我们写报告要有一定的方法和技巧，不可胡乱去写，在当下这个社会中。一般都会需要撰写报告，优秀的报告该怎么去写？小编花费了不少时间搜集整理了“数据结构报告”的相关内容，期待这些教程能够让你更好地理解该产品！
数据结构报告 篇1
1、进一步掌握指针变量的含义及应用。
2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的`特点及使用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：
（1）用括号表示法输出家谱二叉树，
（2）查找某人的所有儿子，
为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。
二叉树型存储结构定义为：
struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点
实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
输出形式为：父和母（子1和子妻1（孙1），子2和子妻2（孙2））
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。
（三）各函数的详细设计：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，
2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，
3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；
4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；
3：然后判断其左结点（配偶结点）是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。
4：再判断配偶结点的右结点是否为空，如不为空则递归调用输出其子女信息，最后输出“）”；
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”
2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”
3：不为空则输出其配偶结点的所有右结点（子女结点）。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束
4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素
5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点
数据结构报告 篇2
数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，它研究的是数据的存储、组织和管理方式。本文将针对数据结构这一主题展开一系列讨论，介绍数据结构的基本概念、常用算法以及实际应用场景。
一、数据结构的基本概念
1.1 数据类型
数据类型是数据结构中最基本的概念之一，它指的是数据存储的格式和类型。常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型等。
1.2 数据结构
数据结构指的是一种数据的组织方式，它可以简单地理解为按一定规律组织数据的方法。常见的数据结构包括数组、链表、树、图等。
1.3 算法
算法是一种用于解决特定问题的过程或方法，它可以用某种语言来描述。不同的算法适用于不同的问题，比如排序、查找、计算等。
二、常用数据结构算法
2.1 排序算法
排序算法是数据结构中最基本和常见的算法之一，它可以对一系列数据进行排序，以便于后续的查找和管理。常见的排序算法有冒泡排序、快速排序、插入排序等。
2.2 查找算法
查找算法是在一组数据中搜索指定数据的过程，常见的查找算法有顺序查找、二分查找等。
2.3 哈希算法
哈希算法是一种常见的数据加密和解密算法，它通过对数据进行一定方式的计算，将其变成一个固定长度的字符串，用于保障数据的安全性。
三、数据结构在实际应用中的应用场景
3.1 图像处理
图像处理是一项对图片进行操作和优化的技术，它需要使用到很多数据结构，比如数组、链表等，用于存储和处理图片的颜色、像素等信息。
3.2 网络通信
网络通信是一个重要的应用场景，它需要使用到很多数据结构，比如树、图等用于存储和处理网络的拓扑结构、路由算法等。
3.3 数据库管理
数据库是一个存储、管理和检索数据的系统，它需要使用到很多数据结构，比如哈希表、B-Tree等，用于快速地检索数据、管理索引等。
综上所述，数据结构是计算机科学中一个非常重要的基础课程，它研究的是数据的存储、组织和管理方式。在实际应用中，数据结构有着广泛的应用场景，包括图像处理、网络通信、数据库管理等。掌握数据结构的基本概念和常用算法，对于提高算法设计和编程能力有着巨大的帮助。
数据结构报告 篇3
数据结构报告
引言：
数据结构是计算机科学中重要的一门课程，它研究的是如何高效地组织和管理数据。在计算机科学领域中，数据结构是构建算法的基础。本报告旨在介绍数据结构的基本概念、常用算法和应用场景，旨在帮助读者理解数据结构的重要性并学习如何在实际问题中应用。
一、数据结构的基本概念
1.1 数据结构的定义
数据结构是指逻辑结构和存储结构在计算机中的表示方式，它关注的是数据元素之间的关系和如何以及在何处存储数据。逻辑结构包含线性结构、非线性结构等；存储结构包含顺序存储、链式存储等。
1.2 基本数据结构
常用的基本数据结构包括数组(Array)、链表(Linked List)、栈(Stack)、队列(Queue)和树(Tree)等。它们分别有不同的特点与适用场景。
1.3 算法和复杂度分析
数据结构与算法密切相关，算法是解决特定问题的方法，而数据结构则是存储数据的一种方式。在实现算法时，了解算法的时间复杂度和空间复杂度等指标是非常重要的。
二、常用的数据结构及其应用
2.1 数组(Array)
数组是一种能够存储多个元素的数据结构。它具有随机访问的特点，可以通过下标快速访问任意位置的元素。数组常用于存储有序的数据，例如存储学生成绩、存储图像数据等场景。
2.2 链表(Linked List)
链表是一种动态数据结构，它是由一系列节点组成的数据结构。每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表常用于需要频繁插入和删除元素的场景，例如实现队列或者栈等。
2.3 栈(Stack)和队列(Queue)
栈和队列是两种基本的数据结构。栈是一种后进先出(LIFO)的有序集合，只能在栈顶进行插入或删除操作。栈常用于浏览器的“后退”功能、编辑器的“撤销”功能等场景。队列是一种先进先出(FIFO)的有序集合，只能在队尾进行插入，在队首进行删除。队列常用于实现任务调度、模拟银行服务等场景。
2.4 树(Tree)
树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。每个节点可以有多个子节点，而每个子节点只有一个父节点。树的应用场景广泛，例如文件系统、数据库索引等。
三、常见问题及解决方案
在实际应用中，经常会遇到一些与数据结构相关的问题。比如，在处理大规模数据时，如何选择合适的数据结构进行存储和检索；在计算路径时，如何选择合适的图算法等。本节将介绍一些常见问题的解决方案。
四、数据结构的实际应用举例
4.1 图(Graph)算法在社交网络中的应用
社交网络中的好友推荐、信息传播路径分析等任务都可以通过图算法进行建模和解决。
4.2 哈希表(Hash Table)在数据库中的应用
哈希表是一种高效的查找数据的数据结构，它可以快速地将一个关键字映射到一个索引位置。数据库中的索引就是使用哈希表来实现的。
4.3 树(Tree)在文件系统中的应用
文件系统通过树的结构来组织和管理文件目录，这样可以方便地对文件进行查找和操作。
结论：
