首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我的equal stacks算法哪里有缺陷?

Equal stacks算法是一种用于解决堆叠问题的算法,其目标是在给定的三个堆栈中找到相等高度的堆栈。然而,该算法可能存在以下缺陷:

  1. 时间复杂度:Equal stacks算法的时间复杂度可能较高,尤其是在堆栈中包含大量元素时。由于算法需要遍历每个堆栈并计算其高度,因此在最坏情况下,时间复杂度可能达到O(n^2),其中n是堆栈中的元素数量。
  2. 空间复杂度:该算法可能需要额外的空间来存储堆栈的高度信息。如果堆栈中的元素数量很大,这可能导致额外的内存消耗。
  3. 不适用于动态堆栈:Equal stacks算法适用于静态堆栈,即在算法执行期间不会发生堆栈的插入或删除操作。如果堆栈是动态的,并且在算法执行期间可能发生变化,那么该算法可能无法正确处理。
  4. 只考虑高度:Equal stacks算法仅考虑堆栈的高度,而忽略了堆栈中元素的实际值。这可能导致在找到相等高度的堆栈后,堆栈中的元素值并不相等。

为了解决这些缺陷,可以考虑以下改进措施:

  1. 优化算法:尝试优化算法以减少时间复杂度。可以通过使用辅助数据结构或采用更高效的算法来计算堆栈的高度。
  2. 动态堆栈支持:如果堆栈是动态的,可以修改算法以处理堆栈的插入和删除操作。可以使用增量更新的方式来维护堆栈的高度信息。
  3. 考虑元素值:在寻找相等高度的堆栈后,可以进一步比较堆栈中元素的实际值,以确保它们也相等。

总结起来,Equal stacks算法在时间复杂度、空间复杂度、动态堆栈支持和元素值比较等方面可能存在缺陷。通过优化算法、支持动态堆栈和考虑元素值等改进措施,可以提高算法的效率和准确性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

这些 AI 算法太强了,个大胆想法!

好久没有推荐有趣算法了,今天 Jack 再带大家逛逛「AI 乐园」,看看最近新出了哪些新奇好玩 AI 算法。 一、深度估计 不知你有没有发现,最新视觉技术研究,多了很多 3D 相关工作。...[9tsebcctwp.gif] 图像深度信息了,就可以做很多有意思视频特效: 「水漫金山」、「漫天飞雪」、「金星环绕」。...网页地址:https://bhaasha.iiit.ac.in/lipsync/ 对于一定编程基础,可以去 GitHub 下载源代码,只要有你想鬼畜的人照片或者视频,再输入一段文字,就能合成你想要视频了...天啊,脑海里浮现了好多大胆想法。 个 Wav2Lip 还不算完,还有个 Lip2Wav。 我们可以理解为 AI “读唇术”。 视频声音没了,Lip2Wav 帮你生成。...下面是这种算法展现出来图像与 JPG 格式图像对比。 image.png 左边是 HiFiC 算法压缩效果,右边是同等体积 JPG 格式图片效果。

1.1K21
  • 知识改变命运 数据结构【java对象比较】

    0:前言 在基本数据类型中,我们可以直接使用==号比较是否相等,还记学堆哪里时候,插入一个数据,就会与其他数据进行比较,当时我们传入是Integer类型,在Integer类里面已经实现了compare...我们执行一下: 这是因为Student类中没有实现比较方法。 1:基本数据比较 基本数据比较直接可以用==及其他比较符号直接比较。...因为:对于用户实现自定义类型,都默认继承自Object类,而Object类中提供了equal方法,而==默认情况下调用就是equal方法,但是该方法比较规则是:没有比较引用变量引用对象内容,而是直接比较引用变量地址..., 2.1比较对象内容 有时候我们要比较对象内容,那怎么比较呢, 2.1.1覆写equals 覆写基类equal方式虽然可以比较,但缺陷是:equal只能按照相等进行比较,不能按照大于、小于方式进行比较...,但对算法代码实现侵入性强

    5910

    优化对比度增强算法用于雾图像清晰化处理(算法效果是目前看到最为稳定,且对天空具有天然免疫力,极力推荐需要朋友研究)。

    在未谈及具体算法流程前,先贴几幅用该算法处理效果。   不知道各位对这个算法效果第一印象如何。      ...这个算法也是基于大气散射模型:    和现在一些常见去雾文章明显不同是,这篇文章并不是基于暗通道原理,也不是把重点强调在透射率图细化上,而是提出了一种新得到粗透射率图方法。...并且文章分别讲到了静态图像和视频图像去雾,这里只研究了静态图去雾。      ...0.3,个人认为这个只能够有效避免天空部位被过增强。      ...具体流程还是请各位仔细阅读论文及其代码,经过自己优化和实践,这个算法确实能得到很不错效果,在速度上也能够达到实时。       在贴一些效果图(有的时候只有看到这些图,才很有成就感)。

