數據結構習題之多維數組和廣義表


第五章 多維數組和廣義

         一、基本要求、重點、難點

        本章目的是介紹多維數組的邏輯結構特征及其存儲方式。特殊矩陣和稀疏矩陣的壓縮存儲方法。本章重點是熟悉多維數組的存儲方式、矩陣的壓縮存儲方式,難點是稀疏矩陣的壓縮存儲方示下實現的算法。

         二、考核目標、考核要求

        1.多維數組,要求達到“理解”層次

        1.1多維數組的邏輯特征。

        1.2多維數組的順序存儲結構及地址計算方式。

        1.3數組是一種隨機存取結構的原因。

        2.矩陣的壓縮存儲,要求達到“理解”層次

        2.1特殊矩陣和稀疏矩陣的概念。

        2.2特殊矩陣的壓縮存儲時的下標變換方法。

        2.3稀疏矩陣的三元組表表示方法及有關算法。

        三、練習題

       1.單項選擇題

       1.1二維數組M的元素是4個字符(每一個字符占一個存儲單元)組成的串,行下標i的范圍是從0到7,列下標j的范圍從0到9。則存放M須要存儲單元數為(   D  )

       A) 360               B)480                  C) 240                  D) 320

        凝視:由題目知:8*10*4=320。

       1.2 N是一個5×8的二維數組,當N按行優先方式存儲時,表示該數組的第10個元素的是( C )

        A) N[2][2]         B)N[2][1]              C) N[1][1]             D)N[1][2]

        凝視:五行八列的數組的第十個的元素為N[1][1]元素為第二行第二列的元素。

        1.3 二維數組M[i][j]的元素是4個字符(每一個字符占一個存儲單元)組成的串,行下標i的范圍是從0到4,列下標j的范圍從0到5,M按行存儲時元素M[3][5]的起始地址與M按列存儲時地址地址同樣的元素是( B )

        A) M[2][4]        B)M[3][4]             C) M[3][5]            D)M[4][4]

        凝視:由題知按行優先的存儲地址為:4*6*4=96。

按列優先存儲的同樣素地址元素為:M[3][4]。  

       1.4 稀疏矩陣一般的壓縮存儲方法有兩種,即( D )

        A)二維數組和三維數組               B)三元組和散列

        C)散列和十字鏈表                      D)三元組和十字鏈表

       1.5 常對數組進行的兩種基本操作是(C  )                

        A)建立和刪除                             B)索引和改動

         C)查找和改動                             D)查找和索引

        1.6 設矩陣A是一個對稱矩陣,為了節省存儲空間。將其下三角部分(見圖5.1)按行序存放在一維數組SA[0..n(n+1)/2]中,對任一下三角部分元素aij(i≥j)。在一維數組SA的下標位置k的值是(B )

         A)j*(j-1)/2+i-1                             B)i*(i+1)/2+j

         C)j*(j+1)/2+i-1                           D)i*(i-1)/2+j

         凝視:對於對稱矩陣來說,下標位置的值為:i*(i+1)/2+j。


         2.填空

         2.1已知二維數組A[m][n]採用行序為主方式存儲。每一個元素占k個存儲單元,而且第一個元素的存儲地址是LOC(A[0][0]),則A[i][j]的地址是[LOC[(A[0][0])+(n*i+j)k]]。

         2.2 二維數組A[10][20]採用行序為主方式存儲,每一個元素點一個存儲單元,且A[0][0]的存儲地址是200,則A[6][12]的地址是[332]。

         凝視:利用公式計算地址為:200+6*20+12=332

         2.3 有一個10階對稱矩陣A,採用壓縮存儲方式(以行序為主存儲,且A[0][0]=1)。則A[8][5]的地址是[42]。

         凝視:因為是對稱矩陣,利用地址計算公式為:1+8*(8+1)/2+5=42


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