数据结构作为计算机科学中的重要课程，为我们解决实际问题提供了基础和支持。本报告旨在介绍数据结构的基本概念、常用算法和应用场景。希望读者通过本报告的阅读，对数据结构有一个更深入的理解，并能够将其应用到实际的问题中去。最后，数据结构不仅是计算机科学领域的基础，更是我们探索和应用计算机技术的桥梁。
数据结构报告 篇4
一、实验目的及要求
1)掌握栈和队列这两种特殊的线性表，熟悉它们的特性，在实际问题背景下灵活运用它们。
本实验训练的要点是“栈”和“队列”的观点;
二、实验内容
1) 利用栈，实现数制转换。
2) 利用栈，实现任一个表达式中的语法检查(选做)。
3) 编程实现队列在两种存储结构中的基本操作(队列的初始化、判队列空、入队列、出队列);
三、实验流程、操作步骤或核心代码、算法片段
顺序栈：
Status InitStack(SqStack &S)
{
S.base=(ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
S.top=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{
free(S.base);
return OK;
}
Status ClearStack(SqStack &S)
{
S.top=S.base;
return OK;
}
Status StackEmpty(SqStack S)
{
if(S.base==S.top)
return OK;
return ERROR;
}
int StackLength(SqStack S)
{
return S.top-S.base;
}
Status GetTop(SqStack S,ElemType &e)
{
if(S.top-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base) return ERROR;
S.top=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*S.top++=e;
return OK;
}
Status Push(SqStack &S,ElemType e)
{
if(S.top-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
S.top=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*S.top++=e;
return OK;
}
Status Pop(SqStack &S,ElemType &e)
{
if(S.top==S.base)
return ERROR;
e=*--S.top;
return OK;
}
Status StackTraverse(SqStack S)
{
ElemType *p;
p=(ElemType *)malloc(sizeof(ElemType));
if(!p) return ERROR;
p=S.top;
while(p!=S.base)//S.top上面一个...
{
p--;
printf("%d ",*p);
}
return OK;
}
Status Compare(SqStack &S)
{
int flag,TURE=OK,FALSE=ERROR;
ElemType e,x;
InitStack(S);
flag=OK;
printf("请输入要进栈或出栈的元素：");
while((x= getchar())!='#'&&flag)
{
switch (x)
{
case '(':
case '[':
case '{':
if(Push(S,x)==OK)
printf("括号匹配成功!\n\n");
break;
case ')':
if(Pop(S,e)==ERROR || e!='(')
{
printf("没有满足条件\n");
flag=FALSE;
}
break;
case ']':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='[')
flag=FALSE;
break;
case '}':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='{')
flag=FALSE;
break;
}
}
if (flag && x=='#' && StackEmpty(S))
return OK;
else
return ERROR;
}
链队列：
Status InitQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.front =Q.rear=
(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));
if (!Q.front) return ERROR;
Q.front->next = NULL;
return OK;
}
Status DestoryQueue(LinkQueue &Q)
{
while(Q.front)
{
Q.rear=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=Q.rear;
}
return OK;
}
Status QueueEmpty(LinkQueue &Q)
{
if(Q.front->next==NULL)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueLength(LinkQueue Q)
{
int i=0;
QueuePtr p,q;
p=Q.front;
while(p->next)
{
i++;
p=Q.front;
q=p->next;
p=q;
}
return i;
}
Status GetHead(LinkQueue Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
p=Q.front->next;
if(!p)
return ERROR;
e=p->data;
return e;
}
Status ClearQueue(LinkQueue &Q)
{
QueuePtr p;
while(Q.front->next )
{
p=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=p;
}
Q.front->next=NULL;
Q.rear->next=NULL;
return OK;
}
Status EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType e)
{
QueuePtr p;
p=(QueuePtr)malloc(sizeof (QNode));
if(!p)
return ERROR;
p->data=e;
p->next=NULL;
Q.rear->next = p;
Q.rear=p; //p->next 为空
return OK;
}
Status DeQueue(LinkQueue &Q,ElemType &e)
数据结构报告 篇5
1.判断链表是否存在环型链表问题：判断一个链表是否存在环，例如下面这个链表就存在一个环：
例如N1->N2->N3->N4->N5->N2就是一个有环的链表，环的开始结点是N5这里有一个比较简单的解法，设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。直到p2碰到NULL指针或者两个指针相等结束循环。如果两个指针相等则说明存在环。
{
int data;
link* next;
};
{
link* p1=head, *p2 = head;
if (head ==NULL || head->next ==NULL)
{
return false;
}
do{
p1= p1->next;
p2 = p2->next->next;
