leetcode : add-two-numbers

题目描述:

You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are stored in reverse order and each of their nodes contain a single digit. Add the two numbers and return it as a linked list.

Input: (2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
Output: 7 -> 0 -> 8

题目解析:

题目意思是,两个链表相当于一个逆置的数字,将两个链表的相应位置进行相加,最终结果存到一个链表中。注意要有进位。

比如题目中的两个链表:342 + 465 = 807

思路:创建一个新的链表,指向最终结果的链表。当两个链表不为空时,两个链表同时从头开始遍历,用一个变量temp记录遍历到的节点的和,每遍历一个节点,更新一下temp,temp/10,如果有进位,temp就为进位的值,如果没有进位,temp就为0.

AC代码:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *addTwoNumbers(ListNode *l1, ListNode *l2) {
        if(l1 == NULL)
            return l2;
        if(l2 == NULL)
            return l1;
        ListNode* head = new ListNode(0);
        ListNode* cur = head;
        int temp = 0;
        while(l1 != NULL || l2 != NULL || temp != 0)
        {
            if(l1 != NULL)
            {
                temp += l1->val;
                l1 = l1->next;
            }
            if(l2 != NULL)
            {
                temp += l2->val;
                l2 = l2->next;
            }
            cur->next = new ListNode(temp % 10);
            cur = cur->next;
            temp = temp / 10;
        }
        return head->next;
    }
};

(*^▽^*)

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的PythonR代码示例,帮助读者理解应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式编程代码,建议读者具备一定的统计学编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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