数据结构顺序表求并集
时间: 2023-11-26 13:38:37 浏览: 35
顺序表的并集可以通过遍历B中的元素,并逐个与A中的元素比较,如果A中没有该元素则插入到A中。这样就可以得到A和B的并集。时间复杂度为O(A.length*B.length)。
代码示例:
void union(Sqlist &A, Sqlist B) {
int i = 0, j = 0;
for (i = 0; i < B.length; i++) {
for (j = 0; j < A.length && A.data[j] != B.data[i]; j++) {
// 逐个与A中元素比较
}
if (j == A.length) {
// 若比较到最后仍无相同元素,则插入
A.data[A.length] = B.data[i];
A.length++;
}
}
}
相关问题
数据结构顺序表并集算法
顺序表的并集算法可以通过遍历两个顺序表,并将不重复的元素添加到一个新的顺序表中来实现。具体的算法步骤如下:
1. 创建一个新的顺序表,用于存储并集结果。
2. 遍历第一个顺序表,将每个元素添加到新的顺序表中。
3. 遍历第二个顺序表,对于每个元素,判断是否已经存在于新的顺序表中。如果不存在,则将其添加到新的顺序表中。
4. 返回新的顺序表作为并集结果。
以下是一个示例代码实现:
```python
def list_union(list1, list2):
result = []
for num in list1:
result.append(num)
for num in list2:
if num not in result:
result.append(num)
return result
```
集合的交差并集顺序表运算数据结构
集合的交差并集可以使用顺序表来实现。顺序表是一种线性结构,可以通过数组来实现,其中每个元素在内存中是连续存储的。下面是对应的三种运算:
1. 交集:对于两个集合A和B,我们可以遍历A中的每个元素,判断是否在B中出现。如果存在,就将该元素添加到结果集合中。因为顺序表支持随机访问,我们可以用一个循环来遍历A,对于每个元素,使用顺序查找算法在B中查找它是否存在。时间复杂度为O(n^2)。
2. 差集:对于两个集合A和B,我们可以遍历A中的每个元素,判断是否在B中出现。如果不存在,就将该元素添加到结果集合中。因为顺序表支持随机访问,我们可以用一个循环来遍历A,对于每个元素,使用顺序查找算法在B中查找它是否存在。时间复杂度为O(n^2)。
3. 并集:对于两个集合A和B,我们可以先将A中所有元素添加到结果集合中,然后再遍历B中的每个元素,判断是否在结果集合中出现。如果不存在,就将该元素添加到结果集合中。因为顺序表支持随机访问,我们可以用一个循环来遍历B,对于每个元素,使用顺序查找算法在结果集合中查找它是否存在。时间复杂度为O(n^2)。
需要注意的是,以上三种运算的时间复杂度都比较高,可以考虑使用其他数据结构来优化,例如哈希表。