java数据结构与算法刷题-----LeetCode225:用队列实现栈

使用moveit控制机械臂 位置设置:`target_pose.position.x = 0.12`, `target_pose.position.y = 0.41`, 和 `target_pose.position.z = 0.44` 分别设置了机械臂末端执行器的X, Y, 和 Z坐标。设定目标位置:`group.set_pose_target(target_pose)` 这一命令将之前定义的目标位置和姿态设置为当前机械臂组的目标,为接下来的路径规划做准备。在机械臂控制的过程中,设定精确的目标位置和姿态是实现精确操作的关键步骤。 阅读详情
java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/123063846

在这里插入图片描述

  1. 思路分析
  1. 队列是先入先出,栈是先入后出。所以没办法,我们必须保证出队列时,先入的最后出队列
  2. 因此,只能保证每添加一个元素,就进行一次队列元素顺序跳转,让当前元素,循环移动到最后面。保证它最先出队列。从而实现栈的----先入的后出,后入的先出
  3. 很简单,添加元素后,只需进行for (int i = 0; i < queue.size()-1 ; i++)queue.offer(queue.poll());
  1. 为什么是queue.size()-1呢?因为我们添加完当前元素后,整个队列长度就+1了
  2. 此时我们要将旧的元素,全部移动到新的元素后面,那么新元素是不需要移动的。所以只需移动size-1个。
  1. 代码
    在这里插入图片描述
class MyStack {
    Queue<Integer> queue ;

    public MyStack() {
         queue = new LinkedList<Integer>();
    }

    /**
        一个队列 O(n)
        push 1
        queue: 1

        push 2
        queue : 1 2

        此时要将前面的元素移到它后面,达到先入后出效果,也就是把2前面的移到后面
        queue : 2 1

        push 3
        queue :2 1 3
        将3 前面的移到后面
        queue :3 2 1
     */
    public void push(int x) {
        int n = queue.size();//注意这里,要先保存长度
        queue.offer(x);//这里添加后,queue的长度就变化了,
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            queue.offer(queue.poll());
        }
        // for (int i = 0; i < queue.size() ; i++)queue.offer(queue.poll());
    }

    public int pop() {
        return queue.poll();
    }

    public int top() {
        return queue.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return queue.isEmpty();
    }

}

/**
 * Your MyStack object will be instantiated and called as such:
 * MyStack obj = new MyStack();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

刷题一定要坚持,总结套路,不单单要把题做出来,要举一反三,也要参考别人的思路,学习别人解题的优点,找出你觉得可以优化的点。

  1. 单链表解题思路:双指针、快慢指针、反转链表、预先指针
  1. 双指针:对于单链表而言,可以方便的让我们遍历结点,并做一些额外的事
  2. 快慢指针:常用于找链表中点,找循环链表的循环点,一般快指针每次移动两个结点,慢指针每次移动一个结点。
  3. 反转链表:通常有些题,将链表反转后会更好做,一般选用三指针迭代法,递归的空间复杂度有点高
  4. 预先指针:常用于找结点,比如找倒数第3个结点,那么定义两个指针,第一个指针先移动3个结点,然后两个指针一起遍历,当第一个指针遍历完成,第二个指针指向的结点就是要找的结点
  1. 数组解题思路:双指针、三指针,下标标记
  1. 双指针:多用于减少时间复杂度,快速遍历数组
  2. 三指针:多用于二分查找,分为中间指针,左和右指针
  3. 下标标记:常用于在数组范围内找东西,而不想使用额外的空间的情况,比如找数组长度为n,元素取值范围为[1,n]的数组中没有出现的数字,遍历每个元素,然后将对应下标位置的元素变为负数或者超出[1,n]范围的正数,最后没有发生变化的元素,就是缺少的值。
  4. 差分数组:对差分数组求前缀和即可得到原数组
  1. 用差值,作为下标,节省空间找东西。比如1900年到2000年,就可以定义100大小的数组,每个数组元素下标的查找为1900。
  2. 前缀和数组,对于数组 [1,2,2,4],其差分数组为 [1,1,0,2],差分数组的第 ii个数即为原数组的第 i-1 个元素和第 i个元素的差值,也就是说我们对差分数组求前缀和即可得到原数组
  1. 前缀和:假设有一个数组arr[1,2,3,4]。然后创建一个前缀和数组sum,记录从开头到每个元素区间的和。第一个元素是0。第二个元素,保存第一个和sum[1] = sum[0]+arr[0],第二个元素,保存第二个和sum[2] = sum[1]+arr[1]
  2. 位运算,异或。不使用额外空间找东西可用
  1. 任何数异或0 都为本身。a^0 = a
  2. 自己异或自己 = 0。a^a = 0
  3. 满足交换律:aba = baa = b(aa) = b^0 = b
  1. 栈解题思路:倒着入栈,双栈
  1. 倒着入栈:适用于出栈时想让输出是正序的情况。比如字符串’abc’,如果倒着入栈,那么栈中元素是(c,b,a)。栈是先进后出,此时出栈,结果为abc。
  2. 双栈:适用于实现队列的先入先出效果。一个栈负责输入,另一个栈负责输出。
运维简历优化指南,DeepSeek助您运维简历秒变高分! 例如,当掌握了新的运维技术,如 Serverless 架构的运维管理,就将其添加到简历的专业技能部分,并简要描述在相关项目中的应用情况和成果,如 “在 [项目名称] 中,负责 Serverless 架构的运维工作,成功实现了应用的低成本、高弹性运行,降低了运维成本 30%”。上传简历至 DeepSeek,并输入指令:“请根据以下岗位招聘要求,帮我重新解构我的简历,按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评价→技能证书】的模块,输出一份符合下述岗位的简历,提升我的求职竞争力。 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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ydenergy_殷志鹏
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