首先，我們目前提到的（Part1-Part4）都是線性結構。
這一節，我們主要是要掌握：
1. 瞭解串的存儲方法，理解串的兩種模式匹配算法，重點掌握BF算法。
2. 明確數組和廣義表這兩種數據結構的特點，掌握數組地址計算方法，瞭解幾種特殊矩陣的壓縮存儲方法。
3.掌握廣義表的定義、性質及其GetHead和GetTail的操作。
我們先來看看串（string）：
其參數有串名，串值，串長，主串，字串，串相等，空串，字符位置，字串位置。
//順序存儲
typedef struct
{
char *ch;
int length;
}MyString;
//鏈式，多個字符存在一個結點
#define CHUNKSIZE 80 //可由用戶定義的塊大小
typedef struct Chunk{
char ch[CHUNKSIZE];
struct Chunk *next;
}Chunk;
typedef struct{
Chunk *head,*tail; //串的頭指針和尾指針
int curlen; //串的當前長度
}LString;
串的模式匹配算法：確定主串中所含子串第一次出現的位置（定位）,方法主要是：
BF算法（又稱古典的、經典的、樸素的、窮舉的） & KMP算法（特點：速度快）
對於BF算法，將主串的第pos個字符和模式的第一個字符比較，
若相等，繼續逐個比較後續字符； 若不等，從主串的下一字符起，重新與模式的第一個字符比較。
直到主串的一個連續子串字符序列與模式相等 。返回值爲S中與T匹配的子序列第一個字符的序號，即匹配成功。 否則，匹配失敗，我們設返回值 -1。
可見，它的最壞的時間複雜度是O（n*m）這個Scale的。
//暴力檢索算法描述
int ViolentMatch(char* s, char* p)
{
int sLen = strlen(s);
int pLen = strlen(p);
int i = 0;
int j = 0;
while (i < sLen && j < pLen)
{
if (s[i] == p[j])
{
//如果當前字符匹配成功（即S[i] == P[j]），則i++，j++
i++;
j++;
}
else
{
//②如果失配（即S[i]! = P[j]），令i = i - (j - 1)，j = 0
i = i - j + 1;
j = 0;
}
}
//匹配成功，返回模式串p在文本串s中的位置，否則返回-1
if (j == pLen)
return i - j;
else
return -1;
}
對於KMP（Knuth Morris Pratt所提出的）算法，另一位CSDN的大神寫的很好：深度理解KMP鏈接🔗。核心是利用已經部分匹配的結果二加快模式串的滑動速度，主串的指針i不必回溯，這樣可以提速到O（n+m）。
int KmpSearch(char* s, char* p)
{
int i = 0;
int j = 0;
int sLen = strlen(s);
int pLen = strlen(p);
while (i < sLen && j < pLen)
{
//①如果j = -1，或者當前字符匹配成功（即S[i] == P[j]），都令i++，j++
if (j == -1 || s[i] == p[j])
{
i++;
j++;
}
else
{
//②如果j != -1，且當前字符匹配失敗（即S[i] != P[j]），則令 i 不變，j = next[j]
//next[j]即爲j所對應的next值
j = next[j];
}
}
if (j == pLen)
return i - j;
else
return -1;
}
//優化過後的next 數組求法
void GetNext(char* p,int next[])
{
int pLen = strlen(p);
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j < pLen - 1)
{
//p[k]表示前綴，p[j]表示後綴
if (k == -1 || p[j] == p[k])
{
++k;
++j;
next[j] = k;
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
原理圖：
細節我們不一一贅述了，畢竟時間有限。
然後我們看看數據結構書上的數組：
我們就看看題算了：
同理，我們引申到三維數組，也有LOC ( i1, i2, i3 ) = a + i1* m2 * m3 + i2* m3 + i3。a代表起始地址。
要引起注意的是，這裏我們是以0爲起點，每一行有m個元素，從0到m-1.有的題可能會比較繞。
然後我們再看看特殊矩陣的壓縮：
1. 什麼是壓縮存儲？ 若多個數據元素的值都相同，則只分配一個元素值的存儲空間，且零元素不佔存儲空間。
2. 什麼樣的矩陣能夠壓縮？ 一些特殊矩陣，如：對稱矩陣，對角矩陣，三角矩陣，稀疏矩陣等。
3. 什麼叫稀疏矩陣？ 矩陣中非零元素的個數較少（一般小於5%）。
舉幾個例子：
最後看看廣義表：
廣義表（列表）： n ( >=0 )個表元素組成的有限序列，記作LS = (a0, a1, a2, …, an-1) , LS是表名，ai是表元素，它可以是表 (稱爲子表)，可以是數據元素(稱爲原子)。 n爲表的長度。n = 0 的廣義表爲空表。
基本運算：
（1）求表頭GetHead(L)：非空廣義表的第一個元素，可以是一個單元素，也可以是一個子表
（2）求表尾GetTail(L)：非空廣義表除去表頭元素以外其它元素所構成的表。表尾一定是一個表