数据结构报告。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，随着人们自身素质提升。都需要书写报告，编写报告能让我们对完成的工作更有把握。重点推荐“数据结构报告”相关的顶尖文章不容错过，以下意见仅供参考您需要结合实际情况做出决策！
数据结构报告 篇1
1.判断链表是否存在环型链表问题：判断一个链表是否存在环，例如下面这个链表就存在一个环：
例如N1->N2->N3->N4->N5->N2就是一个有环的链表，环的开始结点是N5这里有一个比较简单的解法，设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。直到p2碰到NULL指针或者两个指针相等结束循环。如果两个指针相等则说明存在环。
{
int data;
link* next;
};
{
link* p1=head, *p2 = head;
if (head ==NULL || head->next ==NULL)
{
return false;
}
do{
p1= p1->next;
p2 = p2->next->next;
} while(p2 && p2->next && p1!=p2);
return false;
}
2,链表反转 单向链表的反转是一个经常被问到的一个面试题，也是一个非常基础的问题。比如一个链表是这样的： 1->2->3->4->5 通过反转后成为5->4->3->2->1。最容易想到的方法遍历一遍链表，利用一个辅助指针，存储遍历过程中当前指针指向的下一个元素，然后将当前节点元素的指针反转后，利用已经存储的指针往后面继续遍历。源代码如下：
struct linka {
int data;
linka* next;
};
return;
linka*pre, *cur, *ne;
pre=head;
cur=head->next;
{
ne = cur->next;
cur->next = pre;
pre = cur;
cur = ne;
}
head->next = NULL;
head = pre;
}
还有一种利用递归的方法。这种方法的基本思想是在反转当前节点之前先调用递归函数反转后续节点。源代码如下。不过这个方法有一个缺点，就是在反转后的最后一个结点会形成一个环，所以必须将函数的返回的节点的next域置为NULL。因为要改变head指针，所以我用了引用。算法的源代码如下：
linka* reverse(linka* p,linka*& head)
{
if(p == NULL || p->next == NULL)
{
head=p;
{
linka* tmp = reverse(p->next,head);
tmp->next = p;
return p;
}
}
3,判断两个数组中是否存在相同的数字 给定两个排好序的数组，怎样高效得判断这两个数组中存在相同的数字？
这个问题首先想到的是一个O(nlogn)的算法。就是任意挑选一个数组，遍历这个数组的所有元素，遍历过程中，在另一个数组中对第一个数组中的每个元素进行binary search。用C++实现代码如下：
bool findcommon(int a[],int size1,int b[],int size2)
{
int i;
for(i=0;i
{
int start=0,end=size2-1,mid;
{
mid=(start+end)/2;
return true;
else if (a[i]
start=mid+1;
}
}
return false;
}
后来发现有一个 O(n)算法，
因为两个数组都是排好序的。所以只要一次遍历就行了。首先设两个下标，分别初始化为两个数组的起始地址，依次向前推进。推进的规则是比较两个数组中的数字，小的那个数组的下标向前推进一步，直到任何一个数组的下标到达数组末尾时，如果这时还没碰到相同的数字，说明数组中没有相同的数字。
bool findcommon2(int a[], int size1, int b[], int size2)
{
int i=0,j=0;
while(ireturn true;j++;if(a[i]i++;}return false;}4,最大子序列 问题：给定一整数序列A1， A2，... An （可能有负数），求A1~An的一个子序列Ai~Aj，使得Ai到Aj的和最大例如：整数序列-2, 11, -4, 13, -5, 2, -5, -3, 12, -9的最大子序列的和为21。对于这个问题，最简单也是最容易想到的那就是穷举所有子序列的方法。利用三重循环，依次求出所有子序列的和然后取最大的那个。当然算法复杂度会达到O(n^3)。显然这种方法不是最优的，下面给出一个算法复杂度为O(n)的线性算法实现，算法的来源于Programming Pearls一书。 在给出线性算法之前，先来看一个对穷举算法进行优化的算法，它的算法复杂度为O(n^2)。其实这个算法只是对对穷举算法稍微做了一些修改：其实子序列的和我们并不需要每次都重新计算一遍。假设Sum(i, j)是A[i] ... A[j]的和，那么Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]。利用这一个递推，我们就可以得到下面这个算法：{int i,j,v,max=a[0];for(i=0;i{v=0;for(j=i;j{v=v+a[j];//Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]max=v;}}return max;}那怎样才能达到线性复杂度呢？这里运用动态规划的思想。先看一下源代码实现：{int i,max=0,temp_sum=0;for(i=0;i{temp_sum+=a[i];max=temp_sum;temp_sum=0;}return max;}在这一遍扫描数组当中，从左到右记录当前子序列的和temp_sum，若这个和不断增加，那么最大子序列的和max也不断增加(不断更新max)。如果往前扫描中遇到负数，那么当前子序列的和将会减小。此时temp_sum 将会小于max，当然max也就不更新。如果temp_sum降到0时，说明前面已经扫描的那一段就可以抛弃了，这时将temp_sum置为0。然后，temp_sum将从后面开始将这个子段进行分析，若有比当前max大的子段，继续更新max。这样一趟扫描结果也就出来了。5, 找出单向链表的中间结点 这道题和解判断链表是否存在环，我用的是非常类似的方法，只不过结束循环的条件和函数返回值不一样罢了。设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。当p2到达链表的末尾时，p1指向的时链表的中间。{link* p1,*p2;p1=p2=head;if(head==NULL || head->next==NULL)return head;do {p1=p1->next;p2=p2->next->next;} while(p2 && p2->next);return p1;}来自：akalius.blog/163319
