voidappendInsertDeletetest(){listptr templistinitlinklist();printlist(templist);outputMemory(templist);insertelement(templist,H,0);outputMemory(templist);insertelement(templist,e,1);outputMemory(templist);insertelement(templist,l,2);outputMemory(templist);insertelement(templist,l,3);outputMemory(templist);insertelement(templist,o,4);printlist(templist);printf(Deleting e.\r\n);deleteelement(templist,e);outputMemory(templist);printf(Deleting a.\r\n);deleteelement(templist,a);printf(Deleting o.\r\n);deleteelement(templist,o);printlist(templist);insertelement(templist,x,2);printlist(templist);outputMemory(templist);}intmain(){appendInsertDeletetest();return0;}

相关文章:

数据结构【静态链表】

静态链表的初始化&#xff0c;插入和删除操作&#xff1a; #include <stdio.h> #include <malloc.h>#define MAXSIZE 5typedef struct Slinknode{char data;int next; }*nodeptr;typedef struct Slinklist{nodeptr nodes;int * used; }*listptr;listptr initlinkli…...

Downkyi:5步掌握B站视频下载的终极秘籍

Downkyi&#xff1a;5步掌握B站视频下载的终极秘籍 【免费下载链接】downkyi 哔哩下载姬downkyi&#xff0c;哔哩哔哩网站视频下载工具&#xff0c;支持批量下载&#xff0c;支持8K、HDR、杜比视界&#xff0c;提供工具箱&#xff08;音视频提取、去水印等&#xff09;。 项目…...

移动端AR-VR开发初探

移动端AR/VR开发初探&#xff1a;开启虚实交融的新世界 在智能手机性能飞速提升的今天&#xff0c;移动端AR&#xff08;增强现实&#xff09;和VR&#xff08;虚拟现实&#xff09;技术正逐渐从概念走向普及。无论是购物时“试穿”虚拟服装&#xff0c;还是通过手机探索历史场…...

物料设计哪个品牌好

在当今竞争激烈的市场环境中&#xff0c;物料设计是企业品牌传播的重要一环。好的物料设计不仅能够提升品牌形象&#xff0c;还能有效吸引目标客户&#xff0c;从而为企业带来更多的商业机会。然而&#xff0c;面对众多的物料设计公司&#xff0c;如何选择一个真正适合自己企业…...

2026热门AI论文写作工具权威榜单(最新)

依据综合性能表现、学术适配水平、用户真实评价与功能完整度&#xff0c;2026年主流AI论文写作工具权威榜单正式出炉&#xff0c;榜单按综合推荐指数降序排列&#xff0c;清晰标注各工具核心竞争力与适用场景。 第一梯队&#xff1a;全流程学术解决方案&#xff08;★★★★★…...

RynnBrain模型:多模态强化学习在视觉语言导航中的应用

1. RynnBrain模型架构解析RynnBrain是一种基于强化学习的视觉语言导航(VLN)与空间推理模型&#xff0c;其核心创新在于将多模态理解与物理空间推理能力深度融合。模型采用三阶段架构设计&#xff1a;1.1 多模态编码层该层负责处理视觉和语言输入的双向对齐&#xff1a;视觉编码…...

【LLM服务高可用终极防线】:Swoole多进程热重载+Redis连接池+OpenTelemetry链路追踪(字节跳动内部面试评分标准首次公开)

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;PHP Swoole 结合 LLM 长连接方案面试综述 在高并发实时交互场景中&#xff0c;PHP 传统 FPM 模式难以支撑 LLM&#xff08;大语言模型&#xff09;服务所需的低延迟、高吞吐长连接能力。Swoole 作为高性…...

结构拓扑优化与OAT框架:深度学习驱动的工程设计革命

1. 结构拓扑优化与OAT框架概述结构拓扑优化&#xff08;Topology Optimization, TO&#xff09;是工程设计领域的核心技术&#xff0c;其目标是在给定设计空间内寻找最优的材料分布方案&#xff0c;以满足特定的物理性能指标&#xff08;如刚度最大化或强度最大化&#xff09;。…...

为什么你的C# 13模块化顶级语句编译慢了300%?深度剖析Roslyn 4.9.0中Top-Level Statements与Analyzer生命周期冲突真相

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;C# 13模块化顶级语句的演进与定位 C# 13 引入了模块化顶级语句&#xff08;Modular Top-Level Statements&#xff09;&#xff0c;标志着 C# 从“单入口点脚本式编程”向“可复用、可组合、可编译为独…...

