带链的栈的实现和操作

栈-链栈的基本操作及实现 链栈的存储结构可用单链表来实现,假设指针指向单链表的首结点,由于在栈中入栈河出栈操作只能在栈顶进行,不存在在单链表任意位置进行插入和删除操作的情况,所以在栈中不需要设置头结点直接将栈顶元素放在单链表的首部成为首结点链栈类的描述: 链栈中的结点类引用了链表中所讨论的Node类。下面是实现Stack的java语言描述 package com.stackTest;import com.test1.No 阅读详情

这个是用链表实现的栈,具体不想多说,直接看代码。

先写linked_Stack.h

#include<iostream>
using namespace std;
template <class T>
struct node{
T d;
node *next;
};

template <class T>
class linked_Stack{
	private:
		node<T> *top;
	public:
		linked_Stack();
		void prt_linked_Stack();
		int flag_linked_Stack();
		void ins_linked_Stack(T);
		T del_linked_Stack();
		T read_linked_Stack();
};

template <class T>
linked_Stack<T>::linked_Stack(){
	top=NULL;
	return;
}

template <class T>
void linked_Stack<T>::prt_linked_Stack(){
node<T> *p;
p=top;
if(p==NULL){cout<<"Empty stack!"<<endl;return;}
do{
	cout<<p->d<<endl;
	p=p->next;
}while(p!=NULL);
return ;
}

template <class T>
int linked_Stack<T>::flag_linked_Stack(){
	if(top==0)return 0;
	return 1;
}

template <class T>
void linked_Stack<T>::ins_linked_Stack(T x){
	node<T> *p;
	p=new node<T>;
	p->d=x;
	p->next=top;
	top=p;
	return;
}

template <class T>
T linked_Stack<T>::del_linked_Stack(){
	T y;
	node<T> *q;
	if(top==NULL){cout<<"Empty stack"<<endl;return 0;}
	q=top;
	y=q->d;
	top=q->next;
	delete q;
	return y;
}

template <class T>
T linked_Stack<T>::read_linked_Stack(){
	if(top==NULL){cout<<"Empty stack"<<endl;return 0;}
	return (top->d);
}
接着就是,linked_Stack_main.cpp
#include"linked_Stack.h"
int main(){
	linked_Stack<int> s;
	s.ins_linked_Stack(50);
	s.ins_linked_Stack(60);
	s.ins_linked_Stack(70);
	s.ins_linked_Stack(80);
	s.ins_linked_Stack(90);
	s.ins_linked_Stack(100);
	cout <<"1 output the element:"<<endl;
	s.prt_linked_Stack();
	if(s.flag_linked_Stack())
		cout<<"the top element"<<s.read_linked_Stack()<<endl;
	if(s.flag_linked_Stack())
		cout<<"the delete element"<<s.del_linked_Stack()<<endl;
	if(s.flag_linked_Stack())
		cout<<"the delete element"<<s.del_linked_Stack()<<endl;
	if(s.flag_linked_Stack())
		cout<<"the delete element"<<s.del_linked_Stack()<<endl;
	cout <<"2 output the element:"<<endl;
	s.prt_linked_Stack();
	return 0;
}
其实,我在学这个链表的时候很是分不清楚,到底是谁指向了谁,尤其是等号,到底是左边付给了右边,还是所谓左边指向了右边,真的乱,怎么办?画个图,慢慢看,慢慢反应,简单说几句,关于插入,其实,就是新建一个点,那么它的指针域(所谓的)指向为head,那么head下次再指向当前的结点,那么就华丽的从以前的那个head变为现在这个位置上面的head,也许有些乱,好好想想;然后就是,删除,那么令当前的head为另外的一个节点,然后,删除它,让head指向当前的下一个指针域,从而此时head成为新的头结点,来来回回就是这么个过程,真的好好回忆一下就明白了。

最后,截个图




链栈基本操作(入栈和出栈)C语言详解 链栈,即用链表实现栈存储结构。 链栈的实现思路同顺序栈类似,顺序栈是将数顺序表(数组)的一端作为栈底,另一端为栈顶;链栈也如此,通常我们将链表的头部作为栈顶,尾部作为栈底,如图1 所示: 图 1 链栈示意图 将链表头部作为栈顶的一端,可以避免在实现数据 "入栈" ... 阅读详情

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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")

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