} while(p2 && p2->next && p1!=p2);
return false;
}
2,链表反转 单向链表的反转是一个经常被问到的一个面试题，也是一个非常基础的问题。比如一个链表是这样的： 1->2->3->4->5 通过反转后成为5->4->3->2->1。最容易想到的方法遍历一遍链表，利用一个辅助指针，存储遍历过程中当前指针指向的下一个元素，然后将当前节点元素的指针反转后，利用已经存储的指针往后面继续遍历。源代码如下：
struct linka {
int data;
linka* next;
};
return;
linka*pre, *cur, *ne;
pre=head;
cur=head->next;
{
ne = cur->next;
cur->next = pre;
pre = cur;
cur = ne;
}
head->next = NULL;
head = pre;
}
还有一种利用递归的方法。这种方法的基本思想是在反转当前节点之前先调用递归函数反转后续节点。源代码如下。不过这个方法有一个缺点，就是在反转后的最后一个结点会形成一个环，所以必须将函数的返回的节点的next域置为NULL。因为要改变head指针，所以我用了引用。算法的源代码如下：
linka* reverse(linka* p,linka*& head)
{
if(p == NULL || p->next == NULL)
{
head=p;
{
linka* tmp = reverse(p->next,head);
tmp->next = p;
return p;
}
}
3,判断两个数组中是否存在相同的数字 给定两个排好序的数组，怎样高效得判断这两个数组中存在相同的数字？
这个问题首先想到的是一个O(nlogn)的算法。就是任意挑选一个数组，遍历这个数组的所有元素，遍历过程中，在另一个数组中对第一个数组中的每个元素进行binary search。用C++实现代码如下：
bool findcommon(int a[],int size1,int b[],int size2)
{
int i;
for(i=0;i
{
int start=0,end=size2-1,mid;
{
mid=(start+end)/2;
return true;
else if (a[i]
start=mid+1;
}
}
return false;
}
后来发现有一个 O(n)算法，
因为两个数组都是排好序的。所以只要一次遍历就行了。首先设两个下标，分别初始化为两个数组的起始地址，依次向前推进。推进的规则是比较两个数组中的数字，小的那个数组的下标向前推进一步，直到任何一个数组的下标到达数组末尾时，如果这时还没碰到相同的数字，说明数组中没有相同的数字。
bool findcommon2(int a[], int size1, int b[], int size2)
{
int i=0,j=0;
while(ireturn true;j++;if(a[i]i++;}return false;}4,最大子序列 问题：给定一整数序列A1， A2，... An （可能有负数），求A1~An的一个子序列Ai~Aj，使得Ai到Aj的和最大例如：整数序列-2, 11, -4, 13, -5, 2, -5, -3, 12, -9的最大子序列的和为21。对于这个问题，最简单也是最容易想到的那就是穷举所有子序列的方法。利用三重循环，依次求出所有子序列的和然后取最大的那个。当然算法复杂度会达到O(n^3)。显然这种方法不是最优的，下面给出一个算法复杂度为O(n)的线性算法实现，算法的来源于Programming Pearls一书。 在给出线性算法之前，先来看一个对穷举算法进行优化的算法，它的算法复杂度为O(n^2)。其实这个算法只是对对穷举算法稍微做了一些修改：其实子序列的和我们并不需要每次都重新计算一遍。假设Sum(i, j)是A[i] ... A[j]的和，那么Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]。利用这一个递推，我们就可以得到下面这个算法：{int i,j,v,max=a[0];for(i=0;i{v=0;for(j=i;j{v=v+a[j];//Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]max=v;}}return max;}那怎样才能达到线性复杂度呢？这里运用动态规划的思想。先看一下源代码实现：{int i,max=0,temp_sum=0;for(i=0;i{temp_sum+=a[i];max=temp_sum;temp_sum=0;}return max;}在这一遍扫描数组当中，从左到右记录当前子序列的和temp_sum，若这个和不断增加，那么最大子序列的和max也不断增加(不断更新max)。如果往前扫描中遇到负数，那么当前子序列的和将会减小。此时temp_sum 将会小于max，当然max也就不更新。如果temp_sum降到0时，说明前面已经扫描的那一段就可以抛弃了，这时将temp_sum置为0。然后，temp_sum将从后面开始将这个子段进行分析，若有比当前max大的子段，继续更新max。这样一趟扫描结果也就出来了。5, 找出单向链表的中间结点 这道题和解判断链表是否存在环，我用的是非常类似的方法，只不过结束循环的条件和函数返回值不一样罢了。设置两个指针p1，p2。每次循环p1向前走一步，p2向前走两步。当p2到达链表的末尾时，p1指向的时链表的中间。{link* p1,*p2;p1=p2=head;if(head==NULL || head->next==NULL)return head;do {p1=p1->next;p2=p2->next->next;} while(p2 && p2->next);return p1;}来自：akalius.blog/163319
数据结构报告 篇6
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它研究了数据的组织方式、存储结构及其在计算机算法中的应用。数据结构的设计和实现对于软件开发和算法设计具有深远的影响。本报告将讨论数据结构的相关主题，包括线性数据结构、树形数据结构和图形数据结构，并从实际应用的角度探讨它们的优缺点以及适用场景。
二、线性数据结构
1. 数组（Array）
数组是一种最基础的线性数据结构，它将相同数据类型的元素按照一定的顺序存储在内存中。数组的优点是随机访问速度快，但插入和删除操作较为低效。它适用于需要频繁访问元素，并且元素的数量相对稳定的场景，比如存储一组学生成绩。
2. 链表（Linked List）
链表是一种动态数据结构，它使用指针将元素按照某种逻辑关系连接起来。链表的优点是插入和删除操作高效，但查找元素需要遍历链表，速度较慢。它适用于频繁进行插入和删除操作的场景，比如实现一个简单的消息队列。
三、树形数据结构
1. 二叉树（Binary Tree）
二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构。二叉树的优点是查找操作高效，且可以利用二叉搜索树的性质进行排序。然而，如果树的平衡性不好，可能会导致树的高度较高，影响操作效率。二叉树适用于需要进行高效查找和排序操作的场景，比如实现字典。
2. 堆（Heap）
堆是一种用于实现优先队列的树结构，堆中的每个节点的值都必须满足一定的顺序关系。堆的优点是能够在常数时间内找到最大或最小的元素，但插入和删除操作较为复杂。堆适用于需要高效查找最大或最小元素的场景，比如任务调度算法。
四、图形数据结构
1. 邻接矩阵（Adjacency Matrix）
邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图中节点之间的关系的方法。邻接矩阵的优点是可以快速判断两个节点之间是否存在边，但是如果图的边很稀疏，邻接矩阵会浪费大量的空间。邻接矩阵适用于节点之间关系紧密且边比较密集的场景，比如社交网络分析。
