山东大学二期一班数据结构实验报告，包含实验过程图和源代码。

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简介：
构建一个无向图类，其结构采用邻接链表进行存储，并提供一系列操作，包括插入一条边、删除一条边、执行广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。首先，程序应输出图中存在的连通分量的数量。随后，需要输出所有连通子图中的最小点的编号，按照升序排列，并以空格分隔。接着，程序应展示从起始节点 s 点开始的深度优先搜索（DFS）序列的长度。之后，需要呈现从 s 点开始的字典序最小的 DFS 序列。紧接着，程序应输出从目标节点 t 点开始的广度优先搜索（BFS）序列的长度，并列出从 t 点开始字典序最小的 BFS 序列。最后，如果存在从 s 点到 t 点的最短路径，则程序应输出该路径的长度；若不存在路径，则输出 -1。

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山东大学2017年数据结构实验代码

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这段内容包含了山东大学在2017年开设的数据结构课程中学生完成的各种编程实践和实验的源代码集合。这些实验涵盖了基础数据结构及其算法实现，旨在帮助学习者深入理解和掌握相关概念与技能。 2017年山东大学的数据结构实验代码涵盖了从实验1到实验8的内容，并且可以在Code::Blocks环境中编译运行。这些代码包含详尽的注释，非常适合学习使用。相关的实验报告可以参考之前上传的资源文件。

山东大学体系结构实验与报告

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山东大学软件学院2022年数据结构实验报告及源码

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本资料集为山东大学软件学院2022年度《数据结构》课程实验报告与源代码合辑，涵盖各类经典算法实现及应用场景解析。数据结构是计算机科学中的核心课程之一，它研究如何有效地组织和管理数据以实现高效访问与修改的目的。在山东大学软件学院2022年的数据结构实验中，学生们深入学习了这一主题，并通过编写源代码来实践理论知识。主要的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、平衡树如AVL和红黑树等）、图。这些基本数据结构各有不同的特性和用途： 1. **数组**：是最基础的数据结构，提供了随机访问的特性，但插入和删除操作可能涉及大量元素移动。 2. **链表**：相比数组，在插入和删除时更高效，因为只需改变链接即可；然而，其随机访问效率较低。 3. **栈**：是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。 4. **队列**：是先进先出（FIFO）的数据结构，在处理任务队列或打印作业时非常有用。 5. **树**：一种分层数据结构。二叉树是最简单的形式；AVL和红黑树则是自平衡的二叉查找树，它们保证了在最坏情况下也能高效地进行搜索、插入及删除操作（时间复杂度为O(logn)）。实验中涉及的具体知识点包括： - **排序算法**：例如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序。这些算法各有优劣，适用于不同场景；比如快速排序在平均情况下性能优越，而归并排序则能保证稳定。 - **查找算法**：如线性查找、二分查找及哈希查找等。其中，二分查找用于有序数组中高效搜索元素；哈希通过特定函数实现快速定位目标值但需处理冲突问题。 - **图算法**：包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及Dijkstra算法、Floyd算法等解决路径最短的问题。 - **递归与分治策略**：如二分查找或归并排序中所使用的，通过将大问题分解为小问题来简化求解过程。 - **动态规划**：用于处理复杂性较高的问题，比如斐波那契序列、背包问题等。它通过子问题的解决方案构建最终答案。实验报告通常会涵盖每种数据结构的具体实现细节、时间复杂度分析以及性能比较，并结合实际应用案例进行说明。源代码部分则提供了使用C++、Java或Python等编程语言的实际编码示例，以直观展示这些数据结构的工作原理。通过此类实践训练，学生们不仅能够理解理论知识，还能提升自己的编程技能和解决问题的能力，在后续的系统设计与算法分析方面打下坚实的基础。这对于软件开发、数据分析及人工智能等领域来说非常重要。

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