【LeetCode】reord_list

本文介绍了一种链表重组算法,该算法将链表L0→L1→...→Ln-1→Ln重新排列为L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2...。通过使用快慢指针定位链表中点,并反转后半部分链表,最后交替合并两个链表。提供了一种高效实现方法。

题目描述:Given a singly linked list L: L 0→L 1→…→L n-1→L n,
reorder it to: L 0→L n →L 1→L n-1→L 2→L n-2→…
You must do this in-place without altering the nodes’ values.
For example,
Given{1,2,3,4}, reorder it to{1,4,2,3}.
解答:这个题目的含义就是给出一条链表,让对其进行逆转,形成一个新链表
这里写图片描述
解决思路
方法一:利用链表的遍历
1、从链表的开始走,找到需要插入结点的位置
2、从链表的头开始走,找到待插入的结点,从而将这个结点拿下来,同时将这个加点的前一个结点保存,再让其指向看空,每次都从链表的头开始走
3、直到链表的待插入位置全部找到,则停止遍历
这里写图片描述
利用上面的方法,一般的时间复杂度较高O(n^2),不会符合面试官的需要,因此,我们需要找到一种更加简洁的方式,从而完成我们的需求
上面的代码就不实现,给出大家一种思路,大家可以自行完成。
方法二:
1、利用快慢指针的思路,找到这条链表的中间结点,从而将这条链表分成两条链表
2、对后半部分分出来的链表进行逆置
3、对于形成的两条链表,在第一条链表上进行隔断插入
这里写图片描述
实现如下:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void reorderList(ListNode *head) {
        if(head==NULL||head->next==NULL||head->next->next==NULL)
            return;
        //找这条链表的中间结点
        ListNode *slow=head;
        ListNode *fast=head->next;
        while((fast!=NULL)&&(fast->next!=NULL))
        {
            slow=slow->next;
            fast=fast->next->next;
        }
        //将后半部分的链表逆置
        ListNode *secondlist=slow->next;
        //将前后两部分分为了两条链表
        slow->next=NULL;
        //逆置
        ListNode *pre=NULL;
        slow=secondlist;
        fast=secondlist->next;
        while(slow!=NULL)
        {
            //退出之后,则pre为头结点
            slow->next=pre;
            pre=slow;
            slow=fast;
            if(fast)
                fast=fast->next;
        }
        //将第二条链表插入到第一条中
        slow=head;
        fast=head;
        while(slow&&pre)
        {
            if(fast)
                fast=slow->next;
            slow->next=pre;
            pre=pre->next;
            slow->next->next=fast;
            slow=fast;
        }
    }
};

这世上哪有什么奇迹,奇迹源于不放弃

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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