数据结构报告 篇2
1、进一步掌握指针变量的含义及应用。
2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的`特点及使用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：
（1）用括号表示法输出家谱二叉树，
（2）查找某人的所有儿子，
为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。
二叉树型存储结构定义为：
struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点
实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
输出形式为：父和母（子1和子妻1（孙1），子2和子妻2（孙2））
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。
（三）各函数的详细设计：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，
2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，
3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；
4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；
3：然后判断其左结点（配偶结点）是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。
4：再判断配偶结点的右结点是否为空，如不为空则递归调用输出其子女信息，最后输出“）”；
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”
2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”
3：不为空则输出其配偶结点的所有右结点（子女结点）。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束
4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素
5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点
数据结构报告 篇3
一、实验目的及要求
1)掌握栈和队列这两种特殊的线性表，熟悉它们的特性，在实际问题背景下灵活运用它们。
本实验训练的要点是“栈”和“队列”的观点;
二、实验内容
1) 利用栈，实现数制转换。
2) 利用栈，实现任一个表达式中的语法检查(选做)。
3) 编程实现队列在两种存储结构中的基本操作(队列的初始化、判队列空、入队列、出队列);
三、实验流程、操作步骤或核心代码、算法片段
顺序栈：
Status InitStack(SqStack &S)
{
S.base=(ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
S.top=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{
free(S.base);
return OK;
}
Status ClearStack(SqStack &S)
{
S.top=S.base;
return OK;
}
Status StackEmpty(SqStack S)
{
if(S.base==S.top)
return OK;
return ERROR;
}
int StackLength(SqStack S)
{
return S.top-S.base;
}
Status GetTop(SqStack S,ElemType &e)
{
if(S.top-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base) return ERROR;
S.top=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*S.top++=e;
return OK;
}
Status Push(SqStack &S,ElemType e)
{
if(S.top-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
S.top=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*S.top++=e;
return OK;
}
Status Pop(SqStack &S,ElemType &e)
{
if(S.top==S.base)
return ERROR;
e=*--S.top;
return OK;
}
Status StackTraverse(SqStack S)
{
ElemType *p;
p=(ElemType *)malloc(sizeof(ElemType));
if(!p) return ERROR;
p=S.top;
while(p!=S.base)//S.top上面一个...
