剑指offer-用两个栈实现队列

本文介绍了一种使用两个栈来实现队列的数据结构方法。通过将一个栈用于存储队列元素,另一个栈作为中转,实现在队列的push操作中保持元素的先进先出特性。当需要push新元素时,将第一个栈的所有元素转移到中转栈,并将新元素压入栈底,再将中转栈的元素回退到第一个栈,以此达到队列的操作效果。

题目描述

用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。

解题思路:

由于栈具有先进后出(FILO)的特点,而队列为先进先出(FIFO),题目为利用两个栈实现队列,因此其中一个栈存储队列,另一个栈作为中转,在队列每次push新元素的时候,将第一个栈中的元素全都推进中转栈,并将新元素放置在栈底,最终将中转栈中的元素回退,实现队列。

/**
 * 用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型
 * @author cliam
 * @date 2019年3月5日
 */

public class QueueByStack {
	Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
    
    public void push(int node) {
        while (!stack1.empty()) {
			stack2.push(stack1.pop());
		}
        stack2.push(node);
        while (!stack2.empty()) {
			stack1.push(stack2.pop());			
		}
    }
    
    public int pop() {
    	return stack1.pop();
    }
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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