剑指offer-21栈的压入、弹出序列

本文介绍了一种算法,用于判断给定的两个整数序列,其中一个为栈的压入顺序,另一个是否可能为相应的弹出顺序。通过使用辅助栈进行模拟,对比弹出序列,最终确定其可能性。

题目描述
输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的)
分析:
1.建立一个辅助栈,将栈的压入序列压入到辅助栈中;
2.压入一个元素就与弹出序列(从栈底到栈顶)进行比较,如果辅助栈栈顶元素与弹出序列相等就弹出;
3.最后判断辅助栈元素是否被完全弹出(为空),如果为空返回true,否则返回false;

class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int> pushV,vector<int> popV) {
        if(pushV.size()==0){
            return false;
        }
        int i=0,j=0;
        vector<int> stack;
        for(i=0;i<pushV.size();i++){
            stack.push_back(pushV[i]);
            while(j<popV.size()&&stack.back()==popV[j]){
                stack.pop_back();
                j++;
            }
        }
        return stack.empty();
    }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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