数组
一说起数组,我们的印象中数组往往是某一门编程语言中包含的具体数据类型,其实不然。 本节所讲的数组,要将其视为一种存储结构,与平时使用的数组基本数据类型区分开
从本质上讲,数组与顺秀表、链表、栈和队列一样,都用来存储具有“一对一”逻辑关系数据的线性存储结构。 不仅如此,数组和其他线性存储结构不同,顺序表、链表、栈和队列存储的都是不可再分的数据元素,而数组既可以用来存储不可再分的数据元素,也可以用来存储像顺序表、链表这样的数据结构。
比如说,数组可以直接存储多个顺序表。我们知道,顺序表的底层实现还是数组,因此与平时使用的二维数组类似
注意:无论数组的维数是多少,数组中的数据类型都必须保持一致 一维数组结构是线性表的基本表现形式,而n维数组可理解为是对线性存储结构的一种扩展。
数组的顺序存储
数组作为一种线性存储结构,对存储的数据通常只做查找和修改操作,因此数据结构是实现使用的是顺序存储结构(要知道,对数组中存储的数据做插入和删除操作,算法的效率是很差的)
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。通常,数组中数据的存储有两种先后存储方式:
- 以列序为主(先列后行):按照行号从小到大的顺序,依次存储每一列的元素
- 以行序为主(先行后列):按照列号从小到大的顺序,依次存储每一行的元素
多维数组中,我们最常用的是二维数组。比如:当二维数组a[6] [6]按照列序为主的次序顺序存储时,数组在内存中的存储状态如图所示: 而当以行序为主时: 在c语言中,多维数组的存储采用的是以行序为主的顺序存储方式
多维数组查找指定元素
当需要在顺序存储的多维数组中查找某个指定元素时,需知道以下信息:
- 多维数组的存储方式
- 多维数组在内存中存放的起始地址
- 该指定元素在原多维数组的坐标
- 数组中数组的具体类型,即数组中单个数组元素所占用的内存的大小,通常用字母L表示
根据存储方式的不同,查找目标元素的方式也不同,如果二维数组采用以行序为主的方式,则再二维数组anm中查找aij存放位置的公式为:
LOC(i,j) = LOC(0,0) + (i*m + j)*L;
其中,LOC(i,j)为aij在内存中的地址,LOC(0,0)为二维数组在内存中存放的起始位置(也就是a00的位置)
如果采用以列存储的方式,则公式为:
LOC(i,j) = LOC(0,0) + (i*n + j) *L;
示范代码
#include<stdarg.h>
#include<malloc.h>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<io.h>
#include<math.h>
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
#define OVERFLOW 3
#define UNDERFLOW 4
typedef int Status;
typedef int Boolean;
typedef int ElemType;
#define MAX_ARRAY_DIM 8
typedef struct
{
ElemType *base;
int dim;
int *bounds;
int *constants;
} Array;
Status InitArray(Array *A,int dim,...)
{
int elemtotal=1,i;
va_list ap;
if(dim<1||dim>MAX_ARRAY_DIM)
return ERROR;
(*A).dim=dim;
(*A).bounds=(int *)malloc(dim*sizeof(int));
if(!(*A).bounds)
exit(OVERFLOW);
va_start(ap,dim);
for(i=0; i<dim; ++i)
{
(*A).bounds[i]=va_arg(ap,int);
if((*A).bounds[i]<0)
return UNDERFLOW;
elemtotal*=(*A).bounds[i];
}
va_end(ap);
(*A).base=(ElemType *)malloc(elemtotal*sizeof(ElemType));
if(!(*A).base)
exit(OVERFLOW);
(*A).constants=(int *)malloc(dim*sizeof(int));
if(!(*A).constants)
exit(OVERFLOW);
(*A).constants[dim-1]=1;
for(i=dim-2; i>=0; --i)
(*A).constants[i]=(*A).bounds[i+1]*(*A).constants[i+1];
return OK;
}
Status DestroyArray(Array *A)
{
if((*A).base)
{
free((*A).base);
(*A).base=NULL;
}
else
return ERROR;
if((*A).bounds)
{
free((*A).bounds);
(*A).bounds=NULL;
}
else
return ERROR;
if((*A).constants)
{
free((*A).constants);
(*A).constants=NULL;
}
else
return ERROR;
return OK;
}
Status Locate(Array A,va_list ap,int *off)
{
int i,ind;
*off=0;
for(i=0; i<A.dim; i++)
{
ind=va_arg(ap,int);
if(ind<0||ind>=A.bounds[i])
return OVERFLOW;
*off+=A.constants[i]*ind;
}
return OK;
}
Status Value(ElemType *e,Array A,...)
