/**
* 剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点
* @author wsq
* @date 2020/09/09
输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。
示例:
给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2.
返回链表 4->5.
链接:https://leetcode-cn.com/problems/lian-biao-zhong-dao-shu-di-kge-jie-dian-lcof
*/
package notsubmit;
public class GetKthFromEnd {
public ListNode getKthFromEnd(ListNode head, int k) {
ListNode phead = head;
ListNode p = head;
int num = 0;
while(p != null) {
num++;
if(num > k) {
phead = phead.next;
}
p = p.next;
}
return phead;
}
public static void main(String[] args) {
ListNode head = new ListNode(1);
ListNode node1 = new ListNode(3);
ListNode node2 = new ListNode(2);
head.next = node1;
node1.next = node2;
GetKthFromEnd gk = new GetKthFromEnd();
ListNode ans = gk.getKthFromEnd(head, 2);
while(ans != null) {
System.out.print(ans.val);
if(ans.next != null) {
System.out.print("->");
}
ans = ans.next;
}
}
}
相关推荐
PostgreSQL和PostGIS安装、导入shp或gdb格式数据至数据库、使用QGIS测试上传PstGIS数据库操作和代码
本文详细介绍了postgresql和postgis安装步骤,并且使用postgis测试上传shp和gdb格式的矢量数据至数据库,包括步骤和代码,并使用qgis连接postgis数据查看数据库里的数据,数据依旧和本地数据一样可查看可编辑,方便后续数据底座开发和服务。
剑指Offer系列——22.链表中倒数第k个节点
题目 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。 例如,一个链表有 6 个节点,从头节点开始,它们的值依次是 1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第 3 个节点是值为 4 的节点。 示例 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 4->5. 思路 首先遍历一遍链表计算链表长度,再找规律,如果要倒数第k个节点的话,我们需要从第一个节点走n - k 步。代码如下 代码 /
深入解析五大ADC芯片架构及其应用场景
本文深入解析了五大ADC芯片架构及其应用场景,包括逐次逼近型ADC、Σ-Δ型ADC、流水线型ADC、闪存型ADC和积分型ADC。通过详细的架构分析和实际应用案例,帮助工程师理解不同ADC芯片的特点和适用场景,提升电路设计效率。
图解链表中倒数第k个节点
输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。
DAC8568实战指南:如何用STM32实现8通道DAC精准控制(附代码)
本文提供DAC8568与STM32结合的实战指南,详细解析8通道16位DAC的精准控制方法。内容涵盖硬件连接、SPI配置、驱动层构建、时序调试及多通道同步输出等关键步骤,并附有经过验证的HAL库驱动代码,帮助工程师快速解决实际项目中的通信与输出稳定性问题。
RD算法(一)初出茅庐 —— 算法原理
在《SAR成像概述》的第4节已经对各种SAR成像算法进行了一个简要的概述,本文就直接从RD算法讲起了。
剑指offer面试题22:链表中倒数第k个节点
2、我们还可以设置两个指针都同时指向头结点,第一个指针先走k-1步然后第二个指针开始跟第一个指针一起向后遍历,当第一个指针遍历到最后一个元素时,第二个指针就是指向的倒数第k个节点。1、求倒数第k个节点的值,我们归纳出当总共有n个节点时,倒数第k个节点就相当于从头开始的第n-k+1个节点。此方式要遍历两次链表第一次求出链表总数,第二次才能解出倒数第k个节点。实现一种算法,找出单向链表中倒数第 k 个节点。以下情况会导致代码崩溃,需要考虑。2.考察所写代码的鲁棒性。
基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质识别研究
本文提出一种基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质智能识别方法,针对颗粒分布散乱、背景复杂的问题,采用"大颗粒逐个识别、密集小颗粒分块识别"策略。结合Mask R-CNN、SLIC和AlexNet构建识别模型,通过无人机影像实现自动识别。实验表明该方法精度超过90%,具备迁移能力。文章提供了Python实现代码,涵盖数据预处理、SLIC分割、模型构建(Mask R-CNN和AlexNet)及训练流程,为堰塞坝应急抢险提供技术支持。
剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 c++
剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 c++ 写在前面,小白从零刷题,在解答会写出思路,正确答案,以及所有使用到的语法和知识点 1. 遍历法 链表类题目已经做了3个,这个尝试了下5分钟做出来了,蛮开心的整体思路就是不破坏链表求出链表总个数n,然后再从前到后遍历到n-k,返回链表即可 class Solution { public: ListNode* getKthFromEnd(ListNode* head, int k) { int i=0,j=0;
Android16 动态隐藏systemUI右侧音量条
本文介绍了如何屏蔽SystemUI系统音量条并显示自定义音量控制条的实现方法。主要通过两个步骤:1)在编译脚本中定义控制属性persist.rp.show.volume.dialog=off来隐藏系统音量条;2)修改SystemUI源码中的VolumeDialogImpl.java文件,在showH方法中根据属性值判断是否显示系统音量条。当属性值为off时直接return,从而屏蔽系统音量条的显示,实现自定义音量控制条的替代显示。该方法通过系统属性控制显示状态,具有灵活可控的特点。
UDS诊断服务基础详解之二19服务
本文主要介绍UDS统一诊断服务的19 01服务,包含状态位和故障码的解析以及19 01服务的具体说明
剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 - 力扣(LeetCode)
剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 - 力扣(LeetCode)
QGis二次开发 —— 5.1、基于qgis开发雷达扫描、无人机飞行跟踪等(附:源码及工程)
基于qgis开发雷达扫描、无人机飞行跟踪等
Leetcode刷题100天—剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点(链表)—day26
前言: 作者:神的孩子在歌唱 大家好,我叫运智 剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 难度简单259收藏分享切换为英文接收动态反馈 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。 例如,一个链表有 6 个节点,从头节点开始,它们的值依次是 1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第 3 个节点是值为 4 的节点。 示例: 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 4-
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
剑指offer 22.链表中倒数第k个节点
剑指offer 22.链表中倒数第k个节点题目描述 题目描述 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。 例如,一个链表有 6 个节点,从头节点开始,它们的值依次是 1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第 3 个节点是值为 4 的节点。 ...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/
LeetCode-剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点(Goland实现)
LeetCode题号:剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 问题描述: 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。 示例: 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 4->5. 思路:创建一个额外的数组存储链表...
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
剑指offer 22 链表中倒数第k个节点
@author: sdubrz @date: 7/25/2020 10:11:41 AM 难度: 简单 考察内容: 二进制 @e-mail: lwyz521604#163.com 题目来自《剑指offer》 电子工业出版社 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。 示例: 给定一个链表: 1->2-&
剑指offer 22. 链表中倒数第k个节点
剑指offer 22. 链表中倒数第k个节点 题目描述 解题思路 主要注意鲁棒性问题: k <= 0 头指针为空 k 比链表长度还要大 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ class Solution { public Li
链表倒数第k个节点_剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点
剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。示例 :给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 4->...
剑指offer面试题22. 链表中倒数第k个节点
剑指offer面试题22. 链表中倒数第k个节点题目 题目 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如,一个链表有6个节点,从头节点开始,它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。 示例 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 ...
1246



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



