java数据结构和算法（第二版）第二章习题

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说明：原创是指习题答案。清单只是为了前后对应。

 清单2.3

 

public class HighArrayApp {
	
	public static void main(String[] args){
		int maxSize = 100;
		HighArray arr = new HighArray(maxSize);
		
		arr.insert(77);
		arr.insert(99);
		arr.insert(44);
		arr.insert(55);
		arr.insert(22);
		arr.insert(88);
		arr.insert(11);
		arr.insert(00);
		arr.insert(66);
		arr.insert(33);
		
		arr.display();
		
		int searchKey = 35;
		if(arr.find(searchKey)){
			System.out.println("Found "+searchKey);
		}else{
			System.out.println("Can't Found "+searchKey);
		}
		
		arr.delete(00);
		arr.delete(55);
		arr.delete(99);
		
		arr.display();
	}

}

class HighArray {
	private long[] a;// 数组a的引用
	private int nElems;

	public HighArray(int max) {
		a = new long[max];
		nElems = 0;
	}

	public boolean find(long searchKey) {
		int j;
		for (j = 0; j < nElems; j++) {
			if (a[j] == searchKey) {
				break;
			}
		}
		if (j == nElems) {
			return false;
		} else
			return true;
	}

	public void insert(long value) {
		a[nElems] = value;
		nElems++;
	}

	public boolean delete(long value) {
		int j;
		for (j = 0; j < nElems; j++) //遍历查询
			if (value == a[j])
				break;
		if (j == nElems)
			return false;
		else {
			for (int k = j; k < nElems; k++) {
				a[k] = a[k + 1];
			}
			nElems--;
			return true;
		}

	}
	public void display(){
		for(int j=0;j<nElems;j++){
			System.out.print(a[j]+"\t");
		}
		System.out.println();
	}

}

 

清单2.4

 

public class OrderedApp {

	public static void main(String[] args) {
		int maxSize = 100;
		OrdArray arr = new OrdArray(maxSize);

		arr.insert(77);
		arr.insert(99);
		arr.insert(44);
		arr.insert(55);
		arr.insert(22);
		arr.insert(88);
		arr.insert(11);
		arr.insert(00);
		arr.insert(66);
		arr.insert(33);

		arr.display();

		int searchKey = 56;
		if (arr.find(searchKey) != -1) {
			System.out.println("Found " + searchKey);
		} else {
			System.out.println("Can't Found " + searchKey);
		}

	}

}

class OrdArray {
	private long[] a;
	private int nElems;

	public OrdArray(int max) {
		a = new long[max];
		nElems = 0;
	}

	public int size() {
		return nElems;
	}

	// 采用二分查找,而不是2.3的线性查找了
	public int find(long searchKey) {
		int lowerBound = 0;
		int upBound = nElems - 1;
		int curIn;

		//原著中，while条件为true。这样不行。因为如果找不到的话，会出现死循环
		while (lowerBound < upBound) {
			curIn = (lowerBound + upBound) / 2;
			if (a[curIn] == searchKey) {
				return curIn;
			} else if (a[curIn] < searchKey) {
				lowerBound = curIn + 1;
			} else {
				upBound = curIn - 1;
			}
		}
		return -1;
	}

	public void insert(long value) {
		int j;
		for (j = 0; j < nElems; j++)
			if (a[j] > value)
				break;
		for (int k = nElems; k > j; k--)
			a[k] = a[k - 1];
		a[j] = value;
		nElems++;
	}

	public boolean delete(long value) {
		int j = find(value);
		if (j == nElems)
			return false;
		else {
			for (int k = j; k < nElems; k++)
				a[k] = a[k + 1];
			nElems--;
			return true;
		}
	}

	public void display() {
		for (int j = 0; j < nElems; j++) {
			System.out.print(a[j] + "\t");
		}
		System.out.println();
	}
}

 

2.1：向HighArray.java(清单2.3)的HighArray类中添加一个名为getMax()的方法，它返回数组中最大关键字的值，当数组为空时返回-1。向main()中添加一些代码来使用这个方法。可以假设所有的关键字都是正数

代码实现：

 

	public long getMax() {
		long max = -1;
		for (int i = 0; i < nElems; i++) {
			if (a[i] > max) {
				max = a[i];
			}
		}
		return max;
	}

 刚开始想复杂了，竟然想了替换。结果发现其实很简单：只需要将max和数组内的每个数比较，如果数组中的数大于max，则把max换成当前的数。

 

