232. Implement Queue using Stacks

本文介绍了一种使用两个栈来实现队列数据结构的方法。通过巧妙地切换元素在两个栈之间的移动,可以实现队列的基本操作:push、pop、peek和empty。这种实现方式在某些场景下可以提供比传统队列更高效的操作。

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

Implement the following operations of a queue using stacks.

  • push(x) – Push element x to the back of queue.
  • pop() – Removes the element from in front of queue.
  • peek() – Get the front element.
  • empty() – Return whether the queue is empty.

Example:

MyQueue queue = new MyQueue();

queue.push(1);
queue.push(2);  
queue.peek();  // returns 1
queue.pop();   // returns 1
queue.empty(); // returns false
class MyQueue {  
    
    Stack<Integer> s1 = new Stack<>();
    Stack<Integer> s2 = new Stack<>();
    /** Initialize your data structure here. */
    public MyQueue() {
    }
    
    /** Push element x to the back of queue. */
    public void push(int x) {
        while(!s2.empty()){
            s1.push(s2.pop());
        }
        s1.push(x);
    }
    
    /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
    public int pop() {
        while(!s1.empty()){
            s2.push(s1.pop());
        }
        return s2.pop();
    }
    
    /** Get the front element. */
    public int peek() {
        while(!s1.empty()){
            s2.push(s1.pop());
        }
        return s2.peek();
    }
    
    /** Returns whether the queue is empty. */
    public boolean empty() {
        return s2.empty() && s1.empty();
    }
} 
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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