单链表实现栈

本文介绍了一种使用链表实现栈的数据结构方法。通过定义链表节点结构和栈类,实现了基本的栈操作如Push(入栈)、Pop(出栈)、Top(获取栈顶元素)及IsEmpty(判断是否为空)等。此实现采用前插法,每次插入新的元素都会变成链表头部的下一个节点。
//链表实现栈 
//用一个表头为s的链表实现,所有插入的节点都变为到s的下一个节点。 

#include<new>
#include<iostream>

template <typename T> struct Node{
    T data;
    Node * next;
}; 

template <typename Type> class Stack{
    public:
        typedef Node<Type> * PtrToNode;
    private:    
        Node<Type> * s = NULL;//表头 
    public:
        bool IsEmpty()
        {
            return s->next == NULL;
         }
        void DisposeStack()
        {

        }
        void MakeEmpty()
        {
            if(  s != NULL )
                while( !IsEmpty())
                    Pop();

        }
        void Push( Type x )//入栈插入到表头的下一个节点 
        {
            PtrToNode tmp;
            tmp = new Node<Type>;
            tmp->data = x;
            tmp->next = s->next;
            s->next = tmp;//这里用前插完成栈的性质

        }
        Type Top ()
        {
            if( !IsEmpty() )
                return s->next->data;
            else
            {
                std::cout<<"This stack is empty"<<std::endl; 
                return 0;
            }

        } 
        void Pop()
        {
            PtrToNode first;

            if( IsEmpty() )
                std::cout<<" empty stack"<<std::endl;
            else
                {
                    first = s->next;
                    s->next = first->next;
                    delete first;
                }
        }
        Stack()
        {
            s = new Node<Type>;
            s->data = 0;
            s->next = NULL;
            MakeEmpty();
        }
        ~Stack()
        {
            MakeEmpty();
            delete s;
        }

};
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,深入理解算法流程中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,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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