剑指offer66题--Java实现,c++实现和python实现 5.用两个栈实现一个队列

本文介绍如何使用两个栈实现队列的基本操作,包括Push和Pop。通过C++、Java和Python三种语言的代码示例,详细展示了算法的具体实现过程。

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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。
c++实现

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

    int pop() {
       int val;
        if(!stack2.empty())
        {
            val=stack2.top();
            stack2.pop();
        }
        else
        {
            while(!stack1.empty())
            {
                stack2.push(stack1.top());
                stack1.pop();
            }
            val=stack2.top();
            stack2.pop();
        }
        return val;
    }

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

Java实现

import java.util.Stack;

public class Solution {
    Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
     
    public void push(int node) {
        stack1.push(node);
    }
     
    public int pop() {
        if(stack1.empty()&&stack2.empty()){
            throw new RuntimeException("Queue is empty!");
        }
        if(stack2.empty()){
            while(!stack1.empty()){
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.pop();
    }
}

python实现

class Solution:
    def __init__(self):
        self.stack1 = []
        self.stack2 = []
    def push(self, node):
        self.stack1.append(node)
    def pop(self):
        if len(self.stack2) != 0:
            return self.stack2.pop()
        while len(self.stack1) !=0:
            self.stack2.append(self.stack1.pop())
 
        return self.stack2.pop()
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析技术实现,还附有完整的代码示例实验数据,帮助读者更好地理解实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证开源社区的建议。
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