图的基本操作 基本操作 Adjacent(G,x,y):判断图G是否存在边<x,y>或(x,y)。 无向图 有向图 代码实现123int Adjacent(Graph *graph, int src, int dest) { return graph->edges[src][dest];} Neighbors(G, x):列出图G中与结点x邻接的

图的存储–十字链表法、邻接多重表邻接矩阵、邻接表存储有向图 十字链表存储有向图 十字链表法性能分析 邻接矩阵、邻接表存储无向图 邻接多重表存储无向图 邻接多重表性能分析 总结

图的存储–邻接表法邻接表法（顺序+链式存储） 邻接表法 总结 代码实现1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define M

图的存储–邻接矩阵法 邻接矩阵存储带权图 邻接矩阵性能分析 回顾：对称矩阵的压缩 邻接矩阵法的性质 总结 代码实现123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960#include <stdio.h>#include

JSP内置对象request对象 在JSP中，内置对象request封装了用户提交的信息，那么该对象调用相应的方法可以获取封装的信息，即使用该对象可以获取用户提交的信息。 用户通常用HTML的form表单(也称form标记)请求访问服务器的某个JSP页面，并提交必要信息给所请求的JSP页面(servlet).123<form action = "请求访问的页面或Servlet&qu

SQLSQL 分类 分类 全称 DDL Data Definition Language DML Data Manipulation DQL Data Query Language DCL Data Control Language DLL数据库操作1234567891011121314-- 查询所有数据库show databases;-- 查询当前数据库select

散列查找散列表 处理冲突的方法—拉链法 散列查找 装填因子越大，表示装填的记录越“满”，发生冲突的可能性越大，反之发生冲突的可能性越小。 常见的散列函数 除留余数法–H(key) = key % p 直接定址法 –> H(key) = key 或 H(key) = a*key + b 数字分析法 –> 选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址 平方取中

B+树B+树的定义 每个分支结点最多有m课子树(孩子结点) 非叶根结点至少有两课子树，其他每个分支结点至少有⌈m/2⌉课子树。 结点的子树个数与关键字个数相等。 所有叶结点包含全部关键字及指向相应记录的指针，叶结点中将关键字按大小顺序排序，并且相邻叶结点按大小顺序相互链接起来。–>支持顺序查找 所有分支结点(可视为索引的索引)中仅包含它的各个子结点(即下一级的索引块)中关键字的最大

B树的插入和删除B树的插入 在B树中搜索插入位置： 从根节点开始，根据插入的关键字，向下逐层搜索合适的插入位置。 如果关键字已经存在于B树中，根据需要更新节点的值或执行其他操作。 在叶子节点中插入关键字： 如果找到了合适的叶子节点，将关键字插入到该节点中的适当位置。插入过程可以采用二分查找的方式，保持关键字的有序性。 检查叶子节点是否上溢： 如果插入关键字后，叶子节点的关键字个数超过了B树

B树B树的定义 所谓m阶B树是所有结点的平衡因子均等于。的m路平衡查找树。 一棵成阶B树或为空树，或为满足如下特性的m叉树: 树中每个结点至多有％棵子树，即至多含有彻-1个关键字。 若根结点不是叶结点，则至少有两棵子树。 除根结点外的所有非叶结点至少有「m/2⌉棵子树，即至少含有⌈m/2⌉-1个关键字。 所有的叶结点都出现在同一层次上，并且不带信息（可以视为外部结点或类似于折半