【??链表】LeetCode 92. Reverse Linked List II

本文介绍了一种仅通过一次遍历即可实现链表部分反转的方法。利用哑节点确保头结点变化时仍能访问,并通过预处理指针记录关键位置,最终将反转的部分链表正确地插入到原链表中。

LeetCode 92. Reverse Linked List II

Solution1:
参考网址:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4306611.html
思路:
对于链表的问题,根据以往的经验一般都是要建一个dummy node,连上原链表的头结点,这样的话就算头结点变动了,我们还可以通过dummy->next来获得新链表的头结点。这道题的要求是只通过一次遍历完成,就拿题目中的例子来说,变换的是2,3,4这三个点,那么我们可以先取出2,用front指针指向2,然后当取出3的时候,我们把3加到2的前面,把front指针前移到3,依次类推,到4后停止,这样我们得到一个新链表4->3->2, front指针指向4。对于原链表连说,有两个点的位置很重要,需要用指针记录下来,分别是1和5,因为当2,3,4被取走时,原链表就变成了1->5->NULL,要把新链表插入的时候需要这两个点的位置。1的位置很好找,因为知道m的值,我们用pre指针记录1的位置,5的位置最后才能记录,当4结点被取走后,5的位置需要记下来,这样我们就可以把倒置后的那一小段链表加入到原链表中。代码如下:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *reverseBetween(ListNode *head, int m, int n) {
        ListNode *dummy = new ListNode(-1);
        dummy->next = head;
        ListNode *cur = dummy;
        ListNode *pre, *front, *last;
        for (int i = 1; i <= m - 1; ++i) cur = cur->next;
        pre = cur;
        last = cur->next;
        for (int i = m; i <= n; ++i) {
            cur = pre->next;
            pre->next = cur->next;
            cur->next = front;
            front = cur;
        }
        cur = pre->next;
        pre->next = front;
        last->next = cur;
        return dummy->next;
    }
};
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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