stack和queue专题
文章目录
- stack
- 最小栈
- 题目解析
- 代码
- 栈的压入弹出序列
- 题目解析
- 代码
- queue
- 二叉树的层序遍历
- 题目解析
- 代码
stack
stack和queue都是空间适配器
最小栈
最小栈的题目链接
题目解析
- minst是空就进栈,或者是val <= minst.top()就进栈
代码
class MinStack {
public:MinStack() {}void push(int val) {st.push(val);if(minst.empty() || val <= minst.top()){minst.push(val);}}void pop() {if(st.top() == minst.top()){minst.pop();} st.pop();}int top() {return st.top(); }int getMin() {return minst.top(); }
private:stack<int> st;stack<int> minst;
};
栈的压入弹出序列
栈的压入弹出序列
题目解析
1.入栈序列入栈一个值(一个一个地入栈)
2.栈顶元素跟出栈序列是否匹配,持续出
3.不匹配看入栈是否已经入完了,没有入完继续入,入完了就结束了
代码
class Solution
{
public:bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) {size_t popi = 0;stack<int> st;for(auto& ch : pushV){// 入栈st.push(ch);// 入栈和出栈元素匹配// 栈不为空取栈顶元素,一种特殊情况// 1,2,3,4,5 4,3,2,1,5// 栈会为空,不加!st.empty(),会崩溃// 持续出栈while(!st.empty() && st.top() == popV[popi]){st.pop();++popi;}}// 如果栈为空就返回true,都出完了// 如果栈为假就返回false,popV出不了了,就不匹配return st.empty();}
};
queue
二叉树的层序遍历
二叉树的层序遍历
题目解析
根节点出队列,把根节点的孩子入队列
1.设置一个变量记录当前层的节点个数
2.一层一层出,队列的size就是当前层的size
因为出一个节点就把它的孩子带入,只有它的孩子在队列中,所以队列的size就是当前层的levelSize
代码
class Solution
{
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {vector<vector<int>> vv;queue<TreeNode*> q;size_t levelSize = 0;if(root){q.push(root);levelSize = 1;}while(!q.empty()){vector<int> v;while(levelSize--){TreeNode* front = q.front();v.push_back(front->val);q.pop();if(front->left)q.push(front->left);if(front->right)q.push(front->right);} vv.push_back(v);levelSize = q.size();}return vv;}
};
相关文章:

stack和queue专题
文章目录 stack最小栈题目解析代码 栈的压入弹出序列题目解析代码 queue二叉树的层序遍历题目解析代码 stack stack和queue都是空间适配器 最小栈 最小栈的题目链接 题目解析 minst是空就进栈,或者是val < minst.top()就进栈 代码 class MinStack { public:M…...

【Vue】点击侧边导航栏,右侧main对应显示
需求:点击侧边导航栏,右侧main对应显示 通过v-if或v-show等指令来控制不同内容的显示隐藏来实现 注意: 使用v-if时候进行导航栏切换,右侧显示区域可能会出现样式错乱;使用v-show则不会出现此错误 <template>&…...
【Debug】django.db.utils.OperationalError: (1040, ‘Too many connections‘)
报错: django.db.utils.OperationalError: (1040, ‘Too many connections‘) 排查 可能是Mysql的连接数量超过了允许的最大连接数量; 查看Mysql允许最大连接数量: -- 查看允许连接的最大数量 SHOW VARIABLES LIKE %max_connections%;-- 查…...
如何开放2375和2376端口供Docker daemon监听
Linux (以 Ubuntu 为例) 1. 修改 Docker 配置文件 打开 Docker 的配置文件 /etc/docker/daemon.json。如果该文件不存在,则可以创建一个新的。 bash sudo nano /etc/docker/daemon.json在配置文件中添加以下内容: json {"hosts": ["un…...

RabbitMQ确保消息可靠性
消息丢失的可能性 支付服务先扣减余额和更新支付状态(这俩是同步调用),然后通过RabbitMq异步调用支付服务更新订单状态。但是有些情况下,可能订单已经支付 ,但是更新订单状态却失败了,这就出现了消息丢失。…...
前端常见的设计模式之【单例模式】
前端常见的设计模式: 单例模式观察者模式工厂模式适配器模式装饰器模式命令模式迭代器模式组合模式策略模式发布订阅模式 单例模式【创建型设计模式】: 单例模式是确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。这个模式非常适合那些需要…...

