编写两个集合采用整数单链表A,B存储,设计一个算法求两个集合的并集C,C仍然用单链表存储
时间: 2023-05-22 17:02:38 浏览: 113
可以采用哈希表来实现求两个集合的并集C,具体步骤如下:
1. 将集合A的所有元素插入哈希表中;
2. 遍历集合B,对于每个元素,判断是否在哈希表中存在,若不存在则插入C的单链表中;
3. 返回C的单链表。
下面是伪代码实现:
union(A, B):
hash_table = new HashTable()
for each element in A:
hash_table.insert(element)
C = new LinkedList()
for each element in B:
if not hash_table.contains(element):
C.insert(element)
return C
相关问题
编写两个集合采用整数单链表A,B存储,设计一个算法求两个集合的并集C,C仍用单链表存储
算法思路:
1. 遍历集合A,将A中的所有元素加入集合C中;
2. 遍历集合B,对于B中的每个元素,如果该元素不在集合C中,则将它加入集合C中;
3. 返回集合C。
具体实现:
```python
class Node:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.next = None
class LinkedList:
def __init__(self):
self.head = None
def add(self, val):
node = Node(val)
if self.head is None:
self.head = node
else:
cur = self.head
while cur.next:
cur = cur.next
cur.next = node
def __str__(self):
if self.head is None:
return ''
cur = self.head
res = str(cur.val)
while cur.next:
cur = cur.next
res += ' -> ' + str(cur.val)
return res
def union(A, B):
C = LinkedList()
cur_A = A.head
while cur_A:
C.add(cur_A.val)
cur_A = cur_A.next
cur_B = B.head
while cur_B:
if not find(C, cur_B.val):
C.add(cur_B.val)
cur_B = cur_B.next
return C
def find(lst, val):
cur = lst.head
while cur:
if cur.val == val:
return True
cur = cur.next
return False
if __name__ == '__main__':
A = LinkedList()
A.add(1)
A.add(2)
A.add(3)
B = LinkedList()
B.add(2)
B.add(3)
B.add(4)
C = union(A, B)
print(C) # 1 -> 2 -> 3 -> 4
```
时间复杂度:$O(mn)$,其中$m$和$n$分别为集合A和B的长度。最坏情况下,B中的所有元素都不在C中,需要遍历A和B。实际上,可以通过使用哈希表等数据结构来优化查找操作,从而将时间复杂度降为$O(m+n)$。
编写两个集合采用整数单链表A,B存储,设计一个算法求两个集合的并集C,C仍用单链表存储步骤文字叙述
1. 首先创建一个新的单链表C,用于存储并集。
2. 初始化两个指针pA、pB,分别指向集合A和B的头结点。
3. 遍历A和B集合,比较pA和pB指向的节点值的大小。
4. 若pA指向的节点值小于pB指向的节点值,则将pA指向的节点插入到C集合的尾部,并将pA指向下一个节点。
5. 若pA指向的节点值大于pB指向的节点值,则将pB指向的节点插入到C集合的尾部,并将pB指向下一个节点。
6. 若pA指向的节点值等于pB指向的节点值,则将pA指向的节点插入到C集合的尾部,并将pA和pB指向下一个节点。
7. 当A或B集合遍历完后,将另一个集合剩余的节点插入到C集合的尾部。
8. 最后返回新的集合C,即为两个集合的并集。