LeetCode 剑指 Offer 09. 用两个栈实现队列

本文介绍了如何使用两个栈实现队列的数据结构,详细解释了appendTail(在队尾添加)和deleteHead(在队头删除)的操作原理,以及如何确保先进先出的特性。适合理解堆栈与队列转换的应用场景。

用两个栈实现一个队列。队列的声明如下,请实现它的两个函数 appendTail 和 deleteHead ,分别完成在队列尾部插入整数和在队列头部删除整数的功能。(若队列中没有元素,deleteHead 操作返回 -1 )

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/yong-liang-ge-zhan-shi-xian-dui-lie-lcof
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题目的意思呢就是用两个堆栈来实现队列的功能,队列有两个功能一个是入,一个是出。

进入第一个堆栈,从第二个堆栈出。第一个堆栈通过第二个堆栈来调整顺序,进了堆栈1再进堆栈2,这样顺序就对了。然后呢,一定要等堆栈2没有东西了再进入堆栈2,不然就达不到先进先出的效果了。

class CQueue {
    Deque<Integer> stack1;
    Deque<Integer> stack2;

    public CQueue() {
        stack1 = new LinkedList<Integer>();
        stack2 = new LinkedList<Integer>();
    }
    
    public void appendTail(int value) {
        stack1.push(value);
    }
    
    public int deleteHead() {
        if(!stack2.isEmpty()){
            return stack2.pop();
        }else if(stack1.isEmpty()){
            return -1;
        }else{
            while(!stack1.isEmpty()){
                stack2.push(stack1.pop());
            }
            return stack2.pop();
        }
    }
}

/**
 * Your CQueue object will be instantiated and called as such:
 * CQueue obj = new CQueue();
 * obj.appendTail(value);
 * int param_2 = obj.deleteHead();
 */
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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