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🔤 一，串的定义

串（String），又称字符串，是由零个或多个字符组成的有限序列。通常记为 S = "a₁a₂…aₙ"（n≥0），其中：

• S 是串名；
• 双引号（或单引号）是串的定界符，不属于串的内容；
• aᵢ（1≤i≤n）是单个字符，称为串的元素；
• n 是串的长度，当 n=0 时称为空串（记为 “”）。

串的核心特点是元素的同质性——所有元素都是字符，且元素间存在明确的顺序关系。例如，“Hello” 是长度为5的串，由字符 ‘H’、‘e’、‘l’、‘l’、‘o’ 组成。

需要注意的是：

• 空串（“”）与空格串（" "）不同，空格串的长度为空格的个数（如 " " 长度为2）；
• 串中任意连续的字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串称为主串。例如，“abc” 是 “abcdef” 的子串，起始位置为1（通常从1开始计数）。

🌰 二，案例引入

场景1：文本编辑器中的查找替换

在 Word 或记事本中，当你使用“查找替换”功能，将文档中所有“数据结构”替换为“Data Structure”时：

• 程序需要先在主串（文档内容）中定位子串“数据结构”的所有位置（模式匹配）；
• 再将这些位置的子串替换为新内容。
  这一过程的效率直接取决于串的模式匹配算法性能。

场景2：用户手机号验证

注册账号时，系统需验证输入的手机号是否为11位数字：

• 本质是检查串的长度是否为11，且每个字符是否属于 ‘0’~‘9’。
  这一过程依赖串的基本操作（长度判断、字符遍历）。

这些案例表明，串是处理文本数据的基础结构，其存储方式和算法设计直接影响文本处理的效率。

📚 三，串的类型定义、存储结构及其运算

（一）串的抽象类型定义

串的抽象数据类型（ADT）定义如下，包含数据集合及核心操作：

ADT String {数据：由n（n≥0）个字符组成的有限序列S = "a₁a₂…aₙ"，字符具有相同类型。操作：1. StrAssign(&T, chars)：将字符串常量chars赋值给T。2. StrCopy(&T, S)：将串S复制到串T。3. StrEmpty(S)：判断串S是否为空，空则返回TRUE，否则返回FALSE。4. StrLength(S)：返回串S的长度n。5. StrCompare(S, T)：比较S和T，若S>T返回正数，S=T返回0，S<T返回负数。6. StrConcat(&T, S1, S2)：将S1和S2拼接为新串T（T = S1 + S2）。7. SubString(&Sub, S, pos, len)：从S的第pos个字符开始，截取长度为len的子串Sub。8. StrIndex(S, T, pos)：从S的第pos个字符开始，查找T首次出现的位置，未找到返回0。9. StrReplace(&S, T, V)：将S中所有与T相等的非重叠子串替换为V。10. StrDestroy(&S)：销毁串S，释放内存。
}

（二）串的存储结构

1. 顺序存储（定长顺序串）

用固定长度的字符数组存储串，数组下标表示字符位置，另设变量记录串的实际长度（避免依赖 ‘\0’ 等结束符）。

• 存储表示（C语言）：

  #define MAXLEN 255  // 最大长度
  typedef struct {char ch[MAXLEN + 1];  // 存储字符（+1预留结束符位置）int length;           // 实际长度
  } SString;
  

• 优势：随机访问效率高（通过下标直接获取字符）；

• 劣势：长度固定，超过MAXLEN时会截断（如存储长文本可能溢出）。

2. 堆分配存储（动态顺序串）

用动态数组存储串，长度可根据需要动态调整（通过malloc和realloc分配内存）。

• 存储表示（C语言）：

  typedef struct {char *ch;  // 指向动态分配的字符数组int length; // 实际长度
  } HString;
  

• 初始化示例：

  void InitString(HString *S) {S->ch = NULL;S->length = 0;
  }void StrAssign(HString *T, char *chars) {if (T->ch) free(T->ch); // 释放原有空间int len = strlen(chars);if (len == 0) {T->ch = NULL;T->length = 0;} else {T->ch = (char*)malloc((len + 1) * sizeof(char));strcpy(T->ch, chars); // 复制字符T->length = len;}
  }
  

