ter and next generation therapeutic antibodies
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D o n o t d i s t r i b u t e .
mAbs 3:2, 107-110; March/April 2011; ? 2011 Landes Biosciences
EDITORIAL
EDITORIAL
On November 18, 2010, the European Medicine Agency (EMA) released a draft guideline on similar medicinal prod-ucts containing monoclonal antibodies (mAbs), following a workshop organized by the agency in London on July 2, 2009.1 The guideline discusses relevant animal model, non-clinical and clinical stud-ies that are recommended to establish the similarity and the safety of a bio-similar compared to an originator mAb approved in the European Union (EU). The end of consultation and the deadline for comments is May 2011. Legislation establishing an abbreviated approval path-way for biosimilars was signed into law in March 2010 in the US and the Food and Drug Administration (FDA) is cur-rently working to define the rules for its implementation.2
To contribute to the debate, the Editor-in-Chief and the Associate Editor of mAbs encourage the submission of manuscripts on biosimilar mAbs including views, commentary and research reports from regulatory authorities, originator, generic laboratories, academic scientists and pat-ent attorneys of different regions. These should explain various situations and standpoints as recently discussed during the 6th European Antibody Congress 3 and encourage additional dialog. To start the process, in this issue of mAbs , Mark McCarmish (Sandoz) details the advan-tages of strategies aiming to produce highly similar antibodies. Future issues will contain position papers from a US originator company, an Asia biosimilar company and others.
Biosimilars, follow-on biologics, bioge-nerics, biobetters, biosuperiors, second and third generation antibodies are terms used
Biosimilar, biobetter
and next generation therapeutic antibodies
Alain Beck
Associate Editor, mAbs ; Landes Bioscience; Austin, TX USA; and Centre d’Immunologie Pierre Fabre; Saint Julien en Genevois, France
Correspondence to: Alain Beck; Email: alain.beck@https://www.wendangku.net/doc/4a11408785.html, Submitted: 01/11/10; Accepted: 01/11/11DOI: 10.4161/mabs.3.2.14785
in a sometimes confusing way.4 To con-tribute to the clarification of the debate,
the aim of this editorial is to propose defi-nitions and provide examples for these dif-ferent categories of mAbs (Table 1).
Biosimilar antibodies are “generic” versions of “innovator” (or “origina-tor”) antibodies with the same amino acid sequence, but produced from differ-ent clones and manufacturing processes. As a consequence, biosimilar mAbs may include possible differences in glycosyl-ation and other microvariations such as charge variants that may affect qual-ity, safety and potency.5,6 Biosimilars are known as follow-on biologics in the US but this term is misleading because it could also refer to second and third gener-ation antibodies (that will be defined and illustrated below) and should be avoided. In contrast to the low-cost generic versions of small molecules that are off patent, it is currently not possible to produce exact copies of large proteins and glycoproteins, such as antibodies, owing to their struc-tural complexity, and so the term biogene-ric should also be avoided. Nevertheless, tremendous progress has been made in bioproduction and analytical sciences, and it is now possible to produce proteins and glycoproteins that are similar to ref-erence products. The EMA has pioneered the regulatory framework for approval of these products. Since 2005, EMA has ini-tiated regulatory pathways for biosimilar products, resulting to date in marketing authorization in Europe for 13 recombi-nant drugs encompassing three product classes (human growth hormone, granulo-cyte colony-stimulating factor and eryth-ropoietins). Specific guidelines are also available in Europe for biosimilar insulin, interferon and low molecular weight hepa-rins (LMWH).
Outside Europe, the first wave of bio-similar antibodies were copies of current important therapeutic antibodies such as a biosimilar rituximab, which is approved in India (Reditux; Dr. Reddy’s Laboratories) and a biosimilar abciximab, which is approved in South Korea (Clotinab; Abu Abxis). Rituximab and abciximab were originally discovered and developed by Genentech/Roche/Biogen dec (Rituxan/Mabthera) and Centocor (Reopro), respec-tively.7 Further biosimilar candidates cur-rently in development include copies of infliximab (Remicade; Centocor/Merck), trastuzumab (Herceptin; Genentech/Roche), cetuximab (Erbitux; mClone/Lilly & Merck-Serono), bevacizumab (Avastin; Genentech/Roche) and etan-ercept, an Fc-fusion protein (Enbrel; Amgen/Wyeth).
