c++ 语言程序设计(第四版)郑莉 用链表实现栈

C++链表实现栈
本文介绍了一种使用C++链表实现栈的方法,该方法可以无缝替换原有的数组实现,适用于计算器程序。文章提供了完整的Stack类定义,包括压栈、弹栈等基本操作,并讨论了与const潜在的冲突。

c++ 语言程序设计(第四版)郑莉 用链表实现栈

仿照着教材中用数组实现栈的程序写了一个用链表实现的栈,与原来的栈接口一样,可以用此Stack.h直接替换原来的文件运行计算器的程序,不过得把之前的"LinkedList.h"和"Node.h"添加到工程中。
不过我并没有检验这个栈的其他功能,没用验证别的逻辑错误,只是测试了一些简单的计算器的功能。水平有限,如果有错误还请指正,谢谢!

//Stack.h
//
// Created by LYH on 2020/6/20.
//

#ifndef STACK_H
#define STACK_H

#include <cassert>
#include "LinkedList.h"

template<class T , int SIZE = 50>
class Stack{
private:
    LinkedList<T> list;
    int top;
public:
    Stack();
    void push(const T &item);
    T pop();
    void clear();
    const T &peek() const;
    bool isEmpty() const;
    bool isFull() const;
};


template<class T , int SIZE>
Stack<T,SIZE>::Stack():top(-1) { }
//压栈和弹栈都是在链表的Front进行的
template<class T , int SIZE>
void Stack<T,SIZE>::push(const T &item) {
    assert(!isFull());
    list.insertFront(item);
    top++;
}

template<class T , int SIZE>
T Stack<T,SIZE>::pop(){
    assert(!isEmpty());
    list.reset();
    T temp=list.data();
    list.deleteFront();
    top--;
    return temp;
}

template<class T,int SIZE>
void Stack<T,SIZE>::clear(){
    top=-1;
    while(!list.isEmpty()){
        list.deleteFront();
    }
}

template<class T,int SIZE>
const T &Stack<T,SIZE>::peek() const{
    //list.reset();//保证链表的指针一直是在Front,与const冲突,注释后不影响
    return list.data();
}

template<class T , int SIZE>
bool Stack<T,SIZE>::isEmpty() const {
    return top == -1;
}

template<class T,int SIZE>
bool Stack<T,SIZE>::isFull() const {
    return top == SIZE - 1;
}
#endif //STACK_H

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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