面试题 03.05. 栈排序

栈排序。 编写程序,对栈进行排序使最小元素位于栈顶。最多只能使用一个其他的临时栈存放数据,但不得将元素复制到别的数据结构(如数组)中。该栈支持如下操作:pushpoppeekisEmpty。当栈为空时,peek 返回 -1。

示例1:

输入:
[“SortedStack”, “push”, “push”, “peek”, “pop”, “peek”]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出:
[null,null,null,1,null,2]

示例2:

输入:
[“SortedStack”, “pop”, “pop”, “push”, “pop”, “isEmpty”]
[[], [], [], [1], [], []]
输出:
[null,null,null,null,null,true]

说明:

栈中的元素数目在[0, 5000]范围内。

class SortedStack {
    Deque<Integer> stack;
    Deque<Integer> substack;
    public SortedStack() {
        stack = new LinkedList<Integer>();
        substack = new LinkedList<Integer>();
    }
    
    public void push(int val) {
        while(!stack.isEmpty()&&val>stack.peek()){
            substack.push(stack.pop());
        }
        stack.push(val);
        while(!substack.isEmpty()){
            stack.push(substack.pop());
        }

    }
    
    public void pop() {
        if(stack.isEmpty()) return;
        stack.pop();

    }
    
    public int peek() {
        if(stack.isEmpty()) return-1;
        return stack.peek();
    }
    
    public boolean isEmpty() {
        return stack.isEmpty();
    }
}

pop() 如果此双端队列为空,它将抛出一个异常。
peek() 如果此双端队列为空,则返回 null。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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