Bio-better antibodies are antibodies that target the same validated epitope as a marketed antibody, but have been engineered to have improved properties, e.g., optimized glycosylation profiles to enhance effector functions or an engi-neered Fc domain to increase the serum half-life.8 Such “Me better” antibodies with controlled and optimized glycosylation have been obtained in glyco-engineered CHO cells or yeast strains, e.g., copies of rituximab and trastuzumab amino acid sequences with afucosylated glycoforms that result in a 40- to 100-fold increase in ADCC,9,10 or with increased plasmatic half-life, e.g., copies of rituximab, trastu-zumab, bevacizumab that have a muta-tion of two or three amino acids in the Fc domain resulting in extended phar-macokinetics.11 In these cases, the cost of
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Table 1. Selected examples of first generation, Biosimilars, Biobetter, second and third generation monoclonal antibodies and alternatives formats 1st generation mAbs Biosimilars
Biobetters
2nd generation
3nd generation
Alternative formats
CD20
Rituximab (1997) chIgG1 (CHO) (Rituxan/Mabthera)
Reditux (2007, Dr. Reddy) chIgG1 (CHO)“Rituximab” GS4:0 aFuc hzIgG1 (Pichia pastoris ) Same epitope
Ofatumumab (2009)
hIgG1 (CHO)
Different epitope and mechanism of action
(MOA) (Arzerra)Obinutuzumab (PhIII) aFuc hIgG1 (CHO) Different epitope
and MOA
TRU-015 (PhIIb)
SMIP
TL011
(PhI, Teva/Lonza) chIgG1 (CHO)
Ocrelizumab (PhIII) hzIgG1 (CHO) Same epitope
TNF a
Infliximab (1998) chIgG1 (SP2/0) (Remicade)
TNFmab (Pre-clin,
LGLS)Adalimumab (2002) huIgG1 (CHO) (Humira)Certolizumab (2008) Fab-PEG (E. coli )
(Cimzia)
CT-P13 ? infliximab ? (PhIII, Celltrion)
Golimumab (2009) huIgG1 (CHO) s.c. every 4 wk (Simponi)
Etanercept (1998)
TNFR-Fc (CHO) (Enbrel)
TNFcept (PhI, LGLS)
HER2
Trastuzumab (1998) chIgG1 (CHO) (Herceptin)
CT-P6 ? trastuzumab ? (PhIII, Celltrion)
Trastuzumab s.c. for-mulation every 4 wk
(PhIII)Pertuzumab (PhIII) huIgG1 (CHO) Different epitope (targets HER2 and HER3)
Trastuzumab emtansine (PhIII) Antibody Drug Conjugate (targets HER2 and tubulin)“Trastuzumab” GFI5:0
aFuc hzIgG1 (Pichia pastoris ) Same epitope
2 in 1, bispecific (targets HER2 and VEGFA)
EGFR
Cetuximab (2004) chIgG1 (SP2/0) (Erbitux)
CMAB009 (PhI) chIgG1 (CHO)Necitumumab (PhIII) huIgG1 (CHO) Same epitope Xtend EGFR, M428L/
N434S hzIgG1 (CHO) Fc-engineered (longer half life) Same epitope
VEGF-A
Bevacizumab (2004)
hzIgG1 (CHO) (Avastin)
Xtend VEGF, M428L/
N434S hzlgG1 (CHO) Fc-engineered (longer half life) Same epitope
Ranibizumab Fab, affinity matu-rated (E. coli) (Lucentis)2 in 1, bispecific (targets HER2 and VEGFA)
RSV—Prot F Palivizumab (1998) hzIgG1 (NS0) (Synagis)
Motavizumab (PhIII,
stopped)
hzIgG1 affinity matu-rated (NS0) (Numax)
Motavizumab-YTE, long-lasting Fc-engineered version (PhI)
Note: Adapted from reference 4 and updated from reference 22 (6th European Antibody Congress 2010).
