LeetCode *876. Middle of the Linked List (Python Solution)

本文介绍了一种在非空单链表中寻找中间节点的方法,特别适用于有两个中间节点的情况,将返回后一个节点。通过使用快慢指针技巧,算法在O(n)时间内完成,无需额外空间。

题目描述

Given a non-empty, singly linked list with head node head, return a middle node of linked list.

If there are two middle nodes, return the second middle node.

给定具有头节点头的非空的单链表,返回链表的中间节点。

如果有两个中间节点,则返回第二个中间节点。

Example 1:

Input: [1,2,3,4,5]
Output: Node 3 from this list (Serialization:
[3,4,5]) The returned node has value 3. (The judge’s serialization of this node is [3,4,5]).
Note that we returned a ListNode object ans,
such that:
ans.val = 3, ans.next.val = 4,
ans.next.next.val = 5, and ans.next.next.next = NULL.

Example 2:

Input: [1,2,3,4,5,6]
Output: Node 4 from this list (Serialization:[4,5,6])
Since the list has two middle nodes with values 3 and 4, we
return the second one.

Python Solution

分析: 这道题在 LeetCode 中是 easy 的一道题。思维也很简单:1.先走一遍链表,计算长度。2.用math.ceil计算长度的一半取上值是多少。3.利用快慢指针进行计数找到要return的结点即可。

# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None
import math

class Solution:
    def middleNode(self, head: ListNode) -> ListNode:
        length = 0
        count =head
        while count:
            length += 1
            count = count.next
        length = math.ceil(length/2)
        
        pre = post =head
        for _ in range(length):
            pre = pre.next
        while pre:
            pre = pre.next
            post = post.next
        return post
注意!

这里可能会有疑问:我们不是如果有两个中间结点的时候返回后面的结点么,那为什么用 math.ceil 向上取值,而不是用 math.floor 向下取值?
这里其实就是思路不清晰,如果有两个中间结点的时候肯定可以整除,而要用到 math 函数的时候其实是奇数个。

代码还可以简化成:

class Solution:
    def middleNode(self, head: ListNode) -> ListNode:
        pre = post =head
        while pre and pre.next:
            pre = pre.next.next
            post = post.next
        return post

快指针走两步,慢指针走一步来达到走到中间结点的目的。要注意判断条件,必须确定快指针的下一个、下下个结点都不为None。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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