广义表中关于tail和head的计算

广义表中关于tail和head的计算根据表头、表尾的定义可知:任何一个非空广义表的表头是表中第一个元素,它可以是原子,也可以是子表,而其表尾必定是子表。也就是说,广义表的head操作,取出的元素是什么,那么结果就是什么。但是tail操作取出的元素外必须加一个表——“ ()“举一个简单的列子:已知广义表LS=((a,b,c),(d,e,f)),如果需要取出这个e这个元素,那么使用tail和head如何将这个取出来。利用上面说的,tai…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

根据表头、表尾的定义可知:任何一个非空广义表的表头是表中第一个元素,它可以是原子,也可以是子表,而其表尾必定是子表。

也就是说,广义表的head操作,取出的元素是什么,那么结果就是什么。但是tail操作取出的元素外必须加一个表——“ ()“

举一个简单的列子:已知广义表LS=((a,b,c),(d,e,f)),如果需要取出这个e这个元素,那么使用tail和head如何将这个取出来。

利用上面说的,tail取出来的始终是一个表,即使只有一个简单的一个元素,tail取出来的也是一个表,而head取出来的可以是一个元素也可以是一个表。

解:

tail(LS) = ((d,e,f))

head(tail(LS)) = (d,e,f)

tail(head(tail(LS))) = (e,f)//无论如何都会加上这个()括号

head(tail(head(tail(LS)))) = e//head可以去除单个元素

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/135882.html原文链接:https://javaforall.net

(1)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 使用多重循环打印平行四边形「建议收藏」

    packagecom.qfedu.test1;/*** 使用多重循环打印平行四边形* 当我们打印三角形的时候:* 1.观察第一行符号的个数,第一行符号的个数决定了循环计数器的初始值* 2.观察形状符号的个数是越来越多的话就++越来越少就–* 3.当计数器变化为++的时候判断条件一定要小于或者小于等于某个值相当于设定一个上限* 4.当计数器变化为–的时候判断条件一定要大于或者大于等于某个值相当于设定一个下限*/publicclassT

    2022年4月7日
    76
  • java中输出数组内容的函数,并将数组内容作为参数_数组的逆序输出

    java中输出数组内容的函数,并将数组内容作为参数_数组的逆序输出两种方法1.遍历//对于int型数组intarrays[]={1,2,3,4,5,4,3,2,1};for(inttemp:arrays){System.out.println(temp);}//或者for(inti=0;i

    2022年10月9日
    4
  • outlook显示与服务器断开连接,Outlook 与Exchange 服务器断开连接「建议收藏」

    outlook显示与服务器断开连接,Outlook 与Exchange 服务器断开连接「建议收藏」您好:我们使用的是Exchange2013标准版邮件服务器,上周升级为CU3后频繁出现outlook与exchange断开连接“outlook已失去与MicrosoftExchange的连接,如果有可能将尝试连接”……(当然之前也有只是不怎么影响使用,现在每分钟会出现55次,无法使用Exchange模式收发邮件)。下面截取了服务器日志和outlook日志,请帮忙分析下,不胜感激!!!服务器日志…

    2025年7月11日
    4
  • JVM的4种垃圾回收算法、垃圾回收机制与总结[通俗易懂]

    JVM的4种垃圾回收算法、垃圾回收机制与总结[通俗易懂]JVM的4种垃圾回收算法、垃圾回收机制与总结-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/54851319JVM的4种垃圾回收算法、垃圾回收机制与总结一、垃圾回收算法1.标记清除标记-清除算法将垃圾回收分为两个阶段:标记阶段和清除阶段。在标记阶段首先通过根节点(GCRoots),标记所有从根节点开始的对象,未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后,在清除阶段,清除所有未被标记的对象。适用场合:…

    2022年10月10日
    4
  • Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法[通俗易懂]

    Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法[通俗易懂]分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征。其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素间互相独立,没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性,更符合人眼对图像的印象。其他关

    2022年6月29日
    53
  • Spring配置与第一Spring HelloWorld

    Spring配置与第一Spring HelloWorld

    2022年1月7日
    44

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号