LeetCode #138 - Copy List with Random Pointer

本文介绍两种深拷贝含随机指针链表的方法。第一种使用哈希表保存原链表和新链表中每个节点的对应关系,确保随机指针正确复制。第二种方法将新链表穿插在原链表中,实现O(1)空间复杂度的拷贝。

题目描述:

A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could point to any node in the list or null.

Return a deep copy of the list.

/**
 * Definition for singly-linked list with a random pointer.
 * struct RandomListNode {
 *     int label;
 *     RandomListNode *next, *random;
 *     RandomListNode(int x) : label(x), next(NULL), random(NULL) {}
 * };
 */
// 用哈希表保存原链表和新链表中每个节点的对应关系,那么q->random = hash[p->random]
class Solution {
public:
    RandomListNode *copyRandomList(RandomListNode *head) {
        if (!head) return NULL;
        RandomListNode *res = new RandomListNode(head->label);
        RandomListNode *p = head->next;
        RandomListNode *q = res;
        unordered_map<RandomListNode*, RandomListNode*> hash;
        hash[head] = res;
        while (p) {//这个循环中p比q早一步,方便复制一个和p一样的节点,让q指向它
            RandomListNode *tmp = new RandomListNode(p->label);
            q->next = tmp;
            hash[p] = tmp;
            q = q->next;
            p = p->next;
        }

        //这个循环中p和q同步
        p = head;
        q = res;
        while (q) {
            q->random = hash[p->random];
            q = q->next;
            p = p->next;
        }
        return res;
    }
};
// 将新链表穿插在原链表中,空间复杂度为O(1)
class Solution {
public:
    RandomListNode *copyRandomList(RandomListNode *head)
    {
        if (!head) return NULL;
        RandomListNode *p = head;
        while (p)
        {
            RandomListNode *new_node = new RandomListNode(p->label);
            new_node->next = p->next;
            p->next = new_node;
            p = new_node->next;
        }
        p = head;
        while (p)
        {
            if (p->random) p->next->random = p->random->next; //复制random指针
            p = p->next->next; //一次跳两步
        }
        p = head;
        RandomListNode *res = head->next;
        while (p)
        {
            RandomListNode * q = p->next;
            if(p->next) p->next = p->next->next;
            if(q->next) q->next = q->next->next;
            p = p->next;
        }
        return res;
    }
};

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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