数据结构之线性表表示集合详解与示例(C,C#,C++)
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2025-01-15 03:33:56
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文章目录

  • 基本特征
  • 线性表的特点:
  • 线性表的表示方法:
  • C、C#和C++语言如何实现一个线性表表示集合
    • 1. C实现
    • 2. C#实现
    • 3. C++实现
  • 总结

在这里插入图片描述


线性表是计算机数据结构中的一个基本概念,它是一种最简单的抽象数据类型。在线性表中,数据元素之间的关系是一对一的关系,即除了第一个元素外,每个元素都有且仅有一个直接前驱,同样地,除了最后一个元素外,每个元素都有且仅有一个直接后继。线性表可以用来表示集合。

基本特征

  • 数据元素:线性表中的元素具有相同的数据类型。
  • 顺序性:线性表中的元素有其先后次序,第一个元素无前驱,最后一个元素无后继,其他元素有且只有一个前驱和后继。
  • 有限性:线性表包含的元素数量是有限的。

线性表的特点:

有序性:线性表中的元素是有序排列的,每个元素在表中都有一个确定的位置。
单一性:线性表中的数据元素的类型必须相同,每个元素只有一个前驱元素和一个后继元素,除了第一个元素没有前驱元素,最后一个元素没有后继元素外,其他元素有且仅有一个前驱元素和一个后继元素。

线性表的表示方法:

顺序存储结构: 使用一段连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。具体实现时,可以用数组来实现。在顺序存储结构中,通过元素的物理地址找到元素的前驱和后继元素,因此在访问线性表中的任一元素时,只需知道该元素的起始地址以及该元素在顺序表中的序号即可。顺序存储结构适用于查找和更新操作频繁的线性表,但不适用于插入和删除操作频繁的线性表。

优点:

  • 随机访问能力强,可以通过下标直接访问元素。

缺点:

  • 插入和删除操作需要移动大量元素,效率较低。
  • 需要预先分配固定大小的存储空间,可能导致空间浪费或不足。

实现:

在大多数编程语言中,可以使用数组来实现顺序存储结构。

#define MAXSIZE 100 // 假设最大长度为100 typedef struct {     int data[MAXSIZE]; // 数组存储数据元素     int length;        // 线性表当前长度 } SeqList; 

链式存储结构: 通过一组任意的存储单元来存储线性表中的数据元素,这些存储单元可以是连续的,也可以是不连续的。链式存储结构的核心是通过指针(或引用)来实现元素之间的逻辑关系。每个元素(节点)中除了存放数据元素本身外,还需存放一个指示其后继元素位置的信息(即指针)。链式存储结构适用于插入和删除操作频繁的线性表,但对于随机访问元素的效率较低。

优点:

  • 插入和删除操作不需要移动大量元素,效率较高。
  • 空间按需分配,不会造成空间浪费。

缺点:

  • 不支持随机访问,访问特定元素需要从头开始遍历。
  • 需要额外的空间存储指针。

实现:

以下是单链表的实现方式:

typedef struct Node {     int data;           // 数据域     struct Node* next;  // 指针域 } Node, *LinkedList;  // 创建一个带头节点的单链表 LinkedList CreateList() {     LinkedList L = (LinkedList)malloc(sizeof(Node)); // 分配头节点空间     if (L == NULL) exit(OVERFLOW); // 存储分配失败     L->next = NULL; // 指针域置为NULL     return L; } 

C、C#和C++语言如何实现一个线性表表示集合

1. C实现

在C语言中,通常使用数组来实现线性表。

#include  #include   // 定义线性表结构体 typedef struct {     int *data;   // 指向动态分配的数组     int length;  // 线性表的长度 } LinearList;  // 初始化线性表 void initList(LinearList *list, int size) {     list->data = (int *)malloc(size * sizeof(int));     if (list->data != NULL) {         list->length = 0;  // 初始长度为0     } }  // 向线性表中插入元素 void insertList(LinearList *list, int index, int value) {     if (index < 0 || index > list->length) {         printf("插入位置不合法\n");         return;     }     if (list->length >= MAX_SIZE) {         printf("表满,不能插入\n");         return;     }     list->data[index] = value;     list->length++; }  // 打印线性表 void printList(LinearList *list) {     for (int i = 0; i < list->length; i++) {         printf("%d ", list->data[i]);     }     printf("\n"); }  int main() {     LinearList list;     initList(&list, 10);  // 初始化线性表,预分配10个元素的空间     insertList(&list, 0, 1);  // 插入元素1     insertList(&list, 1, 2);  // 插入元素2     printList(&list);  // 输出线性表     return 0; }  

2. C#实现

在C#中,可以使用数组或List类来实现线性表。

2.1 使用数组实现

using System;  public class LinearListExample {     public static void Main()     {         int[] list = new int[10];  // 定义一个数组作为线性表         list[0] = 1;  // 插入元素1         list[1] = 2;  // 插入元素2          for (int i = 0; i < list.Length; i++) {             Console.Write(list[i] + " ");         }         Console.WriteLine();     } } 

2.2 使用List类实现

using System; using System.Collections.Generic;  public class LinearListExample {     public static void Main()     {         List list = new List();  // 使用List类作为线性表         list.Add(1);  // 插入元素1         list.Add(2);  // 插入元素2          foreach (int item in list) {             Console.Write(item + " ");         }         Console.WriteLine();     } } 

3. C++实现

在C++中,可以使用数组或vector类来实现线性表。

3.1 使用数组实现

#include   int main() {     int arr[10];  // 定义一个数组作为线性表     arr[0] = 1;  // 插入元素1     arr[1] = 2;  // 插入元素2      for (int i = 0; i < 10; i++) {         std::cout << arr[i] << " ";     }     std::cout << std::endl;      return 0; } 

3.2 使用vector类实现

#include  #include   int main() {     std::vector list;  // 使用vector类作为线性表     list.push_back(1);  // 插入元素1     list.push_back(2);  // 插入元素2      for (int item : list) {         std::cout << item << " ";     }     std::cout << std::endl;      return 0; } 

以上代码分别用C、C#和C++实现了线性表的基本操作,包括初始化、插入元素和打印线性表。在实际应用中,还可以根据需要增加更多功能,如删除元素、查找元素等。

总结

选择顺序存储结构还是链式存储结构取决于具体应用场景中各种操作的频率和重要性。通常情况下,需要根据实际需求进行权衡和选择,以便在效率和实现复杂度之间取得平衡。

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