LeetCode143. Reorder List

本文详细解析了如何将单链表 L: L0→L1→…→Ln-1→Ln 重排序为 L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 的算法实现。通过三个步骤:找到中点并断开链表、反转后半部分链表、交叉连接两部分链表,实现了链表的高效重排序。

Given a singly linked list LL0→L1→…→Ln-1→Ln,
reorder it to: L0→LnL1→Ln-1→L2→Ln-2→…

You may not modify the values in the list's nodes, only nodes itself may be changed.

Example 1:

Given 1->2->3->4, reorder it to 1->4->2->3.
Example 2:
Given 1->2->3->4->5, reorder it to 1->5->2->4->3.

这个题思路上不难,稍微复杂一点,分三步(以1->2->3->4为例):

1.找到中间的点,把两个链表断开  1->2   3->4

2.把后面的链表倒置                     1->2   4->3

3.把两个链表交叉连接起来           1->4->2->3

代码如下:

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution(object):
    def reorderList(self, head):
        """
        :type head: ListNode
        :rtype: None Do not return anything, modify head in-place instead.
        """
        slow = fast = head
        if not head or not head.next:return head
        
        while fast and fast.next:
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next
        middle = slow.next
        slow.next = None
        
        prev=None
        while middle:
            cur = middle
            middle = middle.next
            cur.next = prev
            prev = cur
        
        rhead = head
        while head and prev:
            p=head.next
            q=prev.next
            head.next = prev
            prev.next = p
            
            head=p
            prev=q
            
        return rhead

需要注意的是while fast and fast.next:我之前想法是可以只写while fast.next:,但这样是不对的,因为fast如果为None会报错

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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