- 邻接表
数组是一种支持随机访问,但不支持在任意位置插入或删除元素的数据结构。
链表是一种支持任意位置插入或删除,但只能按顺序依次访问其中的元素。
正规的链表是通过动态分配内存、指针等实现,为了避免内存泄漏、方便调试,在竞赛中使用数组模拟链表,下标模拟指针这种做法。
这里贴出Acwing上单链表、双链表的代码模板:
单链表:
// head存储链表头,e[]存储节点的值,ne[]存储节点的next指针,idx表示当前用到了哪个节点
int head, e[N], ne[N], idx;
// 初始化
void init()
{
head = -1;
idx = 0;
}
// 在链表头插入一个数a
void insert(int a)
{
e[idx] = a, ne[idx] = head, head = idx ++ ;
}
// 将头结点删除,需要保证头结点存在
void remove()
{
head = ne[head];
}
双链表
// e[]表示节点的值,l[]表示节点的左指针,r[]表示节点的右指针,idx表示当前用到了哪个节点
int e[N], l[N], r[N], idx;
// 初始化
void init()
{
//0是左端点,1是右端点
r[0] = 1, l[1] = 0;
idx = 2;
}
// 在节点a的右边插入一个数x
void insert(int a, int x)
{
e[idx] = x;
l[idx] = a, r[idx] = r[a];
l[r[a]] = idx, r[a] = idx ++ ;
}
// 删除节点a
void remove(int a)
{
l[r[a]] = l[a];
r[l[a]] = r[a];
}
【例题】邻值查找
给定一个长度为 n n n 的序列 A A A, A A A 中的数各不相同。
对于 A A A 中的每一个数 A i A_i Ai,求:
m
i
n
1
≤
j
<
i
∣
A
i
−
A
j
∣
min_{1\le jmin1≤j<i∣Ai−Aj∣
以及令上式取到最小值的
j
j
j(记为
P
i
P_i
Pi)。若最小值点不唯一,则选择使
A
j
A_j
Aj 较小的那个。
数据范围
n
≤
1
0
5
,
∣
A
i
∣
≤
1
0
9
n\le10^5,|A_i|\le10^9
n≤105,∣Ai∣≤109
分析:
方法一:平衡树(STL set
)
使用 STL
里的 set
处理就很轻松了,因为对于每一个
A
i
A_i
Ai 找的是在
i
i
i 之前的数字中的
A
j
A_j
Aj ,故遍历序列
A
A
A ,在插入
A
i
A_i
Ai 之前,查找在 set
中第一个大于它的元素,那么答案要么是它,要么是它的前驱元素。
代码如下:
#include
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Node {
int id;
int v;
bool operator < (const Node &W) const {
if(v == W.v) return id < W.id;
return v < W.v;
}
};
set<Node> s;
int main()
{
int n,cnt = 1;
cin >> n;
vector<Node> a(n);
for(auto &it : a) {
cin >> it.v;
it.id = cnt++;
}
s.insert(a[0]);
for(int i = 1; i < n; ++i) {
auto pre_it = (s.upper_bound(a[i]));
auto last_it = pre_it;
if(pre_it != s.begin())
pre_it--;
int res = abs(a[i].v - pre_it->v), id = pre_it -> id;
if(last_it != s.end() && res > abs(a[i].v - last_it->v)) {
res = abs(a[i].v - last_it->v);
id = last_it -> id;
}
cout << res << ' ' << id << endl;
s.insert(a[i]);
}
return 0;
}
方法二:链表
利用链表易删除的特性,我将序列 A A A 排序,然后插入带链表中,接着使用另一个数组 B B B ,其中 B i B_i Bi 代表原序列 A A A 中 A i A_i Ai 在链表中的指针。
因为链表有序,所以对于 A n A_n An 而言,它的 A j A_j Aj 就一定是前驱或者后驱,然后在将它从链表中删除,那么这样逆序找到的答案就都是符合答案的。
代码如下:
#include
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
const int N = 1e5 + 5;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Node {
int id, v;
bool operator < (const Node &W) const {
if(v == W.v) return id < W.id;
return v < W.v;
}
} a[N];
int b[N];
struct NodeL {
int id, v;
int pe, ne;
} node[N];
int h, t, idx;
void init() {
h = 0, t = 1;
node[h].ne = t;
node[t].pe = h;
idx = 2;
}
int insert(int p, int v, int id) {
node[idx] = {id, v, p, node[p].ne};
node[node[p].ne].pe = idx;
node[p].ne = idx++;
return idx - 1;
}
void remove(int p) {
node[node[p].pe].ne = node[p].ne;
node[node[p].ne].pe = node[p].pe;
}
int main()
{
init();
int n;
scanf("%d", &n);
for(int i = 0; i < n; ++i) {
scanf("%d", &a[i].v);
a[i].id = i + 1;
}
sort(a, a + n);
int last = h;
for(int i = 0; i < n; ++i) {
last = insert(last, a[i].v, a[i].id);
b[a[i].id - 1] = last;
}
vector<PII> ans;
for(int i = n - 1; i >= 1; --i) {
int j = b[i];
int res, id;
int l = node[j].pe, r = node[j].ne;
if(l != 0 && r != 1) {
if(abs(node[l].v - node[j].v) <= abs(node[r].v - node[j].v)) {
res = abs(node[l].v - node[j].v), id = node[l].id;
} else {
res = abs(node[r].v - node[j].v), id = node[r].id;
}
} else if(l != 0) {
res = abs(node[l].v - node[j].v), id = node[l].id;
} else {
res = abs(node[r].v - node[j].v), id = node[r].id;
}
ans.push_back({res, id});
remove(j);
}
reverse(ans.begin(), ans.end());
for(auto it : ans) {
cout << it.first << ' ' << it.second << endl;
}
return 0;
}
【例题】动态中位数
依次读入一个整数序列,每当已经读入的整数个数为奇数时,输出已读入的整数构成的序列的中位数。
数据范围
1
≤
P
≤
1000
,
1
≤
M
≤
99999
1\le P\le1000, 1\le M\le99999
1≤P≤1000,1≤M≤99999, 所有
M
M
M 相加之和不超过
5
×
1
0
5
5\times10^5
5×105。
分析:
如果从整数序列正着求,那么就只能使用在线做法的对顶堆,反之我们反着求,那么就可以和上面链表做法类似的一种离线做法。
将整个序列读入后,我们就已经知道了此时的中位数位置了,将他删除后,得到的我们也可以知道此时的中位数位置,不过为了快速访问,所以我们使用 H a s h Hash Hash 表来记录指针位置就可以解决了。
邻接表邻接表其实就是数组加链表的组合数据结构,对于每一个数组元素都是一个链表的表头。一般用于图的储存,也有 H a s h Hash Hash 表里面的拉链法储存。
这里贴一个 Acwing 的模板:
// 对于每个点k,开一个单链表,存储k所有可以走到的点。h[k]存储这个单链表的头结点
int h[N], e[N], ne[N], idx;
// 添加一条边a->b
void add(int a, int b)
{
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
}
// 初始化
idx = 0;
memset(h, -1, sizeof h);
书上提到了一种优化储存双向图的方法,利用整数对于
1
1
1 的异或运算具有成对变化的性质,故程序最初 idx=2
,然后双向边就会储存在下标 “
2
2
2 和
3
3
3 ”、 “
4
4
4 和
5
5
5 ”、 “
6
6
6 和
7
7
7 ” ···的位置上。所以如果 e[i]
是第
i
i
i 条边的起点,那么 e[i ^ 1]
就是第
i
i
i 条边的终点。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)