线性表数据结构与算法实现

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"该资源是关于线性表的算法描述,特别是如何在顺序存储的线性表中插入元素。提供的代码是用C语言实现的Insert_SqList函数,用于在线性表的指定位置插入元素。" 线性表是数据结构中最基础且广泛使用的一种结构,它由一个有限的有序数据元素序列组成。线性表中的每个元素都有一个唯一的直接前驱和直接后继(除了首元素和尾元素)。线性表可以分为两种存储方式:顺序存储和链式存储。 1. **线性表的逻辑结构**:在逻辑上,线性表是一个包含n(n>=0)个数据元素的序列,所有元素具有相同的数据类型。当n=0时,线性表为空。数据元素之间的关系是一对一的线性关系,即每个元素都有一个前驱和一个后继,除了首元素没有前驱,尾元素没有后继。 2. **线性表的顺序存储结构**:在这种结构中,线性表的元素在内存中是连续存储的,通常使用数组来实现。提供的代码展示了如何在顺序存储的线性表中插入元素。函数Insert_SqList首先检查插入位置是否合法(即位置索引是否在有效范围内),然后判断线性表是否已满(如果达到最大容量MAX_SIZE则返回错误)。如果一切正常,函数会通过循环将插入位置之后的所有元素依次后移,然后在指定位置插入新元素,最后更新线性表的长度。 ```c Status Insert_SqList(Sqlist *L, int i, ElemType e) { int j; if (i < 0 || i > L->length - 1) return ERROR; if (L->length >= MAX_SIZE) { printf("线性表溢出!\n"); return ERROR; } for (j = L->length - 1; j >= i - 1; --j) L->Elem_array[j + 1] = L->Elem_array[j]; // 后移元素 L->Elem_array[i - 1] = e; // 插入元素 L->length++; // 更新长度 return OK; } ``` 在这个函数中,`Sqlist`结构通常包含一个数组`Elem_array`用于存储元素和一个整型变量`length`记录当前线性表的元素数量。 3. **线性表的链式存储结构**:不同于顺序存储,链式存储使用链表来实现,每个元素(节点)包含数据域和指针域,指针域指向下一个元素。这种存储方式更适合动态变化的线性表,因为不需要预先分配固定大小的内存。 4. **静态链表**:静态链表是一种特殊的链式存储结构,其中的指针是通过数组下标来表示的,而不是实际的内存地址。这在内存管理上较为方便,但牺牲了链表的一些灵活性。 线性表的常见操作包括插入、删除、查找、排序等。在实际应用中,根据数据的特性以及对操作性能的要求,可以选择顺序存储或链式存储来实现线性表。例如,如果频繁进行中间位置的插入和删除操作,链式存储可能更为合适;如果内存空间允许且操作主要集中在表的一端,顺序存储则可能更优。
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
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
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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