高级数据结构的目录
void output(LinkList &L)
{
struct LNode *p;
p=L;
while(p->next)
{
coutdata;
p++;
}
coutdata;
}
这个里面把p++改成p=p->next就可以了哦。。。
楼主粗心了哦。。。
使指向链表的下一个元素。。。。
希望能帮到你。。。。
关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树。
1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低。反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销。
2、非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高。（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）。
3、如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间。
扩展资料：
1、选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯 一性的字 段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存 在同名现象， 从而降低查询速度。
2、尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索 需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。
3、尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检 索会很浪费时 间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
第1章 哈希表 1.1 哈希表的基本原理 1.2 哈希表的基本概念 1.3 哈希函数的构造 1.4 哈希表的基本操作 1.5 冲突的处理 1.6 哈希表的性能分析 1.7 哈希表的应用举例 1.8 本章习题 第2章 树与二叉树 2.1 树 2.1.1 树的存储结构 2.1.2 树的遍历 2.2 二叉树 2.2.1 普通树转换成二叉树
第1章 哈希表 1.1 哈希表的基本原理 1.2 哈希表的基本概念 1.3 哈希函数的构造 1.4 哈希表的基本操作 1.5 冲突的处理 1.6 哈希表的性能分析 1.7 哈希表的应用举例 1.8 本章习题
第2章 树与二叉树 2.1 树 2.1.1 树的存储结构 2.1.2 树的遍历 2.2 二叉树 2.2.1 普通树转换成二叉树 2.2.2 二叉树的遍历 2.2.3 二叉树的其他操作 2.2.4 二叉树的形态 2.3 二叉排序树 2.4 哈夫曼二叉树 2.5 字典树 2.6 本章习题
第3章 优先队列与二叉堆 3.1 优先队列 3.2 二叉堆 3.2.1 Put操作 3.2.2 Get操作 3.3 可并堆 3.3.1 左偏树的定义 3.3.2 左偏树的基本操作 3.4 本章习题
第4章 并查集 4.1 并查集的主要操作 4.2 并查集的实现 4.2.1 并查集的数组实现 4.2.2 并查集的链表实现 4.2.3 并查集的树实现 4.3 并查集的应用举例 4.4 本章习题
第5章 线段树 5.1 线段树的应用背景 5.2 线段树的初步实现 5.2.1 线段树的结构 5.2.2 线段树的性质 5.2.3 线段树的存储 5.2.4 线段树的常用操作 5.2.4.1 线段树的构造 5.2.4.2 线段树的查询 5.2.4.3 线段树的修改 5.2.4.4 线段树的延迟修改 5.3 线段树在一些经典问题中的应用 5.3.1 逆序对问题 5.3.2 矩形覆盖问题 5.4 线段树的扩展 5.4.1 用线段树优化动态规划 5.4.2 将线段树扩展到高维 5.4.3 线段树与平衡树的结合 5.5 线段树与其他数据结构的比较 5.6 线段树的应用举例 5.7 本章习题
第6章 树状数组 6.1 树状数组的问题模型 6.2 树状数组的基本思想 6.3 树状数组的实现 6.3.1 子集的划分方法 6.3.2 查询前缀和 6.3.3 修改子集和 6.4 树状数组的常用技巧 6.4.1 查询任意区间和 6.4.2 利用SHill数组求出原数组a的某个元素值 6.4.3 找到某个前缀和对应的前缀下标index 6.4.4 成倍扩张/缩减 6.4.5 初始化树状数组 6.5 树状数组与线段树的比较 6.6 树状数组扩展到高维的情形 6.7 树状数组的应用举例 6.8 本章习题
第7章 伸展树 7.1 伸展树的主要操作 7.1.1 伸展操作 7.1.2 伸展树的基本操作 7.2 伸展树的算法实现 7.3 伸展树的效率分析 7.4 伸展树的应用举例 7.5 本章习题
第8章 Treap 8.1 Treap的基本操作 8.2 Treap的算法实现 8.3 Treap的应用举例 8.4 本章习题
第9章 平衡树 9.1 AVL树 9.2 红—黑树 9.3 SBT 9.3.1 SBT的基本操作 9.3.2 SBT的效率分析 9.3.3 SBT的算法实现 9.4 本章习题
第10章 块状链表与块状树 10.1 块状链表的基本思想 10.2 块状链表的基本操作 10.3 块状链表的扩张 10.3.1 维护区间和以及区间最值 10.3.2 维护局部数据有序化 10.3.3 维护区间翻转 10.4 块状链表与其他数据结构的比较 10.5 分块思想在树上的应用——块状树 10.6 块状链表的应用举例 10.7 本章习题
第11章 后缀树与后缀数组 11.1 后缀树的简介 11.2 后缀树的定义 11.3 后缀树的构建 11.3.1 后缀树的朴素构建算法 11.3.2 后缀树的线性时间构建算法 11.3.2.1 隐式树的朴素构建 11.3.2.2 扩展规则约定 11.3.2.3 后缀链加速 11.3.2.4 进一步加速 11.3.2.5 后缀树拓展到多串的形式 11.3.2.6 代码实现 11.3.2.7 相关证明 11.4 后缀树的应用 11.4.1 字符串（集合）的精确匹配 11.4.1.1 情形一 11.4.1.2 情形二 11.4.1.3 情形三 11.4.1.4 情形四 11.4.2 公共子串问题 11.4.2.1 情形五 11.4.2.2 情形六 11.4.2.3 情形七 11.4.2.4 情形八 11.4.2.5 情形九 11.4.3 重复子串问题 11.4.3.1 情形十 11.4.3.2 情形十一 11.4.3.3 情形十二 11.5 后缀数组的简介 11.6 后缀数组的定义 11.7 后缀数组的构建 11.7.1 一种直接的构建算法 11.7.2 倍增算法 11.7.2.1 倍增算法描述 11.7.2.2 倍增算法代码 11.7.3 由后缀树得到后缀数组 11.7.4 DC3算法和DC算法 11.7.4.1 DC3算法 11.7.4.2 DC算法 11.8 LCP的引入 11.9 后缀数组的应用 11.9.1 后缀排序的直接应用 11.9.1.1 Burrows—Wheeler变换 11.9.1.2 多模式串的匹配 11.9.2 通过引入LCP优化 11.9.2.1 多模式串的匹配 11.9.2.2 重复子串问题 11.9.2.3 最长回文子串 11.9.2.4 最长公共子串 11.9.3 后缀数组的应用举例 11.10 本章习题
第12章 树链剖分与动态树 12.1 树链剖分的思想和性质 12.2 树链剖分的实现及应用 12.3 动态树的初探 12.3.1 动态树的常用功能 12.3.2 动态树的简单情形 12.4 动态树的实现 12.4.1 动态树的基本操作及其实现 12.4.1.1 动态树的问题模型 12.4.1.2 用Splay维护实路径 12.4.2 动态树操作的时间复杂度分析 12.4.2.1 动态树操作的次数 12.4.2.2 Splay操作的平摊时间 12.5 动态树的经典应用 12.5.1 求最近公共祖先 12.5.2 并查集操作 12.5.3 求最大流 12.5.4 求生成树 12.6 动态树的应用举例 12.7 本章习题
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