99 - 重排链表

2017.10.23

首先遍历链表,建立两个队列,一个存放前一半一个存放后一半。

然后再遍历这两个队列,建立新的连接关系,重排链表。

/**
 * Definition for ListNode.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int val) {
 *         this.val = val;
 *         this.next = null;
 *     }
 * }
 */ 
public class Solution {
    /**
     * @param head: The head of linked list.
     * @return: void
     */
	public void reorderList(ListNode head){
		if(head == null || head.next == null){
			return ;
		}
		LinkedList<ListNode> queue1 = new LinkedList<ListNode>();
		LinkedList<ListNode> queue2 = new LinkedList<ListNode>();
		//所有的节点均先入栈
		while(head != null){
			queue1.addFirst(head);
			head = head.next;
		}
		int i = queue1.size()/2;
		while(i > 0){
			queue2.addLast(queue1.pollFirst());
			i--;
		}
		head = queue1.pollLast();
		head.next = null;
		ListNode bt = head;
		while(!queue1.isEmpty()){
			queue2.peekFirst().next = queue1.peekLast();
			queue1.peekLast().next = bt.next;
			bt.next = queue2.pollFirst();
			bt = queue1.pollLast();
		}
		while(!queue2.isEmpty()){
			queue2.peekFirst().next = bt.next;
			bt.next = queue2.pollFirst();
		}
	}
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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