【链表】21.合并两个有序链表

博客围绕合并两个有序链表展开,介绍了迭代法来解决该问题,还分别给出了Python和Java两种编程语言的实现。

题目

法1:迭代法

Python

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        dummy = ListNode(-1)
        cur = dummy
        cur1, cur2 = list1, list2
        while cur1 and cur2:
            if cur1.val <= cur2.val:
                cur.next = cur1
                cur1 = cur1.next
            else:
                cur.next = cur2
                cur2 = cur2.next   
            cur = cur.next
        cur.next = cur1 if cur1 else cur2

        return dummy.next

Java

class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
        if (list1 == null) {
            return list2;
        } else if (list2 == null) {
            return list1;
        }
        ListNode dummy = new ListNode(-1);
        ListNode cur = dummy;
        while (list1 != null && list2 != null) {
            if (list1.val <= list2.val) {
                cur.next = list1;
                list1 = list1.next;
            } else {
                cur.next = list2;
                list2 = list2.next;
            }
            cur = cur.next;
        }

        if (list1 == null) {
            cur.next = list2;
        } else if (list2 == null) {
            cur.next = list1;
        }

        return dummy.next;
    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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