2. 邻接表（Adjacency List）
邻接表是一种使用链表或数组来表示图中节点之间关系的方法。邻接表的优点是节省空间，但查找两个节点之间是否存在边的时间复杂度较高。邻接表适用于节点之间关系稀疏的场景，比如地图导航中的路径查找。
五、结论
数据结构在计算机科学中扮演了至关重要的角色，不同的数据结构适用于不同的场景。了解各种数据结构的优缺点以及适用场景，可以帮助我们选择合适的数据结构来解决实际问题，并优化算法的性能。本报告从线性数据结构、树形数据结构和图形数据结构三个方面介绍了常见的数据结构，希望对读者有所帮助。
数据结构报告 篇7
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它研究的是数据之间的关系、组织方式以及它们在计算机中的存储和操作方法。在计算机科学与技术领域中，数据结构具有非常广泛的应用，它不仅能提高程序的运行效率，还能够解决各种实际问题。本报告将对数据结构进行介绍与论述，并深入探讨其相关主题。
二、数据结构的定义与分类
1. 数据结构的定义
数据结构是指一组数据的形式化描述，包括数据之间的关系和组织方式。它可以分为线性结构、非线性结构和文件结构三种类型。
2. 线性结构
线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，即每个数据元素最多只有一个直接前驱和一个直接后继。常见的线性结构有数组、链表、栈和队列等。
3. 非线性结构
非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系，即每个数据元素可以有多个直接前驱和直接后继。常见的非线性结构有树和图等。
4. 文件结构
文件结构是指将数据组织成文件的方式，常见的文件结构有顺序文件、索引文件和散列文件等。
三、常见数据结构及其应用
1. 数组
数组是一种线性结构，它将数据元素按顺序存储在连续的存储空间中。数组能够快速访问任意位置的元素，因此广泛应用于数据的存储和查找。
2. 链表
链表是一种线性结构，它通过指针将数据元素连接起来。链表可以动态地分配和释放存储空间，因此适用于频繁插入和删除操作的场景。
3. 栈
栈是一种特殊的线性结构，它遵循先进后出的原则。栈可以用于实现函数调用和递归等场景，还可以实现表达式求值和括号匹配等功能。
4. 队列
队列是一种特殊的线性结构，它遵循先进先出的原则。队列可以用于实现进程调度和任务管理等场景，还可以实现广度优先搜索等算法。
5. 树
树是一种非线性结构，它包含一个根节点和若干子节点，每个节点之间通过边连接。树可以用于实现文件系统、数据库索引和算法设计等领域。
6. 图
图是一种非线性结构，它包含若干个顶点和边，顶点之间可以通过边相连。图可以用于实现社交网络分析、路由算法和最短路径等问题。
四、数据结构的时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度是衡量算法执行效率的指标，它表示算法的运行时间与问题规模的增长关系。空间复杂度是衡量算法占用空间的指标，它表示算法所需存储空间与问题规模的增长关系。在设计和分析算法时，我们需要考虑时间复杂度和空间复杂度，以便选择合适的数据结构和算法。
五、数据结构在实际问题中的应用
数据结构在实际问题中有广泛应用，例如：
1. 文件系统
文件系统通常采用树型结构，将文件和目录组织成一棵树。通过树的层次关系，可以实现文件的查找、编辑和删除等操作。
2. 数据库索引
数据库通常采用树型索引结构，通过树的层次关系，可以快速查找和检索数据库中的数据。
3. 网络路由
路由器采用图的结构来管理网络中的路由信息，通过图的遍历算法来选择最短路径和高效路由。
4. 排序算法
排序算法通常使用数组或链表来存储数据，通过比较和交换操作来实现数据的排序。
六、结论
数据结构是计算机科学中的重要课程，它研究的是数据之间的关系、组织方式以及它们在计算机中的存储和操作方法。数据结构有多种类型，包括线性结构、非线性结构和文件结构。不同的数据结构适用于不同的场景，能够提高程序的运行效率和解决实际问题。在设计和分析算法时，我们需要考虑时间复杂度和空间复杂度，以便选择合适的数据结构和算法。数据结构在实际问题中有广泛应用，包括文件系统、数据库索引、网络路由和排序算法等。通过深入学习和理解数据结构，我们能够更好地应对计算机科学与技术领域中的各种挑战和问题。
数据结构报告 篇8
二.实验目的：
1、使学生熟练掌握哈夫曼树的生成算法。
2、熟练掌握哈夫曼编码的方法。
三.问题描述：
已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。
1、读入n个字符，以及字符的权值，试建立一棵Huffman树。
2、根据生成的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。并对给定的待编码字符序列进行编码，并输出。
typedef struct{
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储郝夫曼树
typedef char* *HuffmanCode;//动态分配数组存储郝夫曼编码
(2)主要的实现思路：
1.基本上没有什么太大的问题，在调用select这个函数时，想把权值最小的两个结点的序号带回HuffmanCoding，所以把那2个序号设置成了引用。
2.在编程过程中，在什么时候分配内存，什么时候初始化花的时间比较长
3.最后基本上实现后，发现结果仍然存在问题，经过分步调试，发现了特别低级的输入错误。把HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;中的s2写成了i
typedef struct{
int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
typedef char* *HuffmanCode;
void Select(HuffmanTree &HT,int k,int &s1,int &s2)
{ int i;
i=1;
while(i
s1=i;
{
if(HT[i].parent==0&&HT[i].weight
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1)break;
}
s2=i;
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1&&HT[i].weight
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,int n)
{
int m,c,f,s1,s2,i,start;
char *cd;
if(n
HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); //0号单元未用，预分配m+1个单元
HuffmanTree p=HT+1;
{
p->weight=*w;
p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
{
p->weight=p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
{
Select(HT,i-1,s1,s2); //选出当前权值最小的
HT[s1].parent=i;
HT[s2].parent=i;
HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2;
HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*)); //分配n个字符编码的头指针变量
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char)); //分配求编码的工作空间
for(i=1;i
