顺序队列和链队列的各种操作

实验3:栈和队列的基本操作实现及其应用——顺序栈和链栈 实验3:栈和队列的基本操作实现及其应用一、实验目的1、   熟练掌栈和队列的结构特点,掌握栈和队列的顺序存储和链式存储结构和实现。2、      学会使用栈和队列解决实际问题。二、实验内容1、自己确定结点的具体数据类型和问题规模:分别建立一个顺序栈和链栈,实现栈的压栈和出栈操作。分别建立一个顺序队列和链队列,实现队列的入队和出队操作。2、设计算法并写出代码,实现一个十将二进制转换成2进制数。3、选... 阅读详情

一. 先说顺序队列

/***********************************************************
顺序队列的各种操作13-4-1.cpp
1.初始化队列
2.判断队空与否
3.取队头元素
4.入队
5.出队
6.主函数测试以上功能
***********************************************************/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define MAX	1000
typedef struct
{
	int data[MAX];
	int front;
	int rear;
}SeQueue;

void InitQueue(SeQueue *SQ)
{
	SQ->front=SQ->rear=0;
}

int EmptyQueue(SeQueue *SQ)
{
	if(SQ->front==SQ->rear)
	{
		printf("\n队空!\n");
		return 1;
	}
	return 0;
}

int GetFront(SeQueue *SQ, int *x)
{
	if(EmptyQueue(SQ))
	{
		printf("队空!\n");
		return 0;
	}
	*x=SQ->data[(SQ->front+1)%MAX];
	return 1;
}

int EnQueue(SeQueue *SQ, int x)
{
	if(SQ->front==(SQ->rear+1)%MAX)
	{
		printf("队满!\n");
		return 0;
	}
	SQ->rear=(SQ->rear+1)%MAX;
	SQ->data[SQ->rear]=x;
	return 1;
}

int OutQueue(SeQueue *SQ, int *x)
{
	if(EmptyQueue(SQ))
	{
		printf("队空!\n");
		return 0;
	}
	SQ->front=(SQ->front+1)%MAX;
	*x=SQ->data[SQ->front];
	return 1;
}

int main()
{
	SeQueue *Q;
	Q=(SeQueue *)malloc(sizeof(SeQueue));
	int x, fx;
	int n;
	int j;
	InitQueue(Q);
	printf("输入入队元素个数n:\n");
	scanf("%d", &n);
	for(int i=1; i<=n; i++)
	{
		EnQueue(Q, i);
	}
	GetFront(Q, &fx);
	printf("队头元素:%d\n", fx);
	printf("输出队列元素:\n");
	for(j=Q->front+1;j<=Q->rear;j=(j+1)%MAX)
	{
		printf("%3d",Q->data[j]);	
	}

	for(int i=1; i<=n; i++)
	{
		OutQueue(Q, &x);
		printf("\n出队元素:%d\n", x);
	}
	system("pause");
	return 0;
}

二.再说链队列

/***********************************************************
链队列的各种操作13-4-2.cpp
1.初始化队列
2.判断队空与否
3.取队头元素
4.入队
5.出队
6.主函数测试以上功能
***********************************************************/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

typedef struct Lnode
{
	int data;
	struct Lnode *next;
}LinkList;

typedef struct
{
	LinkList *front;
	LinkList *rear;
}LinkQueue;

int InQueue(LinkQueue *LQ)
{
	LinkList *p=(LinkList*)malloc(sizeof(LinkList));
	if(p==NULL)
	{
		printf("初始化失败!\n");
		return 0;
	}
	p->next=NULL;
	LQ->front=LQ->rear=p;
	return 1;
}

int EmptyQueue(LinkQueue *LQ)
{
	if(LQ->front==LQ->rear)
	{
		printf("队列空!\n");
		return 1;
	}
	return 0;
}

int EnQueue(LinkQueue *LQ, int x)
{
	LinkList *s=(LinkList *)malloc(sizeof(LinkList));
	if(s==NULL)
	{
		printf("分配空间失败!\n");
		return 0;
	}
	s->data=x;
	s->next=NULL;
	LQ->rear->next=s;
	LQ->rear=s;
	return 1;
}

