在html文档中 外部链式表的正确位置是
时间: 2023-05-26 10:03:00 浏览: 58
外部样式表应该放在文档的头部中，在``<head>``标签内使用``<link>``元素来引用外部样式表，如下所示：
```
<head>
<link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
```
在样式表中，您可以定义文档中所有页面的样式，而不仅仅是当前页面。在文档的``<body>``标签内，您可以将样式应用于特定的元素，如下所示：
```
<body>
<h1>标题</h1>
<p>段落</p>
</body>
```
相关问题
链式表带头节点的列表和不带头节点表是怎么样的
### 回答1：
带头节点的链表和不带头节点的链表是两种不同的链表结构。
带头节点的链表是在链表的头部设置一个空节点，也称为哨兵节点或者虚拟节点。这个节点不存储数据，仅仅起到一个标记作用，使得链表的头指针始终指向这个节点。带头节点的链表相对于不带头节点的链表，有以下几个优点：
1. 不带头节点的链表可能会出现头指针指向空的情况，这种情况需要在插入和删除节点时做特殊处理，而带头节点的链表则不需要特殊处理。
2. 不带头节点的链表在插入和删除节点时需要考虑头部的情况和其他节点的情况，代码逻辑可能会变得复杂。而带头节点的链表则不需要特殊处理头部节点，简化了代码逻辑。
3. 带头节点的链表使得链表的每个节点都有一个前驱节点，使得代码实现更加方便。
因此，一般情况下，建议使用带头节点的链表。
### 回答2：
链式表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链式表可以分为带头节点和不带头节点的两种形式。
带头节点的链式表是指在链表的第一个节点之前插入一个特殊的节点，称为头节点。头节点的作用是指向实际存储数据的第一个节点，并且可以方便地处理一些边界情况，例如链表为空时的处理。在带头节点的链表中，头节点的指针始终指向第一个实际存储数据的节点，而最后一个节点的指针指向NULL。
相比之下，不带头节点的链式表是指直接通过第一个实际存储数据的节点作为链表的起始节点，也就是说第一个节点既存储数据，又保存指向下一个节点的指针。在不带头节点的链表中，需要特别处理链表为空和删除第一个节点的情况，因为无法直接访问头节点。
带头节点的链式表相对于不带头节点的链表具有以下优势：
1. 可以简化链表的操作，特别是在处理边界情况时。
2. 保持链表的结构一致性，即链表的第一个节点始终是存储数据的节点，非头节点。
不带头节点的链式表相较于带头节点的链表具有以下优势：
1. 节省了一个额外的节点空间，减少了内存消耗。
2. 在某些情况下，不带头节点的链表可以提高链表的访问效率，因为无需经过头节点。
无论是带头节点的链式表还是不带头节点的链式表，其本质都是用链表这种数据结构来存储和操作数据。选择使用哪种形式取决于实际需求和对内存和效率的权衡。
### 回答3：
链式表是一种常用的数据结构，可以动态地存储和操作一组数据。链式表分为带头节点的列表和不带头节点的列表两种形式。
带头节点的链式表，又称带头结点的单链表，它在链表的首部附加了一个特殊节点，即头节点。头节点的作用是用来指示链表的起始位置，不存储实际的数据。带头节点的链表相比不带头节点的链表，具有以下优势：
1. 对于空表和非空表的处理更加统一：不论链表是否为空，头节点始终存在。这样，在进行插入、删除等操作时，不需要单独处理空表的特殊情况。
2. 能够充分利用链表的特性：由于头节点的引入，链表中每个节点的next指针都不为空，从而可以更方便地进行遍历、查找和操作。
不带头节点的链表则直接以第一个实际存储数据的节点作为链表的起始位置，相对于带头节点的链表，不带头节点的链表无法避免链表为空的特殊情况，插入、删除等操作需要特殊处理。但由于不存储头节点，不带头节点的链表在存储数据时节省了一个指针的空间。
在实际应用中，选择使用带头节点的链表还是不带头节点的链表，取决于具体需求和方便性。带头节点的链表通常更常用，因为它简化了操作过程，提高了代码的可读性和鲁棒性。但对于特定场景，如果空间很敏感，也可以选择不带头节点的链表来节省空间。
在概率论中，链式法则是什么
在概率论中，链式法则（也称为乘法法则）是计算联合概率分布的一种基本工具。它表明：对于任意的n个事件A1，A2，...，An，它们的联合概率可以分解为它们逐个发生的条件概率的乘积，即：
P(A1, A2, ..., An) = P(A1) * P(A2 | A1) * P(A3 | A1, A2) * ... * P(An | A1, A2, ..., An-1)
其中，P(Ai | A1, A2, ..., Ai-1) 表示在前面事件发生的条件下，事件 Ai 发生的概率。
链式法则可以用于计算任意数量的事件的联合概率，只要条件概率都已知。这在概率论和统计学中有广泛的应用。
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```
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