严慧敏数据结构pdf
时间: 2023-11-03 16:03:01 浏览: 206
严慧敏的数据结构PDF是一本经典的计算机科学教材。这本书全面介绍了数据结构的基本概念、算法和应用。书中内容系统性、严谨而深入，适合作为大学计算机专业的教材使用。
这本书首先从数据结构的基础开始，介绍了线性表、栈、队列、串等基本数据结构，并讲解了它们的实现方式和操作特点。然后，书中详细讨论了常见的树形结构，包括二叉树、平衡二叉树、堆以及图等复杂数据结构。每一种数据结构都通过清晰的图示、示例代码和详细的解释进行说明，使读者能够深入理解其原理和应用。
除了基本数据结构，严慧敏还在书中介绍了各种常见的高级数据结构和算法，如哈希表、排序算法和搜索算法等。这些内容对于计算机科学的学习和应用都非常重要，读者可以通过研究书中的案例和实践题来巩固所学的知识。
此外，严慧敏在书中还强调了数据结构与算法之间的关系，并讨论了如何根据具体问题选择合适的数据结构和算法。这对于增强读者的问题解决能力和编程思维非常有帮助。
总之，严慧敏的数据结构PDF是一本经典的教材，内容丰富、体系完整，适合作为计算机科学专业的学生学习和参考。无论是对于初学者还是有一定基础的读者，这本书都能帮助他们系统地学习和掌握数据结构的基本概念和应用。
相关问题
严慧敏数据结构kmp算法完整代码
KMP算法是一种字符串匹配算法，用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。下面是KMP算法的完整代码示例：
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
// 构建next数组
void getNext(const string& pattern, vector<int>& next) {
int n = pattern.size();
next.resize(n);
next = -1;
int i = 0, j = -1;
while (i < n - 1) {
if (j == -1 || pattern[i] == pattern[j]) {
++i;
++j;
next[i] = j;
} else {
j = next[j];
}
}
}
// KMP算法
int kmp(const string& text, const string& pattern) {
int m = text.size();
int n = pattern.size();
vector<int> next;
getNext(pattern, next);
int i = 0, j = 0;
while (i < m && j < n) {
if (j == -1 || text[i] == pattern[j]) {
++i;
++j;
} else {
j = next[j];
}
}
if (j == n) {
return i - j; // 返回模式串在主串中的起始位置
}
return -1; // 模式串不在主串中出现
}
int main() {
string text = "ABCABCDABABCDABCDABDE";
string pattern = "ABCDABD";
int pos = kmp(text, pattern);
if (pos != -1) {
cout << "Pattern found at position: " << pos << endl;
} else {
cout << "Pattern not found." << endl;
}
return 0;
}
```
数据结构 c语言严慧敏来老铁
### C语言数据结构教学资源
对于寻找关于C语言的数据结构教学资源，特别是由严蔚敏编写的教材和相关资料，存在多种途径可以获取这些宝贵的学习材料。
#### 推荐的教学资源渠道
通过官方教育平台或出版社网站可以直接购买到《数据结构(C语言版)》这本书籍[^1]。此书作为经典教材之一，在计算机科学领域内广受好评，适合初学者以及希望深入理解数据结构概念的学生使用。
此外，一些在线学习平台上也可能提供基于该书制作而成的课程视频教程，这类多媒体形式的内容往往更易于理解和掌握知识点。值得注意的是，部分高校教师可能会在其个人博客或者社交媒体账号上分享与本书配套使用的PPT课件和其他辅助材料。
为了获得更加全面而系统的指导，建议访问知名的技术社区论坛，如GitHub、Stack Overflow等地方搜索是否有开发者上传了书中提到的各种算法实现源码文件。这不仅有助于加深理论认识，还能锻炼实际编程能力。
```python
# 示例：如何在 GitHub 上查找开源项目
import requests
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=data+structures+C&q=严蔚敏"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
repositories = data['items']
for repo in repositories[:5]:
print(f"Name: {repo['name']}, URL: {repo['html_url']}")
else:
print("Failed to retrieve information.")