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antibody motavizumab (MED I -524; MedImmune), which has affinity matured
complementarity determining regions (CDRs), and then by the third generation antibody MED I -557 (Med I
mmune), a version of motavizumab with engineered Fc domains for a longer serum half-life, that is in a Phase 1 study.The development of legal and regula-tory pathways for biosimilars mAbs will continue to raise much debate among law-makers, regulators, originator and generic industry, patent attorneys, academia and health care professionals, and mAbs looks forward to contributing to the discussions.References 1. Reichert JM, Beck A, I yer H. European Medicines
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Structural characterization of N-linked oligosaccharides
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Second-generation antibodies are fol-low-up antibodies with improved variable domains (such as humanized or human variable domains or affinity matured CDRs).4
Blockbuster antibodies, such as rituximab, infliximab, trastuzumab and cetuximab, are directed against the now highly clinically validated targets CD20, tumor necrosis factor (TNF), human epidermal growth factor recep-tor 2 (HER2)16 and EGFR, respectively. Second-generation antibodies directed
against these same antigens have altera-tions, such as improved variable domains to decrease immunogenicity, target dis-tinct epitopes with higher or lower affin-ity for their antigens, or have different antibody formats, e.g., conjugation of the Fab domain to polyethylene glycol
(PEGylation) and Fc-fusion proteins. These antibodies have been investigated in the clinic and recently approved for use
in several diseases. Examples include pani-tumumab (Vectibix; Amgen), which fol-lowed cetuximab; ofatumumab (Arzerra;
Genmab/GlaxoSmithKline), which followed rituximab and adalimumab
(Humira/Trudexa; Abbott), certolizumab pegol (Cimzia, UCB) and golimumab (Simponi; Centocor), all of which fol-lowed infliximab. These successful first generation antibodies are also being fol-lowed by antibody-drug conjugates deriv-atives, e.g., trastuzumab emtansine 17 and bispecific versions, e.g., antibody targeting
both HER2 and VEGF.
18
I n addition, third-generation anti-bodies, targeting different epitopes, trig-gering other mechanisms of action and that are often engineered for improved Fc-associated immune functions or half-life, have also reached Phase 1 to 3 clinical trials.19
For example, the third-generation CD20-specific antibody obinutuzumab
(GA101; Glycart/Roche/Biogen I dec) is less immunogenic than rituximab, has a different mechanism of action and is glycoengineered to trigger increased cyto-toxicity.20,21 Another example is the respi-ratory syncytial virus-specific palivizumab (Synagis; Med I
