[栈与队列] LeetCode 232. 用栈实现队列

Unity-Mirror网络框架-从入门到精通之MultipleMatches示例 Multiple Matches 示例主要讲述了如何在使用 Mirror 网路框架时管理多个游戏匹配。以及如何设置一个能够同时支持多个游戏会话的系统,使玩家能够加入他们所选择的比赛,而不是强制他们加入一个单一的匹配。 阅读详情
232. 用栈实现队列

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列的支持的所有操作(push、pop、peek、empty):

实现 MyQueue 类:

  • void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
  • int pop() 从队列的开头移除并返回元素
  • int peek() 返回队列开头的元素
  • boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false

说明:

  • 你只能使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
  • 你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque(双端队列)来模拟一个栈,只要是标准的栈操作即可。

进阶:

  • 你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列?换句话说,执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ,即使其中一个操作可能花费较长时间。

示例 1:

输入:
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出:
[null, null, null, 1, 1, false]

解释:
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

提示:

  • 1 <= x <= 9

  • 最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty

  • 假设所有操作都是有效的 (例如,一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作)


解题思路:

1、定义两个栈S1和S2;(其中S1用来入队,S2用来出队)

2、入队:直接压入到S1中即可;
3、出队:如果S2为空,则把S1中的所有元素全部弹出并压入到S2中,再弹出S2的栈顶元素;如果S2不为空,则把S2中的栈顶元素直接弹出。

C++版本
class MyQueue {
public:
    stack<int> s1,s2;
    /** Initialize your data structure here. */
    MyQueue() {

    }
    
    /** Push element x to the back of queue. */
    void push(int x) {
        s1.push(x);
    }
    
    /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
    int pop() {
        if(s2.empty()){
            while(!s1.empty()){
                s2.push(s1.top());
                s1.pop();
            }
        }
        int x = s2.top();
        s2.pop();
        return x;
    }
    
    /** Get the front element. */
    int peek() {
        if(s2.empty()){
            while(!s1.empty()){
                s2.push(s1.top());
                s1.pop();
            }
        }
        return s2.top();
    }
    
    /** Returns whether the queue is empty. */
    bool empty() {
        return s1.empty() and s2.empty();
    }
};

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue* obj = new MyQueue();
 * obj->push(x);
 * int param_2 = obj->pop();
 * int param_3 = obj->peek();
 * bool param_4 = obj->empty();
 */
Python版本
class MyQueue:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.s1 = []
        self.s2 = []


    def push(self, x: int) -> None:
        """
        Push element x to the back of queue.
        """
        self.s1.append(x)

    def pop(self) -> int:
        """
        Removes the element from in front of queue and returns that element.
        """
        if len(self.s2) == 0:
            while self.s1:
                self.s2.append(self.s1.pop())
        return self.s2.pop()


    def peek(self) -> int:
        """
        Get the front element.
        """
        if len(self.s2) == 0:
            while self.s1:
                self.s2.append(self.s1.pop())
        return self.s2[-1]

    def empty(self) -> bool:
        """
        Returns whether the queue is empty.
        """
        return len(self.s1) == 0 and len(self.s2) == 0


# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()
【EB-03】 AUTOSAR builder与EB RTE集成 打开EB工具后,在EB的步骤是:执行MultiTask(2)-> Mapping Component to Partitions(4)->Task Mapping(5)-> SvcAs_Trigger(7)-> Code Generation(8)如涉及新增BSW Module,也需要重复以上步骤。 阅读详情

相关推荐

超声信号处理——硬件电路中的混频应用

本文介绍了超声多普勒系统的信号处理原理。系统通过波形振荡器产生高频信号,经换能器转换为超声波发射,接收反射信号后与原始信号混频,利用三角函数的积化和差特性产生包含多普勒频移的低频差频信号和高频和频信号。通过低通滤波器滤除高频成分后,即可获得纯净的多普勒信号。这种处理方法将MHz级高频信号转换为可听低频信号,降低了系统复杂度与成本。数学推导表明,差频信号频率正好

fcxgfdjy的博客 1125

LeetCode 232. 用栈实现队列

题目描述: 用栈实现队列使用栈实现队列的下列操作:push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。pop() -- 从队列首部移除元素。peek() -- 返回队列首部的元素。empty() -- 返回队列是否为空。注意:你只能使用标准的栈操作-- 也就是只有push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。你所使用的语言也许不支持栈。...

