一、本章的思维导图 二、总结 顺序查找本来以前以为自己打的代码就已经很漂亮了，根本没有再关注还可以再怎么优化它，本章学习到了一个监视哨的概念虽然这个算法的时间复杂度还是O(n)级别的，但是却减少了一半的时间开销，要是数据量很大的情况下还是很客观的，所以还是一个很棒的点。折半查找，可能以前或多或少也有 ...
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2020-06-26 14:48:58
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第七章的内容是查找，总的来说整个章节的学习思路很清晰，分为线性表、树表、随机表的查找三部分。 关于线性表的查找，我印象最深刻的内容就是设有“监视哨”的顺序查找方法和折半查找方法。数组首元素存储查找的key数据，保证从后往前遍历到a[0]时能找到key并退出循环，这就不需要计数器来辅助了，这种思路确实 ...
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2020-06-23 13:06:02
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1，学习内容小结： 图：（1）存储结构： 邻接矩阵 ：适用于稀疏图，顶点较多 & 邻接表 ：适用于稠密图，顶点较少或无需记录权值 （2）遍历：深度优先搜索（DFS）：类似先序遍历 广度优先搜索（BFS） ：类似层次遍历 （3）应用：<1>最小生成树（不是唯一的，但权值一定是一样的；若由程序得出则一定 ...
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2020-06-14 23:53:07
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本章主要讲图（有向图和无向图） 一、 1、对于无向图，若具有 n(n- 1)/2 条边，则称为无向完全图。 2、对于有向图，若具有n(n- l)条弧，则称为有向完全图。 3.连通、连通图、连通分量 连通：在无向图中，两顶点有路径存在。 连通图：若图中任意两顶点都连通的图。 连通分量：无向图中的极大连 ...
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2020-06-14 23:35:12
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第六章主要学习了：图图的存储方式学了邻接矩阵和邻接表。 邻接矩阵就是二维数组邻接表有三个结构：1：头结点，有data和指向第一个结点的指针，后面就是它连接的结点。2：结点，data和next指针。3：头结点集合成表，头结点【N】边数【】点数【】邻接矩阵优点： 1。易判断两点是否有边 2。易计算点的度 ...
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2020-06-14 23:18:39
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学习了图的定义，储存结构，遍历方式，以及一些相关的应用寻找最短路径和最小生成树等等 本章对于代码的要求比较低 更加着重于概念定义与实现思想的理解 在本章第一次个人小测中我就混淆了一些概念例如有向图的出度入度之和才是度 网络就是带权图的无边应该用无穷来表示 还需要更加深入的看书理清楚一些概念的区别 ...
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2020-06-14 21:01:15
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一.图的概念： 1.图、无向图、有向图、完全图 2.度、入度、出度 3.路径：由顶点和相邻顶点序偶构成的边所形成的序列 4.连通图、连通分量（无向图） 5.强连通图、连通分量：极大强连通子图（有向图） 二. 图的存储结构： 1.邻接矩阵 typedef struct { char vexs[maxv ...
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2020-06-14 20:53:21
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第六章图的学习感觉比较侧重阅读和理解代码，而写代码部分占比比较小。所以这一章的总结全都是知识点的整理，是用自己的话来表达自己对代码以及做题过程步骤的理解。 一、图的存储结构 1、邻接矩阵存储 储存时要有顶点数、边数、存储N个顶点的一维数组、N*N的数组来存储权值或体现点与点之间是否有边 2、邻接表存 ...
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2020-06-14 20:32:08
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第六章我们首先学习了图，知道图是由两个集合V（点）和E（边）组成，也知道了有向图和无向图的区别，同时也学习了用如何用邻接矩阵和领接表来表示图。 邻接矩阵： 方便检查任意一堆顶点间是否存在边，方便找任一顶点的所有“邻接点”，方便计算任一顶点的“度”（从改点出发的边数为出度，指向该点的为入度），但存稀疏 ...
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2020-06-14 18:33:53
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