【leetcode】206. 反转链表(reverse-linked-list)(链表)[简单]

链接

https://leetcode-cn.com/problems/reverse-linked-list/

耗时

解题:15 min
题解:4 min

题意

反转一个单链表。

输入: 1->2->3->4->5->NULL
输出: 5->4->3->2->1->NULL

思路

下一个节点等于当前节点,当前节点等于下一个节点,下一个节点等于下下一个节点,以此类推。
PS:注意链表为空,或只有一个节点的情况。

AC代码

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseList(ListNode* head) {
        ListNode* cur = head;
        if(cur == NULL) {
            return cur;
        }
        ListNode* nex = cur->next;
        if(nex == NULL) {
            return cur;
        }
        ListNode* nex2 = nex->next;
        cur->next = NULL;
        while(nex2 != NULL) {
            nex->next = cur;
            cur = nex;
            nex = nex2;
            nex2 = nex->next;
        }
        nex->next = cur;
        return nex;
    }
};
基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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