{
p--;
printf("%d ",*p);
}
return OK;
}
Status Compare(SqStack &S)
{
int flag,TURE=OK,FALSE=ERROR;
ElemType e,x;
InitStack(S);
flag=OK;
printf("请输入要进栈或出栈的元素：");
while((x= getchar())!='#'&&flag)
{
switch (x)
{
case '(':
case '[':
case '{':
if(Push(S,x)==OK)
printf("括号匹配成功!\n\n");
break;
case ')':
if(Pop(S,e)==ERROR || e!='(')
{
printf("没有满足条件\n");
flag=FALSE;
}
break;
case ']':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='[')
flag=FALSE;
break;
case '}':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='{')
flag=FALSE;
break;
}
}
if (flag && x=='#' && StackEmpty(S))
return OK;
else
return ERROR;
}
链队列：
Status InitQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.front =Q.rear=
(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));
if (!Q.front) return ERROR;
Q.front->next = NULL;
return OK;
}
Status DestoryQueue(LinkQueue &Q)
{
while(Q.front)
{
Q.rear=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=Q.rear;
}
return OK;
}
Status QueueEmpty(LinkQueue &Q)
{
if(Q.front->next==NULL)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueLength(LinkQueue Q)
{
int i=0;
QueuePtr p,q;
p=Q.front;
while(p->next)
{
i++;
p=Q.front;
q=p->next;
p=q;
}
return i;
}
Status GetHead(LinkQueue Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
p=Q.front->next;
if(!p)
return ERROR;
e=p->data;
return e;
}
Status ClearQueue(LinkQueue &Q)
{
QueuePtr p;
while(Q.front->next )
{
p=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=p;
}
Q.front->next=NULL;
Q.rear->next=NULL;
return OK;
}
Status EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType e)
{
QueuePtr p;
p=(QueuePtr)malloc(sizeof (QNode));
if(!p)
return ERROR;
p->data=e;
p->next=NULL;
Q.rear->next = p;
Q.rear=p; //p->next 为空
return OK;
}
Status DeQueue(LinkQueue &Q,ElemType &e)
数据结构报告 篇4
一、需求分析1、程序所实现的功能；2、程序的输入，包含输入的数据格式和说明；3、程序的输出，程序输出的形式；4、测试数据，如果程序输入的数据量比较大，需要给出测试数据；5、合作人及其分工二、设计说明1、主要的数据结构设计说明；2、程序的主要流程图；3、程序的主要模块，要求对主要流程图中出现的模块进行说明4、程序的主要函数及其伪代码说明(不需要完整的代码)；5、合作人设计分工三、上机结果及体会1、合作人编码分工2、实际完成的情况说明（完成的功能，支持的数据类型等）；3、程序的性能分析，包括时空分析；4、上机过程中出现的问题及其解决方案；5、程序中可以改进的地方说明；6、程序中可以扩充的功能及设计实现假想；说明：1、如果程序比较大，可以将设计说明分为概要设计和详细设计两部分。概要设计主要负责程序的流程、模块、抽象数据类型设计；详细设计负责程序的数据类型定义和主要函数的说明。2、设计说明中，不需要写出代码或者模块的详细代码，只需要写出主要函数的伪代码说明。
数据结构报告 篇5
二.实验目的：
1、使学生熟练掌握哈夫曼树的生成算法。
2、熟练掌握哈夫曼编码的方法。
