JavaScript实现栈数据结构

本文介绍了栈这一高效的数据结构,详细解释了其作为一种先入后出结构的特点,并通过类似餐厅一叠盘子的例子来形象说明。文章还提供了栈的基本操作如push、pop、peek等的实现代码,并展示了如何利用栈进行进制转换。

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栈的介绍

栈是和链表相似的数据结构,相对来说更加的高效,因为它只能在栈顶进行插入和删除操作,实现起来更加的简单,而且很快。从表达式求值到函数的调用,都可以看到栈的使用。栈这种数据结构,我们可以具体的类似于餐厅里面的一叠盘子,每次我们取盘子都只能从最上面拿,放盘子只能放在最上面,所以栈是一种先入后出的数据结构。具体的操作有pop()入栈,push()出栈peek()方法只访问栈顶的元素,但是不删除它。下面看具体的实现方法。

//datastore保存元素,top记录栈顶的位置
function stack() {
    this.dataStore = [];
    this.top       = 0;
    this.push      = push;
    this.pop       = pop;
    this.peek      = peek;
    this.length    = length;
    this.clear     = clear;
}

function push( element ) {
    this.dataStore[ this.top++ ] = element;
    //this.dataStore.push(  )
}

function pop() {
    return this.dataStore[--this.top];
}

function peek() {
    return this.dataStore[ this.top - 1 ];
}

function length () {
    return this.top;
}

function clear () {
    this.top = 0 ;
}

//测试用例
// var stack = new stack();
// stack.push("dafei");
// stack.push("dafei2");
// stack.push('dafei3');
// console.log( stack.length() );
// console.log( stack.peek() );
// var pop =  stack.pop()
// console.log( pop );
// console.log( stack.peek() );
// stack.clear();
// console.log( stack.length() )
// console.log( stack.peek() );

使用栈进制转换

function mulBase ( num , base ) {
    var s = new stack();
    do {
        s.push(num%base);
        num = Math.floor( num /= base );
    } while( num > 0 );
    var rel = "";
    while( s.length() > 0 ) {
        rel += s.pop();
    }
    return rel;
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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