用数组实现栈(Stacks)、队列(Queue)和双向链表(Doubly Linked List)的伪代码

栈和队列部分伪代码 栈和队列部分伪代码 1、设单链表的表头指针为LLL,结点结构由datadatadata和nextnextnext两个域构成,其中datadatadata域为字符型。试设计算法判断该链表的全部nnn个字符是否中心对称。例如XYX、XYYXXYX、XYYXXYX、XYYX都是中心对称 文字思想: 1)设计一个求单链表表长函数CalLength 2)创建一个链栈B,初始时B->next = NULL,若L的表长len为奇数,则L依次遍历len/2个结点并将其依次入栈B,L = L->next,L和 阅读详情

具体解释来自《挑战程序设计竞赛2:算法和数据结构》,其它预备知识内容请自行查询维基百科。

用数组实现栈(Stacks)、队列(Queue)和双向链表(Doubly Linked List)的伪代码

栈(Stacks)

/*Program-4.1 用数组实现栈*/

initalize()
    top=0;

isEmpty()
    return top==0;
    
isFull()
    return top>=MAX-1;
    
push(x)
    if isFull()
        error;
    top++;
    S[top]=x;
    
pop()
    if isEmpty()
        error;
    top--;
    return S[top+1];

队列(Queue)

/*Program-4.2 用数组实现队列*/

initalize()
    head=tail=0;

isEmpty()
    return head==tail;
    
isFull()
    return head==(tail+1)%MAX;
    
enqueue(x)
    if isFull()
        error;
    Q[tail]=x;
    if tail+1==MAX
        tail=0;
    else
        tail++;
    
dequeue()
    if isEmpty()
        error;
    x=Q[head];
    if head+1==MAX;
        head=0;
    else
        head++;
    return x;

双向链表(Doubly Linked LIst)

/*Program-4.2 用数组实现队列*/

//结点
struct Node{
    int key;
    Node *prev,*next;
};

//初始化
Node *nil;

void init(){
    nil=(Node *)malloc(sizeof(Node));
    nil->next=nil;
    nil->prev=nil;
}

//插入元素
void insert(int key){
    Node *x=(Node *)malloc(size(Node));
    x->key=key;
    x->next=nil->next;
    nil->next->prev=x;
    nil->next=x;
    x->prev=nil;
}

//搜索元素
Node* listSearch(int key){
    Node *cur=nil->next;
    while(cur!=nil&&cur->key!=key){
        cur=cur->next;
    }
    return cur;
}

//删除元素
void deleteNode(Node *t){
    if(t==nil) return;
    t->prev->next=t->next;
    t->next->prev=t->prev;
    free(t);
}

void deleteFirst(){
    deleteNode(nil->next);
}

void deleteLast(){
    deleteNode(nil->prev);
}

void deleteKey(int key){
    deleteNode(listSearch(key));
}


YOLOv8 | 损失函数改进,最新提出的Shape-IoU,有效涨点 作为检测器定位分支的重要组成,边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法,通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系,通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失,而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥补现有研究的不足,本文提出聚焦边框自身形状与尺度的边框回归方法。首先我们对边框回归特性进行分析,得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。 阅读详情

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