Leetcode 92. Reverse Linked List II

本文介绍了一种算法,用于在给定的起始和结束位置之间反转单链表的一部分。通过迭代方式实现,调整指针连接以完成反转操作,同时保持链表其余部分不变。

文章作者:Tyan
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1. Description

Reverse Linked List II

2. Solution

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseBetween(ListNode* head, int m, int n) {
        if(m == n) {
            return head;
        }
        ListNode* start = nullptr;
        ListNode* end = nullptr;
        ListNode* left = nullptr;
        ListNode* right = nullptr;

        ListNode* pre = nullptr;
        ListNode* current = head;
        ListNode* next = nullptr;
        int diff = n - m + 1;
        m--;
        while(m) {
            pre = current;
            current = current->next;
            m--;
        }
        start = pre;
        right = current;
        while(diff) {
            next = current->next;
            current->next = pre;
            pre = current;
            current = next;
            diff--;
        }
        left = pre;
        end = current;
        right->next = end;
        if(start) {
            start->next = left;
            return head;
        }
        else {
            return left;
        } 
    }
};

Reference

  1. https://leetcode.com/problems/reverse-linked-list-ii/description/
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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