    1.1K80

    程序员进阶之算法练习(七)

    而这些,就是为什么要进行算法训练原因。 算法练习带来代码功力可以轻松驾驭各种功能实现,对时间和空间严格限制让我们必须对代码进行优化。...同时做完每道题,都要通过大量数据测试,代码存在瑕疵很难通过最后数据。 不是说每个优秀程序员都要进行算法训练,而是进行算法训练会让自己变得更加优秀。...这次五道题: A题是普通实现题; B题可以各凭本事实现; C题是一个简单动态规划; D题可以用二分,也可以用字典树; E题考验代码实现功底; 看完题目大意,先思考,再看解析;觉得题目大意不清晰,...为了解决这个问题,找了很多网上demo,到苹果官网对比官方教程。问题足足困扰了5、6个小时,甚至最后都使出二分代码绝招。而这种情况在算法训练过程中是很正常。...也明白,大多数人在学生时代没有兴趣玩算法,毕业之后更不可能花更多时间去玩。 毕竟,做好业务需求,时间长了一样做leader。反正核心功能都会有第三方库,网上还有别人解决方案。

    56890

    日拱一卒,伯克利教你写SQL,CS61A作业12

    作者 | 梁唐 出品 | 公众号:Coder梁(ID:Coder_LT) 大家好,日拱一卒,是梁唐。 你学过数据库或者SQL语法吗?你那种SQL语法全都知道,但真要写时候依然抓瞎体验吗?...SQL涉及到数据处理方方面面,不仅仅是后端数据库会用到,也是算法工程师、数据分析师必备技能。因此,如果你也曾有过类似体验,或者想要巩固一下自己对于SQL理解。...囊括十分丰富内容:Python、算法、数据结构、机器学习、数据可视化,甚至还用上了编译原理知识,写了一个Lisp解释器。 这次作业关于SQL,需要我们用SQL根据题目要求筛选出指定数据。...这让想到了当年刚去阿里实习时候,那时候实习生每天做数据都需要用到SQL。...where stack_height >= 170 order by stack_height; 到这里,这门课所有的project和作业都算是肝完了,前两天同学提醒漏掉了lab。

    78630

    【转】STL之二分查找 (Binary search in STL)

    首先可供查找算法大致count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range。...你寻找是能又快又简单东西。越快越简单越好。 暂时,假设你一对指定了搜索区间迭代器。然后,我会考虑到你有的是一个容器而不是一个区间情况。...如果是,第一个拷贝在哪里?如果不是,它将在哪里?”和find一样,你必须测试lower_bound结果,来看看它是否指向你要寻找值。...我们并没有——条款34解释了因为我们用了list,查找花费线性时间,但是它只用了对数次比较。 一直到这里,都只考虑我们一对定义了搜索区间迭代器情况。通常我们一个容器,而不是一个区间。...幸运是,成员函数通常和相应算法同样名字,所以前面的讨论推荐你使用算法count、find、equal_range、lower_bound或upper_bound,在搜索关联容器时你都可以简单用同名成员函数来代替

    1.3K10

    差分火焰图,让你代码优化验证事半功倍

    而当比较两个火焰图时候,猜你大概会这么做: 对比火焰图 打开两个标签,横向比对两个火焰图区别,这样麻烦且不够精确。...想象一下现在有一个火焰图,我们优化了其中某个调用占比1%函数,如果采取对比方法,恐怕很难发现,而采取差分火焰图,则能够很快发现哪里变化了以及变化了多少。...--depth 1 http://github.com/brendangregg/FlameGraph # 折叠A.stacks和B.stacks cd FlameGraph ..../A.stacks > A.folded ./stackcollapse-perf.pl ../B.stacks > B.folded # 基于折叠结果做差 ....其主要做是持续性Profiling,能够让我们从时间维度查看系统上调用栈信息: pyrocope 其提供了Diff功能,可以帮助我们查看某两个时间段内调用栈变化: Diff view 如果对该项目兴趣

