请根据注释，完成下面的循环队列的入队操作算法。//循环队列出队 #define MAXSIZE32typedef struct { ElementType data[MAXSIZE];int front; int rear;}CircleQueue; int deQueue(CircleQueue*queue，ElementType* elem){ //判断队列是否为满 if ( (1)_ _) { printf("queue is full!\n");return O; } //移动队尾指针queue->rear=_(1)//放入新元素 queue->data[queue->rear] = elem;return 1;

循环队列入队

int enQueue(CircleQueue* queue, ElementType elem){
    //判断队列是否为满
    if ((queue->rear + 1) % MAXSIZE == queue->front) {
        printf("queue is full!\n");
        return 0;
    }
    //移动队尾指针
    queue->rear = (queue->rear + 1) % MAXSIZE;
    //放入新元素
    queue->data[queue->rear] = elem;
    return 1;
}

注：在判断队列是否为满时，需要将队列尾指针加1后取模，因为是循环队列。在移动队尾指针时，同样需要取模。

相关问题

请把上面Dijkstra的代码为模版改写为堆优化的版本，以下是堆的定义和初始化，它使用了哨兵;优化的版本要包括堆的函数细节。 #define MinData -1000 #define ElementType int struct HeapStruct { ElementType *Elements; int Size; int Capacity; }; typedef struct HeapStruct *MinHeap; MinHeap CreateHeap(int MaxSize) { MinHeap H = (MinHeap)malloc(sizeof(struct HeapStruct)); H->Elements = (ElementType *)malloc((MaxSize + 1) * sizeof(ElementType)); H->Elements[0] = MinData; H->Size = 0; H->Capacity = MaxSize; return H; }

下面是将Dijkstra算法的代码改写为堆优化版本的代码：

bool Dijkstra(MinHeap H, LGraph G, int dist[], int path[], Vertex S)
{
    Vertex V, W;
    AdjNode Adj;
    for (V = 0; V < G->Nv; V++)
    {
        dist[V] = INFINITY;
        path[V] = -1;
        H->Elements[V + 1] = V;
    }
    dist[S] = 0;
    H->Size = G->Nv;

    while (!IsEmpty(H))
    {
        V = DeleteMin(H);
        if (dist[V] == INFINITY)
            break;

        Adj = G->Graph[V].FirstEdge;
        while (Adj)
        {
            W = Adj->AdjV;
            if (dist[V] + Adj->Weight < dist[W])
            {
                dist[W] = dist[V] + Adj->Weight;
                path[W] = V;
                DecreaseKey(H, W); // 更新节点W在堆中的位置
            }
            Adj = Adj->Next;
        }
    }

    if (H->Size != 0)
    {
        return false; // 存在无法到达的节点，图中存在负权环
    }
    else
    {
        return true; // 成功求解最短路径
    }
}

在堆优化版本的代码中，我们将原来的dist数组改为堆H，并在堆中存储节点的索引。在初始化部分，我们将所有节点的距离初始化为无穷大（INFINITY），路径初始化为-1，并将所有节点插入堆中。

在每次迭代中，我们从堆中删除最小元素V，并判断V是否已被收录。如果V的距离为无穷大，表示所有的可达节点都已被收录，循环结束。否则，我们遍历V的邻接节点W，如果通过V可以获得更短的路径，则更新W的距离和路径，并在堆中更新W的位置。

最后，我们判断堆是否为空，如果不为空，则存在无法到达的节点，图中存在负权环；否则，成功求解最短路径。

需要注意的是，这里的堆优化只是针对Dijkstra算法的实现方式之一，并不是必须的。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。

R6-3 二分查找 分数 17 作者 陈越 单位 浙江大学 本题要求实现二分查找算法。 函数接口定义： Position BinarySearch( List L, ElementType X ); 其中List结构定义如下： typedef int Position; typedef struct LNode *List; struct LNode { ElementType Data[MAXSIZE]; Position Last; /* 保存线性表中最后一个元素的位置 */ }; L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXSIZE 10 #define NotFound 0 typedef int ElementType; typedef int Position; typedef struct LNode *List; struct LNode { ElementType Data[MAXSIZE]; Position Last; /* 保存线性表中最后一个元素的位置 */ }; List ReadInput(); /* 裁判实现，细节不表。元素从下标1开始存储 */ Position BinarySearch( List L, ElementType X ); int main() { List L; ElementType X; Position P; L = ReadInput(); scanf("%d", &X); P = BinarySearch( L, X ); printf("%d\n", P); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里 */ 输入样例1： 5 12 31 55 89 101 31 输出样例1： 2 输入样例2： 3 26 78 233 31 输出样例2： 0

下面是二分查找的实现代码：

Position BinarySearch(List L, ElementType X)
{
    Position left = 1;  // 左边界
    Position right = L->Last;  // 右边界
    while (left <= right) {
        Position mid = (left + right) / 2;  // 中间位置
        if (L->Data[mid] == X) {  // 找到了
            return mid;
        } else if (L->Data[mid] > X) {  // 往左边找
            right = mid - 1;
        } else {  // 往右边找
            left = mid + 1;
        }
    }
    // 没找到
    return NotFound;
}

具体思路是：首先设置左边界为1，右边界为L的最后一个元素的位置；然后在每一次循环中，取左右边界的平均值作为中间位置mid，并将L->Data[mid]和X进行比较，如果相等，则找到了，返回mid；如果L->Data[mid]比X大，则说明要在mid的左边继续查找，此时将右边界right更新为mid-1；否则说明要在mid的右边继续查找，此时将左边界left更新为mid+1。如果最终没有找到，返回NotFound。