【剑指offer】栈的压入、弹出序列

栈的压入、弹出序列


题目描述

输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的)

解题思路

首先需要一个辅助栈来存储输入栈中遍历过的元素
1、将输入栈中的元素压入辅助栈,直到与输出栈中的元素相同(包含与输出栈相同的元素)
输出栈中第一个元素是4,将输入栈中的元素1,2,3,4压入辅助栈,此时辅助栈的栈顶元素 与输出栈的第一个元素相同,停止压栈

2、删除辅助栈的栈顶元素(与输出栈中相同的那个元素)

3、遍历到输出栈的下一个元素,若此时辅助栈的栈顶元素与之相同,则进行出栈操作;若此时辅助栈的栈顶元素与之不相同,则继续遍历输出栈,并将遍历到的元素压入辅助栈

4、当遍历完输入栈还没有找到与输出栈相同的元素,则表示输出栈中的序列不是输入栈的弹出序列;若辅助栈为空,则表示输出栈中的序列式输入栈的弹出序列

代码实现
class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int> pushV,vector<int> popV) 
    {
		//题目中已经说明输入栈与输出栈的长度相等,则只判断pushV.size() == 0 也可以
        if(pushV.size() == 0 || popV.size() == 0 || pushV.size() != popV.size())
        {
            return false;
        }
        
        stack<int> m_data;
        
        for(int i = 0, j = 0; i < pushV.size(); i++)
        {
            m_data.push(pushV[i]);
            while(j < popV.size() && m_data.top() == popV[j])
            {
                m_data.pop();
                j++;
            }
        }
        return m_data.empty();
    }
};
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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