
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
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
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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)()一稀疏矩陣(十字鏈表【】)(原作)轉(zhuǎn)自D先說說什么叫稀疏矩陣。你說,這個問題很簡單嗎,那你一定不知道中國學(xué)術(shù)界的嘴皮子仗,對一個字眼的“摳”將會導(dǎo)致兩種相反的結(jié)論。這是清華2000年的一道考研題:“表示一個有1000個頂點(diǎn),1000條邊的有向圖的鄰接矩陣有多少個矩陣元素?是否稀疏矩陣?”如果你是個喜歡研究出題者心理活動的人,你可以看出這里有兩個陷阱,就是讓明明會的人答錯,我不想說出是什么,留給讀者思考。姑且不論清華給的標(biāo)準(zhǔn)答案是什么,那年的參考書是嚴(yán)蔚敏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(C語言版),書上對于稀疏矩陣的定義是這樣的:“非零元較零元少(注:原書下文給出了大致的程度),且分布沒有一定規(guī)律”
2、,照這個說法,那題的答案應(yīng)該是不一定是稀疏矩陣,因?yàn)榭赡苁翘厥饩仃嚕ǚ橇阍植加幸?guī)律)。自從2002年換參考書后,很多概念都發(fā)生了變化,最明顯的是從多少開始計數(shù)(0還是1),從而導(dǎo)致的是空樹的高度變成了1,只有一個根節(jié)點(diǎn)的樹高度是0。很不幸的是樹高的問題幾乎年年都考,在你下筆的時候,總是犯點(diǎn)嘀咕,總不是一朝天子一朝臣吧,會不會答案是個兼容版本?然后,新參考書帶的習(xí)題集里引用了那道考研題,答案是是稀疏矩陣。你也許會驚訝這年頭咸魚都會游泳了,但這個答案和書并不矛盾,因?yàn)樵谶@本黃皮書里,根本就沒有什么特殊矩陣,自然就一定是稀疏矩陣了。其實(shí),這兩本書在這個問題上也沒什么原則上的問題,C版的是從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3、實(shí)現(xiàn)區(qū)分出特殊矩陣和稀疏矩陣,畢竟他們實(shí)現(xiàn)起來很不相同;新書一股腦把非零元少的矩陣都當(dāng)成稀疏矩陣,當(dāng)你按照這種思路做的時候就會發(fā)現(xiàn),各種結(jié)構(gòu)特殊的非零元很少的矩陣,如果用十字鏈表來儲存的話,比考慮到它的特殊結(jié)構(gòu)得出的特有儲存方法,僅僅是浪費(fèi)了幾個表頭節(jié)點(diǎn)和一些指針域,再有就是一些運(yùn)算效率的降低。從我個人角度講,我更喜歡多一些統(tǒng)一,少一些特別,即使?fàn)奚稽c(diǎn)效率;所以在這一點(diǎn)上我贊同新參考書的做法。而在計數(shù)起點(diǎn)上,我更喜歡原來的做法;畢竟,研究數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要考慮人的思考習(xí)慣,而不是計算機(jī)喜歡什么;你非得說表中的第一個元素是第0個,空樹的高是1,怎么不讓人心里起疙瘩。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是人們構(gòu)造算法時思維和計算機(jī)
4、實(shí)現(xiàn)的橋梁、中介,它應(yīng)該符合人的思考習(xí)慣,即使在它實(shí)現(xiàn)的時候內(nèi)部做了某些轉(zhuǎn)換。開始廢話了這么多,希望沒打消了你往下看的心情,好,言歸正傳。這里的十字鏈表是這樣構(gòu)成的:用鏈表模擬矩陣的行(或者列,這可以根據(jù)個人喜好來定),然后,再構(gòu)造代表列的鏈表,將每一行中的元素節(jié)點(diǎn)插入到對應(yīng)的列中去。書中為了少存幾個表頭節(jié)點(diǎn),將行和列的表頭節(jié)點(diǎn)合并到了一起實(shí)際只是省了幾個指針域,如果行和列數(shù)不等,多余的數(shù)據(jù)域就把這點(diǎn)省出的空間又給用了。這點(diǎn)小動作讓我著實(shí)廢了半天勁,個人感覺,優(yōu)點(diǎn)不大,缺點(diǎn)不少,不如老老實(shí)實(shí)寫得象個十字鏈表,讓人也好看一些,這是教科書,目的是教學(xué)。實(shí)在看得暈的人,參閱C版的這部分內(nèi)容,很清晰。
5、我也不會畫圖,打個比方吧:這個十字鏈表的邏輯結(jié)構(gòu)就像是一個圍棋盤(沒見過,你就想一下蒼蠅拍,這個總見過吧),而非零元就好像是在棋盤上放的棋子,總共占的空間就是,確定那些線的表頭節(jié)點(diǎn)和那些棋子代表的非零元節(jié)點(diǎn)。最后,我們用一個指針指向這個棋盤,這個指針就代表了這個稀疏矩陣?,F(xiàn)在,讓我們看看非零元節(jié)點(diǎn)最少需要哪幾個域,data必須的,down、right把線畫下去,好像不需要別的了。再看看表頭節(jié)點(diǎn),由于是鏈表的表頭節(jié)點(diǎn),所以就和后邊的節(jié)點(diǎn)一樣了。然后,行鏈表和列鏈表的表頭節(jié)點(diǎn)實(shí)際上也各構(gòu)成了一個鏈表,我們給他們添加一個公有的表頭節(jié)點(diǎn)。最后,通過指向這個行列鏈表表頭構(gòu)成的鏈表的公有的表頭節(jié)點(diǎn)的指針,
