数据结构实验报告:顺序存储结构线性表实现

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"王明明的CS1705实验11报告——基于顺序存储结构的线性表实现" 这篇实验报告详细介绍了如何使用顺序存储结构来实现线性表的各种基本操作。线性表是一种基础的数据结构,通常用于存储和处理有序数据序列。在这个实验中,王明明构建了一个演示系统,该系统具有一个简单的菜单,允许用户进行多种线性表管理操作。 1.1 问题描述 实验的主要目标是构造一个顺序表,该表可以执行一系列操作,如初始化、销毁、清空、判断是否为空、求表长度、获取元素等。此外,系统还支持文件存储和加载线性表的内容,增强了数据的持久性。 1.2 系统设计 设计中包含了12种基本运算,每个运算都对应一个特定的函数。这些函数包括: - InitList(L):创建一个空的线性表L。 - DestroyList(L):销毁已存在的线性表L。 - ClearList(L):将线性表L清空,使其变为空表。 - ListEmpty(L):检查线性表L是否为空,返回TRUE或FALSE。 - ListLength(L):返回线性表L中数据元素的数量。 - GetElem(L, i, e):获取线性表L中位置i的元素,将其值赋给e,要求1≤i≤ListLength(L)。 - LocateElem(L, e, compare()):查找与e满足特定比较关系的第一个元素的位置,若不存在则返回0。 - PriorElem(L, cur_e, pre_e):如果cur_e是L中的元素且不是第一个,返回其前驱元素,否则操作失败。 - NextElem(L, cur_e, next_e):如果cur_e是L中的元素,返回其后继元素。 - InsertList(L, i, e):在线性表L的第i位置插入元素e,1≤i≤ListLength(L)+1。 - DeleteList(L, i, e):删除线性表L中位置i的元素,返回被删除的元素。 - ListTraverse(L, visit()):遍历线性表L,对每个元素调用visit()函数。 1.3 系统实现 实验报告中这部分详细阐述了这些函数的实现逻辑和算法,包括数据结构的设计、内存管理以及各种操作的具体步骤。这涉及到数组作为底层存储结构,以及如何高效地执行增、删、查、改等操作。 1.4 实验小结 实验报告的最后部分,王明明可能会总结实验过程中的挑战、解决方案以及对所学知识的理解和应用,可能还会讨论性能优化和潜在的改进方向。 参考文献和附录A中包含的是进一步阅读的资料以及实现这些操作的源代码,提供了深入理解实验实现的详细信息。 这个实验报告对于理解线性表的顺序存储结构及其操作有极大的帮助,同时也展示了如何通过编程实现这些操作,是学习数据结构和算法的良好实践案例。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行