记录:LeetCode 21.合并两个有序链表

Python转C++/Java:有序链表合并的Python与C++/Java实现对比
本文博主分享了在看到面试常用C++/Java后,如何用Python解决有序链表合并问题的过程,展示了从Python思路到官方C++/Java解决方案的转换。通过实例解析了链表比较和合并的算法,并附带官方解释。

刷知乎刷到面试大多用c++/java,之前刷力扣还在用python的我吐一口老血。。

思路

图片截取自leetcode

肯定首先想到的就是简单迭代嘛,(while循环判断条件为&&)一个while循环里判断两个有序链表当前指针所指结点的元素大小关系,若为小于等于则将该结点加入新链表,并将该指针向后挪一位,否则对另一个有序链表进行同样操作,然后将新链表向后挪一位,最后至多有一个有序链表剩余,则直接给新链表接上,最后返回该新链表的“头结点.next”。(官方大法好。。。)
附上官方解释以免看不懂自己写的。。
图片截取自leetcode

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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