for(c=i,f=HT[i].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent) //从叶子到根逆向求编码
{
if(HT[f].lchild==c)cd[--start]='0';
cd[--start]='1';
}
HC[i]=(char*)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个字符编码分配空间
strcpy(HC[i],&cd[start]);//从cd复制编码到HC
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
cout
cin>>n;
w=(int*)malloc((n+1)*sizeof(int)); //记录权值，号单元未用
ch=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));//记录字符，号单元未用
cout
{
cout
}
数据结构报告 篇9
Introduction
Data structures are essential components of computer programming that define the way programs store and manage data. They enable developers to organize, manipulate, and retrieve data effectively, which is critical in making complex software systems. This report explores the main concepts, types, and applications of data structures.
Types of Data Structures
There are two main types of data structures: linear and non-linear. Linear data structures organize data in a sequence, such as arrays, linked lists, stacks, and queues. Non-linear data structures, on the other hand, organize data in a hierarchical or graph-like structure, such as trees, graphs, and heaps.
Arrays are the simplest and most commonly used linear data structures, and they store elements of the same data type in contiguous memory locations. Linked lists, on the other hand, allow dynamic memory allocation and store elements in non-contiguous nodes connected by pointers. Stacks and queues are used to implement algorithms that follow a Last-In-First-Out (LIFO) and First-In-First-Out (FIFO) approach, respectively.
Trees are non-linear data structures that organize data in a hierarchical structure and consist of nodes connected by edges. There are different types of trees, such as binary trees, AVL trees, and Red-Black trees, which have varying properties and applications. Graphs are also non-linear data structures that consist of vertices and edges and can be used to model relationships between entities. Heaps are used to store and manipulate priority queues, which prioritize elements based on their values.
Applications of Data Structures
Data structures have various applications in computer programming, such as:
1. Searching and Sorting: Many algorithms rely on data structures to search and sort data efficiently, such as binary search and quick sort algorithms.
2. Symbol Tables: Data structures such as Hash Tables and Binary Search Trees are used to implement symbol tables, which enable fast and efficient searching and retrieval of data.
3. Compiler Design: Data structures are used extensively in compiler design to parse, analyze, and optimize source code.
4. Graph Algorithms: Graphs are used to solve many real-world problems, such as routing problems, social network analysis, and recommendation systems.
5. Database Management: Data structures such as B-trees and Hash Indexes are used to organize and manage large amounts of data in databases.
Conclusion
Data structures are a fundamental component of computer programming that enable efficient and effective management of data. There are various types of data structures, including linear and non-linear structures, each with unique properties and applications. They are used extensively in many domains, such as compiler design, database management, and graph algorithms, to solve complex problems. Therefore, a thorough understanding of data structures is essential for any programmer who wants to create efficient and robust software systems.