• 优势：长度灵活，适合存储不确定长度的串；

• 劣势：动态分配可能产生内存碎片。

3. 链式存储（串的链表表示）

用单链表存储串，每个节点存储一个或多个字符（通常存储多个以提高效率，称为“块链”）。

• 存储表示（每个节点存4个字符，C语言）：

  #define CHUNKSIZE 4  // 每个节点存储的字符数
  typedef struct Chunk {char ch[CHUNKSIZE];struct Chunk *next;
  } Chunk;typedef struct {Chunk *head, *tail;  // 头指针和尾指针int length;          // 串的总长度
  } LString;
  

• 优势：插入删除方便，适合频繁修改的场景；

• 劣势：存储密度低（需额外存储指针），随机访问效率差。

（三）串的模式匹配算法

模式匹配是指在主串 S 中查找子串 T（模式串）首次出现的位置，是串的核心操作。

1. 朴素模式匹配算法（BF算法）

思路：从主串 S 的第 pos 个字符开始，逐个与模式串 T 的字符比较：

• 若匹配成功，继续比较下一个字符；
• 若匹配失败，主串回溯到上一次开始位置的下一个字符，模式串回溯到第一个字符，重新比较。

示例：在 S=“ababcabcacbab” 中查找 T=“abcac”

• 初始从 pos=1 开始，S[1]=‘a’ 与 T[1]=‘a’ 匹配，继续比较；
• 直到 S[4]=‘b’ 与 T[4]=‘c’ 不匹配，主串回溯到 S[2]，模式串回溯到 T[1]；
• 重复过程，最终在 S[6] 处匹配成功，返回位置6。

代码实现：

int Index_BF(SString S, SString T, int pos) {int i = pos;  // 主串当前位置（从1开始）int j = 1;    // 模式串当前位置while (i <= S.length && j <= T.length) {if (S.ch[i] == T.ch[j]) {i++; j++;  // 继续匹配下一个字符} else {i = i - j + 2;  // 主串回溯j = 1;          // 模式串回溯}}if (j > T.length) return i - T.length;  // 匹配成功，返回起始位置else return 0;  // 匹配失败
}

时间复杂度：最坏情况 O(n×m)（n为主串长度，m为模式串长度），适合短模式串场景。

2. KMP算法

思路：通过预处理模式串 T，得到一个“部分匹配表”（next数组），避免主串回溯，仅移动模式串：

• next[j] 表示 T 中前 j-1 个字符的最长相等前后缀长度；
• 匹配失败时，模式串直接跳到 next[j] 位置，主串不回溯。

优势：时间复杂度优化为 O(n + m)，适合长文本匹配（如论文查重、DNA序列比对）。

🔢 四，数组

（一）数组的类型定义

数组是由相同类型的数据元素组成的有序集合，每个元素由唯一的下标（或索引）标识。

• 一维数组：元素按线性顺序排列（如 int a[5]）；
• 二维数组：元素按行和列排列（如 int matrix[3][4]，3行4列）；
• 多维数组：更高维度的扩展（如三维数组可表示立方体）。

数组的抽象数据类型定义核心操作包括：初始化、取元素（根据下标访问）、修改元素等。

（二）数组的顺序存储

数组在内存中采用顺序存储，即元素按一定次序存放在连续的内存空间中，通过下标计算元素地址。

1. 一维数组

设数组 a[n] 的基地址为 LOC(a[0])，每个元素占用 size 字节，则 a[i] 的地址为：
LOC(a[i]) = LOC(a[0]) + i × size

2. 二维数组

有两种存储方式：

• 行优先顺序（C语言采用）：先存第0行，再存第1行……第i行第j列元素 a[i][j] 的地址为：
  LOC(a[i][j]) = LOC(a[0][0]) + (i × n + j) × size（n为列数）。
• 列优先顺序（Fortran语言采用）：先存第0列，再存第1列……地址公式为：
  LOC(a[i][j]) = LOC(a[0][0]) + (j × m + i) × size（m为行数）。

