破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本

简介: 请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):实现 MyQueue 类:void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾int pop() 从队列的开头移除并返回元素int peek() 返回队列开头的元素boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 falseclass MyQueue: def __init__(self): self.stack_in=[] self.stack_out=[] def push(
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):

实现 MyQueue 类:

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false
class MyQueue:
 
    def __init__(self):
        self.stack_in=[]
        self.stack_out=[]
 
    def push(self, x: int) -> None:
        self.stack_in.append(x)
 
    def pop(self) -> int:
        if self.empty():
            return None
        if self.stack_out:
            return self.stack_out.pop()
        else:
            for i in range(len(self.stack_in)):
                self.stack_out.append(self.stack_in.pop())
                return self.stack_out.pop()
    def peek(self) -> int:
        ans=self.pop()
        self.stack_out.append(ans)
        return ans
 
    def empty(self) -> bool:
        return not (self.stack_in or self.stack_out)
 
 
# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()
 用队列实现栈
请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈,并支持普通栈的全部四种操作(push、top、pop 和 empty)。

实现 MyStack 类:

void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的,返回 true ;否则,返回 false 。
class MyStack:
 
    def __init__(self):
        self.que = deque()
 
    def push(self, x: int) -> None:
        self.que.append(x)
 
    def pop(self) -> int:
        if self.empty():
            return None
        for i in range(len(self.que)-1):
            self.que.append(self.que.popleft())
        return self.que.popleft()
 
    def top(self) -> int:
        # 写法一:
        # if self.empty():
        #     return None
        # return self.que[-1]
 
        # 写法二:
        if self.empty():
            return None
        for i in range(len(self.que)-1):
            self.que.append(self.que.popleft())
        temp = self.que.popleft()
        self.que.append(temp)
        return temp
 
    def empty(self) -> bool:
        return not self.que
 
 
# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()
————————————————

                            版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
                        
原文链接:https://blog.csdn.net/fhy567888/article/details/136976004
相关文章
|
4天前
|
人工智能 前端开发 小程序
2024年12月30日蜻蜓蜻蜓AI工具系统v1.0.0发布-优雅草科技本产品前端源代码已对外开源可免费商用-优雅草老八
2024年12月30日蜻蜓蜻蜓AI工具系统v1.0.0发布-优雅草科技本产品前端源代码已对外开源可免费商用-优雅草老八
2024年12月30日蜻蜓蜻蜓AI工具系统v1.0.0发布-优雅草科技本产品前端源代码已对外开源可免费商用-优雅草老八
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
未来的守护神:AI驱动的网络安全之盾,如何用智慧的光芒驱散网络黑暗势力?揭秘高科技防御系统背后的惊天秘密!
【10月更文挑战第3天】随着网络技术的发展,网络安全问题日益严峻,传统防御手段已显不足。本文探讨了构建AI驱动的自适应网络安全防御系统的必要性及其关键环节:数据采集、行为分析、威胁识别、响应决策和执行。通过Python库(如scapy、scikit-learn和TensorFlow)的应用实例,展示了如何利用AI技术提升网络安全防护水平。这种系统能够实时监控、智能分析并自动化响应,显著提高防护效率与准确性,为数字世界提供更强大的安全保障。
72 2
|
25天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
数百名研发人员用通义灵码,33%新增代码由AI生成,信也科技研发模式焕新升级
目前,信也科技数百名研发人员正在使用通义灵码,周活跃用户占比70%,新增代码中有33%由通义灵码编写,整体研发效率提升了11%,真正实现了数百研发人员开发效能的全面提升。
|
2月前
|
人工智能 Cloud Native 算法
|
2月前
|
人工智能 算法 新制造
走进北京科技大学,通义灵码与企业高校共筑 AI 创意课堂
近日,通义灵码有幸参与到一场由伊利集团主办的 AIGC 生态创新大赛路演舞台,与高校专家、企业代表、青年学子共同探讨 AIGC 创意应用,交流企业在数智领域转型、青年开发者科技创新的思路和落地实践。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI与未来医疗:重塑健康产业的双刃剑随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)正以前所未有的速度融入各行各业,其中医疗领域作为关系到人类生命健康的重要行业,自然也成为AI应用的焦点之一。本文将探讨AI在未来医疗中的潜力与挑战,分析其对健康产业可能带来的革命性变化。
在医疗领域,人工智能不仅仅是一种技术革新,更是一场关乎生死存亡的革命。从诊断到治疗,从后台数据分析到前端临床应用,AI正在全方位地改变传统医疗模式。然而,任何技术的发展都有其两面性,AI也不例外。本文通过深入分析,揭示AI在医疗领域的巨大潜力及其潜在风险,帮助读者更好地理解这一前沿技术对未来健康产业的影响。
|
5月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
从海量信息中脱颖而出:Workflow智能分析解决方案,大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
【8月更文挑战第10天】从海量信息中脱颖而出:Workflow智能分析解决方案,大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
从海量信息中脱颖而出:Workflow智能分析解决方案,大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
企业内训|AI大模型在汽车行业的前沿应用研修-某汽车集团
本课程是TsingtaoAI为某汽车集团高级项目经理设计研发,课程全面系统地解析AI的发展历程、技术基础及其在汽车行业的深度应用。通过深入浅出的理论讲解、丰富的行业案例分析以及实战项目训练,学员将全面掌握机器学习、深度学习、NLP与CV等核心技术,了解自动驾驶、智能制造、车联网与智能营销等关键应用场景,洞悉AI技术对企业战略布局的深远影响。
135 97
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
CogAgent-9B:智谱 AI 开源 GLM-PC 的基座模型,专注于预测和执行 GUI 操作,可应用于自动化交互任务
CogAgent-9B 是智谱AI基于 GLM-4V-9B 训练的专用Agent任务模型,支持高分辨率图像处理和双语交互,能够预测并执行GUI操作,广泛应用于自动化任务。
37 12
CogAgent-9B:智谱 AI 开源 GLM-PC 的基座模型,专注于预测和执行 GUI 操作,可应用于自动化交互任务