栈的实现

本文介绍了一种使用C++标准库中的vector来实现栈的数据结构的方法。该栈支持基本操作如push、pop和top等,并提供了示例代码进行验证。

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栈比较简单就不说了,这里是用vector实现的,链表的话也差不多。

#ifndef STACK_H
#define STACK_H

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

template<typename Comparable>
class stack
{
public:
    stack() : topOfStack(-1) {}
    int size() const
    {
        return theArray.size();
    }
    bool isEmpty() const
    {
        return *this.size() == 0;
    }
    void push(const Comparable & x)
    {
        theArray.push_back(x);
        ++topOfStack;
    }
    Comparable pop()
    {
        --topOfStack;
        theArray.pop_back();
        return theArray.back();
    }
    Comparable top() const
    {
        return theArray.back();
    }
private:
    vector<int> theArray;
    int topOfStack;
};
#endif // STACK_H

测试

#include "stack.h"

int main(int argc, char *argv[])
{
    stack<int> test;
    for(int i = 0; i < 10; ++i)
        test.push(i);
    cout << "长度:" << test.size() << endl;
    cout << "栈顶元素:" << test.top() << endl;
    test.pop();
    cout << "长度:" << test.size() << endl;
    cout << "栈顶元素:" << test.top() << endl;
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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