江江的博客 3398

200smart 模拟量转换库的建立

模拟量当前值 =(工程值 - 工程量下限)*(模拟量上限 - 模拟量下限)/ (工程量上限 - 工程量下限)+ 模拟量下限2. 建立变量表3. 程序。

mmxxoo_xxmmp的博客 4218

栈实现队列day05

leetcode 232 用栈实现队列 复习队列 队列是逻辑结构,底层可以用数组实现,也可以用链表实现,不同实现有不同的取舍。 队列也是数据结构的其中一种,和栈相反的是。队列是只允许在一端进行插入,在另一端进行删除的线性表。与栈一样,队列也是一种受限的数据结构 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO - First In First Out)的数据结构 队列中,插入元素会发生在尾部而删除元素会发生在头部 - 先进先出原则 队列的操作 插入 - 在队列的尾部添加元素 删除 - 在

sk142536的博客 305

Hypermesh二次开发实战:从Tcl/Tk脚本到Ext API的进阶之路

本文系统介绍了Hypermesh二次开发的进阶路径,从自动化重复操作的Tcl/Tk脚本入门,到利用HMASCII接口深度读写模型数据,最终深入Ext API进行高性能计算与功能定制。通过实战案例,帮助工程师掌握从脚本录制到C++插件开发的完整技能,显著提升CAE前处理效率与自动化水平。

weixin_29306875的博客 671

无线Mesh组网全攻略:从原理、部署到调优与排障

对于布线困难的大户型、复式楼或园区,传统的无线中继往往面临带宽减半和链路不稳定的问题。无线Mesh网络通过多跳转发与自组织路由,让每个节点无需网线即可协作扩展覆盖,并依靠动态路径选择实现自愈。其核心技术涉及802.11s、HWMP路由协议,以及802.11k/v/r协同的无缝漫游,能有效提升终端切换体验。在实际部署中,设备选型、回程频段规划与布点位置直接决定网络质量。围绕无线Mesh的组网原理、设备选型、配置调优与故障排查,提供一套工程实践参考,帮助用户在复杂环境下构建稳定高效的无缝覆盖。

weixin_34098209的博客 274

剑指offer-用两个栈实现队列,并可以以o(1)的时间复杂度获取队列中的最大值(java实现)

Wenlong_L的博客 1553

人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习 基础知识,理解马尔可夫决策过程(MDP)、策略、价值函数等关键概念

人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习 基础知识,理解马尔可夫决策过程(MDP)、策略、价值函数等关键概念

编程技术探索者,分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验,聚焦实战技巧与AI兴趣,助力编程爱好者成长。 1927

添加数据时间为空_数据结构设计:用栈实现队列/用队列实现栈

预计阅读时间:6 分钟队列是一种先进先出的数据结构,栈是一种先进后出的数据结构,形象一点就是这样:这两种数据结构底层其实都是数组或者链表实现的,只是 API 限定了它们的特性,那么今天就来看看如何使用「栈」的特性来实现一个「队列」,如何用「队列」实现一个「栈」。一、用栈实现队列首先,队列的 API 如下:classMyQueue{/**添加元素到队尾*/publi...

weixin_28712661的博客 206

QT+Halcon实现螺纹检测

工业上要检测螺丝的内外直径、内外牙距、内外角度,现在比较好用的图像处理库,开源的opencv,收费的有halcon。为了实现螺纹检测,和对比螺纹检测拿个库比较好。分别用opencv和halcon实现了螺纹检测,通过对比发现用halcon实现的效果比较。现在用博客把实现过程记录下来: 1、需要检测的螺纹数据如下: 2、为了实现检测螺丝以上数据,螺纹内径、螺纹外径、螺纹外牙距、螺纹...

专注现代C++实战,从核心语法到高性能编程,助力开发者深入掌握系统级编程精髓。 7052

Android一个APP里面最少有几个线程

Android应用启动时,默认会创建一个进程,该进程中最少包含负责处理用户交互、UI更新等核心操作,所有与界面相关的逻辑必须在此线程执行。若在此线程执行耗时操作(如网络请求),会导致界面卡顿甚至触发ANR(应用无响应)。当对象重写了finalize()方法时,该线程负责将这些对象放入队列并调用其finalize()方法,完成资源释放后再由GC回收。监控的执行效率。如果finalize()方法执行超时(默认10秒),此线程会触发虚拟机退出以防止应用长时间阻塞。

