【剑指offer】2.3.5 栈和队列

本文介绍了一种使用两个栈来实现队列的方法。通过在不同条件下对两个栈进行操作,可以实现在队列尾部添加元素和从队列头部移除元素的功能。此方法巧妙地利用了栈的特性,实现了队列的基本操作。

面试题9:用两个栈实现队列

题目:用两个栈实现一个队列。队列的声明如下,请实现它的两个函数appendTail和deleteHead,分别完成在队列尾部插入节点和在队列头部删除节点的功能。

解答:当stack2不为空时,在stack2中的栈顶元素是最先进入队列的元素,可以弹出。当stack2为空时,就把stack1中的元素逐个弹出并压入stack2。由于先进入队列的元素被压倒stack1的底端,经过弹出和压入操作之后就处于stack2的顶端,又可以直接弹出。代码如下:

void appendTail(int node) 
{
	stack1.push(node);
}

int deleteHead() 
{
	int data;
	if(!stack1.empty())
	{
		while(!stack1.empty())
		{
			stack2.push(stack1.top());
			stack1.pop();
		}
	}

        if(stack2.size() == 0)
	{
		throw new exception("queue is empty");
	}

	data = stack2.top();
	stack2.pop();

	return data;
}

 

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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