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图的访问与存储—临接表

        在图论中,邻接表(Adjacency List) 是表示图(包括无向图、有向图、带权图)的一种高效数据结构,核心思想是为图中的每个顶点维护一个 “邻居列表”,记录该顶点直接相连的所有顶点(及边的权重,若为带权图)。相比于邻接矩阵(用二维数组存储顶点间的连接关系),邻接表在稀疏图(边数远少于顶点数的平方) 中更节省空间,也是工程中最常用的图存储方式之一。一、基本结构邻接表的核心是 “数组 + 链表 / 动态数组” 的组合:
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图的访问与遍历-深度优先搜索

一、图的遍历图的遍历是指从图中的某个顶点出发,按照一定规则访问图中所有顶点且每个顶点仅访问一次的过程,核心分为深度优先搜索(DFS) 和广度优先搜索(BFS) 两大类,适用于无向图、有向图等各类图结构,也是图论算法(如路径查找、连通性判断)的基础。关键点:连通图与非连通图:连通图(无向图):从任意顶点出发,DFS/BFS 可访问所有顶点;非连通图:需遍历所有顶点,对未访问的顶点再次调用 DFS/BFS(统计连通分量)。有向图的遍历:邻接表仅添加 “有向边”(初始化图时注释无向
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混合背包

1.问题定义:混合背包问题是经典背包问题的一个变种,其中物品的类型不单一,而是混合了以下三种类型:01 背包物品:每种物品最多只能选一次。完全背包物品:每种物品可以选择无限次。多重背包物品:每种物品有指定的最大数量 s_i。目标是在背包容量为 V 的情况下,选择物品放入背包,使得总价值最大。2.问题形式化:假设有 N 种物品和一个容量为 V 的背包。第 i 件物品的体积是 v_i,价值是 w_i,数量是 s_i:如果 s_i = -1:表示这是 01 背包物品(只能选 0 或 1 次)如果 s_
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多重背包问题

一、问题定义有 n 种物品,每种物品有三个属性:重量 weight[i](正整数)价值 value[i](正整数)数量 count[i](正整数,表示该物品最多可选取的次数)背包的最大承重为 W。求在不超过背包承重的前提下,能装入背包的最大总价值。二、与其他背包问题的区别背包类型物品选取限制核心差异0-1 背包每种物品最多选 1 次count[i] = 1完全背包每种物品可无限选count[i] = +∞多重背包每种物品最多选 
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完全背包问题

1. 问题定义完全背包问题是经典的动态规划问题之一。它的基本描述如下:有一个容量为 V 的背包。有 N 种物品,每种物品有无限个可用。第 i 种物品的重量是 w[i],价值是 v[i]。问题:如何选择物品放入背包,使得在不超过背包容量的前提下,背包内物品的总价值最大?关键词: 每种物品无限件。2. 与 0-1 背包问题的区别理解完全背包的关键是与 0-1 背包进行对比:特性0-1 背包完全背包物品数量每件物品只有1件

图的访问与存储—临接矩阵

1. 什么是邻接矩阵?邻接矩阵是图的一种最基础的存储表示方法。它使用一个二维数组(即矩阵)来表示图中各个顶点之间的邻接关系。对于一个有 n 个顶点的图,其邻接矩阵是一个 n x n 的方阵,我们通常称之为 A。2. 矩阵元素的定义矩阵中每个元素 A[i][j] 的值,表示顶点 i 与顶点 j 之间的关系。这个关系的具体含义根据图的类型有所不同:对于无向图A[i][j] = 1:表示顶点 i 和顶点 j 之间有一条边相连。A[i][j] = 0:表示顶点&n
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树的存储与遍历—链式存储

一、定义

链式存储是表示树结构最直观、最常用的一种方法。它的核心思想是:

用链表中的节点来表示树中的每个元素。每个节点不仅包含数据本身,还包含指向其子节点的指针。



二、基本结构

对于一个普通的树(不一定是二叉树),一个典型的链式存储节点结构如下:

// C语言示例  typedef struct TreeNode {      int data;                   // 节点中存储的数据      struct TreeNode *firstChild; // 指向第一个孩子节点的指针      struct TreeNode *nextSibling; // 指向下一个兄弟节点的指针  } Node;

这种结构通常被称为 “孩子-兄弟表示法”“左孩子右兄弟表示法”



三、基本原理



假设我们有这样一棵树:

        A        / | \       B  C  D      / \    |     E   F   G



用“孩子-兄弟表示法”的链式存储后,它在内存中的逻辑结构会变成一棵二叉树的样子:



      A       /      B ——— C ——— D     /                 /    E ——— F        G



解释:

  • firstChild 指针(纵向):指向该节点的第一个子节点

    • 节点 A 的 firstChild 指向 B。

    • 节点 B 的 firstChild 指向 E。

    • 节点 D 的 firstChild 指向 G。

  • nextSibling 指针(横向):指向该节点的下一个兄弟节点

    • 节点 B 的 nextSibling 指向 C。

    • 节点 C 的 nextSibling 指向 D。

    • 节点 E 的 nextSibling 指向 F



四、对于二叉树的链式存储



二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点(左孩子和右孩子)。它的链式存储结构更为简单:

// 二叉树的链式存储节点  typedef struct BiTNode {      int data;                // 数据域      struct BiTNode *lchild;  // 指向左子节点的指针      struct BiTNode *rchild;  // 指向右子节点的指针  } BiTNode;

对于二叉树:

      A       / \      B   C     / \   \    D   E   F

其链式存储的逻辑关系非常直观:

  • A 的 lchild 指向 B,rchild 指向 C。

  • B 的 lchild 指向 D,rchild 指向 E。

  • C 的 lchild 为空,rchild 指向 F



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01背包问题

问题定义01背包问题是一个经典的组合优化问题,通常描述如下:有个容量为C的背包有n件物品,第i件物品的重量为Wi,价值为Vi每种物品只有一件,可以选择放入背包(1)或不放入背包(0),因此称为“01”背包。目标:在不超过背包容量的前提下,使装入背包的物品总价值最大。2.动态规划解法这是最常用的解法,核心是状态定义与状态转移方程。(1)状态定义设 dp[i][j]dp[i][j]表示:考虑前 ii 件物品,在背包容量为 jj 时能获得的最大价值。ii 的范围:0≤i≤n0≤i≤njj&n
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树的存储与遍历—顺序存储

顺序存储使用数组来存储二叉树节点,通过数组下标表示节点间的父子关系,一般适用于完全二叉树。1.存储规则根节点存储在索引 0 位置对于索引为 i 的节点:左子节点索引:2*i + 1右子节点索引:2*i + 2父节点索引:(i-1)/22.特点内存连续,访问速度快适合完全二叉树,否则会浪费存储空间不需要存储指针,节省空间插入删除操作效率较低3.示例       1      &

二维数组的差分

一、基本概念二维数组差分是一种高效处理区间修改操作的数据结构技巧,常用于解决矩阵区域增减问题。差分是前缀和的逆运算,对于二维数组,差分数组 diff[i][j] 表示原数组 a[i][j] 与 a[i-1][j] + a[i][j-1] - a[i-1][j-1] 的差值。二维差分是处理子矩阵增减操作的高效方法。原矩阵:a[i][j] (1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ n)差分矩阵:b[i][j] = a[i][j] - a[i-1][j] - a[i][j-1] + a[i-1
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