mmune/Abbott), which was followed by the second-generation
treatment is expected to decrease because of lower cost of the products, less frequent administration regimens or lower dosages.Cetuximab, a chimeric mouse-human I gG1 targeting epidermal growth fac-tor receptor (EGFR), is approved for use in the EU and US as a treatment for colorectal cancer and squamous cell car-cinoma of the head and neck.12 A high prevalence of hypersensitivity reactions to cetuximab has been reported in some areas of the US. Among 76 cetuximab-treated subjects, 25 had a hypersensitivity reaction to the drug.13 The IgE antibodies thought to be responsible for the reaction were shown to be specific for an oligosac-charide, galactose-α-1,3-galactose, that is present on the Fab portion of the cetux-imab heavy chain when the molecule is produced in the murine SP2/0 cell line used for commercial manufacturing, but not in the CHO cells used as control. The mechanism underlying a hypersen-sitivity reaction to cetuximab involves pre-existing IgE antibodies that target an oligosaccharide present on the recombi-nant molecule produced in the SP2/0 cell line. These results have implications for evaluating risks associated with antibody-based therapeutics and for understanding the relevance of I gE antibodies specific for post-translational modifications of natural and recombinant molecules. The second N-glycosylation site in the Fab portion on heavy chain Asn88 of cetux-imab is of prime importance. For the mar-keted version of cetuximab produced in SP2/0 cells, 21 different glycoforms were identified with around 30% capped by at least one a -1,3-galactose residue, 12% capped by a N-glycolylneuraminic acid (NGNA) residue and traces of oligoman-nose.14 I mportantly, both a -1,3-galactose and NGNA were found only in the Fab moieties, rather than the Fc fragment for which only typical I gGs G0F, G1F and G2F glycoforms were identified. I n cases of cetuximab-induced anaphylaxis, pre-existing I gEs specific for this alpha-1,3-galactose epitope were detected in patients treated with cetuximab. Using a solid phase immunoassay, these I gEs were found to bind to SP2/0 produced cetuximab and F(ab’)2 fragment, but not to the Fc fragment. I nterestingly, no I gE immunoreactivity was found against
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关键函数_数据结构.doc
关键函数： truecast 项目中truecast.c： plugin_control(void* args)； av_render 项|~l: 视频插件： av render open; pp->set_output_list = dxa pp_set_output_list; pp->set_param pp->num_inputs *pp->inputs =dxa_pp_so t_param; 〃实现视频和音频信号的同步=1; =dxa_pp_input; pp->close pp->qucry pp->clear_data =av_render_c】ose; =av_rcndcr_qucry; 二 av_render_c1ear_data; /// -- 查询一// // --清楚数据一 // pp->set_output_iist = av_render_set_output_list; // -- 设置输出列表 -- // pp->get param 10 12 pp->set_param pp->num_inputs *pp->inputs * (pp->inputs+l) =av render get param: 14 16 18 20 =av_rcndcr_sct_param; 二 num_inputs; =av_render_vinput; = av render ainput; /// -得到参数~//处理声音和口型同步8 /// -设置参数-- // 1 7 // 一编号输入一 // 音频插件: pp->pclass =PP CLASS DECODER; pp->opcn =dxa_pp_opcn; pp->close 二 dxa_pp_close; pp->query =dxa_pp_query; // 频参数的赋值pp->clear data =dxa pp clear data; /// 渲染器的设置
