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数据结构学习（C++）——平衡二叉树（AVL树）【1】 ——请孟岩审

    这个恐怕是整个《数据结构》教科书里面最难的和最“没用”的数据结构了（现在的教科书还有部分算法内容）。说它没用，恰恰是因为它太有用——有着和普通的二叉搜索树完全一样的接口界面，绝大多数情况下比普通的二叉搜索树效率高（很多）。因此，通常情况下，人们都是一劳永逸的——写完后就重用，而不会再写了。所以说，你虽然学完了平衡二叉树，但很可能你永远也不会亲自写一个。你现在随便在身边拉个人，让他来写一个，

数据结构学习（C++）——图【4】（最短路径）

最短路径恐怕是图的各种算法中最能吸引初学者眼球的了——在地图上找一条最短的路或许每个人都曾经尝试过。下面我们用计算机来完成我们曾经的“愿望”。在图的算法中有个有趣的现象，就是问题的规模越大，算法就越简单。图是个复杂的结构，对于一个特定问题，求解特定顶点的结果都会受到其他顶点的影响——就好比一堆互相碰撞的球体，要求解特定球体的状态，就必须考虑其他球体的状态。既然每个顶点都要扫描，如果对所有的顶点

数据结构学习（C++）——平衡二叉树（AVL树）【2】

平衡化    显然的，平衡化后的子树应该是平衡的，以此为原则，很容易得知在各种情况下应该怎么旋转。private:       void L_Balance(BTNode* &p)       {              if (p->right->bf == 1) R_Rotate(p->right);             L_Rotate(p); current

数据结构学习（C++）——图（总结）

以上就是现在的教科书里面，图的全部内容了。写完之后，茫茫然，不知道学完之后有什么用……就像我在开篇写的，图的应用太广泛了，以至于现在觉得图“没什么用”——很奇怪的逻辑，只有仔细体味才能觉察到写教科书的人的无奈。不同于前面的链表和树，在图这里，储存方法不是重点，我们更多的注意力放在了算法上。我在写程序的时候，也尽量做到了算法和储存方法无关。然而算法实际上就是现实问题的抽象，如果我们的常识所不及，

数据结构学习（C++）——单链表应用（一元多项式【1】）

总算到了这里，这时，你会很得意的说，辛辛苦苦学的单链表总算知道能干点什么了。但是很不幸，如果你和我一样看的是那本书，到这里，你可能比学双向链表时还要痛苦。如果你是按照书上的介绍一步一步做到这里，你能把书上的多项式加法函数调试出来，我对你致以十二分的敬意。说到这里，我想起来我发单链表的时候，有人给我建议说：最好把链表和链表位置这两个分开。没错，C++标准库是这么做的，而我也不是什么专家，也不能证

数据结构学习（C++）——递归【1】

按照黄皮书的安排，到了该讲递归的时候了。上网查了查，关于“递归”的文章可以说“汗牛充栋”——请原谅我在这里犯酸，我的意思是，写别人都写臭的东西让大家看，只是浪费大家的时间，所以我下面的东西应该是一些至少我看起来是新的东西，如果觉得有什么不清楚的，请参阅相关的文章（太多了）。即使这样，这篇文章还是不能把我想说的写完，看来我这人真的有废话的习惯。看过这样一道题，问，“程序结构化设计的三种基础结构，

数据结构学习（C++）——单链表（定义与实现）

节点类#ifndef Node_H#define Node_H template class Node    //单链节点类{public:       Type data;       Node *link;       Node() : data(Type()), link(NULL) {}               Node(const Typ

数据结构学习（C++）——图【5】活动网络（AOV、AOE）

这部分是和工程相关的，也就是说，当AOV、AOE很复杂的时候，才能显示出这部分的价值——简单的话，手工都要比程序快，输入数据那段时间手工结果就出来了。我也没什么例子好举，总给我一种没底气的感觉，勉为其难的把程序写完就算完事吧。和前边的相比，这部分专业了一点，换而言之，不是每个人都感兴趣，不想看就跳过去吧。准备工作活动网络主要有两个算法，拓扑排序和求关键路径，后者以前者为基础。仿照上篇，另外

数据结构学习（C++）——二叉树【1】

这些天参与了CSDN论坛的讨论，改变了我以前的一些看法。回头看我以前的东西，我虽对这本书很不满，但我还是按照它的安排在一点点的写；这样就导致了，我过多的在意书中的偏漏，我写的更多是说“这本书怎样”，而偏离了我写这些的初衷——给正在学习数据结构的人一些帮助。正像我在前面所说的，虽然现有的教科书都不是很合理，但如果仅仅是抱怨这点，那无异于泼妇骂街。虽然本人的水平连初级都够不上，但至少先从我做一点尝试，

数据结构学习（C++）——图【2】（DFS和BFS）

对于非线性的结构，遍历都会首先成为一个问题。和二叉树的遍历一样，图也有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种。不同的是，图中每个顶点没有了祖先和子孙的关系，因此，前序、中序、后序不再有意义了。仿照二叉树的遍历，很容易就能完成DFS和BFS，只是要注意图中可能有回路，因此，必须对访问过的顶点做标记。最基本的有向带权网#ifndef Graph_H#define Graph_H

数据结构学习（C++）——稀疏矩阵（十字链表【2】）

如果你细想想，就会发现，非零元节点如果没有指示位置的域，那么做加法和乘法时，为了确定节点的位置，每次都要遍历行和列的链表。因此，为了运算效率，这个域是必须的。为了看出十字链表和单链表的差异，我从单链表派生出十字链表，这需要先定义一种新的结构，如下：class MatNode{public:       int data;       int row, col;