三.问题描述：
已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。
1、读入n个字符，以及字符的权值，试建立一棵Huffman树。
2、根据生成的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。并对给定的待编码字符序列进行编码，并输出。
typedef struct{
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储郝夫曼树
typedef char* *HuffmanCode;//动态分配数组存储郝夫曼编码
(2)主要的实现思路：
1.基本上没有什么太大的问题，在调用select这个函数时，想把权值最小的两个结点的序号带回HuffmanCoding，所以把那2个序号设置成了引用。
2.在编程过程中，在什么时候分配内存，什么时候初始化花的时间比较长
3.最后基本上实现后，发现结果仍然存在问题，经过分步调试，发现了特别低级的输入错误。把HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;中的s2写成了i
typedef struct{
int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
typedef char* *HuffmanCode;
void Select(HuffmanTree &HT,int k,int &s1,int &s2)
{ int i;
i=1;
while(i
s1=i;
{
if(HT[i].parent==0&&HT[i].weight
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1)break;
}
s2=i;
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1&&HT[i].weight
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,int n)
{
int m,c,f,s1,s2,i,start;
char *cd;
if(n
HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); //0号单元未用，预分配m+1个单元
HuffmanTree p=HT+1;
{
p->weight=*w;
p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
{
p->weight=p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
{
Select(HT,i-1,s1,s2); //选出当前权值最小的
HT[s1].parent=i;
HT[s2].parent=i;
HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2;
HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*)); //分配n个字符编码的头指针变量
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char)); //分配求编码的工作空间
for(i=1;i
for(c=i,f=HT[i].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent) //从叶子到根逆向求编码
{
if(HT[f].lchild==c)cd[--start]='0';
cd[--start]='1';
}
HC[i]=(char*)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个字符编码分配空间
strcpy(HC[i],&cd[start]);//从cd复制编码到HC
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
cout
cin>>n;
w=(int*)malloc((n+1)*sizeof(int)); //记录权值，号单元未用
ch=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));//记录字符，号单元未用
cout
{
cout
}
数据结构报告 篇6
首先你要知道什么是数据结构，学习数据结构的意义。这将是你学习的动力所在。计算机软件都用到了数据结构。所以，学好数据结构对于你将来从事计算机编程类的工作有十分重要的作用。
数据结构中的基本概念，你要一定清楚。平时要多看书，要在计算机上去调试程序，在调试的过程中，你才能发现自己的问题，然后及时解决。在上机调试的过程中，更要大胆尝试，注重运用。拿到一个题时，更要深入分析，尝试用不同的算法去设计。当然编程的时候，要注意格式。比如：变量一定要先定义后使用。变量的定义不要定义在中间。
算法与数据结构是紧密联系，所以你算法一定要会。如果你是学生，只需把课本上出现的搞懂就好了，比如线性表的插入，删除，查找算法，它都是固定的。你就要理解，当然你要学会画图。对于书中的内容要熟悉。