基于.NET 9构建MyClaw.NET:打造具备记忆与进化能力的个性化AI伙伴

1. 项目概述&#xff1a;构建一个会“长大”的AI伙伴你有没有过这样的体验&#xff1f;和某个AI助手聊得热火朝天&#xff0c;你告诉它你的项目细节、你的工作习惯、甚至你最近在烦恼什么。第二天&#xff0c;你兴致勃勃地打开对话&#xff0c;准备继续昨天的讨论&#xff0c;结…...

LLM流式响应突然卡死?不是网络问题!Swoole 5.x协程调度器与OpenAI SSE协议兼容性缺陷深度拆解(含补丁级修复PR链接)

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;LLM流式响应卡死现象的精准复现与初步归因 现象复现环境与最小化测试用例 在标准 OpenAI 兼容 API 服务&#xff08;如 vLLM 0.6.3 Llama-3-8B-Instruct&#xff09;中&#xff0c;启用 streamtrue 后…...

GUI-Libra:基于动作验证的智能GUI自动化框架解析

1. 项目背景与核心价值 GUI-Libra这个项目名本身就很有意思——Libra是天秤座的象征&#xff0c;代表着平衡与精确。在GUI自动化领域&#xff0c;我们确实需要这种平衡&#xff1a;既要让AI代理足够智能去处理复杂界面操作&#xff0c;又要保证它的行为可控可靠。传统方法要么依…...

C# WinForm自定义控件实战:手把手教你打造一个带撤销重做的标签设计器

C# WinForm自定义控件实战&#xff1a;构建带撤销重做的专业标签设计器 在工业级MES、WMS系统开发中&#xff0c;标签设计与打印是高频刚需功能。传统方案往往局限于静态模板调用&#xff0c;而现代产线对标签设计的灵活性、可追溯性提出了更高要求——这正是我们需要深度定制W…...

K8sGPT:AI驱动的Kubernetes智能运维诊断实战指南

1. 项目概述&#xff1a;当Kubernetes遇上AI&#xff0c;运维诊断的范式革命如果你和我一样&#xff0c;长期泡在Kubernetes的运维世界里&#xff0c;一定对下面这个场景不陌生&#xff1a;凌晨三点&#xff0c;告警响了&#xff0c;某个核心服务的Pod陷入CrashLoopBackOff。你…...

告别字体模糊:MacType让Windows文字显示如macOS般清晰锐利

告别字体模糊&#xff1a;MacType让Windows文字显示如macOS般清晰锐利 【免费下载链接】mactype Better font rendering for Windows. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mactype 还在为Windows系统上模糊不清的字体显示效果而烦恼吗&#xff1f;无论你使用的…...

别再只盯着CPK了!用Excel快速计算过程能力指数与合格率(附标准正态分布表查法)

用Excel解锁过程能力分析&#xff1a;从CPK计算到合格率预测的实战指南 每天面对成堆的生产数据&#xff0c;你是否还在为繁琐的统计计算头疼&#xff1f;质量工程师张工最近发现&#xff0c;车间里90%的同事仍然依赖专业统计软件或手工计算过程能力指数&#xff0c;既耗时又容…...

谷歌收录老是不见涨?翻开GSC后台看这几个红柱子,每天200个精准流量这样找回来

你在浏览器里输入自己的网站名&#xff0c;结果出来的只有别人家的广告。你熬夜写出来的3000字产品介绍&#xff0c;在搜索结果里连个影子都抓不到。没被谷歌收录&#xff0c;你的网站就像是建在深山老林里的一家好店&#xff0c;门前一个路标都没有&#xff0c;客户想找也找不…...

c++primer类详解

类的基本思想是数据抽象和封装。 数据抽象是依赖接口和实现分离的编程技术。 1. 定义抽象数据类型 1.1 设计Sales_data类 成员函数的声明必须在类内部&#xff0c;定义可以在内部或外部作为接口的非成员函数&#xff0c;如print、read&#xff0c;声明定义都在类的外部。定义…...

如何用SQL快速获取上个月的对比数据_LAG函数应用

LAG函数无法直接获取上月数据&#xff0c;因其按行序而非自然月偏移&#xff1b;需先用generate_series或递归CTE补全连续月份&#xff0c;再对归一化月字段开窗计算。LAG 函数为什么拿不到上个月数据直接用 LAG 按行偏移&#xff0c;不等于按「自然月」偏移。它只看当前结果集…...

