东南大学数据结构教程：算法改进与RowSize计算详解

在东南大学数据结构教程的算法改进作业P62—9中，涉及的是FastTranspose函数的优化。原代码中，rowSize数组用于记录每一列的元素个数，对于smArray中的每个元素，代码遍历并递增对应列的计数。原始代码为： ```c++ for (i = 0; i < Terms; i++) rowSize[smArray[i].col]++; ``` 改进后的代码是： ```c++ for (i = 0; i < Terms; i++) rowSize[smArray[i].col + 1]++; ``` 这个改动的原因在于，原代码可能遇到索引溢出的问题。在C/C++中，数组索引通常是从0开始的，如果smArray[i].col的值已经是数组大小减一（如，当smArray包含9个元素时，smArray[8].col可能等于7），那么直接访问rowSize[7]会超出数组边界。通过加1，我们可以确保不会越界，同时继续正确计算每列的元素数量。 另外，在作业P62—7和9中提到的RowSize和RowStart可能是指用于管理矩阵转置过程中行长度（row size）和起始位置（row start）的数据结构，它们在算法中用于动态调整和跟踪转置过程中的内存分配。RowSize数组存储每列的实际元素数量，而RowStart则记录了每个新的行开始时的起始位置，有助于在内存中高效地组织和访问数据。 课程背景包括《数据结构（C++描述）》作为教材，由陈钢老师讲授，强调了数据结构的基础概念、设计方法、算法分析和程序设计风格，同时也提到了C++编程语言的使用。课程进度安排灵活，并且期末考试采用开卷形式，考核范围限定在讲义和习题之内。在课程内容中，重点介绍了数据结构的定义、表示、操作实现之间的关联性，以及数据结构在软件系统中的层次结构，比如中间层数据结构（建模层）的重要性。 通过这些作业，学生需要掌握如何优化算法，特别是针对数据结构进行性能提升，这在实际编程中是一项至关重要的技能。同时，理解数据结构与实际问题解决之间的关系，以及如何选择和设计合适的数据结构来支持高效的算法设计，是完成这类作业的关键。