LeetCode Implement Queue using Stacks 栈&队列

本文介绍了一种使用两个栈来实现队列基本操作的方法。通过不断转移栈内元素的位置,可以实现在队列尾部添加元素(push)、从队列头部移除元素(pop)、获取队列头部元素(peek)及判断队列是否为空(empty)等功能。

思路:

用两个栈实现队列的功能。

c++ code:

class Queue {
public:
    stack<int> s, tmp;
    // Push element x to the back of queue.
    void push(int x) {
        s.push(x);
    }

    // Removes the element from in front of queue.
    void pop(void) {
        while(s.size() > 1) {
            tmp.push(s.top());
            s.pop();
        }
        s.pop();
        while(tmp.size() > 0) {
            s.push(tmp.top());
            tmp.pop();
        }
    }

    // Get the front element.
    int peek(void) {
        while(s.size() > 1) {
            tmp.push(s.top());
            s.pop();
        }
        int v = s.top();
        while(tmp.size() > 0) {
            s.push(tmp.top());
            tmp.pop();
        }
        return v;
    }

    // Return whether the queue is empty.
    bool empty(void) {
        return s.empty();
    }
};
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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