删除链表节点

数字IC设计实现之hierarchical flow系列(一) 数字IC设计实现之hierarchical flow系列(一) 最近这段时间小编又比较忙起来了,今天抽空来咖啡厅码字来了,刚到时脑子一片空白,不知道要分享些什么(项目结束后将会在知识星球上分享数字 IC 设计实现 Tapeout 前要review的那些 checklist)。突然间想起来有个星友希望小编分享些数字 IC 设计实现 hierarchical flow 的相关内容。考虑到现在大都采用这种方式来做 design 和实现,那就选这个 topic 了。限于篇幅和时间限制,今天只分享逻辑综合部分和布局布 阅读详情

问题描述:

给出单链表头指针以及要删除节点的地址,要求写代码删除这个节点,并且时间复杂度为O(1),如何实现?


分析:

(1) 应变能力

(2) 对时间复杂度的理解


平常思路:

prev->next = temp->next;

free(temp);

但是该思路的时间复杂度为O(n)


解题:

不能从phead开始找,入口在所要删除的节点的地址

(1) 将temp后面的节点的数据拷贝到当前temp处,删除最后一个节点空间

(2) 最后一个节点没有下一个节点时,只能采用遍历的方法。


程序代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct node
{
	int data;
	struct node * next;
}Node;

//获取链表之前先插入
Node * get_link(int length, int local, Node **plocal)
{
	Node *temp = NULL;
	Node *phead = NULL;
	Node *tail = NULL;

	int i;

	//创建单链表
	for (i = 0; i < length; i++)
	{
		temp = (Node *)malloc(sizeof(Node));
		temp->next = NULL;
		temp->data = length - i;
		if (phead == NULL)
		{
			tail = temp;
		}

		if (local == length - i)	//要删除的节点地址
		{
			*plocal = temp;
		}

		temp->next = phead;
		phead = temp;
	}

	return phead;
}

void link_print(Node *temp)
{
	while (temp != NULL)
	{
		printf("%d\t",temp->data);
		temp = temp->next;
	}
	printf("\n");
}

Node * del_node(Node* phead, Node* local)
{
	if (phead == NULL || local == NULL)
	{
		printf("arg error\n");
		return NULL;
	}

	//(1) 最后一个节点
	if (local->next == NULL)
	{
		if(phead == local)
		{
			free(local);
			return NULL;
		}

		Node * prev = phead;
		while (prev != NULL && prev->next != NULL)
		{
			if (prev->next == local)
			{
				prev->next = prev->next->next;
				free(local);
				return phead;
			}
			prev = prev->next;
		}
	}
	else
	{
		Node * temp = local->next;	//temp指向待删除节点的下一个节点
		local->data = local->next->data; //待删除节点的数据保存为下一个节点的数据
		local->next = local->next->next;	//将下一个节点的地址指向下下一个
		free(temp);	//删除下一个节点
		return phead;
	}
}
int main()
{
	Node * phead = NULL;
	int local = 0;
	int number = 0;
	
	scanf("%d",&number);	//链表的节点数
	scanf("%d",&local);	//要删除的节点

	if (number < local || local <= 0 || number <= 0)
	{
		printf("number MUST >= local, and MUST be positive integer\n");
		exit(EXIT_FAILURE);
	}

	Node* plocal = NULL;
	phead = get_link(number,local,&plocal);

	link_print(phead);
	printf("删除数据:%d\n",plocal->data);

	phead = del_node(phead,plocal);
	link_print(phead);

	return 0;
}

 


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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; 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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")

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mengrennwpu
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