栈的压入、弹出顺序

22题:栈的压入、弹出顺序 题目描述输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入序列,请判断第二个序列是否是栈的弹出序列。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1、2、3、4、5是某栈的压栈序列,序列4、5、3、2、1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4、3、5、1、2就不可能是该压栈序列的弹出序列。‘思路分析首先考虑这个问题肯定是需要一个辅助栈,方便后边讲思路,我们将压入序列称为pushV,弹出序列称为popV,按照pushV将 阅读详情

题目:输入两个整数序列 第一个序列表示栈的压入顺序 请判断二个序列是否为该栈的弹出顺序。

假设压入展的所有数字均不相同 例如序列1/2/3/4/5是某栈的压栈序列 序列4、5/3/2/1 是该压栈序列对应的一个弹栈序列 但4、3、5、1、2就不是


#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
stack<int> s;
bool Isoroder(int *A,int *B,int n)
{
	int i=0;
	int j=0;
	while(1)
	{
	while(A[i]!=B[j])
	{
		s.push(A[i]);
		i++;
	}
	s.push(A[i]);
	i++;
	
	
		while(j<n && B[j]==s.top() && s.size() >0 )
		{
			j++;
			s.pop();
		}
	
	if(i==n && j==n && s.size()==0)
		return true;
	else
		if(i>=n && s.size())
			return false;


	}
}
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	int *A=new int [n];
	int *B=new int [n];

	cout<<"输入压栈序列";
	for(int i=0;i<n;i++)
		cin>>A[i];

	cout<<"输入弹栈序列";
	for(int i=0;i<n;i++)
		cin>>B[i];

	cout<<Isoroder(A,B,n)<<endl;
	delete []A;
	delete []B;
	return 0;

}


MATLAB/Simulink与ThingSpeak集成:打通物联网数据与工业算法仿真的闭环 在工业算法开发与控制系统设计中,模型仿真与真实世界数据的脱节是常见的工程挑战。其核心原理在于构建一个双向数据流闭环,将虚拟的仿真模型与物理世界的传感器网络连接起来。这一技术方案的核心价值在于大幅缩短算法迭代周期,实现数据驱动的设计与验证。典型的应用场景包括数字孪生构建、预测性维护和硬件在环(HIL)测试的云端化。通过将MATLAB/Simulink这一强大的模型化设计环境,与ThingSpeak物联网云平台进行深度集成,工程师能够轻松地将实时或历史的物联网数据流直接注入仿真模型作为输入,同时将仿真结果实时回 阅读详情

相关推荐

准静态电磁场

叠加法 缺点:对于连续分布的电荷,叠加法的计算比较困难 虚位移法 概念 广义坐标:确实系统中导体形状、尺寸与位置的一组独立几何量。 广义力:企图改变某一广义坐标的力。 功:广义力乘上由它引起的广义坐标的改变量。 公式 ...

qq_35912930的博客 1860

数据结构-栈和队列

线性表、栈和队列都是线性结构,可以在线性表的任何 位置插入和删除元素;对于栈只能栈顶插入和删除元素;对于队列只在队尾插入元素,并且只在队头删除元素。 栈是一种特殊的线性表,允许插入和删除运算的一端称为栈顶。不允许插入和删除运算的一端称为栈底 。 向栈中压入元素的操作是先移动栈顶指针,后存入元素。 从栈中弹出元素的操作是先取出元素,后移动栈顶指针。 一个递归算法必须包括终止条件和递归部分。 栈中元素的进出原则是后进先出 队列的特点是先进先出。 将递归算法转换成非递归算法时,通常..