数据结构的大纲如下：线性表、栈和队列，串、数组和广义表、树与森林、图、还有就是查找和排序。简单的总结一下也就是它的逻辑结构：线性结构和非线性结构。这些基本的内容你如果搞懂了，你的数据结构也就学好了。
要严格要求自己。在学习算法的过程中，你要想它为什么要这样设计?它的优点在哪里?想着去改进算法，慢慢的的你的逻辑思维能力也就提高了。你会发现其实数据结构也就那么回事，不是很难。
有不懂得地方要及时请教老师，不要不懂装懂。不要放过任何一个细节，因为我的专业就是计算机，所以有很多都是深有体会。
首先你要清楚一周内所要做的事情，然后制定一张作息时间表。在表上填上那些非花不可的时间，如吃饭、睡觉、上课、娱乐等。安排这些时间之后，选定合适的、固定的时间用于学习，必须留出足够的时间来完成正常的阅读和课后作业。当然，学习不应该占据作息时间表上全部的空闲时间，总得给休息、业余爱好、娱乐留出一些时间，这一点对学习很重要。一张作息时间表也许不能解决你所有的问题，但是它能让你了解如何支配你这一周的时间，从而使你有充足的时间学习和娱乐。
这就意味着在你认真投入学习之前，先把要学习的内容快速浏览一遍，了解学习的大致内容及结构，以便能及时理解和消化学习内容。当然，你要注意轻重详略，在不太重要的地方你可以花少点时间，在重要的地方，你可以稍微放慢学习进程。
学习成绩好的学生很大程度上得益于在课堂上充分利用时间，这也意味着在课后少花些功夫。课堂上要及时配合老师，做好笔记来帮助自己记住老师讲授的内容，尤其重要的是要积极地独立思考，跟得上老师的思维。
课堂上做的笔记你要在课后及时复习，不仅要复习老师在课堂上讲授的重要内容，还要复习那些你仍感模糊的认识。如果你坚持定期复习笔记和课本，并做一些相关的习题，你定能更深刻地理解这些内容，你的记忆也会保持更久。定期复习能有效地提高你的考试成绩。
选择某个地方作你的学习之处，这一点很重要。它可以是你的单间书房或教室或图书馆，但是它必须是舒适的，安静而没有干扰。当你开始学习时，你应该全神贯注于你的功课，切忌“身在曹营心在汉”。
平时测验的目的主要看你掌握功课程度如何，所以你不要弄虚作假，而应心平气和地对待它。或许，你有一两次考试成绩不尽如人意，但是这不要紧，只要学习扎实，认真对待，下一次一定会考出好成绩来。通过测验，可让你了解下一步学习更需要用功夫的地方，更有助于你把新学的知识记得牢固。
数据结构报告 篇7
数据结构报告
摘要：
数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，我们常常需要在计算机程序中操作大量的数据，但是没有良好的数据结构，就无法快速与方便地运用这些数据。本文将主要介绍数据结构的概念、分类、基本操作、以及常见的数据结构的特点和应用。
主题一：数据结构的概念与分类
数据结构是指数据元素之间的关系以及这些关系所具有的性质。数据结构可以分为逻辑结构和物理结构两种，逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，物理结构是指数据在计算机存储器中的表示方法。逻辑结构又分为线性结构和非线性结构两种。线性结构中的数据元素之间只有一个前驱和一个后继，典型的线性结构有数组、链表、队列、栈等；非线性结构中的数据元素之间不存在顺序关系，常见的非线性结构有树和图。
主题二：数据结构的基本操作
在任何数据结构中，都会有基本操作，包括增加数据元素、删除数据元素、查找数据元素、遍历数据元素等。增加数据元素可以在指定位置插入一个新元素或者在结构末尾添加一个元素；删除数据元素可以通过指定位置删除一个元素或者按照值删除一个元素；查找可以根据元素值、元素位置和其他关键字来查找；遍历可以遍历整个数据结构，以便对每个元素进行操作。
主题三：常见的数据结构和应用
数组是数据结构中最基本的一种，它是数据元素存储在连续的内存单元上的一种数据结构。数组可以用来保存一段时间内的数据、系统配置文件、文本文件等。链表是另一种常见的数据结构，它不需要连续的内存空间，而是通过指针来关联每个数据元素。链表有单向链表、双向链表、循环链表等多种类型。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于控制并发、跨进程通信、缓存管理等方面。栈是与队列相反的数据结构，它是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值、函数调用和括号匹配等场合。树是由根结点和若干子树构成的一种数据结构，树的应用非常广泛，包括文件系统、数据库、路由算法等。图是一种由边和顶点组成的数据结构，它可以用于解决网络流、图像识别等诸多问题。
结论：
数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，本文介绍了数据结构的概念、分类、基本操作以及常见的数据结构的特点和应用。正确地选择和使用数据结构可以有效提高程序的性能，因此对于计算机科学的学生和工作者来说，掌握数据结构是非常必要的。
幼师资料《数据结构报告(精选7篇)》一文希望您能收藏！“幼儿教师教育网”是专门为给您提供幼师资料而创建的网站。同时，yjs21.com还为您精选准备了数据结构报告专题，希望您能喜欢！