C++栈实现

C++实现栈(链表模拟)【每一步详细深入讲解,代码清晰、简单、易懂】 链表则不同,每次入栈相当于在后面多链上一个节点,而出栈则是把最后一个节点设为。由于栈是一种较为简单的数据结构,用链表实现栈,逻辑上和数组差不多。数组实现栈时,每次入栈就相当于将数组中下一个位置填值。由于我们是用链表模拟栈,因此不会有栈满的情况。根据上面的分析,可以得出,我们需要一下数据。内置的在尾部插入函数,并递增栈顶迭代器。先判断时候为空,再执行操作。 阅读详情

1、栈(Stack)是一种线性存储结构,它具有如下特点:

(1)栈中的数据元素遵守“先进后出"(First In Last Out)的原则,简称FILO结构。

(2)限定只能在栈顶进行插入和删除操作。

2、栈的相关概念:

(1)栈顶与栈底:允许元素插入与删除的一端称为栈顶,另一端称为栈底。

(2)压栈:栈的插入操作,叫做进栈,也称压栈、入栈。

(3)弹栈:栈的删除操作,也叫做出栈。

3、栈的常用操作为:

(1)弹栈,通常命名为pop

(2)压栈,通常命名为push

(3)求栈的大小

(4)判断栈是否为空

(5)获取栈顶元素的值

4、栈的常见分类:

(1)基于数组的栈——以数组为底层数据结构时,通常以数组头为栈底,数组头到数组尾为栈顶的生长方向

(2)基于单链表的栈——以链表为底层的数据结构时,以链表头为栈顶,便于节点的插入与删除,压栈产生的新节点将一直出现在链表的头部

5、实例分析

       使用标准库的栈时, 应包含相关头文件,在栈中应包含头文件: #include< stack > 。定义:stack< int > s;

s.empty();         //如果栈为空则返回true, 否则返回false;
s.size();          //返回栈中元素的个数
s.top();           //返回栈顶元素, 但不删除该元素
s.pop();           //弹出栈顶元素, 但不返回其值
s.push();          //将元素压入栈顶
(1)基于数组的栈

#include <stack>
#include <iostream>
using namespace std;
 
int main()
{
    stack<int> mystack;
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i <= 10; i++){
        mystack.push(i);
    }
    cout << "size is " << mystack.size() << endl;
    while (!mystack.empty()){
        cout << " " << mystack.top();
        mystack.pop();
    }
    cout << endl;
    system("pause");
    return 0;
}
//size is 11
// 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

(2)基于单链表的栈

#include <iostream>
using namespace std;
template<class T>class Stack
{
private:
    struct Node
    {
        T data;
        Node *next;
    };
    Node *head;
    Node *p;
    int length;
 
public:
    Stack()
    {
        head = NULL;
        length = 0;
    }
    void push(T n)//入栈
    {
        Node *q = new Node;
        q->data = n;
        if (head == NULL)
        {
            q->next = head;
            head = q;
            p = q;
        }
        else
        {
            q->next = p;
            p = q;
        }
        length++;
    }
 
    T pop()//出栈并且将出栈的元素返回
    {
        if (length <= 0)
        {
            abort();
        }
        Node *q;
        int data;
        q = p;
        data = p->data;
        p = p->next;
        delete(q);
        length--;
        return data;
    }
    int size()//返回元素个数
    {
        return length;
    }
    T top()//返回栈顶元素
    {
        return p->data;
    }
    bool isEmpty()//判断栈是不是空的
    {
        if (length == 0)
        {
            return true;
        }
        else
        {
            return false;
        }
    }
    void clear()//清空栈中的所有元素
    {
        while (length > 0)
        {
            pop();
        }
    }
};
int main()
{
    Stack<char> s;
    s.push('a');
    s.push('b');
    s.push('c');
    while (!s.isEmpty())
    {
        cout << s.pop() << endl;
    }
    system("pause");
    return 0;
}

 

栈的基本函数C++实现        前两天自己照着一些博客仿写了栈的C++,其间也出了一些问题,但是通过调试,各个基本函数都得到了验证。当然可能存在我不知道的问题,如果有小伙伴验证我代码的时候出现了问题希望可以告知我一下,非常感谢。 代码如下: Stack.h文件 #pragma once //栈的基本函数实现 #include&lt;iostream&gt; #define STACK_INIT_SIZE ... 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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Shriven_雯
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