用两个栈实现队列

本文介绍了一种使用两个栈来实现队列的方法,通过在stack1中压入元素,在删除元素时将stack1中的元素转移到stack2,再从stack2弹出元素,实现了队列的Push和Pop操作。

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两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。
思路:压入元素直接压入stack1中,删除元素时判断stack2是否为空,如果为空,则将stack1中元素取出,放入stack2中,若非空,则弹出。

import java.util.Stack;

public class Solution {
    Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
    //入队时将数据元素压入stack1中
    public void push(int node) {
        stack1.push(node);
    }
 
    public int pop() {
    //栈stack1不为空时将栈1中的元素依次出栈并压入栈2
        while(!stack1.empty()){
            stack2.push(stack1.pop());
        }
        //将stack2栈顶元素出栈,相当于出队
        int first=stack2.pop();
        //如果stack2不为空,则出栈然后入栈到stack1中
        while(!stack2.empty()){
            stack1.push(stack2.pop());
        }
        return first;
    }
}
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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