【React】脚手架进阶
目录 暴露webpack配置package.json的变化修改webpack.config.js配置less修改域名、端口号浏览器兼容处理处理跨域 暴露webpack配置 react-scripts对脚手架中的打包命令进行封装,如何暴露这些打包配置呢?上篇写到在package.json中的scripts配置项中有eje…...

win32汇编环境,窗口程序中单选框的一般操作示例
;运行效果 ;win32汇编环境,窗口程序中单选框的一般操作示例 ;比如在窗口程序中生成单选框,默认哪项选中,判断当前选中哪一项,让哪项选中,得到选中项的名称等 ;直接抄进RadAsm可编译运行。重点部分加备注。 ;以下是ASM文件 ;>&g…...
如何移除git中被跟踪的commit文件
忽略已被跟踪的文件 问题描述 如果某个文件已经被 Git 跟踪(即已被提交到仓库),即使后来将其添加到 .gitignore 文件中,Git 仍会继续跟踪它。 解决方案 更新 .gitignore 文件 将需要忽略的文件加入 .gitignore: .env…...

结合night compute分析 利用tensor core 优化K值较大的矩阵乘(超过cublas50%)
一 night compute分析 将cublas作为base line和现有的代码分析 图1.1 可以发现计算吞吐量明显偏低,能想到的就是计算单元处于空闲的概率较大,是访存密集型算子,因此可以增大数据的吞吐量,多给计算单元提供数据 二 代码 #include "common.h"//mma计算的基本尺…...

Docker 部署 Typecho
1. 官网 https://typecho.org/插件 & 主题 https://github.com/typecho-fans/plugins https://typechx.com/ https://typecho.work/2. 通过 compose 文件安装 github官网: https://github.com/typecho/Dockerfile 新建一个目录,存放 typecho 的相…...

【大数据】机器学习-----模型的评估方法
一、评估方法 留出法(Holdout Method): 将数据集划分为训练集和测试集两部分,通常按照一定比例(如 70% 训练集,30% 测试集)。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。优点&…...
【Excel笔记_3】execl的单元格是#DIV/0!,判断如果是这个,则该单元格等于空
在 Excel 中,可以使用 IF 函数来判断单元格是否是 #DIV/0! 错误,并将其替换为空值(即空字符串 "")。具体公式如下: IF(ISERROR(A1), "", A1)或者,如果只想判断 #DIV/0! 错误ÿ…...

FPGA EDA软件的位流验证
位流验证,对于芯片研发是一个非常重要的测试手段,对于纯软件开发人员,最难理解的就是位流验证。在FPGA芯片研发中,位流验证是在做什么,在哪些阶段需要做位流验证,如何做?都是问题。 我们先整体的…...

信号与系统初识---信号的分类
文章目录 0.引言1.介绍2.信号的分类3.关于周期大小的求解4.实信号和复信号5.奇信号和偶信号6.能量信号和功率信号 0.引言 学习这个自动控制原理一段时间了,但是只写了一篇博客,其实主要是因为最近在打这个华数杯,其次是因为在补这个数学知识…...
信号量机制之苹果-橘子问题
桌上有一空盘,允许存放一种水果。爸爸可向盘中放苹果,也可向盘中放橘子,儿子专等吃盘中的橘子,女儿专等吃盘中的苹果。规定当盘空时一次只能放一个水果供吃者取用。 要求:请用信号量机制实现爸爸、儿子、女儿三个并发…...

三相无刷电机控制|FOC理论04 - 克拉克变换 + 帕克变换的最终目标
导言 通过坐标系旋转,将电机中复杂的三相交流信号映射到与转子磁场同步的旋转参考系中,将动态问题转化为静态问题。这种方法的优点在于: 简化了控制逻辑。实现了转矩Iq和磁通Id的解耦。提供了直流量控制的可能性,大大提高了控制效…...
Nacos: 一个动态服务发现与配置管理平台
Nacos: 一个动态服务发现与配置管理平台 引言 在微服务架构日益普及的今天,服务之间的调用和配置管理变得越来越复杂。为了简化这一过程并提高开发效率,阿里巴巴推出了Nacos——一个易于使用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 Nacos是什么&am…...