ordinary_pq的博客 3988

别急着让AI画板!聊聊Cadence Allegro X AI和OrCAD X在实际PCB项目中的真实体验

本文分享了Cadence Allegro X AI与OrCAD X在PCB设计中的实际应用体验,探讨了AI辅助Layout的效率提升与潜在陷阱。通过高速ADC采集板案例,详细对比了AI与传统方法在电源平面分割、低速信号布线等任务中的表现,并总结了人机协作的最佳实践,为工程师提供实用参考。

weixin_30836759的博客 2207

顺序栈的详解

栈是一种特殊的数据结构,它的特点是后进先出(Last In First Out,LIFO)。栈是一种线性结构,它可以用来存储一组具有相同类型的数据元素。栈的基本操作包括压入(push)和弹出(pop),其中压入操作将数据元素添加到栈的顶部,弹出操作将栈顶的数据元素移除并返回。/* 堆空间 */int top;/* 栈顶指针 */}SeqStack;/* 1. 初始化 *//* 2. 进(入)栈 *//* 3. 出栈 *//* 4. 取栈顶元素 *//* 5. 栈为空?*/

qq_54938554的博客 4031

SAP 对接CBS(http方式)

CLEAR:lv_xml_crc32_string. CONCATENATEcrc32_passwordcrc32_keyi_stringINTOlv_xml_crc32_string. CONDENSElv_xml_crc32_string. CALLFUNCTION'SCMS_STRING_TO_XSTRING' EXPORTING text=lv_xml_crc32_string encoding='8400' "GB...

3597

线性分类器(Linear Classifier)

线性分类器 如上图所示,这是二维空间中的一个数据集,如果他正好能够被一条直线分成两类,那么我们称它为线性可分数据集,这条直线就是一个线性分类器。 在三维空间中,如果数据集线性可分,是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中,所有的点都在一条直线上,如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。 这里的直线、平面、点被分为决策边界。 一个 m 维空间中的数据集,如果能够被一个超平面一分为二,那么这个数据集就是线性可分的,这个超平面就是决策边界。 例如,这是二维平面上的一条直线, 它可以把平面切分成两

xuechanba的博客 1万+

顺序栈的初始化、构建、入栈,出栈和取栈顶元素

顺序栈的初始化、构建、入栈,出栈和取栈顶元素

b312738566的博客 8748

Deepseek+Word插件:一键搞定论文翻译与润色的学术写作新革命

本文介绍了Deepseek Word插件如何革新学术写作流程,实现论文翻译与润色的一键操作。该插件深度集成于Word环境,能智能完成中英互译、语法修正、术语统一及逻辑优化,显著提升写作效率与文本质量,是研究者的高效AI助手。

weixin_29252171的博客 512

栈的压入,弹出顺序

栈的压入,弹出顺序

欢迎来到 晨 的博客 613

fsQCA实战:从数据校准到结果解读的完整流程(附R代码示例)

本文提供了一份完整的模糊集定性比较分析(fsQCA)实战指南,详细阐述了从数据校准、必要条件分析、真值表构建到布尔最小化与结果解读的全流程。通过R语言代码示例,帮助研究者掌握如何将理论转化为可操作的分析步骤,并产出稳健的中间解,以揭示导致结果的复杂条件组合。

d6e7f8g9h的博客 1169

无实习经验?IT应届生简历封神思路:把校园经历写成offer收割机

摘要: IT应届生无实习经历如何打造竞争力简历?本文揭秘“无实习简历封神指南”,通过四大步骤将校园经历转化为HR认可的硬核技能: 素材挖掘:课程设计、个人项目、社团活动、竞赛证书都是隐藏的“实战经验”,用STAR法则细化成果。 技能转化:匹配岗位JD关键词,用“动词+量化结果”包装经历(如“优化查询效率30%”)。 避坑指南:避免流水账、夸大技能或堆砌无关经历,聚焦技术能力与岗位需求。 核心逻辑:HR看重潜力而非经验,用校园经历证明学习能力、问题解决能力和技术落地能力。 无实习≠无竞争力,学会“翻译”经历,