数据结构报告 篇10
1)掌握栈和队列这两种特殊的线性表，熟悉它们的特性，在实际问题背景下灵活运用它们。
本实验训练的要点是“栈”和“队列”的观点;
1) 利用栈，实现数制转换。
2) 利用栈，实现任一个表达式中的语法检查(选做)。
3) 编程实现队列在两种存储结构中的基本操作(队列的初始化、判队列空、入队列、出队列);
顺序栈：
Status InitStack(SqStack &S)
{
S.base=(ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
return ERROR;
=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{
free(S.base);
return OK;
}
Status ClearStack(SqStack &S)
{
=S.base;
return OK;
}
return OK;
return ERROR;
}
{
return -S.base;
}
Status GetTop(SqStack S,ElemType &e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base) return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Push(SqStack &S,ElemType e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Pop(SqStack &S,ElemType &e)
return ERROR;
e=*--;
return OK;
}
{
ElemType *p;
p=(ElemType *)malloc(sizeof(ElemType));
if(!p) return ERROR;
p=;
while(p!=S.base)//上面一个...
{
p--;
printf(“%d ”,*p);
}
return OK;
}
{
int flag,TURE=OK,FALSE=ERROR;
ElemType e,x;
InitStack(S);
flag=OK;
while((x= getchar)!='#'&&flag)
case '{':
printf(“括号匹配成功!nn”);
break;
printf(“没有满足条件n”);
flag=FALSE;
}
break;
break;
break;
}
}
if (flag && x=='#' && StackEmpty(S))
return ERROR;
}
链队列：
Status InitQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.front =Q.rear=
(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));
if (!Q.front) return ERROR;
Q.front->next = NULL;
return OK;
}
Status DestoryQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.rear=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=Q.rear;
}
return OK;
}
Status QueueEmpty(LinkQueue &Q)
{
return OK;
return ERROR;
}
{
int i=0;
QueuePtr p,q;
p=Q.front;
{
i++;
p=Q.front;
q=p->next;
p=q;
}
return i;
}
Status GetHead(LinkQueue Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
p=Q.front->next;
return ERROR;
e=p->data;
return e;
}
Status ClearQueue(LinkQueue &Q)
{
QueuePtr p;
{
p=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=p;
}
Q.front->next=NULL;
Q.rear->next=NULL;
return OK;
}
Status EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType e)
{
QueuePtr p;
p=(QueuePtr)malloc(sizeof (QNode));
return ERROR;
p->data=e;
p->next=NULL;
Q.rear->next = p;
return OK;
}
Status DeQueue(LinkQueue &Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
return ERROR;
p = Q.front->next;
e = p->data;
Q.front->next = p->next;
Q.rear = Q.front; //只有一个元素时(不存在指向尾指针)
free (p);
return OK;
}
Status QueueTraverse(LinkQueue Q)
{
QueuePtr p,q;
{
printf(“这是一个空队列!n”);
return ERROR;
}
p=Q.front->next;
{
q=p;
printf(“%ddata);
q=p->next;
p=q;
}
return OK;
}
循环队列：
Status InitQueue(SqQueue &Q)
{
Q.base=(QElemType*)malloc(MAXQSIZE*sizeof(QElemType));
exit(OWERFLOW);
Q.front=Q.rear=0;
return OK;
}
Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e)
{
if((Q.rear+1)%MAXQSIZE==Q.front)
return ERROR;
Q.base[Q.rear]=e;
Q.rear=(Q.rear+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
Status DeQueue(SqQueue &Q,QElemType &e)
return ERROR;
e=Q.base[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
{
return(Q.rear-Q.front+MAXQSIZE)%MAXQSIZE;
}
Status DestoryQueue(SqQueue &Q)
{
free(Q.base);