{
va_list ap;
Status result;
int off;
va_start(ap,A);
if((result=Locate(A,ap,&off))==OVERFLOW)
return result;
*e=*(A.base+off);
return OK;
}
Status Assign(Array *A,ElemType e,...)
{
va_list ap;
Status result;
int off;
va_start(ap,e);
if((result=Locate(*A,ap,&off))==OVERFLOW)
return result;
*((*A).base+off)=e;
return OK;
}
int main()
{
Array A;
int i,j,k,*p,dim=3,bound1=3,bound2=4,bound3=2;
ElemType e,*p1;
InitArray(&A,dim,bound1,bound2,bound3);
p=A.bounds;
printf("A.bounds=");
for(i=0; i<dim; i++)
printf("%d ",*(p+i));
p=A.constants;
printf("\nA.constants=");
for(i=0; i<dim; i++)
printf("%d ",*(p+i));
printf("\n%d页%d行%d列矩阵元素如下:\n",bound1,bound2,bound3);
for(i=0; i<bound1; i++)
{
for(j=0; j<bound2; j++)
{
for(k=0; k<bound3; k++)
{
Assign(&A,i*100+j*10+k,i,j,k);
Value(&e,A,i,j,k);
printf("A[%d][%d][%d]=%2d ",i,j,k,e);
}
printf("\n");
}
printf("\n");
}
p1=A.base;
printf("A.base=\n");
for(i=0; i<bound1*bound2*bound3; i++)
{
printf("%4d",*(p1+i));
if(i%(bound2*bound3)==bound2*bound3-1)
printf("\n");
}
DestroyArray(&A);
return 0;
}
矩阵(稀疏矩阵)压缩存储(三种方式)
数据结构中,提供针对某些特殊矩阵的压缩存储结构
这里所说的特殊矩阵,主要分为以下两类:
- 含有大量相同数据元素的矩阵,比如对称矩阵
- 含有大量0元素的矩阵,比如稀疏矩阵、上(下)三角矩阵
针对以上两类矩阵,数据结构的压缩存储思想是:矩阵中的相同数据元素(包括元素0)只存储一个
对称矩阵
在图中的矩阵中,数据远古三沿着主对角线对应相等,这类矩阵称为对称矩阵 矩阵中有两条对角线,其中图中的对角线称为主对角线,另一条从左下角到右上角的对角线为副对角线。对称矩阵指的是各数据元素沿主对角线对称的矩阵
结合数据结构压缩存储的思想,我们可以使用以为数组存储对称矩阵。由于矩阵中沿对角线两侧的数据相等,因此数组中只需存储对角线一侧(包含对角线)的数据即可
对称矩阵的实现过程是,若存储下三角中的元素,只需将各元素所在的行标i和列表j带入下面的公式
k = (i*(i-1))/2+j-1
存储上三角的元素要将各元素的行标i和列标j带入另一个公式:
k = (j * (j-1))/2 +i -1
最终求得的k值即为该元素存储到数组中的位置(矩阵中元素的行标和列标都从1开始)
上(下)三角矩阵
主对角线下的数据元素全部相同的矩阵为上三角矩阵,主对角线上元素全部相同的矩阵为下三角矩阵
对于这种特殊的矩阵,压缩存储的方式是:上(下)三角矩阵采用对称矩阵的方式存储上(下)三角的数据(元素0不用存储)
稀疏矩阵
如果矩阵中分布有大量的元素0,即非0元素非常少,这类矩阵称为稀疏矩阵 压缩存储稀疏矩阵的方法是:只存储矩阵中的非0元素,与前面的存储方法不同,稀疏矩阵非0元素的存储需同时存储该元素所在矩阵中的行标和列表
对于稀疏矩阵的压缩存储,数据结构提供有3种具体的实现方式:
- 三元组顺序表
- 行逻辑连接的顺序表
- 十字链表
将在下次的笔记中更新
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