一维数组与多维数组特性分析-字符串与广义表

"这篇资料主要介绍了数据结构中的数组、串和广义表，特别是next特征向量的计算方法。" 在数据结构中，数组是一种基本且重要的数据组织形式，它包含相同类型的数据元素集合。一维数组是最简单的形式，每个元素由一个下标和对应的值组成。在编程语言如C++中，一维数组可以通过下标直接访问其元素。数组分为静态和动态两种，静态数组在声明时就需要指定大小，而动态数组可以在运行时动态分配空间。 多维数组是数组的扩展，特别是二维数组，它类似于表格，具有行和列的概念。每个元素可以通过两个下标来唯一标识，比如在二维数组A[m][n]中，元素可以通过行索引i和列索引j定位。在内存中，多维数组通常采用连续存储方式，即所有元素在内存中是连续排列的。 字符串是特殊的数组，通常由零个或多个字符组成。在数据结构中，字符串的处理涉及到许多操作，如查找、比较和模式匹配。在本资料中提到的next特征向量是用于模式匹配的一种技术，主要用于KMP算法。next特征向量用于记录模式串P中每个位置的前缀和后缀的最大公共长度，它能够避免在字符串匹配过程中不必要的回溯。 next特征向量的计算方法如下： 1. 初始化：当j=0时，n0=-1。 2. 递推规则：对于j>0，若nj-1=k（k表示pj-1的最长前缀和后缀的长度）： - 如果k=-1或者pj-1=pk，那么nj=k+1。 - 如果pj-1≠pk且k≠-1，将k更新为nk，并继续检查，直到条件不满足。 - 如果pj-1≠pk且k=-1，那么nj=0。 广义表是数组和链表的结合体，它可以表示更复杂的数据结构，其中的元素可以是单一的值，也可以是其他广义表。这种数据结构在表示树形结构或递归结构时非常有用。 总结来说，这篇资料涵盖了数组的基本概念，包括一维数组、多维数组和字符串的处理，以及在模式匹配中next特征向量的计算方法，这些都是数据结构学习中的基础且重要的知识点。同时，也提到了广义表这一更为抽象的数据结构，显示了数据结构的灵活性和多样性。