8.假设某个含个元素的线性表有以下运算: I.查找序号为i(1≤i≤n)的元素; Ⅱ.查找第一个值为x的元素;Ⅲ,插人新元素作为第一个元素;IV.插入新元素作为最后一个元素;V.插入第i(2≤i≤n)个元素; VI.删除第一个元素; VI.删除最后一个元素; Ⅲ,删除第i(2≤i≤n)个元素。现设计该线性表的以下存储结构: ①顺序表;
时间: 2023-03-13 19:17:13 浏览: 78
②单链表;③双向链表。答:顺序表可以实现I、Ⅲ、Ⅳ、VI、VII操作,其他操作需要移动元素,速度较慢;单链表可以实现I、II、Ⅲ、Ⅴ、VI、VII操作,其他操作的时间复杂度为O(n);双向链表可以实现所有操作,时间复杂度都为O(1)。
相关问题
在长度为n的线性表中进行顺序查找,查找第i个数据元素的的概率为p i ,且分布如下1=
在长度为n的线性表中顺序查找第i个数据元素的概率可以通过以下方式计算得出。
首先,我们需要了解每个数据元素出现的概率分布。根据题目给出的信息,1 ≤ i ≤ n,且数据元素的概率分布如下:
p1 = 0.2
p2 = 0.15
p3 = 0.1
p4 = 0.1
p5 = 0.05
p6 = 0.2
p7 = 0.1
p8 = 0.05
p9 = 0.05
接下来,我们可以将这些概率值相加,得到总的概率值:
p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9 = 0.2 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.05 + 0.2 + 0.1 + 0.05 + 0.05 = 1.0
由于概率的总和等于1,我们可以确定这是一个有效的概率分布。
根据这个概率分布,我们可以计算出查找第i个数据元素的概率。例如,查找第3个数据元素的概率为p3,查找第7个数据元素的概率为p7,以此类推。
综上所述,在长度为n的线性表中进行顺序查找第i个数据元素的概率为pi(1 ≤ i ≤ n),其中pi表示该数据元素的概率。这些概率值可以通过给定的概率分布计算得出。
设计一个算法:在顺序线性表L中第i(1≤i≤n)个位置之前插入新的元素e,并求其算法时间复杂度。
为了在顺序线性表L的第i个位置之前插入新元素e,我们可以采用以下步骤设计算法:
1. **检查边界条件**:首先确保给定的索引i是否合法,即1 <= i <= n。如果i小于1或大于n,则返回错误信息或提示用户调整索引。
2. **分配空间**:如果i等于1,那么直接在列表的起始位置插入e,并更新第一个元素的指针。若i > 1,则需要移动从位置i到n的所有元素,腾出空间。
3. **移动元素**:从位置i开始,依次将每个元素向后移动一位,直到找到适当的位置插入新元素e。这一步的时间复杂度是O(n - (i - 1)),因为需要移动n - (i - 1)个元素。
4. **插入元素**:将e放入之前腾出的位置,并更新该位置和前一个元素的指针指向新元素。
5. **更新长度**:在插入操作完成后,更新线性表的长度字段n + 1。
综合以上步骤,总的时间复杂度为O(n),其中n是线性表的长度,主要由移动元素这一部分决定。
下面是简单的伪代码:
```pseudo
function InsertBeforeIndex(i, e, L):
if i < 1 or i > length(L):
return "Invalid index"
if i == 1:
insert e at position 0 in L
else:
for j from i to length(L):
L[j] = L[j+1]
L[i] = e
length(L) += 1
```
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