LeetCode232. Implement Queue using Stacks

本文介绍了一种使用栈来实现队列数据结构的方法。通过两个栈的配合,实现了队列的基本操作,包括push、pop、peek和empty。文章提供了一个Python实现的例子,展示了如何使用列表来模拟栈,并通过具体的例子说明了其工作原理。

Implement the following operations of a queue using stacks.

  • push(x) -- Push element x to the back of queue.
  • pop() -- Removes the element from in front of queue.
  • peek() -- Get the front element.
  • empty() -- Return whether the queue is empty.

Example:

MyQueue queue = new MyQueue();

queue.push(1);
queue.push(2);  
queue.peek();  // returns 1
queue.pop();   // returns 1
queue.empty(); // returns false

Notes:

  • You must use only standard operations of a stack -- which means only push to toppeek/pop from topsize, and is empty operations are valid.
  • Depending on your language, stack may not be supported natively. You may simulate a stack by using a list or deque (double-ended queue), as long as you use only standard operations of a stack.
  • You may assume that all operations are valid (for example, no pop or peek operations will be called on an empty queue).

思路:用python写的,也没有自带栈,用list模拟,很简单。

class MyQueue:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.s = []

    def push(self, x):
        """
        Push element x to the back of queue.
        :type x: int
        :rtype: void
        """
        self.s.append(x)

    def pop(self):
        """
        Removes the element from in front of queue and returns that element.
        :rtype: int
        """
        
        if len(self.s) == 0:
            return None
        else:     
            return self.s.pop(0)

            
    def peek(self):
        """
        Get the front element.
        :rtype: int
        """
        return self.s[0]

    def empty(self):
        """
        Returns whether the queue is empty.
        :rtype: bool
        """
        return not self.s

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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