染雾数据结构实验报告2) 篇一
我所参与的数据结构实验是关于栈和队列的实验。在本次实验中，我们学习了栈和队列的定义、特点以及它们的应用。通过实际操作，我们进一步加深了对栈和队列的理解，并学会了如何使用它们解决实际问题。
首先，我们学习了栈的定义和特点。栈是一种具有特殊插入和删除操作的线性数据结构。它遵循“后进先出”的原则，即最后插入的元素最先被删除。我们通过使用数组和链表两种不同的存储方式来实现栈的操作。通过实验，我们发现使用链表实现栈的操作更加灵活和高效。
接下来，我们学习了队列的定义和特点。队列也是一种具有特殊插入和删除操作的线性数据结构。它遵循“先进先出”的原则，即最先插入的元素最先被删除。我们同样使用数组和链表两种不同的存储方式来实现队列的操作。实验结果表明，使用链表实现队列的操作更加简单和方便。
在实验过程中，我们还学习了栈和队列的应用。栈和队列在计算机科学和软件工程中有着广泛的应用。例如，栈可以用来实现函数调用和递归算法，队列可以用来实现任务调度和缓冲区管理等。通过实际操作，我们深入了解了栈和队列在实际问题中的作用和价值。
通过本次实验，我对栈和队列有了更深入的理解。我学会了如何使用栈和队列解决实际问题，并且了解了它们在计算机科学领域的应用。通过实验操作，我进一步提高了编程能力和问题解决能力。我相信这些知识和技能对我未来的学习和工作将有很大的帮助。
数据结构实验报告2) 篇二
本次数据结构实验是关于树的实验。树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，节点之间有着特定的层次关系。在本次实验中，我们学习了树的定义、特点以及它的应用。通过实际操作，我们进一步加深了对树的理解，并学会了如何使用树解决实际问题。
首先，我们学习了树的定义和特点。树是一种由节点和边组成的数据结构，其中一个节点被指定为根节点，其他节点按照层次关系连接在根节点下面。树的特点包括每个节点有唯一的父节点、除了根节点之外每个节点有唯一的前驱节点、每个节点可以有多个后继节点等。我们通过使用数组和链表两种不同的存储方式来实现树的操作。
接下来，我们学习了树的应用。树在计算机科学和软件工程中有着广泛的应用。例如，二叉搜索树可以用来实现快速查找和排序，哈夫曼树可以用来实现数据压缩和解压缩，平衡二叉树可以用来优化数据库的查询效率等。通过实际操作，我们深入了解了树在实际问题中的应用和效果。
通过本次实验，我对树有了更深入的理解。我学会了如何使用树解决实际问题，并且了解了它在计算机科学领域的应用。通过实验操作，我进一步提高了编程能力和问题解决能力。我相信这些知识和技能对我未来的学习和工作将有很大的帮助。
数据结构实验报告2) 篇三
数据结构实验报告
{
QueuePtr p;
if (Q.front == Q.rear)
return ERROR;
p = Q.front->next;
e = p->data;
Q.front->next = p->next;
if (Q.rear == p)
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;
if( QueueEmpty(Q)==OK)
{
printf("这是一个空队列!\n");
return ERROR;
}
p=Q.front->next;
while(p)
{
q=p;
printf("%d<-\n",q->data);
q=p->next;
p=q;
}
return OK;
}
循环队列：
Status InitQueue(SqQueue &Q)
{
Q.base=(QElemType*)malloc(MAXQSIZE*sizeof(QElemType));
if(!Q.base)
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)
{
if(Q.front==Q.rear)
return ERROR;
e=Q.base[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
int QueueLength(SqQueue Q)
{
return(Q.rear-Q.front+MAXQSIZE)%MAXQSIZE;
}
Status DestoryQueue(SqQueue &Q)
{
free(Q.base);
return OK;
}
Status QueueEmpty(SqQueue Q) //判空
{
if(Q.front ==Q.rear)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueTraverse(SqQueue Q)
{
if(Q.front==Q.rear)
printf("这是一个空队列!");
while(Q.front%MAXQSIZE!=Q.rear)
{
printf("%d<- ",Q.base[Q.front]);
Q.front++;
}
return OK;
}
数据结构实验报告2
一.实验内容：
实现哈夫曼编码的生成算法。
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。
四.问题的实现
(1)郝夫曼树的存储表示
typedef struct{
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储郝夫曼树
郝夫曼编码的存储表示
typedef char* *HuffmanCode;//动态分配数组存储郝夫曼编码
(2)主要的实现思路：
a.首先定义郝夫曼树的存储形式，这里使用了数组
b.用select()遍历n个字符，找出权值最小的两个
c.构造郝夫曼树HT，并求出n个字符的郝夫曼编码HC
总结
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
附：
//动态分配数组存储郝夫曼树
typedef struct{
int weight; //字符的权值
int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
//动态分配数组存储郝夫曼编码
typedef char* *HuffmanCode;
//选择n个(这里是k=n)节点中权值最小的两个结点
void Select(HuffmanTree &HT,int k,int &s1,int &s2)
{ int i;
i=1;
while(i<=k && HT[i].parent!=0)i++;
//下面选出权值最小的结点，用s1指向其序号
s1=i;
for(i=1;i<=k;i++)
{
if(HT[i].parent==0&&HT[i].weight
}
//下面选出权值次小的结点，用s2指向其序号
for(i=1;i<=k;i++)
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1)break;
}
s2=i;
for(i=1;i<=k;i++)
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1&&HT[i].weight
}
}
//构造Huffman树，求出n个字符的编码
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,int n)
{
int m,c,f,s1,s2,i,start;
char *cd;
if(n<=1)return;
m=2*n-1; //n个叶子n-1个结点
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;
w++; //w的号单元也没有值，所以从号单元开始
for(i=1;i<=n;i++,p++,w++)
{
p->weight=*w;
p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(;i<=m;++i,++p)
{
p->weight=p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(i=n+1;i<=m;i++)
{
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;
}
//从叶子到根逆向求每个字符的郝夫曼编码
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
cd[n-1]='\0';//编码结束符
for(i=1;i<=n;i++) //逐个字符求郝夫曼编码
{
start=n-1; //编码结束符位置
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';
else
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
}
free(cd); //释放工作空间
}
void main()
{ int n,i;
int* w; //记录权值
char* ch; //记录字符
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
cout<<"请输入待编码的字符个数n=";
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<<"依次输入待编码的字符data及其权值weight"<
for(i=1;i<=n;i++)
{
cout<<"data["<
}