    65110

    这 10 行比较字符串相等代码给我整懵了,不信你也来看看

    收获,请评论区留个言,没收获,下周末直播吃**,哈哈,这你也信) 补充说明:微信公众号改版,对各个号主影响还挺大。...equal |= a.charAt(i) ^ b.charAt(i); } return equal == 0; } 上面的代码是根据原版(Scala)翻译成 Java...但这个计算过程耗费时间不是常量啥风险?(脑海里响起了背景音乐:“小朋友,你是否很多问号?”) 真相大白 再深入探索和了解了一下,原来这么做是为了防止计时攻击(Timing Attack)。...觉得各大语言 API 都用这种实现,肯定还是有道理,理论上应该可以被利用。这不,学术界这篇论文就宣称用这种计时攻击方法破解了 OpenSSL 0.9.7 RSA加密算法了。...关于 RSA 算法介绍可以看看之前本人写这篇文章。

    42020

    腾讯工程师2个压箱底方法和工具

    针对这一痛点,将提供相对通用内存泄露(增长)分析方法,协助各位开发者更高效地定位发生泄露代码路径,以期最大化减少人力投入成本并降低对用户业务体验影响。...另外,虚拟内存泄露(持续分配虚拟内存,但未分配、映射实际物理内存)容易被忽视,虽然危害相对较小,但也需额外关注(进程内存映射区总数量上限,默认 1w)。...最终前者实际效果不太理想;通过后者分析出泄露原因,但整个过程耗费了较多时间。 gdb 是常用程序调试工具,好处不用赘述。...新工具 memstacks 结合两者优点,允许选择性生成全量内存分配火焰图或者未释放内存分配火焰图需要折叠栈格式。...C++缺陷与思考(下) 2、全网首次揭秘:微秒级“复活”网络HARP协议及其关键技术 3、一文读懂Go函数调用 4、H5开屏从龟速到闪电,企微是如何做到 点个 在看展示你技术态度

    89620

    OpenCloudOS 如何以最小成本,高效定位内存泄露路径?

    一、背景某数据库在全链路压测中发现开源工具 mysql-proxy 设计存在缺陷,在执行大量请求转发时候,内存占用量持续增长导致 OOM 现象,最终影响了用户业务正常使用 。...另外,虚拟内存泄露(持续分配虚拟内存,但未分配、映射实际物理内存)容易被忽视,虽然危害相对较小,但也需额外关注(进程内存映射区总数量上限,默认 1w)。...最终前者实际效果不太理想;通过后者分析出泄露原因,但整个过程耗费了较多时间。gdb 是常用程序调试工具,好处不用赘述。...新工具 memstacks 结合两者优点,允许选择性生成全量内存分配火焰图或者未释放内存分配火焰图需要折叠栈格式。...该工具有一定副作用,由于追踪最后阶段一些刚分配内存还未来得及释放,需要进一步阅读源码甄别。另外,建议多运行几次对比下结果,排除那些经常变化分配路径。

    86810

    JVM第一弹

    JVM栈(JVM Stacks),与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)也是线程私有的,它生命周期与线程相同,线程结束栈内存也就释放了,对于栈来说不存在来及回收问题...本地方法栈(Native Method Stacks),与c/c++交互一块区域,本地方法栈(Native Method Stacks)与虚拟机栈所发挥作用是非常相似的,其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行...第三方:MAT(Memory Analyzer Tool)、GChisto。...**MajorGC使用该算法** 复制算法 为了解决标记清楚算法内存碎片化缺陷而提出算法。按照内存容量将内存划分为等大小两块。...且存活对象增多的话,copying算法效率也大大降低。 标记整理算法 结合以上两个算法,为了避免缺陷而提出。标记阶段和标记清楚算法相同,**标记后不是清理对象,而是将存活对象移向内存一端。

    27800

    这 10 行比较字符串相等代码给我整懵了,不信你也来看看

    equal |= a.charAt(i) ^ b.charAt(i); } return equal == 0; } 上面的代码是根据原版(Scala)翻译成 Java...但这个计算过程耗费时间不是常量啥风险?(脑海里响起了背景音乐:“小朋友,你是否很多问号?”) 真相大白 再深入探索和了解了一下,原来这么做是为了防止计时攻击(Timing Attack)。...(也有人翻译成时序攻击) 计时攻击(Timing Attack) 计时攻击是边信道攻击(或称"侧信道攻击", Side Channel Attack, 简称SCA) 一种,边信道攻击是一种针对软件或硬件设计缺陷...但安全问题感觉更像是 “宁可信其,不可信其无”。为了防止(特别是与签名/密码验证等相关操作)被 timing attack,目前各大语言都提供了相应安全比较函数。...觉得各大语言 API 都用这种实现,肯定还是有道理,理论上应该可以被利用。这不,学术界这篇论文就宣称用这种计时攻击方法破解了 OpenSSL 0.9.7 RSA加密算法了。