int GetFront(LinkQueue *LQ, int *x)
{
	if(EmptyQueue(LQ))
	{
		printf("队空!\n");
		return 0;
	}
	*x=LQ->front->next->data;
	return 1;
}

int OutQueue(LinkQueue *LQ, int *x)
{
	LinkList *p;
	if(EmptyQueue(LQ))
	{
		printf("队空!\n");
		return 0;
	}
	p=LQ->front->next;
	*x=p->data;
	LQ->front->next=p->next;
	if(LQ->front->next==NULL)
	{
		LQ->rear=LQ->front;
	}
	free(p);
	return 1;
}

int main()
{
	LinkQueue *Q;
	Q=(LinkQueue *)malloc(sizeof(LinkQueue));
	LinkList *p;
	int n, x, fx;
	InQueue(Q);
	printf("请输入入队元素个数n:\n");
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1; i<=n; i++)
	{
		EnQueue(Q, i);
	}

	GetFront(Q, &fx);
	printf("队首元素:%d\n", fx);

	printf("输出队列元素:\n");
	for(p=Q->front->next; p!=NULL; p=p->next)
	{
		printf("%3d", p->data);
	}
	for(int i=1; i<=n; i++)
	{
		OutQueue(Q, &x);
		printf("\n出队元素:%d\n", x);
	}

	system("pause");
	return 0;
}
注意://1)链队列入队的死或坏,这个跟顺序队列入队就不一样了,顺序队列入队要先判断队满与否,因为数组有边界,但是链队列是用链表存储的,没有边界,所以不用判断队列满
//2)与顺序队列一样,出队要判断队空与否。)出队和GetFront非常像。
//3)出队的时候,front一直没有变,只不过是把front的Next给做掉了。
	//4)这个链队列出队要注意如果只剩下一个节点情况(删除完之后LQ->front->next==NULL),这是LQ->rear是游离的,一定要将LQ->front赋给rear

运行结果截图:



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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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顺序栈和链队列的基本操作

队列遵循先进先出的原则,保证了元素的顺序性,先入队的元素先出队。但是只支持在两端进行操作,限制了数据的插入和删除方式 ,且不能直接访问队列中间的元素,需要依次出队才能访问。栈结构在递归算法的实现中具有重要作用,可以方便地保存和恢复函数调用的状态,但是栈只允许在栈顶进行插入和删除操作,限制了数据的操作方式。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈,它是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素;从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

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【数据结构】顺序队列、循环队列、链队列的实现和相关操作

队列(queue)是只允许在一端进行插入操作,在另一端进行删除操作的线性表,队列的特点是允许插入的一端称为队尾(rear),允许删除的一端称为队头(front)。向队列中插入新的数据元素称为入队。从队列中删除队头元素称为出队。

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队列——队列的定义及基本操作(顺序存储队列和链队列的初始化、入队、出队、判空等)

文章目录队列队列的存储队列的基本操作顺序存储下队列的基本操作实现循环队列链式存储下队列的基本操作实现 队列  队列(Queue)简称队,也是一种操作受限的线性表,只允许在表的一端进行插入而在表的另一端进行删除。向队列中插入元素称为入队或进队,删除元素称为出队或离队。最早进队的也是最早出队的,故其操作特性是先进先出FIFO(First In First Out),故又称为先进先出的线性表。 队头Front:允许删除的一端,又称队首。 队尾Rear:允许插入的一端。 队列的存储  队列的存储一般分为两种:

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实验3:栈和队列的基本操作实现及其应用——顺序队列和链队列

实验3:栈和队列的基本操作实现及其应用一、实验目的1、   熟练掌栈和队列的结构特点,掌握栈和队列的顺序存储和链式存储结构和实现。2、      学会使用栈和队列解决实际问题。二、实验内容1、自己确定结点的具体数据类型和问题规模:分别建立一个顺序栈和链栈,实现栈的压栈和出栈操作。分别建立一个顺序队列和链队列,实现队列的入队和出队操作。2、设计算法并写出代码,实现一个十将二进制转换成2进制数。3、选...

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【数据结构初阶】一文详解顺序栈和链队列的基本操作

【数据结构初阶】一文详解栈的基本操作和相关OJ题

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eric802
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