数据结构链表结构的相关函数库的设计
2014-2015学年第一学期学号1208210146 《数据结构》 课程设计报告 题目：链表结构的相关函数库的设计 专业：计算机科学与技术 班级：12级计科（3）班 姓名： 指导教师： 成绩： 计算机与信息工程系 2014 年12月15 日
目录 1 问题分析和任务定义 (1) 1.1 任务定义 (1) 1.2 面临的问题，进行分析解决，模块之间的联系。 (1) 2概要设计和数据结构的选择 (2) 2.1 数据结构的选择 (2) 2.2 结构图 (2) 2.3 函数实现的具体算法举例 (3) 3 课程设计思路 (6) 3.1 设计函数库 (6) 4 测试结果及其分析 (7) 4.1 初始化 (7) 4.2 逆序输入元素 (8) 4.3 单链表的长度 (8) 4.4 遍历输出单链表 (8) 4.5检索查找 (9) 4.6输入插入元素的值和位置 (9) 4.7删除元素 (10) 5 小结 (10) 参考文献 (10) 附录：程序源代码 (11)
1 问题分析和任务定义 1.1任务定义 设计出链表结构的相关函数库，以便在程序设计中调用。进行链表中元素的输入、查找、插入、删除等操作的课程设计。 要求： （1）所设计的数据结构应尽可能节省存储空间。（2）程序的运行时间应尽可能少。 从题目看出所设计的程序应能达到的功能，设计好的程序要满足以上两点。在数据输入方面可以根据链表的特点即存储空间的连续，从创建链表到插入，删除，查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。算法的实现依赖于所采用的存储结构，所以选择什么样的存储方式在课程设计中尤为重要，这也是本程序好坏的一个评定。 1.2 面临的问题，进行分析解决，模块之间的联系。 （1）在内存中开辟一块连续的内存空间，进行分析解决 （2）利用物理位置的相邻来表示变量，达到预期效果，很好的完成任务。查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。 （3）使用链表的数据结构来满足尽可能节省存储空间的要求，达到要求，从创建链表到插入，删除，查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。 （4）输出界面设计与各个模块的联系，设计出链表结构的相关函数库，以便在程序设计中调用，进行链表中元素的分析。
字符设备驱动相关函数及数据结构简介
1.设备号 分为主次设备号,看上去像是两个号码,但在内核中用dev_t(
数据结构链表结构的相关函数库的设计说明
2014-2015学年第一学期《数据结构》 课程设计报告 题目：链表结构的相关函数库的设计 专业：计算机科学与技术 班级：12级计科（3）班 ： 指导教师： 成绩： 计算机与信息工程系 2014 年 12月 15 日
目录 1 问题分析和任务定义 (1) 1.1 任务定义 (1) 1.2 面临的问题，进行分析解决，模块之间的联系。 (1) 2概要设计和数据结构的选择 (2) 2.1 数据结构的选择 (2) 2.2 结构图 (2) 2.3 函数实现的具体算法举例 (3) 3 课程设计思路 (6) 3.1 设计函数库 (6) 4 测试结果及其分析 (7) 4.1 初始化 (7) 4.2 逆序输入元素 (8) 4.3 单链表的长度 (8) 4.4 遍历输出单链表 (8) 4.5检索查找 (9) 4.6输入插入元素的值和位置 (9) 4.7删除元素 (10) 5 小结 (10) 参考文献 (10) 附录：程序源代码 (11)
1 问题分析和任务定义 1.1 任务定义 设计出链表结构的相关函数库，以便在程序设计中调用。进行链表中元素的输入、查找、插入、删除等操作的课程设计。 要求： （1）所设计的数据结构应尽可能节省存储空间。（2）程序的运行时间应尽可能少。 从题目看出所设计的程序应能达到的功能，设计好的程序要满足以上两点。在数据输入方面可以根据链表的特点即存储空间的连续，从创建链表到插入，删除，查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。算法的实现依赖于所采用的存储结构，所以选择什么样的存储方式在课程设计中尤为重要，这也是本程序好坏的一个评定。 1.2 面临的问题，进行分析解决，模块之间的联系。 （1）在存中开辟一块连续的存空间，进行分析解决 （2）利用物理位置的相邻来表示变量，达到预期效果，很好的完成任务。查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。 （3）使用链表的数据结构来满足尽可能节省存储空间的要求，达到要求，从创建链表到插入，删除，查找元素以及输出一系列的步骤，连贯而下。 （4）输出界面设计与各个模块的联系，设计出链表结构的相关函数库，以便在程序设计中调用，进行链表中元素的分析。
数据结构
数据结构 实验一 学号： 姓名: 实验名称：线性表顺序表示的基本操作 实验地点：数学实验室 指导老师： 完成时间：2010/10/4 1、实验目的 掌握线性表的逻辑特征