    50950

    论文拾萃|用带改进下界Branch-and-Bound 算法求解Block Relocation Problem

    即LB1可以通过满足以下条件 数量来增加: 即在其他高度没有达到Tstacks(这些stacks就是移动block时可选目的地stack)中找到优先级最大stack,如果block(s,...从这个观察中我们可以看出,通过考虑目标block上方blocks目标stacks组合,可能改善LB2,但是我们必须找到使移动后blocking blocks数量最小组合。...首先,我们松弛高度未达到上限stacks高度限制,即如果一开始这个stack中已经T个blocks,那么这个stack就不能变成其他block移动后目的地,但是其他stacks可以容纳blcoks...这样规定下可以成为目的地stacks表示为 。...算法思路如下: 1. 在初始配置中计算LB、UB(upper bound),令 2. 通过分支定界算法来寻找目标值不大于 解。如果过程中发现更严格上界,则更新UB 3.

    61110

    Flutter进阶之实现动画效果(八)

    通过学习前面的文章,我们现在终于能为更复杂图表制作动画效果了。接着上一篇文章讲,如果公司产品销往全国各地,那么我们图表要展示内容就需要加上地区。...堆叠条用于数据集,其中类别是二维,并且将由bar高度表示数值加起来是合理。...我们可以使用合并算法来确保这一点,合并将在多个层次上进行工作,反映类别的维度。...为了实现这一点,并且没有大量代码重复,我们将把合并算法抽象成一个通用算法,并把它放在一个新建tween.dart文件中: import 'package:flutter/animation.dart...Paint() ..style = PaintingStyle.stroke ..color = Colors.white /** *当style设置为PaintingStyle.stroke时绘制边缘多宽

    54921

    不用synchronized块的话如何实现一个原子i++?

    相应API也是非常简单,但是也是一些约束。 (1)字段必须是volatile类型!volatile到底是个什么东西。...(4)只能是可修改变量,不能使final变量,因为final语义就是不可修改。实际上final语义和volatile是冲突,这两个关键字不能同时存在。...无锁定且无等待算法 基于 CAS (compare and swap)并发算法称为 无锁定算法,因为线程不必再等待锁定(有时称为互斥或关键部分,这取决于线程平台术语)。...再过去 15 年里,人们已经对无等待且无锁定算法(也称为 无阻塞算法)进行了大量研究,许多人通用数据结构已经发现了无阻塞算法。...虽然它们实现比较复杂,但相对于基于锁定备选算法,它们许多优点:可以避免优先级倒置和死锁等危险,竞争比较便宜,协调发生在更细粒度级别,允许更高程度并行机制等等。

    97650

    像table一样布局div Ⅰ

    翻译自:Equal height boxes with CSS 原文:http://www.456bereastreet.com/archive/200405/equal_height_boxes_with_css.../ 下面是翻译内容,是根据我对文章理解意译,你就别挑哪里翻译不对了,目的只是传达这个CSS技巧 许多网页设计师都喜欢,将两个或者多个容器等高并排放置,并在里面展示每个容器内容,就象经典表格布局中单元格控制几个栏目的位置...实现方法很多,根据视觉错觉实现,有用JS控制使高度相等,还有采用容器溢出部分隐藏和列负底边界和正内补丁相结合方法来解决列高度相同问题。...这里制作了一个模型。...先看看xhtml结构:                     <div

    1.3K70

    从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN(下)

    代码实操 在开始创建神经网络之前,需要设置一个 data loader。对于深度学习而言,在数据样例 batch 上运行模型十分常见,这能通过并行计算加速训练,并在每一步更加平滑梯度。...事实上,它是对上文提到 stack-manipulation 算法实现,在普通 Python 里,它运行于 Buffer 和堆栈 batch 上——对每个样例使用两者之一。...但即便在像本文这么复杂、结构随机变化特性神经网络上,在 PyTorch 上,研究人员们也能只用 batch 训练。...PyTorch 还是第一个在算法库内置了强化学习框架,即它 stochastic computation graphs (随机计算图)。...,可以在反向传播之外,用传统方式通过图其余部分把奖励信号传回这些随机计算图节点: # losses should contain a loss per example, while mean and

    84340
    领券