顺序堆栈——全代码+注释

#pragma once

//----------顺序堆栈----------

//堆栈的顺序表示与实现
//数组方式
//说明:下标为0开始,没有数据元时为0,入栈一个元素则变为1,能始终表示个数,能直接由该数字作插入下标
//优点:实现堆栈操作的所有函数中,没有循环语句,时间复杂度均为O(1)
//
//

//-------顺序堆栈的测试-------

//void main() {
//	SeqStack myStack;
//	int i, x;
//
//	//初始化
//	StackInitiate(&myStack);
//
//	//压入数据元素 1-10
//	for (i = 0; i < 10; i++) {
//		StackPush(&myStack, i + 1);
//	}
//
//	//显示当前元素个数
//	StackTop(myStack, &x);
//	printf("当前栈顶元素为:%d\n", x);
//
//	//依次出栈所有元素
//	printf("依次出栈的数据元素序列如下:\n");
//	while (StackNotEmpty(myStack)) {
//		StackPop(&myStack, &x);
//		printf("%d  ", x);
//	}
//}


#include<stdio.h>

#define MaxStackSize 100//不限定

typedef DataType;//不限定类型

typedef struct {
	DataType stack[MaxStackSize];
	int top;
}SeqStack;

//初始化顺序堆栈S
void StackInitiate(SeqStack* S) {
	S->top = 0;
}

//飞空否
//判断顺序堆栈S是否空,非空则返回1,否则返回0
int StackNotEmpty(SeqStack S) {
	if (S.top <= 0)
		return 0;
	else
		return 1;
}

//入栈
//把数据元素的值x存入顺序堆栈S中,入栈成功返回1,否则返回0
int StackPush(SeqStack* S, DataType x) {
	if (S->top >= MaxStackSize) {
		printf("堆栈已满无法插入!\n");
		return 0;
	}
	else {
		S->stack[S->top] = x;
		S->top++;
		return 1;
	}
}

//出栈
//取出顺序堆栈S的栈顶数据元素值由参数d带回,出栈成功返回1,否则返回0
int StackPop(SeqStack* S, DataType* d) {
	if (S->top <= 0) {
		printf("堆栈已空,无数据元素可出栈!\n");
		return 0;
	}
	else {
		S->top--;
		*d = S->stack[S->top];
		return 1;
	}
}

//取栈顶数据元素
//取顺序栈顶S的当前栈顶数据元素值由参数d带回,成功返回1,否则返回0
int StackTop(SeqStack S, DataType* d) {
	if (S.top <= 0) {
		printf("栈顶已空!");
		return 0;
	}
	else {
		*d = S.stack[S.top - 1];
		return 1;
	}
}

### 使用Transformer模型实现自动代码生成的可能性及方法 #### 可能性分析 Transformer模型凭借其强大的并行处理能力和对长距离依赖的有效捕捉,在自然语言处理领域取得了巨大成功。由于编程语言同样具有语法结构和语义特征,这使得Transformer非常适合应用于代码生成功能[^1]。 研究表明,通过适当的数据预处理和技术调整,基于Transformer架构可以有效地理解和生成高质量的程序代码。具体来说,编码器部分能够理解输入提示中的上下文信息;解码器则负责逐步构建合理的代码片段直至完成整个函数或模块的设计。 #### 方法概述 为了利用Transformer来实现自动化代码生成,通常会遵循以下几个方面: - **数据准备**:收集大量带有注释说明的功能需求描述以及对应的源代码作为训练样本集; - **模型设计**:采用标准的Encoder-Decoder框架,并引入特定于编程任务的技术改进措施,比如加入复制机制以更好地处理API调用等特殊表达形式; - **训练过程**:使用交叉熵损失函数指导参数优化方向,同时借助教师强制策略加速收敛速度; - **推理阶段**:给定新的问题陈述后,启动已训练好的网络预测最有可能的目标序列——即满足功能要求的一段或多段有效代码。 下面是一个简单的Python代码示例,展示了如何定义一个基本的Transformer类来进行初步尝试: ```python import torch.nn as nn class SimpleCodeGenerator(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): super(SimpleCodeGenerator, self).__init__() # 定义嵌入层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) # 构建编码器与解码器堆栈 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers).cuda() # 输出线性变换 self.out_linear = nn.Linear(d_model, vocab_size) def forward(self, src, tgt): """ :param src: 输入序列 (batch_size × seq_len_src) :param tgt: 目标序列 (batch_size × seq_len_tgt) """ memory = self.transformer.encoder(src.permute(1, 0)) # 编码端输出 output = self.transformer.decoder(tgt=tgt.permute(1, 0),memory=memory) # 解码端输出 logits = self.out_linear(output) # 计算最终logits值 return logits.transpose_(0, 1) # 调整维度顺序返回结果 # 创建实例对象 model = SimpleCodeGenerator(vocab_size=10000).cuda() ```
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