剑指Offer7(两个栈实现队列)

本文介绍了一种使用两个栈来模拟队列操作的方法。通过将数据先压入栈1,再按需转移到栈2,可以实现先进先出的队列特性。特别地,文章详细解释了如何通过条件判断避免数据顺序错误,并给出了完整的C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

栈的原理是先进后出,而队列的原理是先进先出,因此我们很容易下想到将数据先放到栈1,然后将栈1的数据一次pop出到栈2,这样到了栈2再pop时,数据就是和一开始进入栈1的顺序一样了。

但是我们需要考虑一个问题,那就是栈2是不是有值的情况,每次当栈1的数据pop到栈2时,我们都需要判断栈2的数据是不是为空。比如:先向栈1push三个数据1、2、3,这个时候按照栈的规律将数据一次pop到栈2,即为:3、2、1,这个时候对于栈2来说,我们pop的顺序就是想要的,这里我们先pop两次,即为:1、2,好,重点来了,3留在了栈2中,如果这个时候我们再push数据呢?

是的,我们需要考虑这种情况。栈1继续接收数据:4,则4需不需要pop到栈2呢,如果进去了,栈2就变成了:3、4,是的3成为了栈底,4成了栈顶,这个时候再pop栈2的话顺序就错了,因为我们想要pop的是3,那么怎么解决呢?

我们可以加一个判断,只要栈2不为空,就不想其中push数据,也就是说4这个值继续留在栈1中,等到栈为空的时候才可以push数据。那么对于栈1会不会有影响呢,答案是不会。之前的4已经留在了栈1中,如果这个这个时候又push的数据5,栈1变成:4、5,我们很惊喜的发现这个顺序依然是符合我们想要的结果的,因为如果这个时候栈2为空,将栈1的数据一次push到栈2的时候,栈2的数据为:5、4,然后我们pop数据,出来的依次是:4、5。

程序源码:

#include<iostream>
#include<stack>


using namespace std;

class solution
{
public:
	void push(int node)
	{
		stack1.push(node);  //将数据压入到栈1
	}
	int pop()
	{
		int temp;
		if(stack2.empty())  //判断栈2是否为空,若为空则将栈1的数据压入到栈2中
		{	
			while(!stack1.empty())
			{
				stack2.push(stack1.top());
				stack1.pop();
			}
		}
		temp=stack2.top(); 
		stack2.pop();
		return temp;
	}

private:
	stack<int>stack1;
	stack<int>stack2;
};

int main()
{
	solution tmp;
	tmp.push(1);
	tmp.push(2);
	tmp.push(3);
	cout<<tmp.pop()<<" ";
	cout<<tmp.pop()<<" ";
	tmp.push(4);
	cout<<tmp.pop()<<" ";
	tmp.push(5);
	cout<<tmp.pop()<<" ";
	cout<<tmp.pop()<<" ";
	return 0;
}

结果展示:


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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值