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
|
1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。
61 2
|
15天前
|
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。
|
1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。
|
3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)
|
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!
【8月更文挑战第13天】随着网络技术的发展,网络安全问题愈发严峻,传统防御手段已显乏力。本文探讨构建AI驱动的自适应网络安全防御系统,该系统能自动调整策略应对未知威胁。通过数据采集、行为分析、威胁识别及响应决策等环节,利用Python工具如Scapy、scikit-learn和TensorFlow实现网络流量监控、异常检测及自动化响应,从而提升网络安全防护的效率和准确性。随着AI技术的进步,未来的网络安全防御将更加智能和自动化。
57 6
|
3月前
|
人工智能 Serverless
AI 创作风潮起:函数计算探索科技与艺术的无限可能
AI 创作风潮起:函数计算探索科技与艺术的无限可能。
|
4月前
|
人工智能 机器人 数据挖掘
客户在哪儿AI与其他服务于B端的科技产品有何不同
客户在哪儿AI与市面上其他几类服务于B端的科技产品有什么不同
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
40 1
下一篇
无影云桌面