return OK;
}
Status QueueEmpty(SqQueue Q) //判空
return OK;
return ERROR;
}
printf(“这是一个空队列!”);
Q.front++;
}
return OK;
}
数据结构报告 篇11
一、需求分析1、程序所实现的功能；2、程序的输入，包含输入的数据格式和说明；3、程序的输出，程序输出的形式；4、测试数据，如果程序输入的数据量比较大，需要给出测试数据；5、合作人及其分工二、设计说明1、主要的数据结构设计说明；2、程序的主要流程图；3、程序的主要模块，要求对主要流程图中出现的模块进行说明4、程序的主要函数及其伪代码说明(不需要完整的代码)；5、合作人设计分工三、上机结果及体会1、合作人编码分工2、实际完成的情况说明（完成的功能，支持的数据类型等）；3、程序的性能分析，包括时空分析；4、上机过程中出现的问题及其解决方案；5、程序中可以改进的地方说明；6、程序中可以扩充的功能及设计实现假想；说明：1、如果程序比较大，可以将设计说明分为概要设计和详细设计两部分。概要设计主要负责程序的流程、模块、抽象数据类型设计；详细设计负责程序的数据类型定义和主要函数的说明。2、设计说明中，不需要写出代码或者模块的详细代码，只需要写出主要函数的伪代码说明。
数据结构报告 篇12
数据结构
数据结构是计算机科学中的一个基础概念，用于描述数据之间的组织方式和关系。在计算机程序中，数据结构常用来存储和操作数据，可大大提高程序的效率和可靠性。本文将介绍数据结构的基本概念、常用算法和应用实例。
一、基本概念
1.数据类型
数据类型指数据的属性和操作集合。在计算机程序中，常用的数据类型包括整数、浮点数、字符串等。
2.数据结构
数据结构是一组数据的组织方式和关系。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
3.算法
算法是解决问题的方法或步骤。在计算机程序中，常用的算法包括查找、排序、递归等。
二、常用算法
1.查找
在数据集合中查找指定的元素。常用的查找算法包括顺序查找、二分查找和哈希查找。
2.排序
对数据集合进行排序。常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
3.递归
通过递归调用自身来解决问题的方法。常见的递归应用包括树的遍历和图的遍历。
4.动态规划
将大问题分解为小问题，并找到最优解的方法。常见的应用包括背包问题和最长公共子序列问题。
三、应用实例
1.数据存储
数据结构被广泛应用于数据存储中。常见的应用包括数据库、文件系统和内存管理。
2.搜索引擎
搜索引擎是一种利用数据结构进行信息检索的工具。搜索引擎使用索引存储文本数据，并使用算法对索引进行搜索和排序。
3.图形图像处理
数据结构可用于处理图形和图像数据。常见的应用包括图像压缩和人脸识别。
四、总结
数据结构是计算机科学中的一个基础概念，其应用广泛，能够提高程序的效率和可靠性。本文介绍了数据结构的基本概念、常用算法和应用实例，希望能够为读者提供一个基本的了解和思路。
数据结构报告 篇13
实验报告;课程名称：数据结构班级：软件工程实验成绩：;1206;实验名称：打印机队列模拟学号：4848批;程序的设计;实验编号：实验一姓名：实验日期：5月2;一、实验目的;对队列的理解;对STL中的queue的使用;实验仿真一个网络打印过程;二、实验内容与实验步骤流程图;这个任务队列的测试使用STL队列适配器;具体地说,每一行中包含的信息是
这个任务队列的测试使用STL队列适配器。程序要求完成模拟的实现共享打印机。这个打印机使用先进先出队列。仿真是通过读取和处理事件数据文件的列表。一个有效的数据文件中的每一行包含信息打印作业和提交这份工作的时间。
具体地说,每一行中包含的信息是提交工作的时间(以秒为单位),和在页面的工作长及工作的计算机的名称。在模拟的开始,每个这些事件的每一个应该被程序所读，存储在继承工作负载队列。程序应该通过循环递增计数器或while-loop模拟时间的流逝。程序应该将计数器初始化为零,然后依次增加1秒。当模拟等于当前时间的打印作业的提交时间在工作队列的前面，一个打印作业完成。当这一切发生的时候,从工作队列取出这个事件,然后把它放在另一个队列对象。这个队列对象存储已完成的打印作业。当程序仿真其他的打印工作的时候，这些工作在队列等待。
#include “simulator.h”
protected:
queue waiting;
priority_queue priority_waiting;
public:
fifo(int seconds_per_page);
void simulate(string file);
};
bool operator
using namespace std;
fifo::fifo(int seconds_per_page):simulator(seconds_per_page){ }
void fifo::simulate(string file){
int finish_time = 0;
float agg_latency = 0;
int totaljob =0;
event evt;
if(file.find(“arbitrary”)!= string::npos){
string outfile =“arbitrary.out”;
ofstream osf(outfile.c_str());
loadworkload(file);
osf
for(int time =1;!waiting.empty()||!workload.empty();time++){ while(!workload.empty() && time ==
workload.front().arrival_time()){
evt= workload.front();
osf
workload.pop();
}
if(!waiting.empty() && time >= finish_time){
totaljob ++;
evt = waiting.front();
agg_latency += time - evt.arrival_time();
osf
finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page;
}
}
osf
osf
osf
return;
}
if(file.find(“bigfirst”) != string::npos){
string outfile = “bigfirst.out”;
ofstream osf(outfile.c_str());
loadworkload(file);
=1;!priority_waiting.empty()||!workload.empty();time++){
while(!workload.empty() && time ==
workload.front().arrival_time()){
evt= workload.front();
osf
workload.pop();
}
