单链表基本操作的实现

分析了数据结构中单链表的建立、插入和删除运算的过程并给出相关操作的具体程序,使读者轻松形象地理解链表。     

自适应混合表结构及其算法思想

本文介绍了一种新型的动态数据结构－自适应混合表。该结构是由顺序与链表交叉构造而形成的一种动态循环链表。文中对该结构进行了详细的构造描述,并给出了其插入、删除、查找等算法思想,自适应混合表结构为内存管理和应用程序的数据结构提供了一种新的模式,具有一定的实用价值。     

链表中头结点的应用

链表是一种非常重要的数据结构,很多教材对链表的基本操作进行过算法描述,建立的是不带头结点的链表。学生普遍感觉太复杂难以上机操作,而使用带头结点的链表可使这些算法结构更简单、思路更清晰。通过比较带头结点与不带头结点的单链表和循环链表的插入、删除和访问等基本操作,说明带头结．最的链表算法简单、易懂并容易实现。     

数据结构中链表的插入和删除方法研究

链表是数据结构中的重要概念,利用指针处理链表是教学中的一个难点。为此,对链表的插入、删除方法进行了的分析,找出了问题的关键,总结了操作过程中的实现方法和技巧,以帮助学生学习和理解该部分知识。     

用静态链表和逆序插入算法构成的动态查找表

目前的动态查找表都是树结构,对于结点量很大的情况,其所需存储空间过大且查找效率低的缺点突出.对此.文章设计了一种新的动态查找表,将有序静态链表结构与结点群"逆序插入"算法相结合,相比树结构动态查找表有两个优势:1.所需存储空间小;2.结点群的结点数越多,则动态查找效率越高.该方法的要点是:先将已有结点用静态链表构造出一个有序表,简称"主表".若某"结点群"要插入该主表中,需将该结点群用静态链表构造成一个有序"副表",然后用逆序算法对副表中各结点查找其在主表中的插入点,并从对应的插入点与主表进行链接,最后将链接好的主表和副表一次性收集到一个新的静态链表中.类似的"逆序删除"也可以删除整个副表的结点.     

链表在程序设计中的使用方法与技巧

讲述了链表在程序设计中的使用方法。根据链表自身结构的特点,分别讨论了在单链表、双向链表和循环链表中,链表的构造、结点的查找、添加和删除的原理。使用图示和编程实例相结合的方法,总结了在程序设计中对链表进行操作时所用到的技巧。     

巧用构造单链表的算法

在数据结构这门学科中，都不会丢下这一环节，那就是单链表的建立。先来介绍一下单链表的建立，明白其思路后，再巧用其算法．很快的就能构造出单循环链表和单链表的逆序的算法。     

巧用构造单链表的算法

在数据结构这门学科中,都不会丢下这一环节,那就是单链表的建立。先来介绍一下单链表的建立,明白其思路后,再巧用其算法,很快的就能构造出单循环链表和单链表的逆序的算法。     

谈利用指针处理动态链表

本文讲述了利用指针处理动态链表,即如何建立链表、输出链表以及如何插入一个结点和删除一个结点,通过实例来说明这些操作。     

谈利用指针处理动态链表

本文讲述了利用指针处理动态链表,即如何建立链表、输出链表以及如何插入一个结点和删除一个结点,通过实例来说明这些操作。     

数据结构中栈在过河问题中的应用

栈是数据结构中的一种基本而重要的存储结构。栈是一种限定仅在一段进行插入与删除操作的线性表,插入或删除是限定在表尾进行的,我们通常将表尾称之为栈顶。相反的,将表头端称之为栈底。在栈中,先插入的元素被压在栈底,最后才能出栈,所以栈也被称为后进先出表。因而,实际应用中,凡是符合后进先出的问题,我们都可以用堆栈来处理和实现。栈的典型应用包括：递归函数的调用,进制转换,括号比配问题,背包问题,中缀表达式求值等等。过河问题是一个非常经典的智力问题,很多竞赛中都使用过这个题材,该文中我们将讨论栈对于过河问题的应用。     

Red-black trees with relative node keys

This paper addresses the problem of storing an ordered list using a red-black tree, where node keys can only be expressed relative to each other. The insert and delete operations in a red-black tree are extended to maintain the relative key values. The extensions rely only on relative keys of neighboring nodes, adding constant overhead and thus preserving the logarithmic time complexity of the original operations.     

