列表重新排序——Leetcode系列(八)

LeetCode力扣-hot100系列(1) 虽然开始写力扣系列的文章的时候,我的hot100题已经刷了71道了,以及代码随想录上面的题也跟着刷。并且之前也做了大量的笔记,包含差不多5000行~8000行左右(还包含左神的数据结构中的题目)。为什么我只给了一个范围呢?因为一不小心把vscode中的整个工作区删了,并且一并连回收站也清理了。当我意识到这里面还有我的笔记的时候,我已经删干净了,连同我做完的一个项目(还没来得及放在gitee上)。上面的案例告诉我们一定要做备份!!! 阅读详情

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

You must do this in-place without altering the nodes' values.

For example,
Given {1,2,3,4}, reorder it to {1,4,2,3}.

My Answer


/**
 * Definition for singly-linked list.
 * class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public void reorderList(ListNode head) {
        if(head == null || head.next == null){
            return;
        }
        int total = 0;
        ListNode pivot = head;
        //count the number of nodes in the list
        while(pivot != null){
            pivot = pivot.next;
            total++;
        }
        int splitIndex = total / 2 + total % 2;
        pivot = head;
        int shiftTime = 0;
        //get the middle node in the list
        while(shiftTime < splitIndex){
            pivot = pivot.next;
            shiftTime++;
        }
        ListNode secondHead = pivot;
        pivot = pivot.next;
        secondHead.next = null;
        //reverse the second half of the list
        while(pivot != null){
            ListNode temp = pivot;
            pivot = pivot.next;
            temp.next = secondHead;
            secondHead = temp;
        }
        ListNode firstPivot = head;
        ListNode secondPivot = secondHead;
        //get the node from the first half and second half of the list one by one
        while(secondPivot != null){
            ListNode temp = secondPivot;
            secondPivot = secondPivot.next;
            temp.next = firstPivot.next;
            firstPivot.next = temp;
            firstPivot = temp.next;
        }
        if(firstPivot != null){
            firstPivot.next = null;
        }
    }
}

题目来源:https://oj.leetcode.com/problems/reorder-list/

2026.5.3:Ubuntu26.04下uv所需的环境变量pyproject.toml 本文档提供了Python开发环境的配置指南。主要包括: 设置环境变量(HF_ENDPOINT、UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR等) 创建pyproject.toml配置文件,定义项目元数据(名称、版本等) 指定依赖项(torch系列库)及其安装源(PyTorch官方CUDA 12.8镜像) 配置Python版本要求(>=3.13,<3.14) 设置平台限制(Linux/Windows) 该配置适用于需要PyTorch CUDA 12.8支持的项目开发环境搭建。 阅读详情

相关推荐

手把手教你解决Realsense D455在ROS下IMU数据不输出的问题(附固件降级指南)

本文详细解析了Realsense D455在ROS环境下IMU数据不输出的问题,提供了固件降级和ROS配置的完整解决方案。通过版本兼容性分析和实战操作指南,帮助开发者快速恢复IMU数据流,优化机器人开发体验。

weixin_42531494的博客 372

自我总结:Leetcode 148. 排序列表

Leetcode 148,链表的两种归并排序

weixin_51537461的博客 291

海外跨境电商商城源码-进出口电商平台网站-多语言多商户平台

我们的海外跨境电商系统源码还包括各种功能模块,如用户管理、商品管理、订单管理等。支付管理:与主流支付平台(如Stripe、PayPal等)的集成,支持多种支付方式;订单管理:创建订单、支付订单、取消订单等操作,以及订单状态查询和历史记录;购物车管理:添加商品到购物车、查看购物车、修改购物车中的商品数量等操作;商品管理:商品信息录入、编辑、删除等操作,以及商品分类和搜索功能。客服管理:在线咨询、投诉处理等功能,提供更好的用户服务。用户管理:注册、登录、忘记密码、个人资料。# 检查电子邮件地址是否有效。

