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
相关文章:
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> …...
BCSP-玄子Java开发之Java Web编程CH01_初识动态网页
BCSP-玄子Java开发之Java Web编程CH01_初识动态网页 1.1 B/S架构 B/S架构:浏览器/服务器 程序完全部署在服务器上使用浏览器访问服务器无需单独安装客户端软件 为什么要使用B/S架构 B/S与C/S比较B/S架构C/S架构软件安装浏览器需要专门的客户端应用升级维护客户…...
【软件教程】农林生环、水文、海洋、水环境、大气科学、人工智能、碳中和、碳排放、3S、R与统计等软件模型
本文涉及领域水文水资源、大气科学、农林生态、地信遥感、统计分析、编程语言等... 从软件基础到实践案例应用操作,手把手教学,提供永久回放观看和助学群长期辅助指导。适合课题组人员一站式学习,科研人员技术提升、企业单位工程项目、高校论…...
如何加入开源社
开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、项目孵化” 为使命的开源社区联合体。开源社积极…...
软件开发中的破窗效应
应该有很多人已经知道破窗效应【注1】这个社会学 (犯罪学)的词语,破窗效应最先由社会学家James Q. Wilson和George L. Kelling在一篇名为《Broken Windows》的文章中提出【注2】: “一个房子如果窗户破了,没有人去修补…...
机器视觉初步6-1:基于梯度的图像分割
把基于梯度的图像分割单独拿出来。 文章目录 一、图像梯度相关算子的原理1. Sobel算子2. Prewitt算子3. Roberts算子 二、python和halcon算子实现1.python实现2.halcon实现 基于梯度的图像分割方法利用像素之间的梯度信息来进行图像分割。 梯度 1是图像中像素灰度值变化最快的…...
从0开始,精通Go语言Rest微服务架构和开发
说在前面 现在拿到offer超级难,甚至连面试电话,一个都搞不到。 尼恩的技术社区中(50),很多小伙伴凭借 “左手云原生右手大数据”的绝活,拿到了offer,并且是非常优质的offer,据说年…...
Sui x KuCoin Labs夏季黑客松|本周Workshop预告
自Sui x KuCoin Labs夏季黑客松推出以来已有四周的时间,期间收获了众多开发者的积极报名和热情参与。随着黑客松报名即将进入尾声,同期举办的Workshop也迎来了本周的最后一波。本周的黑客松Workshop邀请到MoveEX和Mirror World的负责人作为嘉宾为大家带…...
从电源 LED 读取智能手机的秘密?
研究人员设计了一种新的攻击方法,通过记录读卡器或智能手机打开时的电源 LED,使用 iPhone 摄像头或商业监控系统恢复存储在智能卡和智能手机中的加密密钥。 众所周知,这是一种侧信道攻击。 通过密切监视功耗、声音、电磁辐射或执行操作所需…...
【Linux编辑器-vim使用】
目录 Linux编辑器-vim使用1.vim的基本概念2.vim的基本操作3.vim正常模式命令集4.vim末行模式命令集 Linux编辑器-vim使用 1.vim的基本概念 目前了解的vim有三种模式(其实有好多模式),分别是命令模式、插入模式和底行模式,各模式…...
安装Apache mysql php
目录 一.Apache网站服务 Apache——》静态页面处理——》将静态处理交给PHP Apache简介 安装Apache服务 编辑 安装软件思路 二.安装mysql数据库 1. 安装依赖包 2.创建程序用户管理 3.加压安装包 这边就安装完成了编辑 重点来了 报错了 没有空间 我最后的解决 方法…...
【人工智能】— 神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略
【人工智能】— 神经网络、前向传播、反向传播 前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略 前向传播和反向传播都是神经网络训练中常用的重要算法。 前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后…...
小文智能自定义变量详解
在小文交互场景设计时,有一个特殊功能,叫做自定义变量。有时,根据外呼对象的不同,需要对用户传达不同的内容,比如称呼、地址、公司名称等等。此时,就可以使用小文交互的自定义变量功能来实现对不同用户呼出…...
平面电磁波的反射与折射,极化滤波作用
目录 引言 反射定律和折射定律 反射系数和折射系数 平面电磁波在理想介质分界面上的全反射和全折射 全反射 全折射 极化滤波作用 平面电磁波在良导体上的反射与折射 引言 再复杂的电磁波我们都可以看作是很多平面电磁波的叠加 我们在前面介绍的时候,我们认…...
键盘当鼠标用
当鼠标坏掉又需要使用电脑时发现触控板也不能用这就很烦那么键盘当鼠标用教程来了 使用键盘当鼠标的步骤如下: 1. 按住“AltShiftNum Lock”快捷键,弹出鼠标键开启咨询框,点击“是”按钮。 小键盘的数字就是方向/和*就是左右键切换5是单击 …...
动态规划part9 | ● 198.打家劫舍 ● 213.打家劫舍II ● 337.打家劫舍III
文章目录 198.打家劫舍思路思路代码官方题解代码 213.打家劫舍II思路思路代码官方代码困难 337.打家劫舍III思路思路代码官方题解代码困难 今日收获 198.打家劫舍 198.打家劫舍 思路 dp含义,偷前i个房,切第i个房偷 dp[i]max(dp[i-2],dp[i-3])nums[i] …...
【k8s系列】一分钟搭建MicroK8s Dashboard
本文基于上一篇文章的内容进行Dashboard搭建,如果没有看过上一篇的同学请先查阅上一篇文章 k8s系列】使用MicroK8s 5分钟搭建k8s集群含踩坑经验 使用MicroK8s搭建Dashboard很简单,只需要在Master节点按照以下几步操作 1.启用Dashboard插件 microk8s en…...
ArcEngine二次开发0——入门(下载 部署 组件学习)
折腾一下ArcGIS Engine二次开发。 目录 1、开发环境配置2、部署一个ArcGIS Engine应用程序3、ArcObject组件学习4、报错及解决4、其他 1、开发环境配置 参考:https://blog.csdn.net/H48662654/article/details/113384150 (使用ArcEngine前,…...
人工智能---D分离
D分离(D-Separation)是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法,D-Separation更加直观,且计算简单。对于一个DAG(有向无环图)E,D-Separation方法可以快速的判断出两个节点…...
java spring cloud 企业工程项目管理系统源码-全面的工程项目管理
工程项目管理系统是指从事工程项目管理的企业(以下简称工程项目管理企业)受业主委托,按照合同约定,代表业主对工程项目的组织实施进行全过程或若干阶段的管理和服务。 如今建筑行业竞争激烈,内卷严重,…...
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下: struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...
【JVM】- 内存结构
引言 JVM:Java Virtual Machine 定义:Java虚拟机,Java二进制字节码的运行环境好处: 一次编写,到处运行自动内存管理,垃圾回收的功能数组下标越界检查(会抛异常,不会覆盖到其他代码…...
聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...
基于Docker Compose部署Java微服务项目
一. 创建根项目 根项目(父项目)主要用于依赖管理 一些需要注意的点: 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件,否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
React---day11
14.4 react-redux第三方库 提供connect、thunk之类的函数 以获取一个banner数据为例子 store: 我们在使用异步的时候理应是要使用中间件的,但是configureStore 已经自动集成了 redux-thunk,注意action里面要返回函数 import { configureS…...
CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)
漏洞概览 漏洞名称:Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号:CVE-2020-17519CVSS评分:7.5影响版本:Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本:≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型:路径遍历&#x…...
