Structures de données et algorithmes associés en C++

C++ est un langage de programmation largement utilisé qui prend en charge une variété de structures de données et d'algorithmes. Les structures de données sont des méthodes de stockage et d'organisation des données, tandis que les algorithmes sont des méthodes de manipulation des données sur les structures de données. Pour chaque problème, il est très important de choisir la structure de données et l’algorithme appropriés. Dans cet article, nous présenterons quelques structures de données et algorithmes couramment utilisés, ainsi que leur implémentation en C++.

1. Tableau

Un tableau est une structure de données simple. C'est une collection de données composée d'éléments du même type. En C++, nous pouvons utiliser des tableaux pour représenter des structures de données de taille fixe, telles que des pixels d'image ou des cartes dans un jeu. Voici un exemple de déclaration et d'initialisation d'un tableau :

int arr[5]; // 定义一个包含5个整数的数组
arr[0] = 1; // 初始化第一个数组元素
arr[1] = 2; // 初始化第二个数组元素
arr[2] = 3; // 初始化第三个数组元素
arr[3] = 4; // 初始化第四个数组元素
arr[4] = 5; // 初始化第五个数组元素

2. Liste chaînée

La liste chaînée est une autre structure de données couramment utilisée, composée de nœuds. Chaque nœud contient une valeur et un pointeur vers le nœud suivant. Les listes chaînées peuvent être utilisées pour représenter des structures de données de taille dynamique. Voici un exemple d'utilisation d'une liste chaînée pour implémenter une pile :

class Node {
public:
    int data;
    Node* next;
};
 
class Stack {
public:
    Stack() {
        head = NULL;
    }
    void push(int data) {
        Node* newNode = new Node();
        newNode->data = data;
        newNode->next = head;
        head = newNode;
    }
    void pop() {
        if (head != NULL) {
            Node* temp = head;
            head = head->next;
            delete(temp);
        }
    }
private:
    Node* head;
};

3. Arbre

Un arbre est une structure de données très flexible qui se compose de nœuds, chaque nœud contient une valeur et un pointeur vers son enfant. Les arbres peuvent être utilisés pour représenter des structures hiérarchiques, telles que des systèmes de fichiers ou des structures organisationnelles d'entreprise. Voici un exemple d'utilisation d'arbres pour implémenter la récursion :

class Node {
public:
    int data;
    Node* left;
    Node* right;
};

void inOrderTraversal(Node* node) {
    if (node == NULL) return;
    inOrderTraversal(node->left);
    cout << node->data << " ";
    inOrderTraversal(node->right);
}

int main() {
    Node* root = new Node();
    root->data = 1;
    root->left = new Node();
    root->left->data = 2;
    root->right = new Node();
    root->right->data = 3;
    inOrderTraversal(root);
    return 0;
}

IV Graph

Un graphe est une structure de données qui représente des objets discrets et les relations entre eux. Un graphe est constitué de nœuds et des arêtes entre eux. Il existe de nombreux algorithmes pour les graphiques, tels que l'algorithme de Dijkstra et l'algorithme d'arbre couvrant minimum. Voici des exemples d'utilisation de matrices de contiguïté pour représenter des graphiques non orientés :

const int MAX_V = 100;
int cost[MAX_V][MAX_V]; // 边的权重
int d[MAX_V]; // 从源节点到各个节点的最短路径长度
bool used[MAX_V]; // 是否已使用节点

int V, E; // V表示图的节点数，E表示图的边数

void dijkstra(int s) {
    fill(d, d + V, INF);
    fill(used, used + V, false);
    d[s] = 0;
    while (true) {
        int v = -1;
        for (int u = 0; u < V; u++) {
            if (!used[u] && (v == -1 || d[u] < d[v])) {
                v = u;
            }
        }
        if (v == -1) break;
        used[v] = true;
        for (int u = 0; u < V; u++) {
            d[u] = min(d[u], d[v] + cost[v][u]);
        }
    }
}

int main() {
    // 处理输入
    dijkstra(0);
    // 输出结果
    return 0;
}

À travers ces exemples, nous pouvons voir la flexibilité et la puissance des structures de données et des algorithmes en C++. Différents types de structures de données et d’algorithmes ont de bonnes applications dans différents problèmes. Dans la programmation réelle, nous devons prêter attention au choix des structures de données et des algorithmes appropriés pour obtenir un code plus efficace et plus fiable.

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