数据结构--顺序表的基本操作--插入 and 删除
数据结构–顺序表的基本操作–插入
顺序表的插入操作
实现目标
ListInsert(&L,i,e):插入操作。在表L中的第i个位置上插入指定元素e。
typedef struct
{int data[MaxSize];int len;
}Sqlist;
 
  
  
 
代码实现:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MaxSize 10 //定于的最大长度typedef struct
{int data[MaxSize];int len;
}Sqlist;
void InitList(Sqlist &L)
{L.len = 0;
}
bool ListInsert(Sqlist &L, int idx, int e)
{if (idx > L.len + 1 || idx < 1) //判断是否合法return false;if (L.len >= MaxSize)return false;for (int j = L.len; j >= idx; j--) //将第idx个元素及之后的元素后移L.data[j] = L.data[j - 1];  L.data[idx - 1] = e;    //在位置i处放入eL.len++;    //长度加1return true;
}
int main()
{Sqlist L;InitList(L);if (ListInsert(L, 1, 1))printf("Inserted successfully\n");if (ListInsert(L, 2, 2))printf("Inserted successfully\n");// 测试结果for (int i = 0; i < L.len; i++)printf("%d ", L.data[i]);
}
ps:
 好的算法,应该具有“健壮性”能处理异常情况,并给使用者反馈。
时间复杂度
最好情况:新元素插入到表尾,不需要移动元素 idx = n+1,循环0次;
  最好时间复杂度 \color{red}最好时间复杂度 最好时间复杂度=O(1)
 最坏情况:新元素插入到表头,需要将原有的n个元素全都向后移动 idx= 1,循环n次;
  最坏时间复杂度 \color{red}最坏时间复杂度 最坏时间复杂度= O(n);
 平均情况:假设新元素插入到任何一个位置的概率相同,即idx= 1,2,3, … len+1的概率都是  p = 1 n + 1 p=\frac{1}{n+1} p=n+11 idx = 1,循环n次;idx=2时,循环n-1次; idx=3,循环n-2次…idx=n+1时,循环0次
 平均循环次数 =  n p + ( n − 1 ) p + ( n − 2 ) p + . . . + 1 p = n ( n + 1 ) 2 × 1 n + 1 = n 2 np + (n-1)p + (n-2)p + ... + 1p = \frac{n(n + 1)}{2} \times \frac{1}{n + 1} = \frac{n}{2} np+(n−1)p+(n−2)p+...+1p=2n(n+1)×n+11=2n
  平均时间复杂度 \color{red}{平均时间复杂度} 平均时间复杂度 = O(n)
顺序表的删除操作
实现目标
ListDelete(&L,i,&e):删除操作。删除表L中第i个位置的元素,并用e返回删除元素的值。
 
  
  
 
代码实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MaxSize 10 //定于的最大长度typedef struct
{int data[MaxSize];int len;
}Sqlist;
void InitList(Sqlist &L)
{L.len = 0;
}
bool ListInsert(Sqlist &L, int idx, int e)
{if (idx > L.len + 1 || idx < 1) //判断是否合法return false;if (L.len >= MaxSize)return false;for (int j = L.len; j >= idx; j--) //将第idx个元素及之后的元素后移L.data[j] = L.data[j - 1];  L.data[idx - 1] = e;    //在位置i处放入eL.len++;    //长度加1return true;
}
bool ListDelete(Sqlist &L, int idx, int &e)
{if (idx > L.len && idx < 1) //判断i的范围是否有效return false;e = L.data[idx - 1];    //将被删除的元素赋值给efor (int j = idx - 1; j < L.len; j++)   //将第i个位置后的元素前移L.data[j] = L.data[j + 1];L.len--;    //线性表长度减1return true;
}
int main()
{Sqlist L;InitList(L);if (ListInsert(L, 1, 1))printf("Inserted successfully\n");if (ListInsert(L, 2, 2))printf("Inserted successfully\n");int e = -1;if (ListDelete(L,1,e))printf("Deleted successfully\n");// 测试结果for (int i = 0; i < L.len; i++)printf("%d ", L.data[i]);
}
时间复杂度
最好情况:删除表尾元素,不需要移动其他元素 idx= n 循环0次;
  最好时间复杂度 \color{red}最好时间复杂度 最好时间复杂度=O(1)
 最坏情况:删除表头元素,需要将后续的n-1个元素全都向前移动 idx= 1,循环 n-1 次;
  最坏时间复杂度 \color{red}最坏时间复杂度 最坏时间复杂度= O(n);
 平均情况:假设删除任何一个元素的概率相同,即 idx= 1,2,3. … , len的概率都是  p = 1 n p=\frac{1}{n} p=n1
 idx = 1,循环 n-1 次; idx=2 时,循环n-2次; idx=3,循环n-3 次… idx = n 时,循环 0 次
 平均循环次数 =  ( n − 1 ) p + ( n − 2 ) p + . . . . . . + 1 p = n ( n − 1 ) 2 × 1 n = n − 1 2 (n-1)p+(n-2)p+......+1p = \frac{n(n-1)}{2} \times \frac{1}{n} = \frac{n-1}{2} (n−1)p+(n−2)p+......+1p=2n(n−1)×n1=2n−1
  平均时间复杂度 \color{red}平均时间复杂度 平均时间复杂度 = O(n)
知识点回顾与重要考点
 
 
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