双栈排序

本文介绍了一种利用两个栈实现升序排序的算法。该算法仅使用一个额外的栈来存储临时数据,并且不能将元素复制到其他数据结构中。通过对原始栈中的元素进行特定的操作,最终可以得到一个升序排列的新栈。

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请编写一个程序,按升序对栈进行排序(即最大元素位于栈顶),要求最多只能使用一个额外的栈存放临时数据,但不得将元素复制到别的数据结构中。

给定一个int[] numbers(C++中为vector&ltint>),其中第一个元素为栈顶,请返回排序后的栈。请注意这是一个栈,意味着排序过程中你只能访问到第一个元素。

测试样例:
[1,2,3,4,5]

返回:[5,4,3,2,1]


import java.util.*;

public class TwoStacks {
 public ArrayList<Integer> twoStacksSort(int[] numbers) {
        Stack<Integer> origin = new Stack<Integer>();
        Stack<Integer> res = new Stack<Integer>();
        for (Integer num : numbers) {
            origin.push(num);
        }
        while (origin.size() > 0 && origin.peek() != null) {
            int num = origin.pop();
            if (res.size() == 0 || num >= res.peek()) {
                res.push(num);
            } else {
                int count = 0;
                while (res.size() > 0 && num < res.peek()) {
                    count++;
                    origin.push(res.pop());
                }
                res.push(num);
                while (count > 0) {
                    res.push(origin.pop());
                    count--;
                }
            }
        }
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
        while (res.size() > 0 && res.peek() != null) {
            result.add(res.pop());
        }
        return result;
    }
}

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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