柏诣科技的博客 2658

leetcode#1331 整数数组 arr元素替换为它们排序后的序号

力扣#1331 题目描述:给你一个整数数组 arr ,请你将数组中的每个元素替换为它们排序后的序号。 序号代表了一个元素有多大。序号编号的规则如下: 序号从 1 开始编号。 一个元素越大,那么序号越大。如果两个元素相等,那么它们的序号相同。 每个数字的序号都应该尽可能地小。 解题思路:这题主要是对数组的序号进行了一些操作,那么我们就可以用哈希表来进行这个操作,哈希表就是有key和value组成的,并且查找的时间复杂度只有O(1),另外这道题涉及了很多操作,比如首先是一个排序,肯定不能直接对愿数组进行操作,不

weixin_43310928的博客 1350

VS2017中调用gdal(C#版)的方法二(含gdal下载地址,配置过程,代码测试,超详细!!)

VS2017中gdal(C#)版的配置与测试 上次记录了直接在VS2017中下载并应用gdal的方法,这次来记录一下网上下载的安装包配置与测试的方法。 一、环境、版本及下载地址 win10,vs2017社区版,gdal2.4.4 还是像之前在Unity中应用gdal一样,最好是下载已经编译好的C#版的gdal,不然自己配置真的很容易出错,我就是这样的,下面提供不同版本的gdal下载地址: 1.GDAL2.4.4(C#版、64位): https://download.youkuaiyun.com/download/che

chengbaola的博客 1365

信号处理仿真:自适应信号处理_(8).自适应信道均衡

在无线通信系统中,信道的多径效应和时变特性会导致信号的失真,从而影响通信质量。自适应信道均衡技术通过实时调整均衡器的参数,以补偿信道失真,提高信号的质量和可靠性。本节将详细介绍自适应信道均衡的原理、算法和实现方法,并通过具体的仿真例子来说明其应用。

2401_87715305的博客 1039

多级排序编程题

某公司要针对员工情况统一调薪,现有一个员工列表,包含姓名、职级、工作年限、工资信息。现要求将该列表按以下规则重新排序: 1、职级高的排在前面 2、若职级相同,按工资少的排前面 3、若工资相同,工作年限长的排前面 输入描述: 第一行输入一个整数n,表示员工列表中员工的人数 接下来的n行,分别输入员工的姓名、职级、工作年限和工资信息,各项信息用空格分隔 输出描述: 输出按要求重新排列的员工列表,每名员工信息(姓名、职级、工作年限和工资)占一行 示例 输入: 6 张三 3 3 3000

weixin_42968460的博客 9354

SerDes学习笔记:DFE均衡架构示例(USB3.1、PCIe3.0\4.0)

本文探讨了DFE均衡器架构在不同数据接口中的应用特性。研究表明,抽头数量随数据速率提升而增加,1-16抽头架构较为常见。通过PCIeGen3/4实例分析,对比了单抽头、双抽头和15抽头DFE的性能差异,证明多抽头结构能通过精细调节有效提升噪声容限和降低误码率。文章详细阐述了DFE工作原理,包括其通过反馈信号对输入信号的补偿机制,以及不同抽头对消除码间干扰的作用。实验采用8Gbps速率(125ps/UI)进行波形仿真,直观展示了均衡处理前后的信号变化,为理解信道均衡技术提供了重要参考。

一只豌豆象的博客 518

leetcode重新排列字符串

给你一个字符串 s 和一个 长度相同 的整数数组 indices 。 请你重新排列字符串 s ,其中第 i 个字符需要移动到 indices[i] 指示的位置。 返回重新排列后的字符串。 package Algorithm; public class restoreString { public String restoreString(String s, int[] indices) { char[] list = new char[indices.length];

weixin_49131718的博客 218

YOLO26训练自己的数据集,从代码下载到实例测试 (含YOLO26网络结构图)

