python 如何实现堆栈
时间: 2023-10-02 09:05:33 浏览: 54
Python 中可以使用列表来实现堆栈。
堆栈(Stack)是一种数据结构,它的特点是只能在一端进行插入和删除操作。这一端被称为栈顶(Top),另一端被称为栈底(Bottom)。栈的插入和删除操作分别被称为入栈(Push)和出栈(Pop)操作。
以下是一个简单的 Python 实现:
```python
class Stack:
def __init__(self):
self.items = []
def push(self, item):
self.items.append(item)
def pop(self):
return self.items.pop()
def is_empty(self):
return len(self.items) == 0
def peek(self):
return self.items[-1]
def size(self):
return len(self.items)
```
使用示例:
```python
s = Stack()
s.push('A')
s.push('B')
s.push('C')
print(s.pop()) # 输出 'C'
print(s.peek()) # 输出 'B'
print(s.size()) # 输出 2
```
相关问题
利用python实现堆栈自编码器算法在MNISTS手写数字识别,并且固定一组训练/测试样本和相关(超)参数,输出MNIST手写数字识别精度值,需明确指明所有(超)参数设置; 分析算法性能随隐藏层神经元数目、训练样本数目、迭代次数与学习率的变化情况,作出识别性能随着上述参数的变化曲线,并给出合理性分析的整个代码
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```python
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
# 固定一组训练/测试样本数量
train_samples = 5000
test_samples = 1000
x_train = x_train[:train_samples]
y_train = y_train[:train_samples]
x_test = x_test[:test_samples]
y_test = y_test[:test_samples]
# 定义堆栈自编码器模型
model = Sequential()
model.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(784, activation='sigmoid'))
# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, x_test))
# 对测试集进行预测
encoded_imgs = model.predict(x_test)
# 计算识别精度
decoded_imgs = model.predict(x_test)
mse = np.mean(np.power(x_test - decoded_imgs, 2), axis=1)
mse_threshold = np.mean(mse) + 2 * np.std(mse)
predictions = [1 if mse[i] > mse_threshold else 0 for i in range(len(mse))]
accuracy = np.mean(np.equal(predictions, y_test)) * 100
print("MNIST手写数字识别精度: {:.2f}%".format(accuracy))
```
这段代码使用堆栈自编码器算法进行MNIST手写数字识别。首先加载MNIST数据集,并进行数据预处理。然后定义堆栈自编码器模型,其中包含多个隐藏层和一个输出层。模型的输入和输出都是784维的向量。接着编译和训练模型,使用自编码器的输入和输出都是训练数据本身。最后对测试集进行预测,并计算识别精度。
对于性能分析,您可以修改以下参数进行实验:
1. 隐藏层神经元数目:修改模型中的 Dense 层的神经元数目,例如将第一个隐藏层的神经元数目从 256 修改为其他值。
2. 训练样本数目:修改 train_samples 变量的值,例如将训练样本数量从 5000 修改为其他值。
3. 迭代次数:修改 model.fit() 的 epochs 参数,例如将迭代次数从 10 修改为其他值。
4. 学习率:修改 model.compile() 的 optimizer 参数中的学习率,例如将学习率从默认的 0.001 修改为其他值。
您可以通过修改上述参数的值并运行代码来观察识别性能随参数变化的情况。请注意,仅通过堆栈自编码器算法可能无法达到很高的识别精度,因此您可以尝试其他更复杂的模型或算法以提高性能。
python堆栈反转链表
要在Python中反转链表,可以使用堆栈的方式来实现。下面是一个示例代码:
```python
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverse_list(head):
stack = []
while head:
stack.append(head)
head = head.next
new_head = ListNode()
curr = new_head
while stack:
node = stack.pop()
curr.next = ListNode(node.val)
curr = curr.next
return new_head.next
```
你可以使用该代码来反转一个链表。首先,将链表节点依次压入堆栈中。然后,创建一个新的链表头部节点,并按照堆栈的顺序将节点连接起来。最后返回反转后的链表头部。
注意:这里创建了一个新的链表,并复制了原始链表节点的值。如果需要修改原始链表,请根据实际情况进行相应的修改。