```
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Web精确打印是指在Web应用中实现用户可以按需打印网页内容，并且在纸张上能够保持与屏幕上显示相同的布局、格式和尺寸。要实现这一目标，需要从页面设计、CSS样式、打印脚本以及浏览器支持等方面进行周密的考虑和编程。
### 页面设计
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2. **内容选择性**：在网页上某些内容可能是为了在屏幕上阅读而设计，这不一定适合打印。因此，需要有选择性地为打印版本设计内容，避免打印无关元素，如广告、导航栏等。
### CSS样式
1. **CSS媒体查询**：通过媒体查询，可以为打印版和屏幕版定义不同的样式。例如，在CSS中使用`@media print`来设置打印时的背景颜色、边距等。
```css
@media print {
body {
background-color: white;
color: black;
}
nav, footer, header, aside {
display: none;
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```
2. **避免分页问题**：使用CSS的`page-break-after`, `page-break-before`和`page-break-inside`属性来控制内容的分页问题。
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```javascript
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C++源代码实现：分段线性插值与高斯消去法
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### 分段线性插值（Piecewise Linear Interpolation）
分段线性插值是一种基本的插值方法，用于在一组已知数据点之间估算未知值。它通过在相邻数据点间画直线段来构建一个连续函数。这种方法适用于任何连续性要求不高的场合，如图像处理、计算机图形学以及任何需要对离散数据点进行估算的场景。
在C++中，分段线性插值的实现通常涉及到两个数组，一个存储x坐标值，另一个存储y坐标值。通过遍历这些点，我们可以找到最接近待求点x的两个数据点，并在这两点间进行线性插值计算。
### 高斯消去法（Gaussian Elimination）
高斯消去法是一种用于解线性方程组的算法。它通过行操作将系数矩阵化为上三角矩阵，然后通过回代求解每个未知数。高斯消去法是数值分析中最基本的算法之一，广泛应用于工程计算、物理模拟等领域。
在C++实现中，高斯消去法涉及到对矩阵的操作，包括行交换、行缩放和行加减。需要注意的是，算法在实施过程中可能遇到数值问题，如主元为零或非常接近零的情况，因此需要采用适当的措施，如部分或完全选主元技术，以确保数值稳定性。
### 改进的EULAR方法
EULAR方法通常是指用于解决非线性动力学系统的数值积分方法，尤其是在动力系统的仿真中应用广泛。但在这里可能是指对Euler方法的某种改进。Euler方法是一种简单的单步求解初值问题的方法，适用于求解常微分方程的初值问题。
Euler方法的基本思想是利用当前点的导数信息来预测下一个点的位置，进而迭代求解整个系统。在C++实现中，通常需要定义一个函数来描述微分方程，然后根据这个函数和步长进行迭代计算。
### 拉格朗日法（Lagrange Interpolation）
拉格朗日插值法是一种多项式插值方法，它构建一个最高次数不超过n-1的多项式，使得这个多项式在n个已知数据点的值与这些点的已知值相等。拉格朗日插值法适用于数据点数量较少，且对插值精度要求较高的情况。
在C++中，实现拉格朗日插值法需要计算每个基多项式的值并将其乘以对应的已知函数值，然后将这些多项式相加得到最终的插值多项式。这一过程可能会涉及到大量计算，尤其是当数据点数量增多时。
### 源代码文件列表
- 计算方法代码
虽然文件列表仅提供了“计算方法代码”这一名称，我们可以推断，压缩包中包含了上述所有计算方法的C++源代码文件。每个文件可能对应一个算法的实现，例如，可能会有一个名为“GaussianElimination.cpp”的文件专门用于实现高斯消去法。
### 结论
文件信息指出，压缩包内包含了一系列计算方法的C++源代码，包括分段线性插值、高斯消去法、改进的EULAR方法和拉格朗日法等。这些方法在数值分析和科学计算领域扮演着重要的角色，它们各自的C++实现展现了程序员在面对不同类型问题时所采取的算法策略和编程技巧。这些代码对于理解算法原理和将其应用到实际问题中是非常有价值的资源。
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