通俗易懂学IT 421

栈的弹出压入弹出顺序

栈的压入弹出序列匹配问题

学习笔记 403

逻辑回归:利用Python实现二分类算法

通过使用Python编写的代码,我们可以训练逻辑回归模型并进行预测。接下来,我们将实现逻辑回归算法的训练函数。训练函数将接受训练数据集X和对应的标签y,以及学习率alpha和迭代次数num_iterations。训练完成后,我们可以使用训练得到的参数theta来进行预测。在这个例子中,我们有一个包含4个样本的训练数据集X,每个样本有两个特征。在这个例子中,如果预测概率大于等于0.5,则预测为类别1,否则预测为类别0。现在,我们可以使用训练函数来训练模型。根据给定的样本x_new,预测函数将返回相应的类别。

XlltEditor的博客 326

动态图解算法面试题之栈的压入、弹出顺序

中间有动态图展示过程。 01 题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,第二个表示栈的弹出顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。 例如:序列1,2,3,4,5是栈的压入顺序,4,5,3,2,1是该栈的弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。 02 解释 1.入栈顺序 1,2,3,4,5。 出栈顺序,...

圆圆的汤圆的博客 1948

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

栈的压入、弹出顺序(C++版本)

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) class Solution { public: bool IsPopOr...

Jane_96的博客 479

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

【剑指offer】栈的压入、弹出顺序(栈)

题目描述: 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 用一个stack模拟栈的弹出压入,依次判断stack.top的数字是否在popV中,如果是,则stack pop掉,继续寻找下一个弹出的数字,如果不是,则继续压入下一个弹出数字。遍历结束,stac

weixin_39107928的博客 426

C++:输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 提交代码: class Solution { public: bool I...

luzhongshan的博客 987

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序, 请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。 假设压入栈的所有数字均不相等。 例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序, 序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列, 但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 解题思路: 用一个栈来存储输入,用栈顶数字和输出进行比...

versionwen的博客 771

输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。   判断思路:遍历出栈顺序中的元素,有两种情况  A:如果元素是栈顶的元素,则pop出来;B:如果不是栈顶元素,

史迪阳的博客 4960

剑指offer 栈的压入弹出顺序

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 思路:建立一个辅助栈,对比栈是否为空和栈顶元素是否和弹出序列的元素一致,如果不一致...

庆志的小徒弟 251

剑指offer-剑指offer——栈的压入弹出顺序 (两种不错的的解法)

//剑指offer——栈的压入弹出顺序 //输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。 //假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序, //序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。 //(注意:这两个序列的长度是相等的) //方法一:使用一个hash表记录

Much effort, much prosperity. 980

栈压入和弹出顺序

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 第一种方法暴力求解遍历所有的排列形式: # -*- coding:utf-8 ...

weixin_36340771的博客 722

栈的压入和弹出顺序

出栈顺序

Manners Blog 421

Practice11:输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序

Practice11: S1: 牛客题解之一: 初始化:用指针i指向pushV的第一个位置, 指针j指向popV的第一个位置 如果pushV[i] != popV[j], 那么应该将pushV[i]放入栈中, ++i 否则,pushV[i]==popV[j], 说明这个元素是放入栈中立马弹出,所以,++i, ++j,然后应该检查popV[j] 与栈顶元素是否相等,如果相等,++j, 并且弹出栈顶元素 重复2,3, 如果i==pushV.size(), 说明入栈序列访问完,此时检查栈是否为空,如

StandCrow的博客 551

输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。

题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的) 题目分析 这里有一个陷阱,栈的弹出序列不一定是栈的压入序列的倒序,因为有可能在压入的过...

qq_29462849的博客 1577

leetcode.剑指offer.面试31栈的压入弹出顺序

leetcode.剑指offer.栈的压入弹出顺序题目解题思路Java代码描述 题目 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如,序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列,序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列,但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序列。 解题思路 手动模拟入栈...

Yangliu0326的博客 234
上一篇: 包含min函数的栈
下一篇: Reservoir Sampling
Fivesplus
博客等级 码龄12年 1粉丝 59原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值