このチュートリアルでは、Javaを使用して特定のスタックの上部と下部要素を見つける方法を説明します。
スタックは、最初のout(lifo)原理の最後のに続く線形データセットを表します。したがって、同じ場所で要素が追加および削除されます。さらに、特定のスタックの上部と下部の要素を見つけるための2つの方法を探ります。つまり、および
n要素を含むスタックアレイが取得されます。タスクは、スタックの1番目とn番目の要素を何らかの形で破壊することなく見つけることです。したがって、元のスタックが変更されていないことを確認するには、カスタムスタックで
反復方法および再帰的方法を使用する必要があります。
1を入力します
<code>stack = [5, 10, 15, 20, 25, 30]</code>出力1
<code>堆栈中的顶部元素是 --> 30 堆栈中的底部元素是 --> 5</code>2 出力2
<code>stack = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]</code>
上部および下部要素を見つけるための反復方法
最初の方法では、スタックとして使用される配列を定義し、スタック操作を定義して、反復方法で目的の要素を取得します。特定のスタックの上部と下部要素を見つけるための手順は次のとおりです。<code>堆栈元素:5000 4000 3000 2000 1000 底部元素:1000 顶部元素:5000</code>
a
maxsize
値が6に等しく、上部を-1に設定してスタックを初期化します(空の配列を表します)。- 要素5、10、15、20、25、および30を押して30プッシュ()操作でスタックに押し込み、StackArray [TOP]で最高値を増やします。 スタックが空であるかどうかを確認します。次に、 peek()
- を使用して、StackArray [Top]を返すことで上部要素を見つけます。
最後に、
bottom()関数 - を使用します。 最終的な上部と下の値を出力します。
- 例
以下は、反復方法を使用して特定のスタックの上部と下部要素を見つけるJavaプログラムです。
時間の複雑さ:スタック形成中の
o(n)は、各要素が配列の端に追加され、インデックスはサイズnまで毎回1ずつ増加するためです。 o(1)は、覗き式および下部操作中に、stackarray [top]とstackarray [0]を返すためです。class MyStack { private int maxSize; private int[] stackArray; private int top; // 使用MyStack构造函数初始化堆栈 public MyStack(int size) { this.maxSize = size; this.stackArray = new int[maxSize]; // 将Top变量初始化为-1,表示空堆栈 this.top = -1; } // 将元素添加到stackArray中 public void push(int value) { if (top < maxSize -1) { stackArray[++top] = value; } else { System.out.println("堆栈已满"); } } // 使用peek()查找顶部元素 public int peek() { if (top >= 0) { return stackArray[top]; } else { System.out.println("堆栈为空。"); return -1; } } // 使用bottom()查找堆栈数组中的底部元素(第一个添加的值) public int bottom() { if (top >= 0) { return stackArray[0]; } else { System.out.println("堆栈为空。"); return -1; } } } public class Main { public static void main(String[] args) { MyStack stack = new MyStack(6); // 创建大小为6的堆栈 // 将元素压入堆栈 stack.push(5); stack.push(10); stack.push(15); stack.push(20); stack.push(25); stack.push(30); // 检索顶部和底部元素 int topElement = stack.peek(); int bottomElement = stack.bottom(); // 打印最终输出 System.out.println("堆栈中的顶部元素是 --> " + topElement); System.out.println("堆栈中的底部元素是 --> " + bottomElement); } }スペースの複雑さ:
<code>堆栈中的顶部元素是 --> 30 堆栈中的底部元素是 --> 5</code>o(n)。マックスサイズを修正して、スタックのサイズに比例してn要素を保存するためです。
上部および下部の要素を見つけるための再帰的な方法
このアプローチでは、再帰を使用して、スタック内の上部と下部の要素を見つけます。スタックは初期化され、push()操作を使用して形成され、必要な要素を再帰的に抽出します。特定のスタックの上部と下部要素を見つけるための手順は次のとおりです。 以下は、再帰的な方法を使用して特定のスタックの上部と下部要素を見つけるJavaプログラムです。
時間の複雑さ:合計はO(n)です。これは、要素がサイズnのスタック形成中にo(1)操作にo(1)を費やすためです。最悪の場合、再帰操作コストo(n)。
空間的な複雑さ:再帰コールスタックのため、再帰的にはO(n)です。アレイ自体は、o(n)を使用してn要素を保存します。
結論
例
<code>stack = [5, 10, 15, 20, 25, 30]</code>
output
<code>堆栈中的顶部元素是 --> 30
堆栈中的底部元素是 --> 5</code>
以上が特定のスタックの上部と下部の要素を見つけるためのJavaプログラムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Javaはプラットフォーム固有の問題をどのように軽減しますか? Javaは、JVMおよび標準ライブラリを通じてプラットフォームに依存します。 1)bytecodeとjvmを使用して、オペレーティングシステムの違いを抽象化します。 2)標準のライブラリは、パスクラス処理ファイルパス、CHARSETクラス処理文字エンコードなど、クロスプラットフォームAPIを提供します。 3)最適化とデバッグのために、実際のプロジェクトで構成ファイルとマルチプラットフォームテストを使用します。

java'splatformentencentenhancesmicroservicesecturectureby byofferingdeploymentflexability、一貫性、スケーラビリティ、およびポート可能性。1)展開の展開の展開は、AllosmicRoserviThajvm.2)deploymentflexibility lowsmicroserviceSjvm.2)一貫性のあるAcrossServicessimplisimpligiessdevelisementand

Graalvmは、Javaのプラットフォームの独立性を3つの方法で強化します。1。言語間の相互運用性、Javaが他の言語とシームレスに相互運用できるようにします。 2。独立したランタイム環境、graalvmnativeimageを介してJavaプログラムをローカル実行可能ファイルにコンパイルします。 3.パフォーマンスの最適化、Graalコンパイラは、Javaプログラムのパフォーマンスと一貫性を改善するための効率的なマシンコードを生成します。

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Javaコンパイラは、ソースコードをプラットフォームに依存しないバイトコードに変換することにより、Javaのプラットフォームの独立性を実現し、JVMがインストールされた任意のオペレーティングシステムでJavaプログラムを実行できるようにします。

bytecodeachievesplatformedentencedexedectedbyavirtualMachine(VM)、forexApplev.forexample、javabytecodecanrunrunrunnonydevicewithajvm、writeonce、runany "ferfuctionality.whilebytecodeOffersenhの可能性を承認します

Javaは100%のプラットフォームの独立性を達成することはできませんが、そのプラットフォームの独立性はJVMとBytecodeを通じて実装され、コードが異なるプラットフォームで実行されるようにします。具体的な実装には、次のものが含まれます。1。bytecodeへのコンパイル。 2。JVMの解釈と実行。 3。標準ライブラリの一貫性。ただし、JVMの実装の違い、オペレーティングシステムとハードウェアの違い、およびサードパーティライブラリの互換性は、プラットフォームの独立性に影響を与える可能性があります。

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