数据结构中什么时候用&

回答: 在数据结构中，当我们想要在函数内修改传入的形参的值，并且在函数外也能访问到时，可以使用引用（&）来实现。引用可以传递一个指针进去，让函数内的修改影响到函数外。通常在链表、栈、树等数据结构的操作中会使用引用来修改指针的指向或节点的值。通过使用引用，我们可以方便地在函数内部对数据结构进行修改，而不需要返回修改后的结果。\[1\]
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- *1* *2* *3* [C语言零碎知识点之数据结构中的 *&](https://blog.csdn.net/cnds123321/article/details/123056047)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

数据结构在人工智能中的应用

数据结构在人工智能中有以下应用：

1. 图论：人工智能中的很多任务都可以转化为图论中的问题。比如，可以使用图结构来表示计算机视觉中的图像，自然语言处理中的语言语法结构，社交网络中的人际关系等。在这些问题中，需要使用数据结构来构建和操作图形结构来解决问题。

2. 树结构：树结构在人工智能中也有广泛的应用。比如，人工神经网络中使用的多层神经网络就是一种树结构，语言处理中的句法树也是一种树结构，决策树也是一种树结构。在这些任务中，需要设计数据结构来操作树结构以实现任务。

3. 堆和数组：在一些自然语言处理中，需要对大量的文本进行排序和检索，这时候可以使用堆和数组来实现。此外，在机器学习中，可以使用数组来表示数据集，对数据进行分类和聚类等操作。

4. 图像处理：图像处理中经常需要使用数组和栈等数据结构来实现。比如，可以使用数组来表示图像中的像素，使用栈和堆来实现图像的分割和特征提取等操作。

5. 排序和查找：排序和查找是算法中非常基本的部分。在人工智能中，需要对大量的数据进行排序和查找，比如数据集分类，图像搜索等任务。在这些任务中，可以使用各种不同的数据结构来实现排序和查找，以获得更好的效率和准确性。

综上所述，数据结构在人工智能中是非常重要的，它可以帮助我们实现各种复杂的任务，提高算法的效率和准确性。

数据结构avl是什么意思

AVL是一种自平衡的二叉搜索树，它的名称来源于两位发明者Adelson-Velskii和Landis。AVL树的特点是每个节点的子树高度差不超过1，从而保持了树的平衡性，避免了极端情况下的不平衡。通过对插入和删除操作进行旋转操作，AVL树可以在O(log n)的时间复杂度内完成这些操作，因此具有高效的插入、删除和查找的特点。

AVL树的平衡性是通过节点上的平衡因子来判断的，平衡因子是指节点的左子树高度减去右子树高度的值。当插入或删除节点后导致某个节点的平衡因子超过了1或-1的时候，就需要对该节点进行旋转操作来恢复平衡。

具体的旋转操作包括：左旋、右旋、左右旋和右左旋。左旋和右旋的目的是将节点上移或下移，以达到平衡。左右旋和右左旋是为了调整节点的子树结构，使其重新平衡。

由于AVL树保持了平衡，所以在查找、插入和删除操作上具有较稳定的性能。但是，由于插入和删除操作可能需要旋转操作，所以相比于其他非平衡的搜索树，AVL树会稍微增加一些开销。

总的来说，AVL树是一种高效的自平衡二叉搜索树，它通过旋转操作来保持树的平衡性，从而提供了稳定的性能。在需要频繁进行插入和删除操作的场景下，AVL树是一种很好的选择。