?掌握线性表顺序存储结构的特点，熟练掌握顺序表的基本运算 2、实验内容： 建立顺序表，完成顺序表的基本操作：初始化、插入、删除、逆转、输出、销毁, 置空表、求表长、查找元素、判线性表是否为空； 1．问题描述：利用顺序表,设计一组输入数据（假定为一组整数），能够对顺序表进行如下操作： ?创建一个新的顺序表，实现动态空间分配的初始化； ?根据顺序表结点的位置插入一个新结点(位置插入)，也可以根据给定的值进行插入(值插入)，形成有序顺序表； ?根据顺序表结点的位置删除一个结点(位置删除)，也可以根据给定的值删除对应的第一个结点，或者删除指定值的所有结点(值删除)； ?利用最少的空间实现顺序表元素的逆转； ?实现顺序表的各个元素的输出； ?彻底销毁顺序线性表，回收所分配的空间； ?对顺序线性表的所有元素删除，置为空表； ?返回其数据元素个数； ?按序号查找，根据顺序表的特点，可以随机存取，直接可以定位于第i 个结点，查找该元素的值，对查找结果进行返回； ?按值查找，根据给定数据元素的值，只能顺序比较，查找该元素的位置，对查找结果进行返回； ?判断顺序表中是否有元素存在，对判断结果进行返回； ?编写主程序，实现对各不同的算法调用。 2．实现要求： ?“初始化算法”的操作结果：构造一个空的顺序线性表。对顺序表的空间进行动态管理，实现动态分配、回收和增加存储空间； ?“位置插入算法”的初始条件：顺序线性表L 已存在，给定的元素位置为i，且1≤i≤ListLength(L)+1 ； 操作结果：在L 中第i 个位置之前插入新的数据元素e，L 的长度加1； ?“位置删除算法”的初始条件：顺序线性表L 已存在，1≤i≤ListLength(L) ； 操作结果：删除L 的第i 个数据元素，并用e 返回其值，L 的长度减1 ； ?“逆转算法”的初始条件：顺序线性表L 已存在； 操作结果：依次对L 的每个数据元素进行交换，为了使用最少的额外空间，对顺序表的元素进行交换； ?“输出算法”的初始条件：顺序线性表L 已存在； 操作结果：依次对L 的每个数据元素进行输出； ?“销毁算法”初始条件：顺序线性表L 已存在； 操作结果：销毁顺序线性表L； ?“置空表算法”初始条件：顺序线性表L 已存在； 操作结果：将L 重置为空表； ?“求表长算法”初始条件：顺序线性表L 已存在； 操作结果：返回L 中数据元素个数；
数据结构习题及答案
习题八查找 一、单项选择题 1．顺序查找法适合于存储结构为（）的线性表。 A．散列存储 B. 顺序存储或链式存储 C. 压缩存储 D. 索引存储 2.若查找每个记录的概率均等，则在具有n个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL为( )。 A． (n-1)/2 B. n/2 C. (n+1)/2 D. n 3．适用于折半查找的表的存储方式及元素排列要求为( ) A．链接方式存储，元素无序 B．链接方式存储，元素有序 C．顺序方式存储，元素无序 D．顺序方式存储，元素有序 4．当在一个有序的顺序存储表上查找一个数据时，即可用折半查找，也可用顺序查找，但前者比后者的查找速度( ) A．必定快 B.不一定 C. 在大部分情况下要快 D. 取决于表递增还是递减5．当采用分块查找时，数据的组织方式为 ( ) A．数据分成若干块，每块内数据有序 B．数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块 C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块 D. 数据分成若干块，每块（除最后一块外）中数据个数需相同 6．二叉树为二叉排序树的充分必要条件是其任一结点的值均大于其左孩子的值、小于其右孩子的值。这种说法（）。 A．正确 B. 错误 7. 二叉查找树的查找效率与二叉树的(（1） )有关, 在 (（2） )时其查找效率最低。 (1): A. 高度 B. 结点的多少 C. 树型 D. 结点的位置 (2): A. 结点太多 B. 完全二叉树 C. 呈单枝树 D. 结点太复杂。 8．如果要求一个线性表既能较快的查找，又能适应动态变化的要求，则可采用( )查找法。 A. 分快查找 B. 顺序查找 C. 折半查找 D. 基于属性 9．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是( )。 A．（100，80， 90， 60， 120，110，130） B.（100，120，110，130，80， 60， 90） C.（100，60， 80， 90， 120，110，130） D. (100，80， 60， 90， 120，130，110) 10．下图所示的4棵二叉树,( )是平衡二叉树。 （A）（B）（C）（D） 11．散列表的平均查找长度（）。 A．与处理冲突方法有关而与表的长度无关 B．与处理冲突方法无关而与表的长度有关 C．与处理冲突方法有关且与表的长度有关 D．与处理冲突方法无关且与表的长度无关 12. 设有一组记录的关键字为{19，14，23，1，68，20，84，27，55，11，10，79}，用链地址法构造散列表，散列函数为H（key）=key MOD 13,散列地址为1的链中有（）个
数据结构课后习题详解(超完整,超经典)
第1章 绪论 1.1 简述下列术语：数据，数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。 解：数据是对客观事物的符号表示。在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 存储结构是数据结构在计算机中的表示。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。是对一般数据类型的扩展。 1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。 解：抽象数据类型包含一般数据类型的概念，但含义比一般数据类型更广、更抽象。一般数据类型由具体语言系统内部定义，直接提供给编程者定义用户数据，因此称它们为预定义数据类型。抽象数据类型通常由编程者定义，包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时，要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明，不考虑数据的存储结构和操作的具体实现，这样抽象层次更高，更能为其他用户提供良好的使用接口。 1.3 设有数据结构(D,R)，其中 {}4,3,2,1d d d d D =，{}r R =，()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r = 试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。 解： 1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义（有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数）。 解： ADT Complex{ 数据对象：D={r,i|r,i 为实数} 数据关系：R={