（三）特殊矩阵的压缩存储

特殊矩阵（如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵）中存在大量重复元素或零元素，可通过压缩存储减少空间浪费。

1. 对称矩阵

若 n 阶矩阵 A 满足 A[i][j] = A[j][i]（i,j=0,1,…,n-1），则只需存储下三角（含对角线）元素。

• 元素总数为 n(n+1)/2，按行优先顺序存入一维数组 sa 中，A[i][j]（i≥j）在 sa 中的下标为：
  k = i(i+1)/2 + j。

2. 稀疏矩阵

非零元素极少且分布无规律的矩阵（如多数元素为0的系数矩阵），采用三元组表存储：

• 每个非零元素用 (行标, 列标, 值) 表示；
• 再存储矩阵的行数、列数和非零元素个数。

示例：矩阵 [[1,0,0],[0,2,0],[0,0,3]] 的三元组表为：
((0,0,1), (1,1,2), (2,2,3))，行数3，列数3，非零元素数3。

🌐 五，广义表

（一）广义表的定义

广义表（Lists）是线性表的扩展，允许元素既可以是单个数据（原子），也可以是另一个广义表（子表）。

• 记为 LS = (a₁, a₂, ..., aₙ)，n为长度，n=0时称为空表。
• 示例：
  • A = ()：空表，长度0；
  • B = (e)：长度1，元素为原子e；
  • C = (a, (b, c, d))：长度2，第一个元素为原子a，第二个元素为子表 (b,c,d)；
  • D = (A, B, C)：长度3，元素均为子表。

广义表的深度是指嵌套的最大层数（空表深度为1），例如C的深度为2，D的深度为3。

（二）广义表的存储结构

由于元素可能是原子或子表，需用链式存储，每个节点包含标志位（区分原子或子表）：

typedef enum {ATOM, LIST} ElemTag;  // ATOM=0表示原子，LIST=1表示子表
typedef struct GLNode {ElemTag tag;  // 标志位union {       // 共用体，原子或子表二选一char atom;                // 原子值（若tag=ATOM）struct GLNode *hp;        // 子表头指针（若tag=LIST）};struct GLNode *tp;  // 指向下一个元素（同层下一个节点）
} GLNode, *GList;

示例：广义表 C = (a, (b, c)) 的存储结构：

• 头节点 tag=LIST，hp 指向第一个元素（原子a）；
• 原子a的节点 tag=ATOM，atom=‘a’，tp 指向第二个元素（子表）；
• 子表节点 tag=LIST，hp 指向子表 (b,c) 的头节点，tp=NULL（无下一个元素）。

🛠️ 案例分析与实现

案例：文本查找与替换工具

功能需求：实现一个简单的文本处理工具，支持在长文本中查找指定单词，并将所有匹配的单词替换为新单词（如将“数据结构”替换为“Data Structure”）。

核心思路

1. 数据存储：使用堆分配串存储主文本（文章）、模式串（待查找单词）和替换串（新单词），支持动态调整长度；
2. 查找逻辑：基于BF模式匹配算法，遍历主文本定位所有模式串的起始位置；
3. 替换逻辑：对每个匹配位置，先删除原模式串，再插入替换串，更新主文本长度和内容。

