设单链表中存放着N个字符 写出一算法 判断该字符串是否是有中心对称关系

PPC叔叔 2006-04-22 02:44:08
设单链表中存放着N个字符 写出一算法 判断该字符串是否是有中心对称关系
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yyfhz 2006-08-03
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假如说比较的字符串是在一个Array of char里面,
那么或许可以直接用内存Copy的方法直接Copy一个反序的内存块,
然后两个内存块直接作XOR操作。最后如果有办法不循环直接就知道这个内存块是否全部为0的话,那就是O(1) 啦 :D
galois_godel 2006-08-03
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怎么想都是O(n)
Ichigo 2006-08-01
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先将单链遍历一遍,记录下其中元素的个数(n)
再从头遍历,边遍历边记数边存入数组,直到(n div 2)
然后,顺着单链继续遍历,并与数组比较

yyfhz 2006-08-01
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遍历全表,作一个双向索引链表或者是数组
然后进行比较就快了,不用一次次的去找尾节点。这样做的话时间复杂度为O(n),但是比较费空间。
stefant2003 2006-06-08
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我的思路是:
(1)先遍历链表找到中间结点, O(n)
(2)将前半部分链表逆序,O(n)
(3)从中间开始向两端作比对到不相同为止,O(n)

算法时间复杂度是O(n)
CD2006 2006-04-22
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能出这样的题的老师,也真是没着了

呵呵,不断的把当前的表头结点拆下,然后顺链找到表尾,和表尾节点比较,如果相同,则删除这两个节点,并重复这个过程,直到表为空(判为中心对称)或与表尾节点不相同(判为非中心对称)
《概率论与数理统计》是理工科大学的一门重要基础课程,它结合了概率论的基本理论与统计学的方法,用于分析和处理随机现象。第二版的完整版多媒体教学系统旨在通过丰富的教学资源和互动体验,帮助学生深入理解和掌握这门学科的核心概念。 一、概率论基础 概率论是研究随机事件及其规律性的数学理论,主要包括以下几个关键概念: 1. 随机试验:概率论的研究对象,如掷骰子、抽卡等。 2. 样本空间:所有可能结果的集合。 3. 事件:样本空间的子集,代表某种特定的结果。 4. 概率:事件发生的可能性,通常介于0和1之间,表示为P(A)。 5. 条件概率:在已知某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。 6. 乘法法则和加法法则:用于计算两个独立或不独立事件的概率。 二、概率分布 1. 离散概率分布:如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,用于描述离散随机变量的分布情况。 2. 连续概率分布:如均匀分布、正态分布、指数分布等,适用于连续随机变量。 三、统计学基础 1. 参数估计:通过样本数据估计总体参数,如均值、方差等。 2. 抽样分布:统计量在多次重复抽样下的分布情况。 3. 点估计和区间估计:给出参数的一个估计值或一个估计范围。 4. 假检验:检验关于总体参数的假是否成立,如t检验、卡方检验、F检验等。 5. 回归分析:研究两个或多个变量间的关系,预测一个变量基于其他变量的值。 四、数理统计方法 1. 最大似然估计:寻找使样本数据出现概率最大的参数估计方法。 2. 矩估计:通过总体矩与样本矩的关系来估计参数。 3. 正态分布的心极限定理:大量独立随机变量的和近似服从正态分布,即使这些变量本身非正态。 4. 协方差和相关系数:衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。 5. 方差分析(ANOVA):比较多个组别间的均值差异。 五、多元统计分析 1. 多元正态分布:多维空间的正态分布,常用于多元线性回归。 2. 判别分析:根据已知分类的样本数据,建立判别函数,对新数据进行分类。 3. 聚类分析:将相似数据分组,揭示数据内在结构。 4. 主成分分析(PCA):降低数据维度,提取主要特征。 六、多媒体教学系统 该教学系统可能包含以下组成部分: 1. 视频讲座:专家讲解理论和例题,直观展示概念。 2. 动画演示:动态模拟随机过程,帮助理解概率模型。 3. 交互式练习:提供习题和答案,实时反馈学习效果。 4. 实验教程:计数学实验,让学生亲手操作,加深理解。 5. 电子教材:包含文字、图表、案例等丰富内容,便于自主学习。 通过这个多媒体教学系统,学生不仅可以学习到概率论与数理统计的理论知识,还能通过实践应用和互动学习,提升解决实际问题的能力。

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