剑指offer:面试题15——链表中倒数第k个结点

本文介绍了一道经典的剑指Offer面试题,即如何找到链表中倒数第K个结点。通过双指针技巧,文章详细解析了算法思路与实现过程,适用于链表相关算法的深入学习。

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剑指offer:面试题15——链表中倒数第k个结点

题目:输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点。

/*
struct ListNode {
	int val;
	struct ListNode *next;
	ListNode(int x) :
			val(x), next(NULL) {
	}
};*/
class Solution {
public:
    ListNode* FindKthToTail(ListNode* pListHead, unsigned int k) {
    if(pListHead== NULL)return nullptr;  //第一个考点是头指针不为空
        if(k==0)return nullptr;   //k不能为0
        ListNode *pTemp1=pListHead;
        for(unsigned int i=0;i<k-1;++i)   //由于k是unsigned int
        {
            if(pTemp1->next!=nullptr)
            {
                 pTemp1=pTemp1->next;
            }
            else
                return nullptr;   //处理k小于链表长度的情况
        }
            
    ListNode *pFind=pListHead;
        while(pTemp1->next!=nullptr)   //这里是p->next不为空,因为走到尾节点跳出循环
        {
            pTemp1=pTemp1->next;
            pFind=pFind->next;
        }
        //pFind=pFind->next;
        //ListNode Node(pFind->val);
        //ListNode* pReturn = Node;
        //return &Node;
        return pFind;
    }
};
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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