if(!priority_waiting.empty() && time >= finish_time){
totaljob ++;
evt = priority_();
agg_latency += time - evt.arrival_time();
osf
finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page; }
}
osf
osf
osf
return;
}
cerr
cerr
bool operator
return evtleft.getjob().getnumpages()
evtright.getjob().getnumpages();
经测试，功能较为完整。代码流程简图如下：
通过这次实验，我了解了有关队列方面的知识。掌握了队列的逻辑结构，抽象数据类型，队列的存储方式等。运用先进先出表，仿真了网络打印队列。这都使我对数据结构的学习有了新的认识与帮助。在实验过程中，我也遇到了许多困难，从开始时对队列运算的不熟悉，到逐渐查找资料，从而完成了实验;六、附录;-《数据结构与算法分析》以及网上资料;
逐渐查找资料，从而完成了实验。在今后的学习中，我将继续努力，加强对堆栈，队列等知识的学习，以达到精益求精。
数据结构报告 篇14
数据结构报告
摘要：
数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，我们常常需要在计算机程序中操作大量的数据，但是没有良好的数据结构，就无法快速与方便地运用这些数据。本文将主要介绍数据结构的概念、分类、基本操作、以及常见的数据结构的特点和应用。
主题一：数据结构的概念与分类
数据结构是指数据元素之间的关系以及这些关系所具有的性质。数据结构可以分为逻辑结构和物理结构两种，逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，物理结构是指数据在计算机存储器中的表示方法。逻辑结构又分为线性结构和非线性结构两种。线性结构中的数据元素之间只有一个前驱和一个后继，典型的线性结构有数组、链表、队列、栈等；非线性结构中的数据元素之间不存在顺序关系，常见的非线性结构有树和图。
主题二：数据结构的基本操作
在任何数据结构中，都会有基本操作，包括增加数据元素、删除数据元素、查找数据元素、遍历数据元素等。增加数据元素可以在指定位置插入一个新元素或者在结构末尾添加一个元素；删除数据元素可以通过指定位置删除一个元素或者按照值删除一个元素；查找可以根据元素值、元素位置和其他关键字来查找；遍历可以遍历整个数据结构，以便对每个元素进行操作。
主题三：常见的数据结构和应用
数组是数据结构中最基本的一种，它是数据元素存储在连续的内存单元上的一种数据结构。数组可以用来保存一段时间内的数据、系统配置文件、文本文件等。链表是另一种常见的数据结构，它不需要连续的内存空间，而是通过指针来关联每个数据元素。链表有单向链表、双向链表、循环链表等多种类型。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于控制并发、跨进程通信、缓存管理等方面。栈是与队列相反的数据结构，它是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值、函数调用和括号匹配等场合。树是由根结点和若干子树构成的一种数据结构，树的应用非常广泛，包括文件系统、数据库、路由算法等。图是一种由边和顶点组成的数据结构，它可以用于解决网络流、图像识别等诸多问题。
结论：
数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，本文介绍了数据结构的概念、分类、基本操作以及常见的数据结构的特点和应用。正确地选择和使用数据结构可以有效提高程序的性能，因此对于计算机科学的学生和工作者来说，掌握数据结构是非常必要的。
数据结构报告 篇15
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学中一个重要的概念，它研究的是数据组织、存储和管理的方式。在计算机程序设计与算法分析过程中，选择适合的数据结构并进行有效的数据组织可以提高程序的运行效率，并且计算机科学中许多重要的应用都依赖于数据结构的设计和实现。
本报告将介绍数据结构的基本概念、常用的数据结构以及它们的应用等内容，以便读者更好地理解和应用数据结构。
二、数据结构的基本概念
1. 数据结构的定义
数据结构是计算机科学领域研究各种数据的组织方式、存储结构和操作方法的学科。数据结构通过定义一种数据存储形式，并在该存储形式上定义一些操作，以实现对数据的管理和处理。
2. 数据结构的分类
数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。线性结构包括线性表、栈和队列等，而非线性结构包括树和图等。
三、常用的数据结构
1. 线性表
线性表是最简单、最常用的数据结构之一，它包含一组有序的元素集合，元素之间存在前驱和后继关系。线性表的常用实现方式有数组和链表。线性表的应用非常广泛，例如数组用于存储多个相同类型的数据，链表用于实现链式存储结构。
2. 栈
栈是一种特殊的线性表，它的特点是元素的插入和删除操作只能在表的一端进行。栈的应用也非常广泛，例如用于实现递归算法、表达式求值等。
3. 队列
队列也是一种特殊的线性表，与栈不同的是，队列的插入操作在一端进行，删除操作在另一端进行。队列一般采用先进先出（FIFO）的原则，常用于模拟排队系统、任务调度等。
4. 树
树是一种非线性结构，它由节点（顶点）和连接节点的边组成。树的特点是一个节点可以有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点。树的应用非常广泛，例如用于实现文件系统、数据库索引等。
5. 图
图是一种非线性结构，它由节点和连接节点的边组成，不同于树的是图中的节点之间可以有多个连接。图的应用也非常广泛，例如用于实现社交网络、网络拓扑分析等。
四、数据结构的应用
1. 数据库系统
数据库系统是当今计算机科学中应用最广泛的应用之一，它基于数据结构来组织和管理大量的数据，并支持各种复杂的查询和操作。数据库系统中常用的数据结构包括哈希表、B树、B+树等。
2. 算法和程序设计
在算法和程序设计过程中，选择合适的数据结构对程序的性能影响非常大。例如，如果需要对一个有序列表进行查找操作，使用二分查找树比使用线性表更高效。
3. 图像处理
图像处理涉及到大量的像素数据，为了高效地处理图像，需要选择和设计合适的数据结构。例如，用二维数组来表示图像的像素矩阵，用链表来表示图像的轮廓等。
五、总结
数据结构作为计算机科学中的重要概念，对于程序设计和算法分析具有重要意义。通过本报告的介绍，读者对数据结构的基本概念、常用的数据结构以及它们的应用有了更深入的了解。同时，了解数据结构的定义和分类，以及不同数据结构的特点和应用场景，对于选择和设计合适的数据结构有了一定的指导意义。
希望本报告对读者有所帮助，使他们在实际工作和学习中更好地应用和理解数据结构的知识。