C语言中动态链表的应用研究

链表是一种常见的重要的数据结构。在C语言程序设计中,链表也起到非常重要的作用,在实际应用中得到广泛的应用。链表又分为静态链表和动态链表两类。本文将主要针对动态链表的应用进行分析研究,并用C语言实现链表的定义,创建和常用的链表操作的实现。     

C语言中“链表”教学探讨

简单介绍C语言中链表的概念,给出了链表的分类,并描述了链表的常用操作方法。介绍了C语言中进行较大数据运算时存在的精度问题和溢出问题,并提出使用双向链表数据结构来存储大数运算结果,从而解决了大数运算问题。     

Performance and stability analysis of multilevel data structureswith deferred reorganization

We develop a methodology for analyzing the performance and stability of a server that maintains a multilevel data structure to service a set of access operations for (key, value) records. A subset of the operations executed by the server (e.g., insert and delete) require the multilevel data structure be reorganized so that the sewer can execute all subsequent requests efficiently. We study how often the server should carry out data reorganization (i.e., maintenance) to maximize its performance. If the server is frequently idle then there is no need to impose the reorganization overhead on the operation requests. The reorganization overhead may be completely eliminated by utilizing server-idling periods. If the server is frequently busy, then the reorganization overhead can be minimized by performing a complete reorganization only after the server has served a sufficient number of insert/delete operations so that the amortized cost per operation is small. Therefore, the issue of how often one should perform data reorganization to minimize the average service time depends not only on the multilevel data structure maintained by the server but also on the type and intensity of the system workload. The proposed methodology is exemplified with a two-level sorted file with deferred maintenance. The performance and stability results are compared with those of a single-level binary tree data structure with on-the-fly maintenance. It is shown that deferred maintenance of the two-level sorted file outperforms on-the-fly maintenance of the single-level binary tree in both open and closed systems. Furthermore, deferred maintenance can sustain higher workload intensities without risking system stability     

一种利用扩展广义表来实现逻辑表达式自动推导的算法

探讨了如何将数据结构中广义表进行扩展 ,并利用这个扩展广义表来设计逻辑表达式在计算机上的逻辑结构和存储结构 ,以及在这种结构上如何实现逻辑表达式的基本运算 ,进而实现其它复杂的表达式自动推导     

基于红黑树的SQLite索引机制的优化方案的研究

SQLite是开放码源的嵌入式关系数据库,它采用的是B树存储结构。针对B树处理庞大数据时效率低的问题,提出了一种用红黑树代替B树的数据库索引机制的优化方案。总结了红黑树处理数据时的优点,构建了基于红黑树的SQLite数据库模型。通过大量实验比较了红黑树和B树的性能,结果表明,红黑树插入和删除的操作效率远远高于B树,可以实现对SQLite索引的优化。     

多维空间索引结构SHG-Tree(英文)

R-Tree及其变种的多维索引结构在数据的操作过程中通过对空间的分隔和不断调整将整个空间划分为大小不等的子空间以容纳足够的空间对象,这种方法能有效地实现多维空间对象的索引,但不能避免频繁的节点分裂与重组操作所造成的计算开销,也不能避免对叶子节点中的候选对象进行空间匹配所带来的计算开销。提出了一种能有效解决上述问题的索引结构:SHG-Tree。基于SHG-Tree的索引方法将多维空间划分为不同粒度的格子单元并将这些格子单元通过SHG-Tree按空间包含关系组织为层次树结构,同一层的格子互不相交且空间范围固定。空间对象通过文中提出的线性化方法转换为一系列不同粒度的互不相交的空间格子,进而将对象在其覆盖的格子中注册以实现空间对象至SHG-Tree的映射。查询操作只需将查询条件映射为相应的格子并取出这些格子中的对象作为查询结果。这种索引结构能有效减少节点的分裂和组合带来的计算开销,也解决了传统R-Tree索引中对于叶子节点中的候选对象进行区域匹配的计算开销。基于SHG-Tree的索引结构支持包括相交查询、区域查询、包含查询、top-N查询、k-NN查询等常用的多维查询,实验表明SHG-Tree能在毫秒级实现各种空间查询。     

基于组态王的节水型便器检测系统数据库的配置与管理

阐述了组态王King View6．51环境下，以SQL Server为服务器的节水型便器检测系统数据库的配置与管理。其中包括系统数据库的建立，ODBC数据源的配置，采用组态王建立人机交互界面实现对数据库中记录的查询、添加、更新、删除等操作，改进了组态王KVDB Grid控件在显示方面的劣势，同时实现检测报告的生成与打印，数据库的安全设置等功能。     

语义缓存的一致性维护策略研究

为了解决在移动环境下将更新操作转化成删除和添加操作的传统一致性维护算法所增加的不必要的数据通信流量和数据存取,现将语义裁剪的思想融入一致性维护算法,将更新粒度细化至被更新的属性,并将更新的语义区域裁剪到最小.理论分析表明通过对更新范围的裁剪,有效减少了数据存取和数据通信的开销.仿真实验证明了该策略的可靠性和高效性,特别是当更新数据流大的时候尤其明显.