【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方法。通过将入队操作限制在一个栈上,而出队操作则从另一个栈进行,以此来模拟队列的先进先出特性。当出队栈为空时,会将入队栈的所有元素转移到出队栈,从而实现队列的基本操作。

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。


import java.util.Stack;

public class TestStackToQueue {
    Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();

    public void push(int node) {
        stack1.push(node);
    }

    /**
     * 入栈--> 二二二】【二二二  -->出栈
     * 左边stack1 右边stack2,两个栈一起模拟一个队列
     * 入栈只到stack1,出栈只从stack2出
     * 只要stack2为空,就依次把stack1元素出栈然后入到stack2,则顺序颠倒,刚好符合队列定义
     */
    public int pop() {
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.empty()) {// stack1元素倒序入stack2
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.pop();
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestStackToQueue queue = new TestStackToQueue();
        queue.push(1);
        queue.push(2);
        queue.push(3);
        System.out.println(queue.pop());
        System.out.println(queue.pop());
        queue.push(4);
        System.out.println(queue.pop());
        queue.push(5);
        System.out.println(queue.pop());
        System.out.println(queue.pop());

    }
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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