基于动态分配(非数组)的栈实现括号匹配

C++栈数据结构:从数组与链表实现到括号匹配与表达式求值 栈作为一种基础数据结构,其核心原理在于后进先出的操作特性,能够高效模拟具有最近相关性的处理过程。在技术价值上,栈不仅是函数调用、递归实现的内存管理基石,也是简化复杂算法逻辑的关键工具。通过数组或链表实现栈结构,可以深入理解动态内存管理、深拷贝等C++核心概念。在实际应用场景中,栈被广泛用于括号匹配检查、表达式求值以及将递归算法改写为迭代形式。本文以C++为例,详细剖析了栈的两种经典实现方式,并探讨了其在解决实际问题中的具体应用,帮助开发者从原理到实践全面掌握这一数据结构。 阅读详情

//详情见注释欢迎大家交流

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
using namespace std;
#define Max 100
#define incSize 10  //每次扩展空间大小(10个单位元素大小)
bool matchStr(char a, char b);
//栈的链式存储 
/*typedef struct sNode 
{
	int data;
	struct sNode *next; 
} *LiStack;*/
typedef struct
{
	int stackSize ;//当前栈的大小(以元素为单位基准) 
	char *base; //栈基地址 
	char *top; //栈顶指针 指向栈顶元素的下一位置 
} sqStack;

//初始化栈 
bool initStack(sqStack &s)
{
	s.base = (char*)malloc(sizeof(char)*Max);
	if(!s.base) //分配失败 
		return false;
	s.top = s.base; //初始为空栈 
	s.stackSize = Max;//栈的初始大小 
	return true;
} 
//栈判空
bool emptyStack(sqStack s)
{
	if(s.top == s.base)
		return true;
	else 
		return false;
}
//入栈
bool pushStack(sqStack &s, char e)
{
	if(s.top - s.base >= s.stackSize) //栈满扩展空间 
	{
		s.base = (char*)realloc(s.base, s.stackSize + sizeof(char) * incSize);
		if(!s.base)
			 return false;
		s.top = s.base + s.stackSize; //初始基地址+栈的初始大小 
		s.stackSize += incSize;
	}
	*s.top++ = e;//先赋值在+1 
	return true;
} 

//出栈
bool popStack (sqStack &s, char &e)
{
	if(s.top == s.base) //栈为空
		return false;
	e = *--s.top; //s.top改变 
	return true;
} 

//取栈顶
bool getTop(sqStack s, char &e)
{
	if(s.top == s.base) //栈为空
		return false;
	e = *(s.top - 1); //s.top不变 
	return true;
} 
//比较括号是否匹配 
bool matchStr(char a, char b)
{
	if((a == '('&& b == ')') || (a == '[' && b == ']') || (a == '{' && b == '}'))
		return true;
	else
		return false;	
}

int main()
{
	//括号匹配
	sqStack s; 
	initStack(s);
	char f[10];
	cin >> f; 
	char ch;//存放栈顶元素 
	//输入括号 
	for(int i = 0; i < strlen(f); i++)
	{
		switch(f[i])
		{
				case '(':
				case '[':
				case '{': 
				pushStack(s,f[i]);	
					break;
				case ')':
				case ']':
				case '}': 
				if(emptyStack(s)) //栈空右括号进不去 
				{
					cout << "右括号多余!" << endl; 
					return 0;
				}
				else //当前栈内为左括号 
				{
					getTop(s,ch); 
					if(matchStr(ch,f[i])) 
						popStack(s,ch);//左括号匹配成功出栈 
					else
					{
						cout << "左右括号不匹配!" << endl; 
						return 0;	
					}
						
				}
		}//switch 
	}//for 
	if(emptyStack(s))
		cout << "匹配成功!" << endl;
	else //右括号进不去剩余左括号 
		cout << "左括号多余"<< endl; 
	return 0;
}



 

数据结构第三章——栈与队列 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考栈是只允许在表的一端进行插入和删除操作的线性表,队列也是一种操作受限的线性表,只允许在表的一端进行插入,在表的另一端进行删除。操作特性时先进先出。循环队列即将队列想像成为一个环状空间(但实际上该怎么存还怎么存),从逻辑上将队列视为环初始时:Q.front=Q.rear=0; 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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栈。

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