223 - 回文链表

5.17

基本思想,就是遍历一遍链表,然后把每个节点的值存起来,在判断是不是回文。

最一开始想到的是字符串,这个想法就太简单了,没有考虑到负数会出现负号,也没有考虑到转化成为字符串,一个整数就被完全破坏了。

后来使用了ArrayList,这样就解决了字符串所带来的问题。

后来在比较两个数相等的时候,我又想当然的使用了!= 这个符号。以致总是出错。

对于Integer,Character,以及其他的很多这种封装的数据类型不能简单的使用 == 或者是 != 来判断是不是相等。

还是要使用equals函数。

类似的错误已经犯过一次了。希望自己这一次可以记住吖。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    /**
     * @param head a ListNode
     * @return a boolean
     */
     //最开始使用了String类型
    public boolean isPalindrome(ListNode head) {
        // Write your code here
        if(head == null || head.next == null){
            return true;
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        while(head != null){
            list.add(head.val);
            head = head.next;
        }
        int length = list.size();
        //System.out.println("list:" + list);
        for(int i = 0;i <= (length/2);i++){
            //System.out.println("i:" + i + ";list[i]:" + list.get(i) + ";list[length -i -1]:"+ list.get(length - i -1));
            if(!list.get(i).equals(list.get(length - i - 1))){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 MySQL数据库在维护数据完整性方面运用了多种策略,其中包括日志机制和两阶段提交等手段。 接下来将深入阐述这些机制。 1. **日志机制** - **Redo Log**:重做日志记录了数据页内数据行的变更,存储的是更新后的数据。 它遵循预先写入日志的策略,确保在数据库非正常重启后可以恢复数据。 Redo log采用循环写入方式,其容量可以通过`innodb_log_file_size`和`innodb_log_files_in_group`参数进行调整。 日志首先被写入内存中的redo log buffer,随后根据`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数的设定决定何时写入硬盘: - 当设置为0时,每分钟由后台进程执行一次刷新操作。 - 当设置为1时,每次事务完成时立即持久化到存储设备,提供最高级别的安全性,但可能会对运行效率造成影响。 - 当设置为2时,事务完成仅将日志写入日志文件,不强制执行磁盘刷新,由操作系统决定何时进行刷新,这样可能会在服务器异常时造成数据丢失。 - **Binlog**:二进制日志记录了所有更改数据库状态的操作,不包括查询和展示类操作,主要用于数据恢复、复制和审核。 Binlog存在Statement、Row和Mixed三种格式,其中Row格式因为记录了行级别变化,能够确保数据不丢失,因此被普遍推荐使用。 Binlog的写入过程与redo log相似,先写入binlog cache,然后在事务提交时写入binlog文件。 `sync_binlog`参数控制了binlog何时写入磁盘,其设定方式与`innodb_flush_log_at_t...
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