基于链表的队列基本操作的实现

数据结构学习之路4 队列的基本操作(顺序存储的循环队列+链表实现) 队列先进先出,这里用了顺序(数组)和链式两种方式实现,下次再用链式存储实现以下堆栈试试 循环队列://顺序存储结构的循环队列 #include using namespace std; #define MAXSIZE 100 typedef struct Qnode *Queue; struct Qnode{ int data[MAXSIZE]; int front; int rear; 阅读详情
程序代码:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>


//#define SeqMax 1000
#define SeqType char


typedef struct Node{
SeqType data;
struct Node* next;
}SeqNode;


typedef struct link{
SeqNode* head;
SeqNode* tail;
}Link;


SeqNode* CreateNewNode(SeqType value){
SeqNode* new = (SeqNode*)malloc(sizeof(SeqNode));
new->data = value;
new->next = NULL;
return new;
}




//销毁,防止内存泄漏
void Destroy(SeqNode* tmp){
free(tmp);
}

//队列到初始化
void LinkQueueInit(Link* que){
que->head = (SeqNode*)malloc(sizeof(SeqNode));
que->tail = que->head;


if(que == NULL){
//非法输入
return;
}
if(que->head->next == NULL){
//空队列
return;
}
SeqNode* cur = que->head;
while(cur->next !=NULL){
SeqNode* tmp = cur->next;
cur->next = tmp->next;
Destroy(tmp);
}
return;

}

//队列到入队
void LinkQueuePush(Link* que,SeqType value){
if(que == NULL){
//非法输入
return;
}
SeqNode* new = CreateNewNode(value);
que->tail->next = new;
que->tail = new;
}

//队列的出队
int LinkQueuePop(Link* que,SeqType * value){
if(que == NULL){
//非法输入
return 0;
}
if(que->head->next == NULL){
//空队列
return 0;
}
*value = que->head->next->data;
SeqNode* tmp = que->head->next;
que->head = tmp;
Destroy(tmp);
return 1;
}


//取队首元素

int GetLinkQueueTop(Link* que,SeqType *value){

if(que == NULL){
//非法输入
return 0;
}
if(que->head->next ==NULL){
//空队列
return 0;
}
*value = que->head->next->data;
return 1;
}

//输出队列中到元素
void printQueue(Link* que,char* str){
printf("\n**********%s*************\n",str);
SeqNode*cur = que->head->next;
while(cur!=NULL){
printf("%c ",cur->data);
cur = cur->next;
}
printf("\n");
}
检测代码:

//检测函数
void test(){
Link que;//带头结点
int ret;
SeqType value;
LinkQueueInit(&que);
LinkQueuePush(&que,'a');
LinkQueuePush(&que,'b');
LinkQueuePush(&que,'c');
LinkQueuePush(&que,'d');
printQueue(&que,"Push 4");
ret = GetLinkQueueTop(&que, &value);
printf("ret except :1   actual:%d\n",ret);
printf("value expect : a  actual : %c\n",value);
LinkQueuePop(&que,&value);
printQueue(&que,"Pop 1");
ret = GetLinkQueueTop(&que, &value);
printf("ret except :1   actual:%d\n",ret);
printf("value expect : b  actual : %c\n",value);
LinkQueuePop(&que,&value);
printQueue(&que,"Pop 2");
ret = GetLinkQueueTop(&que, &value);
printf("ret except :1   actual:%d\n",ret);
printf("value expect : c  actual : %c\n",value);
LinkQueuePop(&que,&value);
printQueue(&que,"Pop 3");
ret = GetLinkQueueTop(&que, &value);
printf("ret except :1   actual:%d\n",ret);
printf("value expect : d  actual : %c\n",value);
LinkQueuePop(&que,&value);
printQueue(&que,"Pop 4");
ret = GetLinkQueueTop(&que, &value);
printf("ret except :0   actual:%d\n",ret);
LinkQueuePop(&que,&value);
printQueue(&que,"Pop NULL");
}

//主函数
int main(){
test();

}


检测结果:

[chaiyandong@localhost shujujiegou]$ ./linkqueue


**********Push 4*************
a b c d 
ret except :1   actual:1
value expect : a  actual : a


**********Pop 1*************
b c d 
ret except :1   actual:1
value expect : b  actual : b


**********Pop 2*************
c d 
ret except :1   actual:1
value expect : c  actual : c


**********Pop 3*************
d 
ret except :1   actual:1
value expect : d  actual : d


**********Pop 4*************


ret except :0   actual:0


**********Pop NULL*************


QT的QStack类的使用 详细说明 QStack类是提供堆栈的模板类。 QStack 是Qt的通用容器类之一。它为相同类型的项目实现堆栈数据结构。 堆栈是后进先出(LIFO)结构。使用push()将项目添加到堆栈的顶部,并使用pop()从顶部检索项目。 top()函数提供对最顶层项目的访问,而无需删除它。 例: QStack<int> stack; stack.push(1); stack.push(2); stack.push(3); while (!stac 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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