编程进化论 613

Java 用两个队列实现一个栈,要求top()的时间复杂度为O(1)

如题:用两个队列实现一个栈,要求top()的时间复杂度为O(1),这就要求top元素不是每次去遍历获取到,而是由一个变量存储。2个队列实现栈的关键点在用队列虽然是先进先出,栈是先进后出,但是2个队列,可以把一个队列的元素都弹出到另一个队列,剩下最后一个元素就是栈顶元素。 栈接口: /** * Create by zxb on 2017/9/3 */ public interface

Difffate的技术随笔 1825

YOLO11改进|注意力机制篇|引入先验卷积注意力机制CPCA

YOLO11中添加先验卷积注意力机制CAPA

A1983Z的博客 2375

【简单】力扣算法题解析LeetCode232:用栈实现队列

本文介绍如何用两个栈实现队列功能,支持push、pop、peek和empty操作。通过inStack和outStack分工协作,push操作直接压入inStack,而pop和peek操作在outStack为空时将inStack元素倒序转移,确保队列的FIFO特性。

ylumwd的博客 998

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

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")

leetcode232. 用栈实现队列

leetcode232. 用栈实现队列

热爱C++和golang的学生 1370

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

『力扣刷题』232_用栈实现队列 解题代码

html: embed_local_images: true embed_svg: true offline: true toc: undefined print_background: false export_on_save: html: false date: 2019-09-08 updated: 2019-09-08 categories: 力扣刷题 title: 『力扣刷题』...

Paradox 320

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

leetcode 232.用栈实现队列、225. 用队列实现栈

要用队列来实现栈,其实不用两个队列,就算用两个第一列,另一个队列相当于是备份的,可以用一个队列实现就行了。要用栈来实现队列的功能,那要用到两个栈,一个作为输入栈,一个作为输出栈。即当元素入队时,直接压入输入栈中,出队时,因为栈是后进先出,所以先把输入栈的数据压入输出栈中,这样再出栈即为队列出队的队头元素,同样,返回队头元素也是这样。而判断是否为空时,则要两个栈都要为空,队列才为空。请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈,并支持普通栈的全部四种操作(push、top、pop 和 empty)。

huiNB的博客 1000

栈和队列OJ题:LeetCode--232.用栈实现队列

LeetCode--232.用栈实现队列:详细题解以及图解和完整代码。

Yikefore的博客 1827

力扣_232 用栈实现队列

力扣232 用栈实现队列

qq_24472227的博客 255

力扣第232题“用栈实现队列”

本文详细解读了力扣第232题“用栈实现队列”,通过使用两个栈的方法高效地解决了这一问题,并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习,能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。

10年数据\经营分析经验,现任大厂数据分析负责人 1125

力扣232 用栈实现队列

只要输出栈不为空,输出栈只进行自身元素的输出操作,当输出栈元素为空的时候,我们将输入栈的元素依次从栈顶输入给输出栈,这样我们输入输出的顺序就是正确的。使用双栈,一个作为输入栈,一个作为输出栈,我们使用输入栈接受输入,在需要的时候将输入栈的数据输入到输出栈中。请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(

xw123098的博客 318

LeetCode 232: 用栈实现队列

【代码】LeetCode 232: 用栈实现队列。

Edward的博客 353

【LeetCode题目详解】第五章 栈与队列part01 232. 用栈实现队列 225. 用队列实现栈 (day10补)

C++优化代码。

weixin_67972246的博客 1244

力扣(LeetCode)232. 用栈实现队列

这道题与225题有异曲同工之妙 #include<iostream> #include<stack> using namespace std; class MyQueue { stack<int> s1,s2; public: void push(int x) { while(!s1.empty()) {...

Pwnpanda的博客 266

力扣232. 用栈实现队列

【代码】力扣232. 用栈实现队列。

myprogramc的博客 178

LeetCode232 用栈实现队列

LeetCode232 用栈实现队列 使用栈实现队列的下列操作: push(x) – 将一个元素放入队列的尾部。 pop() – 从队列首部移除元素。 peek() – 返回队列首部的元素。 empty() – 返回队列是否为空。 示例: MyQueue queue = new MyQueue(); queue.push(1); queue.push(2); queue.peek(); /...

小桥流水25的博客 235
上一篇: [栈] LeetCode 155. 最小栈
下一篇: [栈与队列] LeetCode 225. 用队列实现栈
心一QAQ
博客等级 码龄7年 23粉丝 122原创
评论 2
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