认识机器学习中的结构风险最小化准则
上一篇文章我们学习了关于经验风险最小化准则,其核心思想是通过最小化训练数据上的损失函数来优化模型参数,从而提高模型在训练集上的表现。但是这也会导致一个问题,经验风险最小化原则很容易导致模型在训练集上错误率很低,但在未…...

计算机网络 (35)TCP报文段的首部格式
前言 计算机网络中的TCP(传输控制协议)报文段的首部格式是TCP协议的核心组成部分,它包含了控制TCP连接的各种信息和参数。 一、TCP报文段的结构 TCP报文段由首部和数据两部分组成。其中,首部包含了控制TCP连接的各种字段ÿ…...

javaweb -html -CSS
HTML是一种超文本标记语言 超文本:超过了文本的限制,比普通文本更强大,除了文字信息,还可以定义图片、音频、视频等内容。 标记语言:由标签"<标签名>"构成的语言。 CSS:层叠样式表,用于…...

1 Studying《蓝牙核心规范5.3》
目录 [Vol 0][Part B 蓝牙规范要求] 3 定义 3.1 蓝牙产品类型 4 核心配置 4.1 基本速率核心配置 4.2 增强型数据速率核心配置 4.4 低功耗核心配置 4.5 基本速率和低功耗结合的核心配置 4.6 主机控制器接口核心配置 [Vol 1][Part A 架构]1 概述 1.1 BR/EDR操作概述 …...

关于智能体API参考接口
关于智能体在Flask的源码:请求体(在payload里的是请求体)、请求头(在headers里的i局势请求头)。 我的例子: 我的疑问:为什么没按Coze官方API文档格式,在Apifox里发POST请求却能收到回复? 1. 你…...
18-Oracle 23ai JSON二元性颠覆传统
在当今百花齐放的多模型数据库时代,开发人员常在关系型与文档型数据库间艰难取舍。Oracle Database 23ai推出的JSON关系二元性(JSON Relational Duality) 和二元性视图(Duality Views) 创新性地统一了两者优势…...

算法专题七:分治
快排 1.颜色分类 题目链接:75. 颜色分类 - 力扣(LeetCode) class Solution {public void swap(int[] nums, int i, int j){int t = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = t;}public void sortColors(int[] nums) {int left=-1 ,i=0 ,right=nums.length;while(i<right){i…...
【Linux基础知识系列】第十一篇-Linux系统安全
Linux系统安全是指通过一系列技术和管理措施,保护Linux系统免受各种威胁和攻击,确保系统的完整性、可用性和机密性。随着网络攻击手段的多样化和复杂化,Linux系统安全成为了系统管理员和开发者必须面对的重要课题。本文将从用户认证、权限管理…...
Python爬虫实战:研究demiurge框架相关技术
1. 引言 在当今数字化时代,互联网上蕴含着海量的有价值信息。爬虫技术作为获取这些信息的重要手段,被广泛应用于学术研究、商业分析、舆情监测等多个领域。然而,构建一个高效、稳定且可维护的爬虫系统面临诸多挑战,如网页结构复杂多变、反爬机制日益严格、数据处理流程繁琐…...
计算机二级Python考试的核心知识点总结
以下是计算机二级Python考试的核心知识点总结,结合高频考点和易错点分类整理: 1. **数据类型与运算** ▷ 不可变类型:int, float, str, tuple(重点区分list与tuple) ▷ 运算符优先级:** > * /…...
信息最大化(Information Maximization)
信息最大化在目标域无标签的域自适应任务中,它迫使模型在没有真实标签的情况下,对未标记数据产生高置信度且类别均衡的预测。此外,这些预测也可以作为伪标签用于自训练。 例如,在目标域没有标签时,信息最大化损失可以…...

结合三维基因建模与智能体技术打造工业软件无码平台
通过深度整合 Protocol Buffers (Protobuf)、gRPC 及 Microsoft AI 技术,构建面向智能制造的高性能、智能化 PLM 平台。 一、Protocol Buffers 深度集成 1. 基因模型标准化定义 三维基因容器 Protobuf 规范: protobuf syntax "proto3"; pa…...