[LeetCode] 232. 用栈实现队列

本文详细介绍了如何使用Python和C++实现一个队列,通过利用两个栈(一个用于输入,一个用于输出)来保持先进先出的特性。讲解了基本原理、代码实现及空栈处理策略。

[LeetCode] 232. 用栈实现队列

解题思路

两个数据结构的概念:

  • 栈:后进先出
  • 队列:先进先出

题目让我们用两个栈来实现一个队列,就是要让两个栈实现一个先进先出的数据结构。
思路是:「输入栈」会把输入顺序颠倒;如果把「输入栈」的元素逐个弹出放到「输出栈」,再从「输出栈」弹出元素的时候,则可以负负得正,实现了先进先出。

具体做法:

  • 可以把一个栈当做「输入栈」,把另一个栈当做「输出栈」。
  • 当 push() 新元素的时候,放到「输入栈」的栈顶,记此顺序为「输入序」。
  • 当 pop() 元素的时候,是从「输出栈」弹出元素。如果「输出栈」为空,则把「输入栈」的元素逐个 pop() 并且 push() 到「输出栈」中,这一步会把「输入栈」的栈底元素放到了「输出栈」的栈顶。此时负负得正,从「输出栈」的 pop() 元素的顺序与「输入序」相同。

python解法:

class MyQueue:
    def __init__(self):
        self.a = []
        self.b = []

    def push(self, x: int) -> None:
        while self.b:
            self.a.append(self.b.pop())
        self.a.append(x)
        while self.a:
            self.b.append(self.a.pop())

    def pop(self) -> int:
        return self.b.pop()

    def peek(self) -> int:
        return self.b[-1] 


    def empty(self) -> bool:
        return len(self.b) == 0


C++解法

class MyQueue {
private:
    stack<int> inStack, outStack;

    void in2out() {
        while (!inStack.empty()) {
            outStack.push(inStack.top());
            inStack.pop();
        }
    }

public:
    MyQueue() {}

    void push(int x) {
        inStack.push(x);
    }

    int pop() {
        if (outStack.empty()) {
            in2out();
        }
        int x = outStack.top();
        outStack.pop();
        return x;
    }

    int peek() {
        if (outStack.empty()) {
            in2out();
        }
        return outStack.top();
    }

    bool empty() {
        return inStack.empty() && outStack.empty();
    }
};

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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