算法设计与分析 李春葆 课后练习答案 1.5.3出队第k个元素

本文介绍如何使用C++编写一个实验程序,针对给定的队列,从队头到队尾出队第k个元素,同时保持其他元素顺序不变。通过循环出队和入队操作来实现这一功能。

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题目要求

编写一个实验程序,对于一个含 n(n>1)个元素的queue队列容器qu,出队从队头到队尾的第 k(1<=k<=n)个元素,其他队列元素不变。

解题思路

使用循环将元素出队和入队,直到到达中间元素,将中间元素出队(不入队),将其从队列中删除,再把剩余元素出队入队回到最初的队列顺序。

代码

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std; 
//初始化,定义队列和出队元素 
void chuShiHua(int &n,int &k,queue<int> &qu){
	cout<<"请输入队列元素个数:";
	cin>>n;
	cout<<"请输入"<<n<<"个队列元素:"; 
	for(int i=0;i<n;i++){
		int a;
 		cin>>a;
		qu.push(a);
	} 
	cout<<"请输入出队第几个元素:";cin>>k; 
}

//循环出队入队,第k个元素只出队不入队 
int chuDui(int n,int k,queue<int> &qu){
	for(int i=0;i<n;i++){
		int a = qu.front();//a存放出列元素 
		qu.pop();
		if(i!=k-1)
			qu.push(a);//不是第k个元素则入队 
	}
	return 0;
}

//输出出队第k个元素后的队列 
void printQueue(int n,queue<int> &qu){
	for(int i=1;i<n;i++){//循环出队入队遍历队列 
		int a = qu.front();
		cout<<a<<" ";
		qu.pop();
		qu.push(a);
	}
} 

int main(){
	int n,k;
	queue<int> qu;//定义队列容器qu
	chuShiHua(n,k,qu);
	chuDui(n,k,qu); 
	printQueue(n,qu);
	return 0;
} 

运行结果

在这里插入图片描述

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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