C/C++中组合详解及其作用介绍

组合 (Composition) 指在一个类中另一类的对象作为数据成员. 案例 在平面上两点连成一条直线, 求直线的长度和直线中点的坐标. 要求: 基类: Dot派生类: Line (同时组合)派生类 Line 从基类 Dot 继承的 Dot 数据, 存放直线的中点坐标Line 类再增加两个 Dot 对象, 分别存放两个…...

Linux磁盘明明有空间,却报‘No space left on device’?手把手教你排查inode耗尽问题

Linux磁盘空间充足却报"No space left on device"&#xff1f;深入解析inode耗尽问题 1. 问题现象与初步排查 当你看到"No space left on device"这个错误时&#xff0c;第一反应通常是检查磁盘空间。在Linux系统中&#xff0c;我们习惯使用df -h命令&…...

小白程序员必看:收藏这份智能体工程指南,轻松驾驭大模型生产难题!

智能体工程是将非确定性大语言模型系统化为可靠生产体验的迭代过程。文章强调智能体工程结合了产品思维、工程开发和数据科学&#xff0c;通过构建、测试、发布、观察、改进的循环提升智能体可靠性。成功案例如Clay、LinkedIn等展示了智能体工程的重要性&#xff0c;并提出了实…...

毫米波雷达智能家居传感器:RoomSense IQ技术解析

1. RoomSense IQ 模块化房间监测器深度解析在智能家居领域&#xff0c;人体存在检测一直是个技术难点。传统方案如红外传感器只能检测运动&#xff0c;而无法判断静止的人体&#xff1b;摄像头又涉及隐私问题。RoomSense IQ通过毫米波雷达技术解决了这一痛点&#xff0c;配合ES…...

【技术应用】PLA技术“点亮”蛋白互作,破解动脉粥样硬化新机制!

动脉粥样硬化是心梗、脑梗的元凶。科学家发现&#xff0c;血管分叉处受“扰动血流”冲击的内皮细胞特别容易发炎、长斑块。但背后的分子“推手”是谁&#xff1f;最新发表在《Circulation》的研究给出了答案&#xff1a;一个叫DAPK2的激酶&#xff0c;并首次用邻近连接&#xf…...

ARM MPAMSM_EL1寄存器解析与资源隔离技术

1. ARM MPAMSM_EL1寄存器深度解析在ARMv9架构中&#xff0c;内存分区与监控(MPAM)技术为系统资源隔离和性能监控提供了硬件级支持。作为MPAM机制的核心组件&#xff0c;MPAMSM_EL1&#xff08;Memory Partitioning and Monitoring Streaming Mode Register&#xff09;专为流式…...

制造企业拍宣传片,怎么选到懂行业、能落地、带转化的传媒公司?

制造业的招商宣传片&#xff0c;跟普通的企业形象片有所不同。它不能全靠拍风景、拍大楼、拍开会的表意处理。它需要具象、直白的展示为合作伙伴描绘可期的商业前景&#xff0c;向终端客户传递稳固的品牌信赖感&#xff0c;最终促成高价值的商业链接。作为一家在河北扎根9年&am…...

机器学习消防水力系统故障诊断应用【附代码】

✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导&#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅ 专业定制毕设、代码 ✅ 如需沟通交流&#xff0c;查看文章底部二维码&#xff08;1&#xff09;Simscape机电液耦合仿真平台与故障注入方法&#x…...

TotalDMIS2026两圆最佳拟合圆柱

在TOTALDMIS软件中&#xff0c;使用两个圆的触测点进行最佳拟合圆柱&#xff0c;通常可以通过以下步骤实现&#xff1a; 操作步骤&#xff1a;测量两个截面圆&#xff1a; 在每个圆的圆周上采集多个触测点&#xff08;每个圆至少3个点&#xff0c;建议6个以上以提高精度&#x…...

什么是分布式

分布式是将一个任务或一份数据&#xff0c;拆分成很多小的部分&#xff0c;交给多台计算机&#xff08;通常成为节点&#xff09;协同完成。这些计算机通过网络通信&#xff0c;对外表现得就像一台强大无比的超级计算机。单机系统&#xff1a;类比成你一个人搬家&#xff0c;一…...

转载|AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?|Apache Doris 2026 Roadmap

在过去几年中&#xff0c;数据基础设施的演进始终围绕一个核心问题展开&#xff1a;如何更快地分析数据&#xff1f; 但进入 2026 年&#xff0c;这个问题正在被重新定义。随着 AI 应用的爆发式增长&#xff0c;数据系统不再只是分析工具&#xff0c;而逐渐成为 智能系统的一部…...