复杂链表的复制

输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

/*
public class RandomListNode {
    int label;
    RandomListNode next = null;
    RandomListNode random = null;
    RandomListNode(int label) {
        this.label = label;
    }
}
*/
public class Solution {
    public RandomListNode Clone(RandomListNode pHead)
    {   
        if(pHead==null)  return null;        
        RandomListNode  head = null;       
        RandomListNode temp1 = pHead;//原链表的指针
        RandomListNode temp2 = null; //新链表的指针
       while(temp1 !=null){         
         RandomListNode node = new RandomListNode(temp1.label);
         node.next = temp1.next;
         temp1.next = node;        
         temp1 = node.next;  //完成节点的插入         
        }       
        temp1 = pHead; //再次遍历原链表,完成random节点
        while(temp1!=null){
            if(temp1.random!=null){
                temp1.next.random = temp1.random.next;
            }            
           temp1= temp1.next.next;                   
        }         
        //将两个链表分离
        temp1 = pHead;  
        head = temp2 = temp1.next;
        temp1.next = temp2.next;
        temp1 = temp1.next;
        while(temp1!=null){            
           temp2.next = temp1.next;
           temp2 = temp2.next;
            temp1.next = temp2.next;
            temp1=temp1.next;
        }
       return head;
    }
}


基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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