2.2：修改2.1中的方法，使之不仅能返回最大的关键字，而且还可以将该关键字从数组中删除，将这个方法命名为removeMax()

代码实现：

 

	public void removeMax(){
		delete(getMax());
	}


//main方法中
// 得到最大值
		System.out.println(arr.getMax());
		
		arr.removeMax();
		arr.display();

 

2.3：修改2.2中的方法，提供了一种通过关键字进行数组排序的方法。实现一个排序方案，要去不修改HighArray类，只需对main()中的代码进行修改。这个方法需要第二个数组，在排序结束时数组数据项是逆序排列的。（这个方法是第三章“简单排序”中选择排序的一个遍体）

待实现：

 

public void removeMax2() {
		// 构造新数组，每次选出最大的放到新数组里面
		long[] temp = new long[nElems];
		/*
		 * 1：通过getMax()得到最大的值，放到新构造的数组中。然后移除a数组中的值。
		 * 注意，i小于的条件是temp.length。而不是nElems。因为removeMax()的时候nElems已经减1了
		 */
		for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
			temp[i] = getMax();
			removeMax();
		}
		for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
			System.out.print(temp[i] + "\t");
		}
	}

 

2.4：修改清单2.4.史insert(),delete()和find()方法一样都使用二分查找。

这个修改起来还真复杂。关键是这个find方法不能复用。因为如果使用二分插入的方法的话，应该根据某个值能找到他的插入位置。但是find方法貌似不行。

最后修改了一下find方法。虽然能使用二分插入了。但是还是有问题。不过先帖在这里。到时候再改。

// 采用二分查找,而不是2.3的线性查找了
	public int find(long searchKey) {
		int lowerBound = 0;
		int upBound = nElems - 1;
		int curIn;

		// 原著中，while条件为true。这样不行。因为如果找不到的话，会出现死循环
		while (lowerBound < upBound) {
			curIn = (lowerBound + upBound) / 2;
			if (a[curIn] == searchKey) {
				return curIn;
			} else if (a[curIn] < searchKey) {
				lowerBound = curIn + 1;
			} else {
				upBound = curIn - 1;
			}
			
		}
		//如果
		if(a[lowerBound]>searchKey)
			return lowerBound;
		else
			return lowerBound+1;
	}

	public void insert(long value) {
		int j;
		for (j = 0; j < nElems; j++)
			if (a[j] > value)
				break;
		for (int k = nElems; k > j; k--)
			a[k] = a[k - 1];
		a[j] = value;
		nElems++;
	}

	public void insert2(long value) {
		// 应该用二分查找找到插入的位置，本来想服用find方法。发现那个方法不能返回位置信息
		int index = find(value);
		for (int k = nElems; k > index; k--)
			a[k] = a[k - 1];
		a[index] = value;
		nElems++;
	}

 

2.5是有序数组合并。

 

2.6：在清单之中加入一个noDup方法，使之可以将数组中的所有重复数据项删除。比如 数组中有三个17，则该方法会删除其中两个。不洗考虑保持数据项的顺序，一种方法是先用每一个数据项同其他数据比较，并用null（或是一个不会用在真正关键字中的特殊值）将重复的数据覆盖掉。然后将所有的null删掉。当然还要减小数组的大小。

  解决办法没有细看。自己实现了一个。但是还是存在一点问题，比如如果最后几个相同的数放在一起，程序还是会保留两个重复的数。暂时没有解决

先帖出来：

public void noDup() {
		for (int i = 0; i < nElems; i++) {
			long temp =a[i];
		    for (int j = i+1; j <nElems; j++) {
				if(temp==a[j])
					delete(a[j]);
			}
		}
	}

 

 

 

 

 

 

评论

1 楼 zhaoyubetter 2013-11-09  

最后一题：从后面开始删：

public void noDup()             // 去掉重复项
	{
		display();
		// 1. 为 重复值 打上 null 标记
		for (int i = 0; i < nElems; i++) {							// 外层循环，遍历整个数组
			Long tmp = a[i];
			for (int j = i + 1; j < nElems; j++) {					// 内存循环比较值
				if (tmp == a[j])
					a[j] = null;
				if (tmp == null)
					continue;
			}
		}

		// 2.删除 null 标记，并减小数组的大小
		for (int i = nElems - 1; i > 0; i--) {
			Long tmp = a[i];
			if (tmp == null) {
				for (int k = i; k < nElems; k++) {
					a[k] = a[k + 1];
				}
				nElems--;
			}
		}
		display();
	}