Pythonのスタックを使用して、キューを別のキューに並べ替えることができるかどうかを確認します
最初のn個の自然数(ソートされていない)を持つキューがあるとします。スタックを使用して、指定されたキュー要素を別のキューで降順ではない順序で並べ替えることができるかどうかを確認する必要があります。この問題を解決するには、次の操作を使用できます-
- スタックから要素をプッシュまたはポップします
- 指定されたキューから要素を削除します。
- 他のキューに要素を挿入します。
したがって、入力がQue =[6、1、2、3、4、5]のような場合、Queから6をポップしてスタックにプッシュできるため、出力はTrueになります。次に、残りのすべての要素をキューから別のキューにポップし、次にスタックから6をポップして、2番目のキューにプッシュします。これにより、新しいキューのすべての要素が減少しない順序で並べ替えられます。
これを解決するには、次の手順に従います-
- n:=queのサイズ
- stk:=新しいスタック
- exp_val:=1
- フロント:=null
- queが空でない間は、
- front:=queのフロント要素
- 前の要素をqueから削除します
- frontがexp_valと同じ場合、
- exp_val:=exp_val + 1
- それ以外の場合、
- stkが空の場合、
- フロントをstkに押し込みます
- それ以外の場合、stkが空でなく、stkの上部が
- Falseを返す
- stkが空の場合、
- それ以外の場合、
- フロントをstkに押し込みます
- stkが空ではなく、スタックの最上位がexp_valと同じである場合、do
- stkからポップ
- exp_val:=exp_val + 1
- Trueを返す
理解を深めるために、次の実装を見てみましょう-
例
from queue import Queue def solve(que): n = que.qsize() stk = [] exp_val = 1 front = None while (not que.empty()): front = que.queue[0] que.get() if (front == exp_val): exp_val += 1 else: if (len(stk) == 0): stk.append(front) elif (len(stk) != 0 and stk[-1] < front): return False else: stk.append(front) while (len(stk) != 0 and stk[-1] == exp_val): stk.pop() exp_val += 1 if (exp_val - 1 == n and len(stk) == 0): return True return False que = Queue() items = [6, 1, 2, 3, 4, 5] for i in items: que.put(i) print(solve(que))
入力
[6, 1, 2, 3, 4, 5]
出力
True
-
Tensorflowを使用してPythonを使用して予測を確認するにはどうすればよいですか?
TensorFlowを使用すると、「imshow」メソッドを使用してImageNetによって行われた予測を視覚化することにより、「matplotlib」を使用して予測を確認できます。 続きを読む: TensorFlowとは何ですか?KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか? 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニューラルネットワークを使用して、学習モデルを構築できます。 画像分類の転移学習の背後にある直感は、モデルが大規模で一般的なデータセットでトレーニングされている場合、このモデルを使用して
-
Pythonでのスタックおよびキューとしてのリストの使用
この記事では、Python3.xのスタックとキューの構造について学習します。またはそれ以前。ここでは、これらのデータ構造内での動作と変更について説明します- これには-が含まれます 挿入操作(プッシュ、エンキュー) 削除操作(ポップ、デキュー) 表示/トラバース操作 前提条件 :リストとリスト操作 関連データ構造 :リスト操作 関連画像 スタック スタックでは、オブジェクトは互いに重ねて格納され、これらのオブジェクトは到着の逆の順序で削除されます。つまり、LIFOの概念に従います。 LIFOは、スタックデータ構造で後入れ先出しタイプの配置に従うことを意味します。 スタックで