栈的应用之设计共享栈

倾斜摄影与地面激光点云融合高精度建模研究 本文研究了倾斜摄影与地面激光点云融合精细化建模技术,并通过相应的源代码实现了建模过程。该方法将倾斜摄影和激光扫描相结合,能够获得高精度的三维建模结果,为相关领域的研究和应用提供了有力支持。近年来,倾斜摄影和激光扫描技术的快速发展为高精度三维建模提供了新的机遇和挑战。本文针对倾斜摄影与地面激光点云融合建模这一前沿领域展开研究,旨在通过相应的源代码实现精细化的建模过程。同时,使用激光扫描仪进行地面激光扫描,获取地面的点云数据。经过数据融合和精细化建模处理后,我们获得了高精度的三维建模结果。 阅读详情
//共享栈的结构体定义
typedef struct{
	int elem[maxsize];
	int top[2];//top[0]为s0栈顶  top[1]为s1栈顶 
}SqStack;

//入栈
int push(SqStack &st,int stNo,int x)
{
	if(st.top[0]+1<st.top[1])
	{
		if(stNo==0)
		{
			++(st.top[0]);
			st.elem[s1.top[0]]=x;
			return 1;
		}
		else if(stNo==1)
		{
			--(st.top[1]);
			st.elem[s1.top[1]]=x;
			return 1;
		}
		else
			return -1;
	}
} 
//出栈
int pop(SqStack &st,int stNo,int &x)
{
	if(stNo==0)
	{
		if(st.top[0]!=-1)
		{
			x=st.elem[st.top[0]];
			--(st.top[0]);
			return 1;
		}
		else
			return 0;
	}
	if(stNo==-1)
	{
		if(st.top[1]!=maxsize)
		{
			x=st.elem[st.top[1]];
			++(st.top[1]);
			return 1;
		}
	}
	else
		return 0;
} 

 

最新Python爬虫实战(入门爬虫篇)——案例7:电影网站电影数据采集(详细爬虫思路截图+抓包动图演示+完整爬虫代码+详细注释) 本次案例通过Python爬虫技术,成功实现了对某电影网站Top250多页电影详细信息的批量爬取与Excel保存。代码采用模块化设计,包含分页请求构造、XPath+正则提取结构化信息、Excel数据持久化保存等完整流程。通过配置User-Agent等请求头信息,有效模拟浏览器行为以绕过豆瓣基础反爬策略。整个爬虫逻辑遵循"分页遍历 → 请求页面 → 解析HTML → 提取电影信息 → 保存到Excel"的标准流程,与主流静态网站爬取范式高度一致。 阅读详情

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