6、我們就可以訪問稀疏矩陣了。好像和書上的不一樣一一非零元節(jié)點(diǎn)沒了指示位置的I、j,實(shí)際上,對于確定非零元在矩陣中的位置,I、j不是必須的,看著圍棋盤你就會很清楚。但是很不幸,不是把他們存起來就萬事大吉了,最起碼,必須考慮加法和乘法的效率,請你想想如果用上面的那種結(jié)構(gòu),如何完成??紤]到到這里已經(jīng)寫了不少字,我將實(shí)現(xiàn)部分放在下篇,今天該休息了。據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)()稀疏矩陣(十字鏈表【】)如果你細(xì)想想,就會發(fā)現(xiàn),非零元節(jié)點(diǎn)如果沒有指示位置的域,那么做加法和乘法時,為了確定節(jié)點(diǎn)的位置,每次都要遍歷行和列的鏈表。因此,為了運(yùn)算效率,這個域是必須的。為了看出十字鏈表和單鏈表的差異,我從單鏈表派生出十字鏈表,這需要
7、先定義一種新的結(jié)構(gòu),如下:classMatNodepublic:intdata;introw,col;unionNode*down;List*downrow;另外,由于這樣的十字鏈表是由多條單鏈表拼起來的,為了訪問每條單鏈表的保護(hù)成員,要聲明十字鏈表類為單鏈表類的友元。即在classList的聲明中添加friendclassMatrix;稀疏矩陣的定義和實(shí)現(xiàn)#ifndefMatrix_H#defineMatrix_H#includeList.hclassMatNodepublic:intdata;introw,col;unionNode*down;List*downrow;MatNode(in
8、tvalue=0,Node*p=NULL,inti=0,intj=0):data(value),down(p),row(i),col(j)friendostream&operator(ostream&strm,MatNode&mtn)strm(mtn.row,mtn.col)mtn.data;returnstrm;classMatrix:Listpublic:Matrix():row(0),col(0),num(0)Matrix(introw,intcol,intnum):row(row),col(col),num(num)Matrix()MakeEmpty();voidMakeEmpty()
9、List*q;while(first-data.downrow!=NULL)q=first-data.downrow;first-data.downrow=q-first-data.downrow;deleteq;List:MakeEmpty();row=col=num=0;voidInput()if(!row)coutrow;if(!col)coutcol;if(!num)coutnum;if(!row|!col|!num)return;coutendl請按順序輸入各個非零元素,以列序?yàn)橹鳎斎?表示本列結(jié)束endl;inti,j,k,v;/i行數(shù)j列數(shù)k個非零元v非零值Node*p=fir
10、st,*t;List*q;for(j=1;j=col;j+)LastInsert(MatNode(0,NULL,0,j);for(i=1;i=row;i+)q=newList;q-first-data.row=i;p-data.downrow=q;p=q-first;j=1;q=first-data.downrow;First();t=pNext();for(k=0;kcol)break;coutendl輸入第j列非零元素endl;couti;if(irow)j+;k-;q=first-data.downrow;t=pNext();continue;coutv;if(!v)k-;continu
11、e;MatNodematnode(v,NULL,i,j);p=newNode(matnode);t-data.down=p;t=p;while(q-first-data.row!=i)q=q-first-data.downrow;q-LastInsert(t);voidPrint()List*q=first-data.downrow;coutendl;while(q!=NULL)coutfirst-data.downrow;Matrix&Add(Matrix&matB)/初始化賦值輔助變量if(row!=matB.row|col!=matB.col|matB.num=0)return*this;Node*pA,*pB;Node*pAT=newNode*col+1;*qBNode*pBT=newNode*matB.col+1;*qBList*qA=pGetFirst()-data.downrow,matB.pGetFirst()-data.downrow;First();matB.First();for(intj=1;j=col;j+)pATj=pNext();pBTj=matB.pNext();/開始for(inti=1;iFirst();qB-First();pA=qA-pNext();pB=qB-pNext();while(pA!=N
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