在Windows10上配置CUDA环境教程2026年1月14日,YOLO26是最新发布的计算机视觉模型。支持多种任务,包括目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、有向目标检测以及物体跟踪等。以上就是YOLO26训练自己数据集的全部过程啦,欢迎大家在评论区交流~

Limiiiing的博客 6495

从 Service Entry Sheet 按 PO 行项目追溯服务行:PACKNO 与 ESLL 层级解包实战

摘要: SAP MM模块中,外部服务采购的数据结构较为复杂,服务明细并非直接存储在采购订单行项目表EKPO中,而是通过PACKNO关联到服务包表ESLL。本文解析了从采购订单行项目EBELN+EBELP获取服务行号SRVPOS的方法,重点分析了服务包的层级结构(根包、子包SUB_PACKNO),并提供了兼容合同项目的ABAP代码实现。通过EKPO-PACKNO定位根包后,需结合ESUC和ESLL表逐层解析子包,最终获取服务明细数据,解决了服务采购场景下的数据关联难题。(149字)

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 172

406. 根据身高重建队列(力扣LeetCode)

排序完的people: [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2],[4,4]]因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。输入:people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]输入:people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]插入[4,4]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

m0_73841621的博客 1389

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

LeetCode刷题-重新排序得到2的幂

前言说明 算法学习,日常刷题记录。 题目连接 重新排序得到2的幂 题目内容 给定正整数N,我们按任何顺序(包括原始顺序)将数字重新排序,注意其前导数字不能为零。 如果我们可以通过上述方式得到2的幂,返回true;否则,返回false。 示例1: 输入:1 输出:true 示例2: 输入:10 输出:false 示例3: 输入:16 输出:true 示例4: 输入:24 输出:false 示例5: 输入:46 输出:true 提示: 1 <= N <= 10^9 分析过程

纯洁的博客 670

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

332. 重新安排行程(力扣LeetCode)

拿题目中的示例为例,输入: [[“MUC”, “LHR”], [“JFK”, “MUC”], [“SFO”, “SJC”], [“LHR”, “SFO”]] ,这是有4个航班,那么只要找出一种行程,行程里的机场个数是5就可以了。输入:tickets = [[“JFK”,“SFO”],[“JFK”,“ATL”],[“SFO”,“ATL”],[“ATL”,“JFK”],[“ATL”,“SFO”]]例如,行程 [“JFK”, “LGA”] 与 [“JFK”, “LGB”] 相比就更小,排序更靠前。

m0_73841621的博客 1374

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

力扣困难题,332. 重新安排行程

另一种有效的行程是 ["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"] ,但是它字典排序更大更靠后。假定所有机票至少存在一种合理的行程。且所有的机票 必须都用一次 且 只能用一次。别傻乎乎的手动排序啦,Java已经帮我们实现了,那就是PriorityQueue。如果存在多种有效的行程,请你按字典排序返回最小的行程组合。请你对该行程进行重新规划排序。(肯尼迪国际机场)出发的先生,所以该行程必须从。相比就更小,排序更靠前 ,得出要根据字典排序。比如例二,JFK->SFO,ATL。

2201_75927593的博客 554

【困难】力扣算法题解析LeetCode332:重新安排行程

LeetCode 332题要求从固定起点JFK出发,重新安排机票行程,形成一条使用所有机票且字典序最小的欧拉路径。解题采用Hierholzer算法,通过构建图(使用最小堆存储邻居机场确保字典序),结合栈模拟DFS和后序处理,高效求解。Java实现中利用HashMap建图,PriorityQueue排序邻居,ArrayDeque作栈,LinkedList收集结果,确保时间复杂度O(n log n)。

ylumwd的博客 1068

LeetCode 869.重新排序得到 2 的幂:哈希表+排序(一次初始化)

