数据结构计算的算法

Ⅰ 数据结构经典算法有哪些

二叉树遍历：
status initqueue(Queue &Q)
{//初始化一个空队列
Q.base=(QElemtype *)malloc(MAXSIZE*sizeof(QElemtype));
if(!Q.base)
exit(OVERFLOW);
Q.front=Q.rear=0;
return OK;
}

status inqueue(Queue &Q,BiTree e)
{//将元素e入队
if((Q.rear+1)%MAXSIZE==Q.front)
return ERROR;
Q.base[Q.rear]=e;
Q.rear=(Q.rear+1)%MAXSIZE;
return OK;
}

status outqueue(Queue &Q,BiTree &e)
{//删除队头元素，并用e返回其值
if(Q.front==Q.rear)
return ERROR;
e=Q.base[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MAXSIZE;
return OK;
}

status emptyqueue(Queue Q)
{//若队列空，返回TRUE，否则返回FALSE
if(Q.front==Q.rear)
return TRUE;
return FALSE;
}

//以下是二叉树的算法
void creattree(BiTree &t)
{//先序顺序建立二叉树t
char ch;
ch=getchar();
if(ch==' ')
{
t=NULL;
return;
}
t=(BiTree)malloc(sizeof(BiNode));
if(!t) exit(OVERFLOW);
t->data=ch;
creattree(t->lchild);
creattree(t->rchild);
}
void print(TElemtype e)
{
printf("%c",e);
}
void pretraverse(BiTree t, void (*visit)(TElemtype e))
{//先序遍历二叉树t
if(t)
{
(*visit)(t->data);
pretraverse(t->lchild,visit);
pretraverse(t->rchild,visit);
}
}

void intraverse(BiTree t, void (*visit)(TElemtype e))
{//中序遍历二叉树t
if(t)
{
intraverse(t->lchild,visit);
(*visit)(t->data);
intraverse(t->rchild,visit);
}
}

void posttraverse(BiTree t, void (*visit)(TElemtype e))
{//后序遍历二叉树t
if(t)
{
posttraverse(t->lchild,visit);
posttraverse(t->rchild,visit);
(*visit)(t->data);
}
}

void leveltraverse(BiTree t, void (*visit)(TElemtype e))
{//层次遍历二叉树t
BiNode *p;
Queue Q;
//if(!t) return;
initqueue(Q);
p=t;
inqueue(Q,p);
while(!emptyqueue(Q))
{
outqueue(Q,p);
if(p)
{

(*visit)(p->data);
inqueue(Q,p->lchild);
inqueue(Q,p->rchild);
}
}

}

void destroytree(BiTree &t)
{
if(t==NULL) return;
else if(t->lchild==NULL&&t->rchild==NULL)
{
free(t);
return;
}
else{
destroytree(t->lchild);
destroytree(t->rchild);
free(t);
return;
}
}

Ⅱ 数据结构中有哪些基本算法

数据结构中最基本的算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，归并排序，，二分搜索算法
等等。

1、用的最多也是最简单的数据结构是线性表。

2、有前途的又难数据结构是图 。

3、常用的80％算法是排序和查找。

Ⅲ 数据结构中常用的算法有哪些啊

基本：
线性表，链表，栈，队列
排序：
快速排序，堆排序，归并排序，希尔排序，插入排序，选择排序
二叉树：
前序，中序，后序遍历，层次遍历，包括递归算法和非递归算法两种
AVL树，Huffman编码
二叉树和树，森林之间的转换，穿线树
图算法：
深度优先遍历算法，广度优先遍历算法，最小生成树，最短路径
字符串：
查找子串，KMP算法

以上都是比较基本的算法，一定要弄懂

Ⅳ 数据结构有哪些基本算法

一、排序算法 1、有简单排序（包括冒泡排序、插入排序、选择排序） 2、快速排序，很常见的 3、堆排序， 4、归并排序，最稳定的，即没有太差的情况 二、搜索算法 最基础的有二分搜索算法，最常见的搜索算法，前提是序列已经有序 还有深度优先和广度有限搜索；及使用剪枝，A*，hash表等方法对其进行优化。 三、当然，对于基本数据结构，栈，队列，树。都有一些基本的操作 例如，栈的pop，push，队列的取队头，如队；以及这些数据结构的具体实现，使用连续的存储空间（数组），还是使用链表，两种具体存储方法下操作方式的具体实现也不一样。 还有树的操作，如先序遍历，中序遍历，后续遍历。 当然，这些只是一些基本的针对数据结构的算法。 而基本算法的思想应该有：1、回溯2、递归3、贪心4、动态规划5、分治有些数据结构教材没有涉及基础算法，lz可以另外找一些基础算法书看一下。有兴趣的可以上oj做题，呵呵。算法真的要学起来那是挺费劲。

Ⅳ 数据结构算法有哪些

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

Ⅵ 数据结构有哪些算法……

算法只是用编程语言来实现的一定程序步骤，
具体来讲就是控制cpu的执行流程。
另外算法从大类上来分，或者说是其他算法的基础，主要就是排序和查找。其中排序算法中有分成很多种，比如，插入排序，冒泡排序，快速排序和堆排序等。而查找又有很多种，比如顺序查找，二分查找等。
数据结构只是数据的结构，用不同的语言来实现同一个算法可能在写法上会有点不同，但是核心步骤肯定是一样的。
java好久没碰了，具体怎么写忘了。其实就是把算法封装到类的方法中去，也就是常说的面向对象里面的封装性。

Ⅶ 数据结构必须掌握的算法有哪些

主要是树的遍历，查找，替换和删除。图的遍历。（bfs，dfs）查找里面的二叉树查找
，平均数查找，harsh查找八大排序注意图和树的算法因存储结构不同而不同。其他的如表了什么的，应该不是很难。是必须会的

Ⅷ 数据结构的结构算法

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。
数据的运算是数据结构的一个重要方面，讨论任一种数据结构时都离不开对该结构上的数据运算及其实现算法的讨论。
数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。
计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。
一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。
对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。
不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺：
1,结构的生成；
2.结构的销毁；
3,在结构中查找满足规定条件的数据元素；
4,在结构中插入新的数据元素；
5,删除结构中已经存在的数据元素；
6,遍历。
抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。ADT的定义为：
ADT 抽象数据类型名：{数据对象：（数据元素集合），数据关系：（数据关系二元组结合），基本操作：（操作函数的罗列）}； ADT抽象数据类型名;抽象数据类型有两个重要特性：
数据抽象
用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。
数据封装
将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。
数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素（Data Element）是数据的基本单位。在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。
有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。
数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。

Ⅸ 数据结构 的算法

FIFO 10次缺页，分别是第1，2，3，4，8（1），10（2），11（3），12（4），13（6），14（1）页
LRU 8次缺页，分别是第1，2，3，4，8（3），12（4），13（6），14（1）页
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注：括号内是缺页时进程淘汰的页号。因开始时进程中页面为空，故前四次不淘汰页面。