ISRO | ISRO CS 2017 –五月|第60章

本文将介绍ISRO CS 2017年五月的第60章，该章节主要涉及数据结构和算法问题。

数据结构

本章主要讨论的数据结构包括树、图和堆。以下是这些数据结构的概述：

• 树：树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。树用于表示层次结构，例如文件系统、控件层次结构等。

• 图：图是由节点和边组成的数据结构，用于表示网络、系统等非层次结构。每个节点可以有任意数量的边，可以与任何其他节点相连。

• 堆：堆是一种特殊的树形数据结构，用于维护一组元素的有序列表。堆分为最大堆和最小堆。在最大堆中，父节点的元素始终大于子节点，而在最小堆中，父节点的元素始终小于子节点。

算法

本章涉及的算法包括排序算法、搜索算法和最短路径算法。以下是这些算法的概述：

• 排序算法：排序算法用于将一组元素按特定顺序排列。本章讨论的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、合并排序和快速排序。

• 搜索算法：搜索算法用于查找数据结构中的元素。本章讨论的搜索算法包括线性搜索和二分搜索。

• 最短路径算法：最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。本章讨论的最短路径算法包括Dijkstra算法和贝尔-福德-莫尔曼Ford-Fulkerson算法。

代码示例

以下是一些示例代码，用于说明本章中涉及的算法和数据结构：

冒泡排序

void bubbleSort(int arr[], int n) {
   int i, j;
   for (i = 0; i < n-1; i++)       
       for (j = 0; j < n-i-1; j++)  
           if (arr[j] > arr[j+1])
              swap(&arr[j], &arr[j+1]);
}

二分搜索

int binarySearch(int arr[], int l, int r, int x) {
   if (r >= l) {
        int mid = l + (r - l)/2;
        if (arr[mid] == x)
            return mid;
        if (arr[mid] > x)
            return binarySearch(arr, l, mid-1, x);
        return binarySearch(arr, mid+1, r, x);
   }
   return -1;
}

Dijkstra算法

void dijkstra(int graph[V][V], int src) {
    int dist[V];
    bool visited[V];
 
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        dist[i] = INT_MAX;
        visited[i] = false;
    }
 
    dist[src] = 0;
 
    for (int count = 0; count < V - 1; count++) {
        int u = minDistance(dist, visited);
        visited[u] = true;
 
        for (int v = 0; v < V; v++) {
            if (!visited[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v])
                dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
        }
    }
 
    printSolution(dist, V);
}

要了解更多关于ISRO CS 2017年五月第60章的内容，请查阅相关资料。