LeetCode 869.重新排序得到 2 的幂:哈希表+排序(一次初始化) 给定正整数 n ,我们按任何顺序(包括原始顺序)将数字重新排序,注意其前导数字不能为零。 如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂,返回 true;否则,返回 false。

<font color="Pink">Tisfy的博客</font> 540

day27 力扣332.重新安排行程 力扣51. N皇后 力扣37. 解数独 力扣455.分发饼干 力扣376. 摆动序列 力扣53. 最大子序和

给你一份航线列表tickets,其中表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK(肯尼迪国际机场)出发的先生,所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程,请你按字典排序返回最小的行程组合。假定所有机票至少存在一种合理的行程。且所有的机票 必须都用一次 且 只能用一次。另一种有效的行程是 ["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"] ,但是它字典排序更大更靠后。toi第二道困难题,呃呃··· 好难。

2401_87983916的博客 981

力扣的排序链表解法(Python3)

力扣的排序链表解法(Python3) 题目描述: 在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下,对链表进行排序。 示例 1: 输入: 4->2->1->3 输出: 1->2->3->4 示例 2: 输入: -1->5->3->4->0 输出: -1->0->3->4->5 来源:力扣(LeetCode)...

chutu2018的博客 368

leetcode (力扣) 869. 重新排序得到 2 的幂 (哈希表)

题目在这:https://leetcode-cn.com/problems/reordered-power-of-2/ 思路分析: 题目不难,解题的关键在于理解什么叫 “可以将数字重新排序”。 比如数字 32134 和 24313 两者可以通过重新排序得到相同的字符串吗?显然是可以的,因为两个都是由 124 和两个3组成。 基于上面的思路,我们可以使用哈希表存数字出现的个数,对比个数即可知道两个字符串是否在无视顺序的情况下能够相等。 顺带说一下,这里要求的是 2的N次方,我一开始就是看成N的2此方了。。。。

深度不学习!!的博客 199

【力扣】排序链表

给你链表的头结点 head ,请将其按排列并返回。

代码兴国 569

算法学习——LeetCode力扣回溯篇4(332. 重新安排行程、51. N 皇后、37. 解数独)

算法学习——LeetCode力扣回溯篇4(332. 重新安排行程、51. N 皇后、37. 解数独)

拉依达不拉跨的博客 1083

力扣【148】排序链表

题目: 给你链表的头结点head,请将其按升序排列并返回排序后的链表。 示例 : 输入:head = [4,2,1,3] 输出:[1,2,3,4] 题解: import java.util.*; class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() {} ListNode(int val) { this.val = val; } ListNode(int val, ListNode n...

qq1922631820的博客 211

按奇偶排序数组 力扣

每日一题:4.22 来自力扣 :按奇偶数组排序问题 给定一个非负整数数组 A,返回一个数组,在该数组中, A 的所有偶数元素之后跟着所有奇数元素。 你可以返回满足此条件的任何数组作为答案。 示例: 输入:[3,1,2,4] 输出:[2,4,3,1] 输出 [4,2,3,1],[2,4,1,3] 和 [4,2,1,3] 也会被接受。 思路:定义两个新的数组分别来存放偶数和奇数,两个计数器分别记录两...

weixin_46558883的博客 183

Leetcode 023 合并K个排序列表 思路详解+反思易错 Python实现

本人一直在努力地积累Leetcode上用Python实现的题,并且会尽力讲清每道题的原理,绝不像其他某些博客简略地带过。如果觉得讲的清楚,欢迎关注。合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。示例:输入: [   1-&gt;4-&gt;5,   1-&gt;3-&gt;4,   2-&gt;6 ] 输出: 1-&gt;1-&gt;2-&gt;3-&gt;4-&gt;4-...

weixin_41958153的博客 331
上一篇: 使用迭代法对二叉树进行前序遍历——Leetcode系列(七)
下一篇: 查找列表是否含有环(一)——Leetcode系列(九)
Hooting
博客等级 码龄17年 11粉丝 44原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值