第4周项目3 - 单链表应用(1)

本文详细阐述了如何使用C++编程语言实现单链表数据逆置的算法,并通过实例展示了算法的实现过程及测试方法。重点介绍了算法的具体步骤、关键代码解析以及输出结果的展示,旨在帮助读者理解和掌握链表操作的基本技巧。
/*      
Copyright (c)2015,烟台大学计算机与控制工程学院      
All rights reserved.      
文件名称:项目3--单链表应用(1).cpp      
作    者:魏乐天    
完成日期:2015年11月2日      
版 本 号:v1.0      
      
问题描述:1、设计一个算法,将一个带头结点的数据域依次为a1,a2,…,an(n≥3)的单链表的所有结点逆置,
		  即第一个结点的数据域变为an,…,最后一个结点的数据域为a1。实现这个算法,并完成测试。
输入描述:若干数据 。    
程序输出:链表中的数据及逆序拍好后的数据。 
*/
 
#include"linklist.h"
int main()
{
    linklist *L;
    ElemType a[]= {1,3,5,7, 2,4,8,10};
    CreateListR(L,a,8);
    printf("L:");
    DispList(L);
    Reverse(L);
    printf("逆置后L: ");
    DispList(L);
    DestroyList(L);
    return 0;
}
void Reverse(linklist *l)
{
 linklist *p,*q;
 p=l->next;
 l->next=NULL;
 while(p!=NULL)
 {
  q=p->next;
  p->next=l->next;
  l->next=p;
  p=q;
 }
}
 
 

知识点总结:
链表的逆置。
学习心得:
在编写这个逆序的函数时,起初并没有想到像头插法那样的思路,编写遇到了很大的问题,后来看到了老师的写法,明白了其中的道理,如果能将课本中的知识融会贯通,相信学习更多更难的知识也能得心应手
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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