数据结构
1.顺序表 1.编写函数,Status InitList(SqList*L)实现构造一个空的线性表,若构造成功则返回OK, 否则返回ERROR. 2.编写函数,Status ListInsert(SqList *L,int i,int e)实现在线性表L中第i个位置之前插入新的数据元素e，L的长度加1。若插入成功返回OK，否则返回ERROR.(提示:i的合法值为:i>=1&&i<=L—>length+1) 3.编写函数，void ListPrint(SqList *L)实现将线性表中的元素依次输出到屏幕上。 4.编写函数，Status ListDelete(Splist *L,int i,int *e),实现删除L的第i个数据元素,并用e返回其值,L的长度减1。删除成功返回OK(1),否则返回ERROR(0).(提示:i的合法值 为:i>=1&&i<=L—>length) 5.编写函数 Status GetElem(SqList *L,int i,int *e),实现用e将线性表中第i个数据元素返回。若返回成功则函数返回OK(1)，否则返回ERROR(0)(提示：i的合法 值为：i>=1&&i<=L—>length) 6.编写函数，void MergeList(SqList *La, SqList *Lb,SqList *Lc)。(参考教材P21) 7.编写函数,int Menu()，输出菜单项 #include 数据结构 五 1 已知二叉树以二叉链表为存储结构,试写出算法,交换二叉树中各结点的左右子树.(6分) void ExchangeBiTree(BiTree & T) { if (!T) return; if ((T->lchild != NULL )|| (T->rchild != NULL)) { BiTree t = T->lchild; T->lchild = T->rchild; T->rchild = t; } if (!T->lchild) ExchangeBiTree(T->lchild); If (!T->rchild) ExchangeBiTree(T->rchild); } 编写递归算法，将二叉树中所有结点的左、右子树相互交换。 Status Exchange-lr(Bitree bt){ //将bt所指二叉树中所有结点的左、右子树相互交换 if (bt && (bt->lchild || bt->rchild)) { bt->lchild<->bt->rchild; Exchange-lr(bt->lchild); Exchange-lr(bt->rchild); } return OK; }//Exchange-lr void Bitree_Revolute(Bitree T)//交换所有结点的左右子树 { T->lchild<->T->rchild; //交换左右子树 if(T->lchild) Bitree_Revolute(T->lchild); if(T->rchild) Bitree_Revolute(T->rchild); //左右子树再分别交换各自的左右子树 }//Bitree_Revolute 已知n阶下三角矩阵A(即当i 一、简述与证明 1. 给出排序稳定性的含义、作用和证明方法，并给出简单选择排序方法的排序稳定性证明。 2. 说明O 、、θΩ三种函数阶的定义，给出O 函数阶的示例证明过程。 3. 设n n g n n n n f log )(log )(=+=，，给出)()(n g n f 和间的函数阶证明过程。 二、方法选择 1. 只想得到N 个元素序列中第K 个最大元素之前的部分递减有序序列（K< 课程设计报告 课程设计名称：数据结构课程设计 课程设计题目：求有向图的所有简单回路 院（系）：计算机学院 专业：计算机科学与技术（嵌入式方向） 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 目录 沈阳航空航天大学 ........................................................................ 错误！未定义书签。 1 总体设计 (1) 1.1课设要求 (1) 1.2设计原理 (1) 2 详细设计 (2) 2.1算法与程序的设计与实现 (2) 2.1.1算法描述 (2) 2.1.2数据结构设计及用法说明 (3) 2.2流程图的设计与实现 (5) 3 核心数据结构函数的描述 (7) 3.1建立邻接表的函数 (7) 3.2深度优先遍历函数 (9) 4 程序测试及结果分析 (11) 4.1程序测试及结果 (11) 参考文献 (14) 附录（关键部分程序清单） (15) 1 总体设计 1.1 课设要求 以合适方便的方式输入一个有向图，并在内部建立有向图的邻接表储存结构，有邻接表的形式储存有向图。然后根据有向图的储存结构，求出该有向图中所有的简单回路。输入有向图的方式简单方便，能形象方便的观察有向图的顶点名称，相关弧的关系。 要求如下： （1）熟悉图的邻接表储存结构及操作方式； （2）熟悉求简单回路的算法（利用深度优先遍历）； （3）熟悉运用开发环境，基于VC++6.0的软件开发环境； （4）完成课程设计基本任务的设计及编码； （5）熟练掌握VC++6.0上的基本的调试方法。 1.2 设计原理 根据所学的知识，在利用邻接表时需要做三个工作：定义表结点类型；定义头结点类型；定义邻接表类型。再对储存的图进行深度优先遍历，并将遍历过的点进行标记，放入数组储存，当发现有被标记的点出现时则表示出现重复的顶点，为找到回路，打印出有向图的回路。 首先看看next数组值的求解方法。 例如： next数组的求解方法是：第一位的next值为0，第二位的next值为1，后面求解每一位的next值时，根据前一位进行比较。首先将前一位与其next值对应的内容进行比较，如果相等，则该位的next值就是前一位的next值加上1；如果不等，向前继续寻找next值对应的内容来与前一位进行比较，直到找到某个位上内容的next值对应的内容与前一位相等为止，则这个位对应的值加上1即为需求的next值；如果找到第一位都没有找到与前一位相等的内容，那么需求的位上的next值即为1。 看起来很令人费解，利用上面的例子具体运算一遍。 1.前两位必定为0和1。 2.计算第三位的时候，看第二位b的next值，为1，则把b和1对应的a 进行比较，不同，则第三位a的next的值为1，因为一直比到最前一位，都没有发生比较相同的现象。 3.