完整代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>// 堆分配串定义
typedef struct {char *ch;      // 动态字符数组int length;    // 串实际长度
} HString;// 初始化串
void InitString(HString *s) {s->ch = NULL;s->length = 0;
}// 串赋值（将字符串常量复制到串中）
void StrAssign(HString *s, const char *chars) {if (s->ch) free(s->ch);  // 释放原有空间int len = strlen(chars);if (len == 0) {s->ch = NULL;s->length = 0;} else {s->ch = (char*)malloc((len + 1) * sizeof(char));  // +1预留结束符strcpy(s->ch, chars);s->length = len;}
}// BF模式匹配算法（返回模式串在主串中从pos开始的首次位置，1-based）
int IndexBF(HString S, HString T, int pos) {if (pos < 1 || pos > S.length || T.length == 0) return 0;  // 参数合法性检查int i = pos - 1;  // 主串下标（0-based）int j = 0;        // 模式串下标（0-based）while (i < S.length && j < T.length) {if (S.ch[i] == T.ch[j]) {i++;  // 匹配成功，继续比较下一个字符j++;} else {i = i - j + 1;  // 主串回溯到上一次匹配的下一位j = 0;          // 模式串重置到起点}}if (j == T.length) return i - T.length + 1;  // 匹配成功，返回1-based起始位置else return 0;  // 匹配失败
}// 替换主串中所有非重叠的模式串为替换串
void StrReplace(HString *S, HString T, HString V) {if (T.length == 0) return;  // 模式串为空，无需替换int pos = 1;  // 从主串第1个字符开始查找while (pos <= S->length - T.length + 1) {int i = IndexBF(*S, T, pos);  // 查找模式串位置if (i == 0) break;  // 未找到更多匹配，退出循环// 步骤1：删除主串中从i开始的模式串int delete_len = T.length;for (int j = i + delete_len - 1; j < S->length; j++) {S->ch[j - delete_len] = S->ch[j];  // 元素左移覆盖}S->length -= delete_len;  // 更新主串长度// 步骤2：在删除位置插入替换串int insert_len = V.length;if (insert_len > 0) {// 重新分配内存以容纳插入的字符S->ch = (char*)realloc(S->ch, (S->length + insert_len + 1) * sizeof(char));// 元素右移腾出插入空间for (int j = S->length - 1; j >= i - 1; j--) {S->ch[j + insert_len] = S->ch[j];}// 插入替换串内容for (int j = 0; j < insert_len; j++) {S->ch[i - 1 + j] = V.ch[j];}S->length += insert_len;  // 更新主串长度}// 下一次查找从替换后的下一个位置开始pos = i + insert_len;}
}int main() {HString text, oldWord, newWord;InitString(&text);InitString(&oldWord);InitString(&newWord);// 初始化文本、待替换单词和新单词StrAssign(&text, "数据结构是计算机科学的核心，学好数据结构很重要！");StrAssign(&oldWord, "数据结构");StrAssign(&newWord, "Data Structure");// 执行替换操作StrReplace(&text, oldWord, newWord);// 输出结果printf("替换后的文本：%s\n", text.ch); // 预期输出："Data Structure是计算机科学的核心，学好Data Structure很重要！"// 释放内存free(text.ch);free(oldWord.ch);free(newWord.ch);return 0;
}

代码说明

• 存储选择：堆分配串解决了定长串的长度限制问题，适合处理未知长度的文本；
• 效率权衡：BF算法实现简单，适合短文本或模式串场景；若处理长篇小说等大文本，可优化为KMP算法提升效率；
• 替换逻辑：通过“先删除后插入”的方式实现替换，需注意内存重分配和字符移位的边界处理。

📝 章结

串、数组和广义表是线性表的扩展与变形，在数据处理中承担着不同角色：

• 串作为字符的有序序列，是文本处理的基础。其核心价值在于模式匹配算法——从朴素的BF算法到高效的KMP算法，优化的不仅是时间复杂度，更是对“避免重复比较”这一思想的体现。存储结构的选择（定长、堆分配、链式）需结合文本长度和操作频率，例如堆分配串兼顾灵活性与访问效率，适合多数文本场景。

• 数组通过多维下标实现结构化数据的存储，其顺序存储特性确保了高效的随机访问。特殊矩阵的压缩存储（如对称矩阵、稀疏矩阵）则展示了“按需存储”的优化思想——通过减少冗余数据，显著降低空间开销，这在科学计算、图像处理等领域至关重要。

• 广义表打破了线性表的同质性限制，允许元素嵌套，是处理复杂层次数据的工具。其链式存储结构灵活支持原子与子表的混合存储，在Lisp等函数式语言、XML/JSON解析等场景中广泛应用。

从本质上看，这些结构都是对“数据关系”的抽象：串强调字符的顺序关系，数组强调多维索引关系，广义表强调嵌套关系。理解它们的存储规律和核心算法，不仅能解决具体问题，更能培养“根据数据特性选择结构”的思维——这正是数据结构的核心素养。