计算第四位的时候，看第三位a的next值，为1，则把a和1对应的a 进行比较，相同，则第四位a的next的值为第三位a的next值加上1。为2。因为是在第三位实现了其next值对应的值与第三位的值相同。 4.计算第五位的时候，看第四位a的next值，为2，则把a和2对应的b 进行比较，不同，则再将b对应的next值1对应的a与第四位的a进行比较，相同，则第五位的next值为第二位b的next值加上1，为2。因为是在第二位实现了其next值对应的值与第四位的值相同。 5.计算第六位的时候，看第五位b的next值，为2，则把b和2对应的b 进行比较，相同，则第六位c的next值为第五位b的next值加上1，为3，因为是在第五位实现了其next值对应的值与第五位相同。 6.计算第七位的时候，看第六位c的next值，为3，则把c和3对应的a 进行比较，不同，则再把第3位a的next值1对应的a与第六位c比较，仍然不同，则第七位的next值为1。 7.计算第八位的时候，看第七位a的next值，为1，则把a和1对应的a 进行比较，相同，则第八位c的next值为第七位a的next值加上1，为2，因为是在第七位和实现了其next值对应的值与第七位相同。 在计算nextval之前要先弄明白，nextval是为了弥补next函数在某些情况下的缺陷而产生的，例如主串为“aaabaaaab”、模式串为“aaaab”那么，比较的时候就会发生一些浪费的情况：比较到主串以及模式串的第四位时，发现其值并不相等，据我们观察，我们可以直接从主串的第五位开始与模式串进行比较，而事实上，却进行了几次多余的比较。使用nextval可以去除那些不必要的比较 //2018/5/23 数据结构概述： 预备知识 模块一：线性结构 连续存储[数组] 离散结构[链表] 线性结构的两种常见应用之一栈（堆栈） 线性结构的两种常见应用之二队列 专题：递归 1.1+ 2......+100的和 2.求阶乘 3.汉诺塔 4.走迷宫 模块二：非线性结构 树 图 模块三：查找和排序 折半查找 排序：冒泡插入选择快速排序归并排序补录：Java中容器和数据结构相关知识 Iterator接口 Map 哈希表 严蔚敏---高一凡---黄国瑜 //2018/5/24 数据结构概述 定义 我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器（内存）中，以及在此基础上为实现某个功能（比如查找或删除某个元素，对所有元素进行排序）而执行的相应操作，这个相应操作叫做算法。 特定的数据类型:个体如何保存 特定的存储结构:个体与个体的关系如何保存 数据结构 = 个体的存储 + 个体关系的存储 算法（狭义） = 对存储数据的操作 算法：即解题的方法和步骤 衡量算法的标准 1.时间复杂度[重要] 大概程序要执行的次数，而非执行的时间 2.空间复杂度[重要] 算法执行过程中大概所占用的最大内存 3.难易程度 4.健壮性 数据结构的地位 数据结构是软件中最核心的课程。 程序 = 数据的存储 + 数据的操作 + 可以被计算机执行的语言 预备知识： 指针 结构体 动态内存的分配和释放 指针： 指针的重要性: 表示一些复杂的数据结构 快速的传送数据 使函数返回一个以上的值 能否直接访问硬件 能够方便的使用数组和字符串 是理解面向对象语言中引用的基础 指针是C语言的灵魂 定义 地址 内存单元的编号 从0开始的非负整数 范围0-FFFFFFFF 【0 到 4G-1】 注：无论一个变量有多大，其地址只用第一个字节的地址表示， 均只占四个字节。 指针 指针就是地址地址就是指针 指针变量就是存放内存单元地址的变量 指针本质上就是一个操作受限的非负整数 分类 数据结构课程设计报告 目录 排序算法的比较 一、编写一个程序用单链表存储多项式，并实现两个多项式相加的函数。【源程序】#include数据结构
数据结构
数据结构-求有向图的所有简单回路
数据结构next函数的解析与练习
数据结构笔记精编版
数据结构
课程设计题目：5.排序算法比较
专 班 姓 学
业：软件工程 级：1121806 名：辛陈 号: 201120180635
指导教师: 邹国华 2013 年 01 月 09 日
1-----------------------------问题描述
2-----------------------------使用工具软件
3-----------------------------课程设计分析
4-----------------------------程序代码
5-----------------------------运行结果
6---------------------------- 课程设计中目前存在问题
7---------------------------- 自我感受
1.问题描述
课程设计题五：排序算法比较 一、 设计目的 1． 掌握各种排序的基本思想。 2． 掌握各种排序方法的算法实现。 3． 掌握各种排序方法的优劣分析及花费的时间的计算。 4． 掌握各种排序方法所适应的不同场合。 二、 设计内容和要求 利用随机函数产生 30000 个随机整数，利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆 排序、归并排序等排序方法进行排序，并统计每一种排序上机所花费的时间。
2 使用工具软件
Microsoft Visual C++ 6.0
3 课程设计分析
3.1 课程设计内容
掌握各种排序算法（直接插入排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序） 的思路核比较他们之间的优劣。
3.2 课程设计思想
程序设计的总体思路：首先构建 main()函数，根据题目的要求，再分 别构建四个排序函数：冒泡排序函数（long Bubblesort(long R[], long n)） 、 选择排序函数（long selectsort(long R[],long n)） 、直接插入排序函数（long insertsort(long R[], long n) ） 和 快 速 排 序 函 数 （ void QuickSort(long R[],long n)） 。为了使程序具有可读性和层次感，建立一个导航函数（void DaoHang()） 和操作函数 （void operate(long a[], long n)） 其中， ， void DaoHang() 用来告知用户程序的操作流程，void operate(long a[], long n)用来接收用户 不同的选择，从而调用其它函数。多项式相加的函数(数据结构_C语言版)